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Precision Agriculture是农林科学领域的一本权威期刊。由Springer US出版社出版。该期刊主要发表农林科学领域的原创性研究成果。创刊于1999年，是农林科学领域中具有代表性的学术刊物。该期刊主要刊载农林科学-农业综合及其基础研究的前瞻性、原始性、首创性研究成果、科技成就和进展。该期刊不仅收录了该领域的科技成就和进展，更以其深厚的学术积淀和卓越的审稿标准，确保每篇文章都具备高度的学术价值。此外，该刊同时被SCIE数据库收录，并被划分为中科院SCI2区期刊，它始终坚持创新，不断专注于发布高度有价值的研究成果，不断推动农林科学领域的进步。
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| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 农林科学 | 2区 | AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 | 2区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 农林科学 | 2区 | AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业：综合 | 2区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 农林科学 | 2区 | AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 | 2区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 农林科学 | 1区 | AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 | 1区 | 是 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 农林科学 | 2区 | AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 | 2区 | 否 | 否 |
| 大类学科 | 分区 | 小类学科 | 分区 | Top期刊 | 综述期刊 |
| 农林科学 | 1区 | AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY 农业综合 | 1区 | 是 | 否 |
| 按JIF指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 8 / 89 |
91.6% |
| 按JCI指标学科分区 | 收录子集 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 学科：AGRICULTURE, MULTIDISCIPLINARY | SCIE | Q1 | 4 / 89 |
96.07% |
| 学科类别 | 分区 | 排名 | 百分位 |
| 大类：Agricultural and Biological Sciences 小类：General Agricultural and Biological Sciences | Q1 | 8 / 221 |
96% |
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 |
| 年发文量 | 41 | 40 | 45 | 56 | 63 | 67 | 117 | 90 | 110 | 113 |
| 国家/地区 | 数量 |
| USA | 76 |
| CHINA MAINLAND | 40 |
| Spain | 23 |
| Brazil | 22 |
| GERMANY (FED REP GER) | 21 |
| Australia | 20 |
| France | 19 |
| England | 13 |
| Italy | 13 |
| Canada | 9 |
| 机构 | 数量 |
| INRAE | 16 |
| MONTPELLIER SUPAGRO | 13 |
| UNIVERSITE DE MONTPELLIER | 12 |
| SOUTH CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY | 10 |
| STATE UNIVERSITY SYSTEM OF FLORIDA | 10 |
| UNITED STATES DEPARTMENT OF AGRICULTURE (USDA) | 10 |
| UNIVERSITY OF NEBRASKA SYSTEM | 9 |
| WAGENINGEN UNIVERSITY & RESEARCH | 7 |
| BEIJING ACADEMY OF AGRICULTURE & FORESTRY | 6 |
| CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS (CSIC) | 6 |
| 文章名称 | 引用次数 |
| Deep learning for real-time fruit detection and orchard fruit load estimation: benchmarking of 'MangoYOLO' | 34 |
| In-season biomass estimation of oilseed rape (Brassica napus L.) using fully polarimetric SAR imagery | 22 |
| Assessing UAV-collected image overlap influence on computation time and digital surface model accuracy in olive orchards | 21 |
| Detection and counting of immature green citrus fruit based on the Local Binary Patterns (LBP) feature using illumination-normalized images | 19 |
| The application of unmanned aircraft systems to plant protection in China | 18 |
| Onion biomass monitoring using UAV-based RGB imaging | 18 |
| Improved estimation of rice aboveground biomass combining textural and spectral analysis of UAV imagery | 17 |
| Applying machine learning on sensor data for irrigation recommendations: revealing the agronomist's tacit knowledge | 14 |
| Predicting cover crop biomass by lightweight UAS-based RGB and NIR photography: an applied photogrammetric approach | 14 |
| Development of canopy vigour maps using UAV for site-specific management during vineyard spraying process | 13 |
SCIE
影响因子 3.7
CiteScore 5.6
SCIE
影响因子 0.2
CiteScore 0.7
SCIE
影响因子 0.9
CiteScore 2.5
SCIE
影响因子 6.2
CiteScore 7.4
SCIE
CiteScore 3.1
SCIE
影响因子 3.1
CiteScore 5.1
SCIE
影响因子 1.7
CiteScore 3.3
SCIE
CiteScore 1.4
SCIE
影响因子 3.5
CiteScore 12.6
SCIE
影响因子 0.5
CiteScore 0.9
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