Diag-STFN:全球收获前作物产量预测的诊断时空多模态融合网络——覆盖38国玉米29国小麦(Ecological Informatics 2026)
提出诊断式时空多模态融合网络Diag-STFN,实现全球收获前玉米小麦产量预测。
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提出诊断式时空多模态融合网络Diag-STFN,实现全球收获前玉米小麦产量预测。
提出MaMoNet网络,用空间分辨光谱检测鲜食玉米含水率和硬度。
研究基于地面高光谱与机器学习反演水稻叶片铅含量,并探索跨尺度遥感监测的最优建模路径。
将农业分化与劳动力流动纳入TAPE框架,在柬埔寨稻作区做方法学探索。
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。
提出端边云协同的水稻秧苗群体表型识别与诊断方法,用于垂直育秧场景。
基于25年试验分析马铃薯早疫病发病时间与产量损失,提出可减少约50%杀菌剂用量的精准喷施策略。
提出图协同过滤框架,将玉米品种适种区评估转化为排序任务,推荐适宜种植地点。
提出多模态遥感时序框架,实现跨区域水稻种植制度八分类。
提出多特征与模糊结合残差LeNet的遥感影像棉花分类方法。
用Sentinel 2A与Landsat 8的NDVI回归模型预测孟加拉国玉米产量并比较精度。
综述气候变化下干旱高温盐胁迫加剧菜豆壳球孢菌病害的机制与可持续防控策略。
用DSSAT-CERES水稻模型结合Sentinel-2遥感,分析印度Guntur灌区2022-20
提出Rice-STNet时空深度学习框架,用多时相无人机RGB影像估算水稻株高。
综述气候智慧型农业与生态农业在非洲提升农业韧性与粮食安全的成效及障碍。
提出融合深度学习、可解释AI与生成式AI的指状粟病害检测框架,实现高精度识别与决策支持。
An integrated IoT and machine learning framework for maize yield prediction and smart agriculture in Tanzania。Cogent Food & Agriculture
研究南非小农户采用未充分利用本土作物与家庭食物安全的关系。
研究加纳玉米农获取再生农业信息的渠道偏好及其对采纳的影响。
Integrated water–carbon management reshapes trade-offs among greenhouse gas emissions, productivity, and economic returns in rice systems。Agricultural Systems