AI-enabled UAV-based Soil Organic Carbon Mapping in Arid Environments: A Pilot Study Protocol
提出一套无人机高光谱结合AI的干旱区土壤有机碳制图标准化试点方案。
卫星与无人机遥感、长势监测与产量估测
提出一套无人机高光谱结合AI的干旱区土壤有机碳制图标准化试点方案。
结合遥感、GIS与人工神经网络评估印度喜马拉雅地区农林复合系统的空间适宜性与气候韧性。
综述深度学习多源遥感图像融合方法、挑战与未来方向。
综述无人机遥感在作物倒伏监测中的技术流程、传感器与分析模型。
在暗箱中评估多光谱葡萄品质分级预测,并比较三种光照补偿方法。
用无人机多传感器遥感结合AutoML预测冬小麦水分含量。
用高光谱成像结合预处理与机器学习,对番茄叶片氮素水平进行分类。
提出SAF-CropNet,用空间自适应融合SAR与光学影像做跨区域耕地语义分割。
评估7种网格重建流程在作物表型三维数字化中的保真度与一致性。
用无人机多光谱、RGB和热红外遥感结合AutoML预测冬小麦含水量。
综述红边遥感在农业中的物理基础、条件依赖性与可解释机器学习中的新角色。
综述遥感与机器学习在可持续农业中的应用现状与前景。
系统综述199项研究,梳理无人机遥感在水稻高通量表型分析中的应用进展与瓶颈。
融合PROSAIL-PRO物理模型与深度迁移学习,用无人机高光谱估算作物冠层氮含量。
用无人机多模态影像与基因型数据训练CNN,预测大豆八种种子成分。
提出生理拓扑感知图神经网络PT-GNN,融合高光谱与叶绿素荧光实现黄瓜霜霉病早期检测。
基于印度州级MODIS NDVI与机器学习比较作物产量预测,随机森林优于梯度提升。
系统综述遥感估产方法,分类传感器、平台、建模与机器学习,指出深度学习性能最优。
提出农田遥感图文跨模态检索任务,构建数据集并提出FarmMGR框架实现语言驱动检索。
提出混合迁移学习框架,用预训练模型提取特征并结合机器学习分类器实现卫星图像季节分类。