Multi-scale lodging in rice and wheat: bridging biomechanical traits, phenotypic detection, and intelligent harvesting systems
综述构建了水稻小麦倒伏从分子到收获的跨尺度力学框架,连接生物力学性状、表型检测与智能收获。
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综述构建了水稻小麦倒伏从分子到收获的跨尺度力学框架,连接生物力学性状、表型检测与智能收获。
提出规则与机器学习混合的水稻决策支持框架,提升决策精度并节水增产。
综述2000年以来水稻遥感制图进展,重点评估2016年后人工智能在其中的作用。
综述指出云污染、作物光谱混淆、跨区域泛化不足等瓶颈,并列出地球观测基础模型、自监督与物理引导学习等优先方向,可作为水稻遥感选题与产品化的路线参考。
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。
研发基于无人机与轻量YOLO的水稻病虫害智能检测系统Agri-IntelliDet。
基于GEE融合Sentinel-1/2时序与地形特征,用机器学习高精度制图长三角水稻种植模式。
提出基于骨架拓扑约束与时序跟踪的多视角投影方法,估计水稻剑叶倾角。
提出多模态遥感时序框架,实现跨区域水稻种植制度八分类。