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沿着“水稻遥感”继续探索，共 1 条内容。
An asymmetric hypergraph-prototype Mamba network for rice mapping in fragmented landscapes。Computers and Electronics in Agriculture
该研究将超图原型与Mamba架构结合用于破碎地块水稻制图，其适用性依赖高分辨率遥感影像与地块破碎度，跨区域推广前需验证。
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。
Remote sensing-driven soil fertility modelling and summer rice suitability mapping in a floodplain agroecosystem of Assam。Paddy and Water Environment
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。
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。
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。
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。
研究基于地面高光谱与机器学习反演水稻叶片铅含量，并探索跨尺度遥感监测的最优建模路径。
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。
