基于经济型多光谱成像与知识蒸馏模型压缩的小麦线条花叶病毒早期检测
用经济型多光谱成像结合知识蒸馏压缩模型，实现小麦线条花叶病毒早期检测。
小麦
小麦及冬春麦区相关生产与科研
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深度语义分割模型的时序泛化评估:无人机小麦倒伏监测 5 年跨年测试
用5年田间试验评估深度语义分割模型在无人机小麦倒伏监测中的跨年泛化能力。
A study on the identification of wheat powdery mildew using chlorophyll fluorescence imaging
该研究利用叶绿素荧光成像与深度学习识别小麦白粉病并分级。
Reliability Auditing and Capacity-Constrained Review for Wheat-Yield Decision Support under Temporal and Spatial Shift
Reliability Auditing and Capacity-Constrained Review for Wheat-Yield Decision Support under Temporal and Spatial Shift。Research Square
MBF-HybridNet：在极端气候下仍可提前一月预测冬小麦产量的多分支AI模型——Qingdao六县R² 0.756-0.765 MAPE 4.2%
提出多分支AI模型MBF-HybridNet，融合遥感、气象与土壤数据，提前一月预测冬小麦产量。
Identifying drought-responsive candidate genes in root and shoot tissues of wheat (Triticum aestivum L.) through RNA sequencing, cluster analysis, weighted gene co-expression network analysis, and machine learning models
通过RNA-seq、WGCNA和XGBoost-SHAP分析，鉴定小麦根和茎中响应干旱的候选基因。
物候阶段渐进式多源数据融合的县域冬小麦产量预测
融合遥感、气象与SIF数据，提出物候阶段渐进式融合方法预测河南县域冬小麦产量。
基于无人机多光谱图像和VGG21模型的小麦渍害调控效果识别方法
用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害调控效果。
基于QYmax叶绿素荧光成像和改进LCRNet模型的小麦白粉病智能识别与诊断,登Frontiers in Plant Science
用QYmax叶绿素荧光成像与改进LCRNet实现小麦白粉病高精度识别。
面向冬小麦水分含量的无人机遥感自动机器学习预测——MDPI Remote Sensing
用无人机多传感器遥感结合AutoML预测冬小麦水分含量。
A knowledge-guided machine learning framework for cross-scale wheat harvest monitoring via sample augmentation
提出知识引导机器学习框架，用样本增强实现田块到区域尺度的冬小麦收获监测。
Automated Machine Learning-Driven UAV Remote Sensing for Accurate Winter Wheat Water Content Prediction
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。
Synergizing process-based modeling and data-driven learning for precision nitrogen optimization in winter wheat
Synergizing process-based modeling and data-driven learning for precision nitrogen optimization in winter wheat。Agricultural Systems
Deep learning-based detection and counting of wheat seeds: Comparative benchmarking of YOLO models
用自建RGB小麦种子数据集对比YOLOv8n与YOLO11n的检测计数性能。
王发明、陈度团队小麦收获机器人负荷监测在《农业工程学报》发表
提出基于功率流与SVR-NOA的小麦收获机器人负荷在线监测方法。
An Interpretable BO-TCBDA Deep Learning Framework for Winter Wheat Yield Estimation Using Multi-Source Remote Sensing Data
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。
Integrating a pesticide risk indicator into a multi-criteria assessment tool for comparing crop protection scenarios
开发了IPM自评估工具ISAT，集成新的农药风险指标PL EU，比较作物保护情景的环境、健康和经济影
Design and field validation of a vision-based graded compaction intensity control system for wheat seeding
设计并田间验证了基于视觉的小麦播种分级压实强度控制系统。
VGG21 Deep Learning + Drone Multispectral Imagery Detects Wheat Waterlogging Stress and Silicon Fertilizer Effects
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。
AgriPINN: A Process-Informed Neural Network for Interpretable and Scalable Crop Biomass Prediction under Water Stress
提出过程信息神经网络AgriPINN，嵌入作物生长方程，提升水分胁迫下生物量预测精度与可解释性。