Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture
Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security
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Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security
综述涉农企业数字化转型的动力机制、实现路径与转型效应,并指出研究不足。
提出多因子综合霜冻监测指数,实现黄淮海冬小麦晚霜冻害大范围动态预警。
用PROSAIL-PRO与高斯过程回归从无人机高光谱数据反演小麦冠层氮含量。
基于860家中国农业上市公司数据,研究数字与绿色双转型如何促进绿色技术创新。
研究牛粪生物炭特性及其与无机/有机肥配施对土壤、微生物和青贮玉米产量的影响。
基于全国4133份消费者调查,量化中国月饼消费浪费并分析其影响因素。
研究尼日利亚小农户信息接触偏差对橙肉甘薯技术采纳及收入的影响。
评估春小麦育种品系产量模型在未参与训练品系上的跨季预测能力。
提出多分支AI模型MBF-HybridNet,融合遥感、气象与土壤数据,提前一月预测冬小麦产量。
提出诊断式时空多模态融合网络Diag-STFN,实现全球收获前玉米小麦产量预测。
提出MaMoNet网络,用空间分辨光谱检测鲜食玉米含水率和硬度。
研究基于地面高光谱与机器学习反演水稻叶片铅含量,并探索跨尺度遥感监测的最优建模路径。
将农业分化与劳动力流动纳入TAPE框架,在柬埔寨稻作区做方法学探索。
通过RNA-seq、WGCNA和XGBoost-SHAP分析,鉴定小麦根和茎中响应干旱的候选基因。
提出端边云协同的水稻秧苗群体表型识别与诊断方法,用于垂直育秧场景。
基于25年试验分析马铃薯早疫病发病时间与产量损失,提出可减少约50%杀菌剂用量的精准喷施策略。
提出图协同过滤框架,将玉米品种适种区评估转化为排序任务,推荐适宜种植地点。
提出多模态遥感时序框架,实现跨区域水稻种植制度八分类。
提出多特征与模糊结合残差LeNet的遥感影像棉花分类方法。