Rezultati

eNauka >  Results >  Drone imagery and deep learning for mapping the density of wild Pacific oysters to manage their expansion into protected areas
Naziv: Drone imagery and deep learning for mapping the density of wild Pacific oysters to manage their expansion into protected areas
Autori: Mata, Aser; Moffat, David; Almeida, Silvia; Radeta, Marko; Jay, William; Mortimer, Nigel; Awty, Carroll Katie; Thomas, Oliver R; Brotas, Vanda; Groom, Steve
Godina: 2024
Publikacija: ECOLOGICAL INFORMATICS
ISSN: 1574-9541 Ecological Informatics Pretraži identifikator
Tip rezultata: Naučni članak
Kolacija: vol. 82 str. 102708-102708
DOI: 10.1016/j.ecoinf.2024.102708
WoS-ID: 001272011800001
Scopus-ID: 2-s2.0-85198538567
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/936958
Projekat: European Union [810139]
FCT [UI/BD/151020/2021]
FCT project INTERWHALE-Advancing Interactive Technology for Responsible Whale-Watching [PTDC/CCI-COM/0450/2020]
Marine Research Plymouth
South Devon AONB Estuaries Partnership
Izvor metapodataka: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
M-kategorija: 
21a+M21a+ - Vodeći međunarodni časopis kategorije M21a+

8
SCOPUSTM
6
WEB OF SCIENCETM
Alt metrika
Dimensions
Unpaywall

Rezultati na eNauka su zaštićeni autorskim pravima i sva prava su zadržana, osim ako nije drugačije naznačeno.