Evaluating Reference Evapotranspiration and Soil Moisture as Predictors for Machine Learning-Based Actual Evapotranspiration Estimation: Model Performance and Explainability
评估ET0与土壤湿度对机器学习估算实际蒸散的影响及可解释性。
评估ET0与土壤湿度对机器学习估算实际蒸散的影响及可解释性。
基于多源遥感与机器学习构建尼日利亚萨赫勒地区农业干旱早期预测框架。
系统盘点魁北克数字农业技术应用及其对可持续发展的贡献与知识空白。
用LSTM结合可解释AI预测肯尼亚玉米产量,兼顾精度与透明度。
综述光子与光电子材料器件结合物联网和机器学习,支撑气候韧性智慧农业的作物与土壤监测。
综述土壤养分动态预测的统计与机器学习方法,比较精度与局限。
对比PlanetScope与Sentinel-2影像,用随机森林区分冬春两季的集约与保护性耕作。
基于GEE融合Sentinel-1/2时序与地形特征,用机器学习高精度制图长三角水稻种植模式。
利用高分辨率卫星影像和机器学习在大豆田中检测红冠腐病。
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。
研究基于地面高光谱与机器学习反演水稻叶片铅含量,并探索跨尺度遥感监测的最优建模路径。
系统综述2016-2026年24项作物推荐研究,比较四类机器学习方法并指出基准精度已趋饱和。
构建可复现工作流,用气候变量与机器学习分类蜂蜜产量。
系统综述129篇2020-2026年文献,梳理精准农业作物推荐的方法、趋势与挑战。
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。
融合多时相Sentinel-1/2与机器学习,估算印度芒果园面积并分析23年种植趋势。
用红外测温仪测秋葵冠层温度并结合随机森林,实现水分胁迫的早期无损分类。
构建声频刺激植物生长实验框架,分析不同频率对生理指标的影响并推荐最优频率。
Non-destructive nitrogen estimation in pastures from UAV multispectral imagery using a heterogeneity-driven machine-learning framework。Precision Agriculture
提出基于堆叠集成学习的灌溉泵ON/OFF预测框架,用物联网传感器数据实现智能灌溉控制。