TOPOGRAPHIC MAP AS A FUNDAMENTAL TOOL FOR PHYSICAL PLANNING AND SUSTAINABLE NATIONAL DEVELOPMENT
综述地形图作为空间规划与可持续发展基础工具的作用及现代化技术整合。
综述地形图作为空间规划与可持续发展基础工具的作用及现代化技术整合。
用多光谱无人机影像和深度学习实现葡萄园制图与冠层特征提取。
融合深度学习与遥感及实地数据,估算湖泊非光学活性水质变量(溶解氧和pH)。
Integrating UAV-Based Remote Sensing and Deep Learning for Early Detection of Bacterial Leaf Blight in Rice。Research Square
提出SwiGLU增强的ConvNeXt框架,融合多光谱波段与指数集成分类Sentinel-2土地利用
探讨将智慧农业技术融入高等农业教育,作为学生解决实际农艺问题的教学工具。
系统综述2020—2026年玉米精准农业技术、应用与产量优化研究。
用遥感NDVI和地统计模型分析巴西犬内脏利什曼病与植被的关系。
结合VIIRS热异常、ERA5-Land气象数据与XGBoost,构建厄瓜多尔5公里分辨率森林火灾风
对比五种卫星遥感GPP模型在温带落叶林的表现,揭示季节偏差规律。
用GIS、遥感和AHP评估尼日利亚伊洛林市洪水易发性并制图。
评估南美干旱季卫星土壤湿度同化中的偏差校正方法,提出基于均质土壤纹理和滑动窗口的改进CDF匹配。
Flood extent mapping using optical remote sensing indices: a case study of the upper Medjerda River basin (Northwestern Tunisia)。Acta Geophysica
提出双分支深度学习网络融合时序与辅助数据,提升亚热带水稻分类精度。
提出HyBEAR高光谱航空影像基准数据集,用于整田块裸土检测。
利用精准农业产量数据揭示向日葵产量随距自然半自然生境距离变化的非线性关系。
基于卫星观测,用集成机器学习为农场尺度做降雨预报。
融合Sentinel-1 SAR与Sentinel-2光学时序,用集成机器学习实现印度早季作物类型高
用随机森林与支持向量机评估南非eThekwini地区滑坡易发性并分析住房风险。
用Landsat光谱与地形特征结合集成学习,实现马来西亚与巴基斯坦跨区域USDA土壤质地分类。