AGRISIGHT AI: A ConvNeXtV2-Based Deep Learning Framework for Crop Disease Classification with a Proposed Multimodal Extension for Precision Agriculture。Research Square
研究不同训练-测试数据划分比例对无人机多光谱小麦产量预测的影响，发现可降低训练比例。
该研究量化了红树林卫星冠层覆盖与实地气温的关系，发现NDVI越高气温越低。
用Landsat与Sentinel-2影像和三种机器学习算法自动分类胡志明市不透水面并监测15年变化
比较RF、SVM、ANN、CNN在尼日利亚农业用地制图中的表现
提出EODFE-HPLULC框架，结合YOLOv12、EfficientNet-B5和深度信念网络实
基于NDVI定义生态系统功能型，分析俄罗斯亚马尔半岛2001-2018年功能多样性的时空异质性驱动因
评估加拿大和美国9129场大火后四种遥感数据的观测延迟与烧毁严重度制图精度。
基于密歇根29块田的精细产量图，估算精准保护的机会成本并评估其经济可行性。
分析几内亚达马卡尼亚2002–2024年农业、采矿与城市化对植被和土壤的影响并预测至2100年。
结合GIS、AHP与多种机器学习算法，划分印度斋浦尔半干旱区雨水收集适宜性分区。
提出统一框架CrossCD-Eval评估跨域遥感变化检测，并设计DAFN模块提升跨域泛化。
基于Landsat影像与NDVI阈值法评估印度米佐拉姆2005—2025年植被动态。
量化中亚1982-2023年复合干旱热浪对植被的时空影响及驱动因素。
用文献计量分析2001-2025年卫星遥感气候变化与环境响应研究的增长、结构与主题演化。
提出双臂协作采摘框架，单臂失败时另一臂辅助多视角感知并闭环修正抓取位姿。
研究博茨瓦纳乔贝地区1991-2023年火 regime 对地上生物量变化的影响。
构建基于生态系统的机器学习框架，预测西北荒漠-绿洲-山地系统土壤有机碳并识别各子系统驱动因子。
用遥感与可解释机器学习预测阿尔及利亚半干旱城市潜在城市冷岛位置。
综述图像处理从经典方法到深度学习的技术演进、应用与挑战。