Balancing accuracy, completeness, and efficiency for rice 3D reconstruction through CBAM-UNet-based multi-view segmentation and camera configuration optimization
提出CBAM-UNet分割与相机配置优化结合的水稻多视角三维重建流程，兼顾精度、完整性与效率。
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Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture
Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security
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。
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。
基于空间分辨光谱的鲜食玉米含水率和硬度MaMoNet检测模型——融合Mamba状态空间模型与多门专家混合机制
提出MaMoNet网络，用空间分辨光谱检测鲜食玉米含水率和硬度。
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。
End-edge-cloud collaborative group phenotype recognition and diagnosis for rice seedling in vertical rice seedling cultivation
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。
Recommendation of Suitable Planting Locations for Hybrid Maize Varieties Based on Graph Collaborative Filtering
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。
Multi-features and Fuzzy with Residual Lenet for Cotton Classification Using Remote Sensing Image
提出多特征与模糊结合残差LeNet的遥感影像棉花分类方法。
Spatiotemporal Deep Learning for Rice Plant Height Estimation from Multi-Temporal UAV RGB Imagery
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。
Explainable optimized deep learning and generative AI based framework for finger millet disease detection in smart agriculture
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
An integrated IoT and machine learning framework for maize yield prediction and smart agriculture in Tanzania。Cogent Food & Agriculture
Full-Season Agentic Farm System FAIRY: Event-Driven Multi-Agent Orchestration for Soybean Production（FAIRY 全季节智能体农场系统：大豆生产的事件驱动多智能体编排）
部署全季节事件驱动多智能体系统FAIRY，在大豆农场完成从起垄到存储的全流程评估。
AgriMAC: An Attention Based Multimodal Deep Clustering Framework for Rice Health Assessment
提出无监督多模态聚类框架AgriMAC，融合无人机NDVI、IoT土壤与气象数据评估水稻健康。
Explainable spectral–image fusion multi-task learning for maize canopy biochemical and structural trait retrieval
提出光谱-图像融合多任务学习框架，同时反演玉米冠层四个生化与结构性状。
Plant-GeoAT：几何感知3D植物点云器官身份解析用于器官级表型分析
提出几何感知网络Plant-GeoAT，实现3D植物点云器官身份解析与器官级表型分析。
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。
A Hybrid CNN–Transformer–LSTM Deep Learning Framework for Automated Cotton Disease Detection
提出CNN-Transformer-LSTM混合框架，实现棉花叶片病害自动识别。
Climate Change and Food Security in Africa: Harnessing Responsible AI for Sustainable Agricultural Transformation
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。