Genotype-Aware Prediction of Soybean Seed Composition from Multimodal UAV Imagery of the Standing Crop
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。
卫星与无人机遥感、长势监测与产量估测
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。
提出TA-ABC-Bi-LSTM模型,用多源农业数据精准预测水稻产量。
用气候与遥感数据构建机器学习模型预测尼日利亚北部玉米草地贪夜蛾暴发。
评估异构平台加速NDVI和NDWI计算,实现可持续农业监测。
提出BO-TCBDA深度学习框架,融合多源遥感数据估算冬小麦产量,兼具高精度与可解释性。
通过传感器、遥感和机器学习连续监测两年不同降雨下鳄梨的亏缺灌溉响应。
SMFS-RF: a knowledge-guided machine-learning method for crop phenology extraction from fine-resolution vegetation index data。Remote Sensing of Environment
利用高光谱影像和深度学习模型对印度两地区进行土地覆盖分类,比较CNN、ResNet-18和VGG-1
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。
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。
综述遥感和AI在农林领域的先进技术及其应用。
综述空气传播植物病原体的生物监测技术及其在病害预警中的应用。
评估持续学习框架用于温室高光谱番茄细菌性斑点病冠层检测。
提出改进的Transformer-KAN模型,基于多时相遥感数据实现高精度、可迁移的大豆种植区制图。
提出基于HYDRA字典方法的机器学习框架,结合物候特征预测玉米产量。