UAV无人机高光谱图像土壤盐度制图(湿度校正)——MDPI Agronomy
用无人机高光谱结合Stacking集成模型实现湿度干扰下的土壤盐度制图。
用无人机高光谱结合Stacking集成模型实现湿度干扰下的土壤盐度制图。
用低成本MOS传感器阵列采集薄荷VOC指纹,结合特征优化机器学习实现盐胁迫检测。
用机器学习基于叶长宽非破坏性预测30个橄榄品种叶面积,PSO优化ANN精度最高。
综述遥感与机器学习在可持续农业中的应用现状与前景。
提出融合物联网传感与随机森林的智能灌溉系统,实现数据驱动的自动灌溉控制。
该论文评估了测量噪声对NARX机器学习模型估算根区土壤水分动态精度的影响。
系统综述AI、机器学习与深度学习的概念、方法、应用及伦理挑战。
用随机森林结合Sentinel-2与Sentinel-1纹理特征,绘制澳洲原生草地C3/C4草覆盖度
用多模态遥感与机器学习预测印度锡金高降雨区表层土壤水分。
提出优化机器学习框架,用土壤环境数据预测农艺参数并分类菠菜生长阶段。
Modeling Water Quality Parameters in Laga Dadi Reservoir, Ethiopia: An Integrated Remote Sensing and Machine Learning Approach。Research Square
评估三种机器学习模型在厄瓜多尔农场级玉米产量预测中的空间可迁移性。
系统综述遥感估产方法,分类传感器、平台、建模与机器学习,指出深度学习性能最优。
对比经典机器学习与深度学习模型在精准农业早期杂草检测中的性能。
综述提出智能生物传感生态系统,融合纳米材料、化学计量学、机器学习与物联网,实现精准分析。
综述将精准农业采前数据与光谱、同位素分析结合,构建从农场到餐桌的食品溯源与真伪鉴别框架。
研究利用多传感器模拟光谱和三维指数,结合GA-BPNN,分物候期估算黄花菜土壤全氮,提高精度。
用机器学习预测自动喷雾机的流量、喷幅、角度和重叠,实现精准农业。
研究AI在尼日利亚西南部土壤肥力评估和作物产量预测中的应用,发现随机森林模型表现最佳。
用机器学习基于生产和繁殖数据预测奶牛总泌乳量,Extra Trees表现最佳。