P
Paulo Flores
H指数:21
被引数:1,812
个人简介
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教育背景
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工作经历
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荣誉奖项
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利用RGB航拍影像和机器学习改进田间豌豆成熟天数的估算
Bazrafkan, A.; Igathinathane, C.; Bandillo, N.; Flores, P. 精准农业中UAS和卫星图像数据集成技术的优化——综述. Front. Remote Sens. 2025, 6, 1622884. [Google Scholar] [CrossRef]
多光谱数据与随机森林模型在利用UAS影像预测小扁豆成熟度方面优于深度学习
SENSORS
IF3.5
通过集成激光雷达,多光谱信息和机器学习,准确估计脉冲作物的植物高度
SCIENTIFIC REPORTS
IF3.9
使用安装在UAS上的RGB,LIDAR和多光谱传感器预测干豌豆的倒伏严重程度
使用UAV RGB图像进行初始倒伏后的全面小麦倒伏检测
在自然光照下使用图像处理,机器学习和深度学习方法进行玉米籽粒的内场检测
SENSORS
IF3.5
REMOTE SENSING
IF4.1
SCIENTIFIC REPORTS
IF3.9
使用机器和深度学习通过温室颜色,彩色红外和融合图像区分幼苗志愿者玉米和大豆

