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规划提出加强农业基础研究战略性布局、推进种业振兴、推进人工智能运用和智慧农业发展，到 2030 年农业科技进步贡献率要达到 67%。明确"统筹部署农业农村数据基础设施，建设大规模、多模态、高质量数据集"，并首次将高端智能、丘陵山区适用农机装备研发与农业人工智能列为重点任务。

开发基于Web的农业援助分配决策支持系统，采用SAW方法提高精准性和透明度。

提出可解释机器学习框架，同时预测土壤质地和含水量，提升模型透明度和可信度。

利用无人机多光谱成像与机器学习检测作物胁迫并优化产量。

构建无人机与无人车协作的智能路径自动化系统，提升精准农业效率。

综述棉花害虫动态与农药使用变化，提出可持续管理策略。

通过文献计量分析，梳理了2016-2026年AI在作物病害检测与管理中的研究趋势。

探讨民族地区乡村儿童在数字乡村建设中的主体性困境，提出从数字排斥走向数字包容的实践路径。

构建空间知识增强拓扑演化模型，揭示乡村微节点流量冲击下的舆情演化逻辑。

提出精准微藻概念框架，整合实时监测、预测建模和自适应控制，以管理规模化培养中的多尺度异质性。

提出SBAS-InSAR与统计聚类结合的方法，量化哥伦比亚干旱区土壤侵蚀速率并识别热点区域。

研究马来西亚菠萝种植者感知易用性对精准农业技术接受度的影响。

综述豆科作物农艺生物强化策略，提升铁锌硒等微量营养素，应对隐性饥饿。

利用多源遥感数据和GeoDetector模型，揭示土地利用强度对碳平衡的双重空间关联模式及其驱动因素

结合Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学数据，绘制作物图并评估洪水淹没对农业的影响

结合卫星、气象和社会空间数据评估城市PM10浓度及人口暴露，构建综合暴露指数。

综合评估印度纳西克地区资源管理、创新与可持续发展，提出多学科协同发展策略。

利用OpenET和空间数据构建犹他州灌溉公司水均衡模型，评估农业用水优化潜力。

融合多源遥感数据改进水云模型，实现柑橘园土壤水分和冠层含水量高精度反演。

利用遥感与随机森林分析西科塔瓦林金2005-2025年土地覆盖与地表温度动态。