Artificial Intelligence for Environmental Sustainability and Climate Change Mitigation: Recent Advances, Challenges, and Future Perspectives
综述AI在气候变化缓解与环境可持续领域的应用进展、挑战与未来方向。
农业AI与大模型
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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Explainable deep learning for Mango leaf disease recognition using AlexNet and grad-CAM
提出可解释深度学习框架，用AlexNet结合贝叶斯调参、微调和Grad-CAM实现芒果叶病十分类。
International Journal of Environmental and Agriculture Research·10月15日 · 周四62 分 论文农技推广与成果转化智慧农业 / 农业物联网阅读 0
The Importance of Electronic Communication in the Use of Artificial Intelligence Programs and Applications in the Field of Smart Agriculture from the Point of View of Agricultural Extension Workers in Nineveh Governorate, Iraq
调查伊拉克尼尼微省农业推广人员对电子通信在智慧农业AI应用中重要性的认知及障碍。
Trustworthy Explainable AI for Lettuce Growth Stage Prediction Using Sensor Data in Smart Agriculture
提出XGB-StageVision，用传感器数据与可解释AI预测水培生菜生长阶段。
An integrated instance segmentation and deep feature fusion model for robust leaf species classification in natural environments
提出实例分割与深度特征融合框架，在自然环境下实现鲁棒叶片物种分类。
Frontiers in Sustainable Food Systems 10 2026-10-15·10月15日 · 周四0 分 论文农业AI与大模型数字乡村与农业信息化2 个信源同时报道 阅读 1
Artificial intelligence policy, digital industry agglomeration, and industrial land intensive use: evidence from a quasi-natural experiment in China
以AI创新试验区为准自然实验，检验AI政策通过数字产业集聚促进工业用地集约利用。
Detection of yam leaf diseases and pest damage under complex field conditions using LIMN-YOLO
提出轻量级LIMN-YOLO模型，在复杂田间条件下检测山药叶部病害与虫害。
New quality productive forces-empowered neutrosophic group decision-making approach for engineering cost risk assessment: evidence from farmland water conservancy projects
提出SVNN-LogTODIM方法，用于农田水利工程成本风险的群体决策评估。
Mapping Soil Salinity in Arid Agricultural Regions Using Multi-Source Remote Sensing and a Long-Range Dependency-Enhanced Deep Learning Framework
提出LRD-Net深度学习框架，融合多源遥感与环境协变量，估算新疆干旱绿洲区土壤盐分。
Deep learning-based estimation of Kent mango yield by commercial export category under real field conditions in northern Peru
开发深度学习模型在真实田间条件下检测并分类肯特芒果为三个出口等级，实现产量估计。
Effects of within-season temporal aggregation of weather variables on performance and interpretability in rice yield machine learning models
评估生长季内天气变量时间聚合粒度对水稻产量机器学习模型预测与可解释性的影响。
International Journal of Creative and Open Research in Engineering and Management·10月14日 · 周三48 分 论文农业AI与大模型智慧农业 / 农业物联网阅读 2
Smart Crop Advisory System
构建基于AI/ML的Web农业决策支持平台，为农民提供作物推荐、病害检测、天气与市场价格等服务。
Hierarchical cross-modal spatiotemporal attention network for crop yield prediction in complex Himalayan agroecosystems
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。
Hybrid deep ensemble learning for crop disease prediction and climate-resilient disaster management in smart agriculture
提出混合深度集成框架，融合CNN与LSTM并引入注意力机制，实现作物病害预测与气候韧性灾害管理。
A Nightshade-SWIN Transformer-Based Framework for Enhanced Multi-Crop Plant Disease Classification
提出Nightshade-SWIN框架，用Swin Transformer提升茄科多作物叶片病害分类
Detection of mounting behavior and mounted ewes in group-housed environments using HSM-YOLO algorithm
提出HSM-YOLO算法，在群养环境下检测羊爬跨行为及被爬跨母羊，用于发情监测。
A real-time deep learning method for detection and localization of non-emerged cabbage seedlings
提出无人机实时检测定位未出苗甘蓝幼苗的深度学习方法，准确率96.9%。
SADR-VSS:一种用于轻量级农业目标检测的场景自适应动态路由视觉状态空间模块
提出场景自适应动态路由视觉状态空间模块SADR-VSS，用于复杂田间轻量级农业目标检测。
基于改进YOLO 11n模型的棉花田间复杂环境障碍物检测方法
提出改进YOLO 11n模型，实现棉花田间复杂遮挡环境下障碍物高精度检测。
中国农科院信息所提出层次知识引导枸杞害虫识别框架
中国农业科学院农业信息研究所科学数据研究室提出一种层次知识引导的枸杞害虫识别框架,有效解决真实农业场景下样本稀缺与类间混淆的双重挑战。相关研究成果发表在《人工智能的工程应用》(Engineering Applications of Artificial Intelligence)上。该研究依托长文本-图像检索模型,把专家撰写的长文本描述解析为粗、中、细三个语义层次,并与多尺度视觉特征实现精准跨模态对齐,为枸杞等特色作物的虫害智能监测与精准防控提供新的技术路径。