An Optimized Temporal Attention-based Deep Learning Framwork for Accurate Crop Yield Prediction from Multi-source Agricultural Data
提出TA-ABC-Bi-LSTM模型,用多源农业数据精准预测水稻产量。
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提出TA-ABC-Bi-LSTM模型,用多源农业数据精准预测水稻产量。
Remote sensing, fairness and institutional capacity in European agricultural governance。Nature Food
提出基于无人机多光谱的源端性状中介框架,实现玉米动态产量预测。
用气候与遥感数据构建机器学习模型预测尼日利亚北部玉米草地贪夜蛾暴发。
论文主张联邦架构无法替代有明确责任人的校准监管,强调校准链治理是大陆尺度观测网络的基础。
用遥感、GIS与AHP评估埃塞俄比亚西南绍阿区灌溉扁豆种植土地适宜性并制图。
Spatial Assessment of Biophysical Suitability for Climate-Smart Agriculture across Nigeria。Research Square
利用Sentinel-2遥感与机器学习识别青海湖鸟岛湖面温室气体浓度的影响因素。
评估异构平台加速NDVI和NDWI计算,实现可持续农业监测。
利用遥感与GIS分析博茨瓦纳Glen Valley灌区2002-2022年土地利用变化,发现耕地和建
利用遥感和GIS分析印度Jalna市2000-2026年土地利用/覆盖变化,揭示城市化扩张趋势。
提出BO-TCBDA深度学习框架,融合多源遥感数据估算冬小麦产量,兼具高精度与可解释性。
研究利用多传感器模拟光谱和三维指数,结合GA-BPNN,分物候期估算黄花菜土壤全氮,提高精度。
利用多尺度最优参数地理探测器分析闽江流域农村居民点空间格局及影响因素。
提出集成混合量子-经典机器学习、虚拟样本生成和遥感基础模型的框架,预测雄安农田地下水硝酸盐浓度。
介绍伏羲大脑农业大模型在佳木斯农高区的落地实践,通过手机和卫星数据提供农事指导,服务超5.6万农户。
通过数据同化整合卫星遥感与WOFOST模型,提高夏玉米产量估算精度。
通过传感器、遥感和机器学习连续监测两年不同降雨下鳄梨的亏缺灌溉响应。
山东省农业科学院农业信息与经济研究所构建起一套天空地一体化的遥感数据采集处理体系。目标是实现县域2米、5天和省域10米、7天的高频立体监测;2024年开始耗时2年与中国科学院空天信息创新研究院、中国农业科学院等团队合作研发了一款面向县域的大型无人机。
新华社记者随活力中国调研行采访团走进黑龙江佳木斯国家农业高新技术产业示范区,佳家农智慧农服平台由佳木斯国家农高区联合中国科学院计算技术研究所打造,依托伏羲大脑农业大模型汇集卫星遥感、气象、土壤、作物长势、病虫害等多源数据;目前已服务农户超过6万户、覆盖耕地超过700万亩。