S
Sami Khanal
H指数:19
被引数:2,429
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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评估粪便衍生水热炭土壤改良剂对温室气体通量的影响:一项使用土壤中宇宙和玉米植物的温室实验
多模态机器学习框架用于景观尺度下大麦黑麦草生物量估算
利用机器学习和地理空间分析确定玉米和大豆变量率播种的农艺和经济最优值
Dhakal, S.; Shah, A.; Khanal, S. 利用图像分类和变化检测算法对卫星图像进行历史废煤堆监测。Remote Sens. 2025, 17, 3041. [Google Scholar] [CrossRef]
Remote Sensing
IF4.1
基于多光谱成像的大豆胞囊线虫检测:视觉Transformer与CNN的比较
Remote Sensing
IF4.1
改进温室环境中LiDAR点云数据的质量
通过扩展基于UAS衍生的训练数据来扩展生物量估算的地面真值
集成UAS遥感与边缘检测以实现精确的煤堆体积估算
改进大豆生长预测:利用无人机图像和气象数据整合视觉Transformer和长短期记忆模型
SENSORS
IF3.5
水热碳化 (HTC) 温度对家禽,猪和牛粪的水热炭和工艺液体的影响
ENVIRONMENTS
IF3.7
评估美国中西部农业保护措施对生态系统服务的多方面权衡
SUSTAINABILITY
IF3.3
评估潜在的Pennycress可用性和俄亥俄州可持续航空燃料精炼厂的合适地点
SUSTAINABILITY
IF3.3

