Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月30日 · 周三68 分 论文农业AI与大模型智慧农业 / 农业物联网2 个信源同时报道 阅读 4
AI For Sustainable Development Opportunities & Innovation
综述AI在可持续发展各领域的机会与创新路径，并强调负责任AI的治理要求。
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农业人工智能 智慧农业 遥感
同时包含 农业人工智能、智慧农业、遥感 的农业资讯，共 107 条。
Diag-STFN：全球收获前作物产量预测的诊断时空多模态融合网络——覆盖38国玉米29国小麦（Ecological Informatics 2026）
提出诊断式时空多模态融合网络Diag-STFN，实现全球收获前玉米小麦产量预测。
Downscaling of SMAP Soil Moisture Based on the Transformer Algorithm in Anhui Province
基于Transformer及变体融合多源卫星与地下水数据，将SMAP土壤湿度降尺度至1km日尺度。
农机化研究2026(11)：基于多源感知与语义分割的果树行识别与路径跟踪控制——郑州工业应用技术学院许洋洋等 DeepLabv3+ F1达0.94
提出融合无人机多光谱与语义分割的果树行识别与路径跟踪方法，实现植保机自主导航。
Geospatial Artificial Intelligence in Precision Agriculture: A Systematic Review（精准农业中的地理空间人工智能：系统综述）
系统综述2019-2026年地理空间AI在精准农业的应用、多模态数据集成与决策支持。
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation·9月21日 · 周一80 分 论文遥感与农情监测农业遥感与作物表型阅读 6
Relaxing the clear-sky assumption: Cloud-tolerant spatiotemporal fusion via mask-guided feature modulation and temporal-memory collaboration
提出CloudSTF框架，利用含云影像实现高保真时空融合，突破晴空假设。
Spatiotemporal Deep Learning for Rice Plant Height Estimation from Multi-Temporal UAV RGB Imagery
提出Rice-STNet时空深度学习框架，用多时相无人机RGB影像估算水稻株高。
Time Series Extrinsic Regression for Smart Agriculture: Field‐Level Crop Yield Prediction From Multisource Agricultural Time Series
将田块级作物产量预测建模为时间序列外回归，比较多源农业时间序列上的神经与非神经方法。
AgriMAC: An Attention Based Multimodal Deep Clustering Framework for Rice Health Assessment
提出无监督多模态聚类框架AgriMAC，融合无人机NDVI、IoT土壤与气象数据评估水稻健康。
Explainable spectral–image fusion multi-task learning for maize canopy biochemical and structural trait retrieval
提出光谱-图像融合多任务学习框架，同时反演玉米冠层四个生化与结构性状。
基于改进DeepLabv3+的高标准农田田间道路提取与结构指标量化框架
提出改进DeepLabv3+轻量框架，提取高标准农田田间道路并量化结构指标。
Machine learning and remote sensing for smallholder precision agriculture in Ethiopia
系统综述埃塞俄比亚小农精准农业中机器学习和遥感的应用鸿沟与出路。
AI-enabled UAV-based Soil Organic Carbon Mapping in Arid Environments: A Pilot Study Protocol
提出一套无人机高光谱结合AI的干旱区土壤有机碳制图标准化试点方案。
An information-driven air–ground collaborative framework for UAV-based tillage defect identification and re-tillage path optimization
提出空地协同框架，用无人机识别耕整缺陷并优化补耕路径。
Evaluating Mesh Reconstruction Methods for Crop Phenotyping
评估7种网格重建流程在作物表型三维数字化中的保真度与一致性。
Automated Machine Learning-Driven UAV Remote Sensing for Accurate Winter Wheat Water Content Prediction
用无人机多光谱、RGB和热红外遥感结合AutoML预测冬小麦含水量。
Red-Edge Information in Agricultural Remote Sensing: From Spectral Theory to Explainable Machine Learning
综述红边遥感在农业中的物理基础、条件依赖性与可解释机器学习中的新角色。
Application of Remote Sensing and Machine Learning in Sustainable Agriculture
综述遥感与机器学习在可持续农业中的应用现状与前景。
Deep learning-based classification of wet direct seeded rice, broadcasted direct seeded rice and transplanted rice using drone imagery for precision agriculture
用无人机可见光影像和深度学习模型区分直播稻、湿直播稻与移栽稻三种水稻种植方式。
Estimation of crop canopy nitrogen content using deep transfer learning with PROSAIL-PRO model and UAV hyperspectral imagery
融合PROSAIL-PRO物理模型与深度迁移学习，用无人机高光谱估算作物冠层氮含量。