农业AI与大模型

用仅含609个参数的MLP从UAV红光波段重建近红外波段，低成本替代多光谱相机。

利用机器学习评估伊斯兰堡1991-2021年土地利用变化、森林恢复及景观连通性。

用无人机多光谱和VGG21深度学习检测小麦涝害并评估硅肥效果。

利用随机森林结合遥感与GIS绘制印度Latur地区地下水潜力图。

提出结合Real-ESRGAN超分辨率和YOLO分割的农田边界提取框架，提升中分辨率卫星影像识别精度

综述深度学习用于卫星影像土地覆盖分类的语义分割方法，并分析挑战与未来方向。

融合无人机多源遥感特征与深度学习，高精度估算茶树生物量与氮素积累量。

利用无人机多光谱成像与机器学习检测作物胁迫并优化产量。

综述遥感与机器学习在印度园艺作物精准管理中的应用，涵盖原理、方法、案例与挑战。