#土壤墒情

融合WCM物理特征与多源遥感，用机器学习估算冬小麦拔节期土壤含水量。

基于物联网传感器实现农田土壤湿度自动监测与灌溉控制。

设计基于土壤湿度传感、微控制器和继电器的自动灌溉系统，按需供水。

设计基于土壤湿度传感、微控制器、继电器和水泵的自动灌溉系统，实现按需供水。

基于土壤pH、温湿度和降雨，用机器学习构建智能选种模型并开发交互式仪表板。

评估南美干旱季卫星土壤湿度同化中的偏差校正方法，提出基于均质土壤纹理和滑动窗口的改进CDF匹配。

提出基于ESP32传感与两阶段机器学习的智能灌溉推荐系统，预测土壤湿度并推荐灌溉动作。

设计并验证了基于ESP32与随机森林的物联网闭环灌溉系统，实现植物胁迫自动诊断。

提出NNL-SM模型，融合NDMI、NDVI和LST将SMAP土壤水分从9km降尺度至1km。

评估ET0与土壤湿度对机器学习估算实际蒸散的影响及可解释性。

构建综合干旱指数CDI，评估2001-2022年黄土高原干旱时空动态与未来趋势。

评估七种遥感与再分析土壤湿度产品在典型灌区的精度及对灌溉事件的响应。

研发并评估太阳能供电的智能滴灌系统，利用土壤湿度传感器自动触发灌溉。

构建匈牙利全国六深度土壤水分-电磁代理数据库，支持根区水文地球物理监测。

基于Transformer及变体融合多源卫星与地下水数据，将SMAP土壤湿度降尺度至1km日尺度。

基于物联网与土壤湿度及天气数据，实现低成本自动灌溉决策系统。

用随机森林和方差分析比较土耳其四省水稻产量差异，识别关键地理驱动因子。

构建融合植被覆盖与土壤湿度年内动态的荒漠化指数MV-NDDI，并在内蒙古验证。

基于ESP32和Blynk开发了带手动/自动模式的自动浇水原型系统。

设计并实现了一套低成本GNSS精准农业监测系统，集成ESP32与物联网实时可视化。

该论文评估了测量噪声对NARX机器学习模型估算根区土壤水分动态精度的影响。

用多模态遥感与机器学习预测印度锡金高降雨区表层土壤水分。

融合多源遥感数据改进水云模型，实现柑橘园土壤水分和冠层含水量高精度反演。