资源环境与气候变化

提出分层保形风险控制，为未建模入渗下的灌溉调度提供安全保证。

推导稀疏土壤样本真值下主动学习标注效率的理论上界。

综述物候期对热成像CWSI阈值的影响，提出物候感知灌溉调度框架。

综述2021-2026年AI驱动精准农业系统，提出气候韧性粮食生产工程框架。

综述物联网、遥感与人工智能融合的智能灌溉系统架构、方法与挑战。

构建融合可解释机器学习与印尼语GenAI推荐层的智能灌溉决策支持系统。

综述六大农业数字技术集群对农场决策的变革及实际效益与采纳差异。

构建架构多样性TabNet集成，用多源土壤数据分类7类作物。

综述55篇文献，比较机器学习干旱监测预报在定义、数据与验证上的差异。

综述AI在气候变化缓解与环境可持续领域的应用进展、挑战与未来方向。

提出LRD-Net深度学习框架，融合多源遥感与环境协变量，估算新疆干旱绿洲区土壤盐分。

综述137篇文献，批判性评估农业生态系统可持续性评价工具的方法论假设与权衡。

用文献计量分析2016-2026年枣椰树智慧农业研究，发现领域增长但碎片化、田间验证不足。

盐碱地综合利用国家技术创新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,发布全球首个植物抗逆AI智能体与国内首个耐盐水稻11K液相育种芯片(盐稻芯1号)。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,整合全球逆境文献与多源科研数据。盐稻芯1号以耐盐多组学证据定向选择位点,较全基因组重测序成本仅为其三分之一。

提出MATLAB中AI-IoT仿真框架，用LSTM预测灌溉需水并管理光伏与电池。

综述植物多组学在精准农业中的应用，涵盖作物改良、土壤修复和生物产品创新。

综述AI传感、成像、物联网精准灌溉、数字孪生与机器人集成用于作物水分管理。

基于CropIntel数据集，用15+种机器学习算法实现作物分类、灌溉需求预测与产量潜力预测。

开发太阳能AI灌溉系统EGSIS，按土壤湿度精准灌溉并生成ESG报告。

综述基于物联网与边缘AI的精准农业系统，实现实时灌溉优化与节水。