Information fusion in smart agriculture: machine learning applications and future research directions
综述系统分析 ML 在农业中的应用，强调多源数据融合（遥感、IoT、生物数据）对精准农业的关键作用。围绕四个研究目标展开：（1）探索 ML 在收获前、收获中、收获后阶段的整合；（2）展示多源数据融合的益处；（3）研究当前研究趋势；（4）汇编关键公共数据集。重点提及 Transformer、GAN、联邦学习、持续学习和可解释 AI 等新兴方法在应对现代农业挑战中的作用。