RGB UAV Imagery for Crop Monitoring and Decision Support in Precision Agriculture
用无人机RGB影像提取植被指数监测小麦和油菜长势并生成精准干预区。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
用无人机RGB影像提取植被指数监测小麦和油菜长势并生成精准干预区。
用ConvGRU与积分梯度量化南水北调后汉江流域WUE驱动因子的像素级重组。
用文献计量分析2005-2025年地理空间技术与AI预测土壤有机碳的研究趋势。
提出带误差界的时间融合框架,在稀疏传感器下用气候分析预警作物歉收。
推导卫星云掩膜缺口下反事实解释可靠性的理论界,并评估其对合作社储粮决策的影响。
综述物候期对热成像CWSI阈值的影响,提出物候感知灌溉调度框架。
综述元启发式算法嵌入CNN流程以优化目标检测与分类的研究进展。
全球5公里尺度评估五类智慧农业创新在农田的盈利性与扩散潜力。
提出融合地理空间与钻孔数据的机器学习框架,预测水文地质参数与地下水潜力指数。
综述55篇文献,比较机器学习干旱监测预报在定义、数据与验证上的差异。
用Landsat 5/8裸土光谱指数识别裸土并机器学习建模表层土壤质地与全碳。
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。
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。
整合地球观测与随机森林模型评估尼泊尔Rasuwa地区森林火灾风险。
构建云原生决策支持系统,用多年NDRE时序自动生成精准农业变量施肥/播种处方图。
提出SAMWater,用提示引导多模态基础模型实现可迁移地表水制图。
系统综述2015-2026年混合CNN-ViT架构的知识蒸馏方法,按迁移方向、知识类型和应用领域分类
用多光谱无人机影像和深度学习实现葡萄园制图与冠层特征提取。
Integrating UAV-Based Remote Sensing and Deep Learning for Early Detection of Bacterial Leaf Blight in Rice。Research Square
融合Sentinel-1 SAR与Sentinel-2光学时序,用集成机器学习实现印度早季作物类型高