MACHINE LEARNING DRIVEN CROP YIELD PREDICTION AND AGRICULTURE DECISION SUPPORT SYSTEM USING HISTORICAL WEATHER, SOIL AND SATELLITE DATA FOR INDIAN FARMERS
构建县级多源数据融合的作物产量预测与决策支持系统,服务印度农民。
构建县级多源数据融合的作物产量预测与决策支持系统,服务印度农民。
综述非线性作物生长与生物量模型,提出适配小农系统的产量预测框架。
综述2021-2026年AI驱动精准农业系统,提出气候韧性粮食生产工程框架。
提出分层跨模态时空注意力网络HCM-STAN,融合多源农业数据预测喜马拉雅山区苹果产量。
提出GODL算法,融合地理空间信息与深度学习,结合AI和IoT提升作物产量预测精度。
提出边缘AI、物联网与联邦学习集成的智慧农业环境监测架构与评估协议,未开展实地试验。
综述农学大数据的技术、应用、效益与挑战,强调多源数据融合支撑精准农业决策。
提出农业数字孪生框架,结合GRU与物联网实现实时产量预测与可持续决策支持。
用1990–2025年气候数据与机器学习模型预测哈萨克斯坦北部小麦产量。
综述人工智能在蔬菜作物生产中的应用,涵盖监测、诊断、灌溉、产量预测与采收机器人。
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。
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。
将田块级作物产量预测建模为时间序列外回归,比较多源农业时间序列上的神经与非神经方法。
系统综述埃塞俄比亚小农精准农业中机器学习和遥感的应用鸿沟与出路。
为斯里兰卡温室农户开发基于机器学习的决策支持系统,预测螨害并优化作物管理。
系统综述64项研究,分析AI在全球南方粮食安全中的机遇、风险与公平路径。
基于印度州级MODIS NDVI与机器学习比较作物产量预测,随机森林优于梯度提升。
用MODIS NDVI与四种回归模型预测印度各邦作物产量,并做全国尺度验证。
提出TA-ABC-Bi-LSTM模型,用多源农业数据精准预测水稻产量。