Growth Stage and Cultivar Influence the Interpretation of UAV-Derived NDVI for Potato Yield Assessment
研究不同品种和生育期下无人机NDVI与马铃薯产量的关系差异。
研究不同品种和生育期下无人机NDVI与马铃薯产量的关系差异。
用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害后硅肥与氨基酸调控效果。
用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害调控效果。
用RGB图像Canny边缘图的Haralick纹理特征区分绿豆对不同施肥处理的响应。
综述柔性可穿戴传感器在智慧农业中的传感机制、作物表型监测与采收应用。
3D modeling for crop applications in precision agriculture: a review。Precision Agriculture
提出像素级多任务深度学习框架,从高光谱数据高通量估算作物光合表型参数。
提出RTAS混合辐射传输模型,模拟条带间作农田的反射率并验证其精度。
提出MSO-Det多级协同优化框架,用于田间场景下鲁棒的穗部目标检测。
Long-term dynamic root monitoring based on classification fusion and attention mechanism。Biosystems Engineering
提出双物候特征加权法,校正MODIS NDVI大豆物候估计与地面观测的时间偏差。
提出CBAM-UNet分割与相机配置优化结合的水稻多视角三维重建流程,兼顾精度、完整性与效率。
用ViT和迁移学习对可可叶D、E期进行可解释分类,准确率达97%。
提出Rice-STNet时空深度学习框架,用多时相无人机RGB影像估算水稻株高。
综述大田作物全生育期信息感知与智能监测,按生育阶段梳理技术并指出转化不足。
9-16 山东省农业科学院举办人工智能专题舜耕论坛暨培训交流会,落实院党委"人工智能驱动科技创新智慧引领高质量发展"专题活动部署,促进人工智能与各学科创新团队重点攻关方向深度耦合。论坛特邀浙江大学数字农业农村研究中心主任何勇教授作专题报告,围绕植物表型采集解析、智慧农业技术装备前沿领域,从细胞/组织器官/表型获取装备三个层级系统阐释作物表型智能感知技术创新实践,介绍该技术在水稻/草莓/茶叶等作物的示范应用。院长李向东要求各创新团队推动人工智能与作物栽培、畜禽育种、病虫害防控、种质资源鉴定、农产品质量安全等领域深度融合。会议设主会场和视频分会场,全院科研人员代表 500 余人参会。
用RGB卷积神经网络自动分类豇豆叶片可见脉纹,区分健康与结构胁迫样本。
用无人机多光谱重采样14种分辨率,结合PROSAIL与随机森林,研究春小麦多性状反演的空间尺度效应。
提出多模态持续学习框架MCLC-NET用于叶片计数,并发布真实多模态数据集MMLC。
通过长期定位试验研究氮肥后效对冬小麦-夏玉米轮作系统土壤-作物协调及微生物功能的调控机制。