Improving Maize Yield Estimation Accuracy by Integrating Satellite Remote Sensing Data and the WOFOST Model Through Data Assimilation
通过数据同化整合卫星遥感与WOFOST模型,提高夏玉米产量估算精度。
通过数据同化整合卫星遥感与WOFOST模型,提高夏玉米产量估算精度。
利用遥感和GIS分析阿塞拜疆干旱稀疏森林植被的空间分布及其与环境因子的关系。
比较NDVI与育种家目视选择在小麦育种早期穗行阶段的效果,发现NDVI选择可提高效率。
通过传感器、遥感和机器学习连续监测两年不同降雨下鳄梨的亏缺灌溉响应。
山东省农业科学院农业信息与经济研究所构建起一套天空地一体化的遥感数据采集处理体系。目标是实现县域2米、5天和省域10米、7天的高频立体监测;2024年开始耗时2年与中国科学院空天信息创新研究院、中国农业科学院等团队合作研发了一款面向县域的大型无人机。
新华社记者随活力中国调研行采访团走进黑龙江佳木斯国家农业高新技术产业示范区,佳家农智慧农服平台由佳木斯国家农高区联合中国科学院计算技术研究所打造,依托伏羲大脑农业大模型汇集卫星遥感、气象、土壤、作物长势、病虫害等多源数据;目前已服务农户超过6万户、覆盖耕地超过700万亩。
提出自适应特征学习与小波保持方法,用于无人机影像的森林冠层制图。
由中国科学院空天信息创新研究院、数字农业专业委员会主办的第四届数字农业学术研讨会在郑州召开。空天院吴炳方研究员强调数字农业需实现"高分辨率化、平台化、终端化"三个转化;西北农林科技大学副校长张宏鸣建议全球水蚀评价与FAO/GSP等国际组织协同;北京师范大学潘耀忠教授剖析大尺度遥感作物制图工程化瓶颈。8月7-9日举办首届农情遥感技术培训班以CropWatch云平台开展实战教学。
SMFS-RF: a knowledge-guided machine-learning method for crop phenology extraction from fine-resolution vegetation index data。Remote Sensing of Environment
Predictive Modelling of Deforestation Susceptibility in Sanjay Gandhi National Park Using Machine Learning and Remote Sensing Technologies。Sensing and Imaging
利用高光谱影像和深度学习模型对印度两地区进行土地覆盖分类,比较CNN、ResNet-18和VGG-1
利用遥感和GIS对半干旱流域进行水土保持措施的空间规划与选址。
利用MODIS数据评估埃及沿海干旱生态系统水分利用效率的时空格局及土地利用影响。
利用Landsat影像分析埃塞俄比亚Adama市城市化引起的土地利用变化及其对地表温度和光谱指数的影
结合地理空间与AI评估尼日利亚Wako灌区适宜性,划分灌溉分区。
提出基于Swin Transformer的跨域遥感场景分类框架,提升异构传感器间的域不变特征学习。
Heat Risk Assessment at Union Level Using Multiplicative Hazard-Exposure-Vulnerability Framework Integrating Remote Sensing and Socio-Economic Data。Research Square
用仅含609个参数的MLP从UAV红光波段重建近红外波段,低成本替代多光谱相机。
利用机器学习评估伊斯兰堡1991-2021年土地利用变化、森林恢复及景观连通性。
提出基于卫星观测的高纬度火灾排放估算方法HLFREM,直接关联辐射能与CO排放。