资源环境与气候变化

用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害调控效果。

国家盐碱地中心9-19在总部举办新闻发布会发布两项重大科研成果：全球首个植物抗逆AI智能体聚焦盐碱、干旱、高温、低温四大非生物逆境以水稻等6个物种为研究核心，依托6个AI智能体分工完成资料检索、数据分析、交叉复核、综合研判；国内首个耐盐水稻11K液相育种芯片（盐稻芯1号）以耐盐多组学证据定向选择位点改变耐盐水稻从生育期表型鉴定向苗期基因型选择的育种变革模式，成本仅全基因组重测序三分之一。两项成果由国家盐碱地中心联合中国农业科学院深圳农业基因组研究所、崖州湾国家实验室、山东省农业科学院湿地农业与生态研究所共同研发。

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。

通过定性分析25篇文献，探讨如何负责任地利用AI推动非洲气候适应型农业与粮食安全。

提出基于堆叠集成学习的灌溉泵ON/OFF预测框架，用物联网传感器数据实现智能灌溉控制。

杭州临平区智骏高技科技企业凭借AI驱动型数智无人渔业工厂在2026智慧农业创新大赛(雄安)鱼群智能检测设备赛道夺得全国第一名。该系统融合浙江省农科院、浙江大学技术,节水90%、节能30%—50%、主要技术环节无人化率突破95%、作业效率提升50%、幼鱼成活率提升10倍、综合经济效益高出传统模式35%以上。

量化越南中南部24年土地利用/覆盖变化对气温趋势的影响。

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AI在环境韧性与可持续创新中的应用、趋势与挑战。

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。

提出TSAFI-DT数字孪生框架，用贝叶斯优化XGBoost预测印度花生产量并做反事实情景分析。

综述人工智能在植物环境型与数字表型中的应用，并给出混合种植分割和昆虫计数两个实例。

系统综述AI在可持续农业中的应用，分析生产力与可持续性影响及推广障碍。

综述AI作物推荐研究，指出高准确率多源于数据与验证缺陷。

构建多语言语音农业咨询聊天机器人，用RAG-LLM为农民提供零障碍精准建议。

用蒙特卡洛实验模拟智慧农业平台中AI模块对农药化肥减量与节水减排的边际绿色贡献。

比较阈值法、U-Net和预训练ViT在植物分割中的跨物种泛化能力。

提出分层跨模态时空注意力网络，融合多源数据预测喜马拉雅果园作物产量。

综述作物模拟模型在估算作物需水与灌溉管理中的应用及改进方向。