数字孪生 智慧农业

构建潜在状态数字孪生框架，融合多源遥感与气象数据表征农田状态。

综述23项灌溉数字孪生研究，梳理物联网、遥感与仿真三类方法及成效。

综述数字孪生在灌溉优化中的应用、机遇与挑战。

构建水稻数字孪生框架，用时空图神经网络提前14天预测病害。

扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨发育阶段表型分析。

将植物图像分3x3网格反演ODE参数，构建空间生理热图与预测数字孪生。

扩展PLANT-GPK框架，从单张图像反演植物生理参数与隐藏时间维度，实现跨生育期表型分析与收获期预

综述农业人工智能在精准灌溉、产量预测、病虫害监测等应用及落地挑战。

综述AI传感、成像、物联网精准灌溉、数字孪生与机器人集成用于作物水分管理。

综述AI、基础模型与数字孪生如何支撑气候韧性农业，并指出关键挑战与未来方向。

提出TwinGrow云AIoT数字孪生系统，实现蘑菇栽培环境实时监测与自动调控。

提出融合物联网、厘米级GNSS、多光谱遥感和AI的精准农业框架，构建作物数字孪生。

提出边缘AI、物联网与联邦学习集成的智慧农业环境监测架构与评估协议，未开展实地试验。

提出农业数字孪生框架，结合GRU与物联网实现实时产量预测与可持续决策支持。

构建融合IoT、大数据、AI与数字孪生的智能温室番茄种植数字化框架。

提出LLM-模糊决策与数字孪生框架，用于自适应农业机器人协同决策。

系统综述智慧农业机器人、传感、AI、数据集与评估指标，指出落地瓶颈并展望方向。

综述AI、物联网与数字孪生融合的可持续性智能，提出七层SIF框架。

提出VR-DT-IoT框架，实现虚拟温室实时同步与沉浸式控制。

提出集成数字孪生与进化优化的可解释框架，将微量营养素密度纳入再生农业决策。