卫星 农业

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。

综述红边遥感在农业中的物理基础、条件依赖性与可解释机器学习中的新角色。

结合遥感与采样方法，将地块级社会经济指标区域化到贝宁北部农业流域。

系统综述尼日利亚西北部2000-2024年森林砍伐与荒漠化趋势、驱动因素及对2030议程的影响。

综述AI赋能多组学、基因编辑与精准农业，培育气候韧性与营养强化作物。

用MODIS数据与机器学习框架估算埃及尼罗河三角洲农田水分胁迫。

用SDGSAT-1等多源遥感与实地采样量化尼日利亚手工采矿对土地与农田的环境退化。

综述卫星、无人机与高光谱遥感在植被覆盖判别中的区域应用与互补能力。

评估尼日利亚Mbaav1森林保护区1989-2019年森林砍伐，并分析其社会经济驱动因素。

用CycleGAN和迁移学习融合无人机与卫星影像，提取宝鸡峡灌区夏收作物。

综述人工智能在植物环境型与数字表型中的应用，并给出混合种植分割和昆虫计数两个实例。

中央网信办、农业农村部、工业和信息化部近日联合印发《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》,为'十五五'时期乡村数字化建设划定发展目标。设置 8 项主要指标(覆盖网络普及、农村网络零售额、村级寄递物流服务站比例、农村成年人数字素养等),5 方面 24 项重点任务:夯实数字乡村发展基础、提升乡村产业数字化水平(含智慧农业、农村电商、乡村数字新业态)、乡村建设信息化(数字教育、远程医疗、数字普惠金融)、乡村治理智慧化、培育开放应用场景。2030 年农村互联网普及率达 75%,建有村级寄递物流综合服务站点的建制村比例达 90%。首次将'建立完善乡村融合应用设施'列为专项任务,提出强化卫星遥感、航空遥感、区块链、低空经济等新基建在农村地区融合应用。

用Landsat多时相影像和NDVI分析突尼斯南部绿洲1995-2025年扩张及其对生态系统服务的影

利用Sentinel-2遥感数据计算NDVI，评估灌溉草甸灰钙土的土壤盐渍化程度。

利用无人机高光谱影像构建田间尺度SIF-ET机理模型，实现作物蒸散发高精度估算。

综述人工智能在地理学中的应用，涵盖GIS、遥感、城市规划、农业与环境监测等。

北大荒信息有限公司智慧农业大数据中心将4800万亩耕地切分成27万个地块,每块都有编号和二维码。遥感平台接入48颗卫星每5天做一次体检,5000台田间采集设备、600个气象站、500台虫情测报灯昼夜值守,3.3万台物联网设备统一接入"地块链"管理。5年累计为农户线上放贷400亿元。

提出混合迁移学习框架，用预训练模型提取特征并结合机器学习分类器实现卫星图像季节分类。

提出CNN+ViT混合深度学习框架，利用多时相Sentinel-2影像监测作物分类与干旱胁迫。

提出卡塔尔国家AI水智能平台NAWIP，整合多源数据实现水预测、优化与协调。