An agronomically informed framework for temporally transferable yield prediction
提出农学知情框架,结合最优物候期与密度产量制图,实现跨季节可迁移的产量预测。
提出农学知情框架,结合最优物候期与密度产量制图,实现跨季节可迁移的产量预测。
评估春小麦育种品系产量模型在未参与训练品系上的跨季预测能力。
提出多分支AI模型MBF-HybridNet,融合遥感、气象与土壤数据,提前一月预测冬小麦产量。
提出诊断式时空多模态融合网络Diag-STFN,实现全球收获前玉米小麦产量预测。
构建可复现工作流,用气候变量与机器学习分类蜂蜜产量。
提出YieldVision决策支持系统,用RF、LSTM及混合模型预测作物产量并部署应用。
用Sentinel 2A与Landsat 8的NDVI回归模型预测孟加拉国玉米产量并比较精度。
An integrated IoT and machine learning framework for maize yield prediction and smart agriculture in Tanzania。Cogent Food & Agriculture
综述设施蔬菜生物量与产量无损感知与建模研究进展。
提出TSAFI-DT数字孪生框架,用贝叶斯优化XGBoost预测印度花生产量并做反事实情景分析。
用无人机与近地多光谱传感器评估有芒/无芒小麦产量与品质,比较不同生育期和年份的植被指数关系。
系统综述AI在可持续农业中的应用,分析生产力与可持续性影响及推广障碍。
提出知识引导的深度学习框架AgroEvoDeep-Yield,实现玉米逐日产量形成的可解释模拟与持续
结合GAN数据增强与随机森林,构建高精度作物产量预测模型。
评估三种机器学习模型在厄瓜多尔农场级玉米产量预测中的空间可迁移性。
基于中国南方多环境水稻数据,评估机器学习产量预测在不同部署场景下的真实精度。
提出分层跨模态时空注意力网络,融合多源数据预测喜马拉雅果园作物产量。
提出基于无人机多光谱的源端性状中介框架,实现玉米动态产量预测。
结合迁移学习与SCOPE模型,利用不同空间尺度光谱数据预测玉米产量。
用机器学习基于生产和繁殖数据预测奶牛总泌乳量,Extra Trees表现最佳。