Evaluating Reference Evapotranspiration and Soil Moisture as Predictors for Machine Learning-Based Actual Evapotranspiration Estimation: Model Performance and Explainability
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。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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。
提出PDANet网络,融合分割、联邦学习与RAG大模型,实现果实病害检测与严重度预警。
提出非洲土壤信息系统应转向高级AI驱动的自适应土壤数字孪生,并给出十条研究路径。
综述机器学习与物联网在智慧农业中的应用并做文献计量分析。
基于多源遥感与机器学习构建尼日利亚萨赫勒地区农业干旱早期预测框架。
融合MobileNetV2与EfficientNetB0特征并微调,实现植物病害高精度分类。
系统盘点魁北克数字农业技术应用及其对可持续发展的贡献与知识空白。
用YOLOv10-N实时检测大马士革玫瑰并基于花数估算产量。
提出移动机器人结合CNN识别花卉的智能园艺框架,测试准确率达95%。
用LSTM结合可解释AI预测肯尼亚玉米产量,兼顾精度与透明度。
研究尼日利亚东南部教育学院农教学生的人工智能素养对数字农业准备度的预测作用。
综述指出农业数字化瓶颈已从技术转向数据治理与系统集成,呼吁研究重心转向互操作与组织设计。
评估UNet、SegNet和TransU-Net在多目标遥感语义分割中的性能,用于城市与生态监测。
综述地理空间技术在兽医领域的应用、挑战与前景,聚焦疾病监测与风险制图。
综述2020-2025年AI需求预测与生产调度研究,提出沙特食品制造整合框架以保障Vision 20
开发PAM-Li-Zn离子水凝胶TENG传感器,结合蓝牙与机器学习实现植物生长状态无线智能监测。
提出可解释多指数规则框架,用Sentinel-2提取旱季建成区,性能优于机器学习。
An Automata-Driven Cognitive Explainable Artificial Intelligence Framework for Climate-Adaptive Precision Agriculture and Environmental Sustainability。Cureus Journal of Computer Science.
利用多时相遥感和机器学习揭示泰国湄公河支流流域植被对洪水的非对称响应。
综述乌干达环境管理中AI应用现状,发现应用集中于遥感与森林监测,整体零散且受基础设施制约。