#农业AI

提出对比自监督预训练在杂草检测跨域迁移中何时有效的理论框架与评估协议。

提出气候校准的分布鲁棒评估准则，替代i.i.d.假设评价作物病害视觉分类器。

推导稀疏土壤样本真值下主动学习标注效率的理论上界。

综述RGB与多光谱成像结合AI的食品品质无损检测，并提出一款集成14通道多光谱传感器的紧凑型扫描仪方

将后门触发器视为预训练检查点供应链属性，量化微调后后门存活的投毒率。

构建MALENet融合DSSAT-PROSAIL结构先验与无人机高光谱，提升苜蓿氮浓度估算精度。

推导卫星云掩膜缺口下反事实解释可靠性的理论界，并评估其对合作社储粮决策的影响。

综述物候期对热成像CWSI阈值的影响，提出物候感知灌溉调度框架。

综述AI（CNN、ViT、无人机遥感、物联网）用于作物病虫害早期检测并融入种植园风险管理。

提出pxGPT框架，用多模态大模型将多视角植物图像转为结构化表型记录。

构建AgriSens全栈智慧农业决策支持平台，集成作物推荐、病害诊断、施肥优化与灌溉模拟。

基于巴基斯坦旁遮普省101份农户调查，分析AI技术扩散与农场生产力、盈利能力的关系。

提出AI+IoT系统，用深度学习和激光机器人实现杂草与害虫识别及自动清除。

综述2021-2026年AI驱动精准农业系统，提出气候韧性粮食生产工程框架。

综述物联网、遥感与人工智能融合的智能灌溉系统架构、方法与挑战。

Robust and transparent crop-row detection from RGB field imagery for vision-based agricultural guidance systems。Precision Agriculture

提出DC-YOLO模型，用于湖羊行为检测，解决遮挡与光照变化问题。

用低成本遥操作机械臂采集演示，模仿学习实现草莓果柄定点采摘。

提出轻量化检测器Cotton-Vision，用无人机影像精准识别棉花病害。

构建混合视觉基础模型A100，用百万级田间图像自监督预训练实现少标注作物图像分析。