农业人工智能 土壤监测

开发BraSpecS 2.0云平台，用AI从光谱近实时估算土壤属性。

提出HyBEAR高光谱航空影像基准数据集，用于整田块裸土检测。

系统综述2018-2026年196项AI用于土壤特性与农业的研究。

提出TinyML边缘推理与超低功耗唤醒接收机集成的土壤监测系统，实现事件驱动异步监测。

提出AIoT框架，用LSTM预测土壤湿度实现智能灌溉，节水并延长节点续航。

提出轻量级深度学习模型Lite-HCAR-CNN，用于从实验室可见-近红外光谱快速估算森林土壤有机碳

提出可解释机器学习框架，同时预测土壤质地和含水量，提升模型透明度和可信度。