Asymmetric Vegetation Responses to Flood Exposure in the Chi River Basin: A Multi-Temporal Remote Sensing and Machine Learning Investigation
利用多时相遥感和机器学习揭示泰国湄公河支流流域植被对洪水的非对称响应。
数字农业与前沿技术 · 细分方向
人工智能算法、大模型与决策支持系统
利用多时相遥感和机器学习揭示泰国湄公河支流流域植被对洪水的非对称响应。
综述乌干达环境管理中AI应用现状,发现应用集中于遥感与森林监测,整体零散且受基础设施制约。
提出MSA-TNet深度学习框架,实现红枣碰伤检测与品种分类。
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。
提出轻量级CNN-LSTM混合网络,用于豆叶病害分类,兼顾高精度与低资源占用。
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。
综述AI农业咨询与诊断系统,聚焦印度东北小农,提出人监督多模态部署架构。
提出基于卫星与模型数据的海洋监测框架,弥补新兴经济体现场观测不足,监测有害藻华与热浪。
提出多流深度学习框架WaterFormer-MS,从Sentinel-2影像中精准分割地表水体。
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。
用冻结DINOv3 ViT微调回归,从微根管图像直接预测根系长度和面积。
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。
综述闭环AI智能体用于畜禽疫病预测与决策支持,提出感知-决策-反馈架构。
系统综述农民对农业AI的感知、接受度、采纳意愿及障碍。
利用数字全息与AI检测葡萄园空气中霜霉和白粉病菌孢子,优化杀菌剂施用。
Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security
综述AI在可持续发展各领域的机会与创新路径,并强调负责任AI的治理要求。
系统映射181项研究,梳理农业代理式AI的架构、应用、挑战与未来方向。
用机器学习与遥感分析印度库鲁区1991-2022年土地利用变化及其对地表温度的影响。