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沿着“激光雷达”继续探索，共 6 条内容。
Real-time semantic segmentation of orchard LiDAR point clouds with a spherical-image convolutional neural network。Computers and Electronics in Agriculture
该研究将果园LiDAR点云投影为球面图像并用CNN实现实时语义分割，为果园三维感知提供轻量化技术路径，但摘要未给出精度与实时性数据，适用性需看原文实验。
对2015-2025年66篇UAV-LiDAR森林结构属性估算文献进行文献计量分析。
提出体素极值滤波结合QuickHull的算法，快速估算单木冠层体积。
融合稀疏激光雷达与密集卫星时序，绘制半干旱河岸带地上生物量年度图。
利用车载三LiDAR点云反演小麦冠层植物面积指数与三维分布，实现高通量表型分析。
Orchard worker detection using spatial-context attention on 2D LiDAR data。Biosystems Engineering
提出基于Swin Transformer的跨域遥感场景分类框架，提升异构传感器间的域不变特征学习。
综述水下光学图像中的小目标检测，梳理问题、数据集、算法，并展望未来方向。
对比无人机RGB与LiDAR传感器在甘蔗田地形测绘中的精度与适用性。
提出一种注意力引导的自适应多尺度融合方法，提升遥感图像目标检测精度。
9月7日是袁隆平院士诞辰96周年，由湖南省农业科学院牵头联合湖南杂交水稻研究中心、绥宁县人民政府以及相关种业企业，在湖南省邵阳市武阳村开展总面积202亩的超级稻爽两优138大面积制种示范。专家组现场随机抽取3块田开展机械实收测产：三块田平均亩产530.4公斤，创下杂交水稻大面积制种高产新的世界纪录。
提出自校准LIBS策略，实现无人机飞行中3-5米远程定量元素分析。
刘浩然、王宇、赵学观、吴华瑞、付豪、庞树杰、翟长远(北京市农林科学院智能装备技术研究中心/国家农业智能装备工程技术研究中心)针对枝叶遮挡下田间胡萝卜苗精准识别难题,提出基于改进YOLOv11s的轻量化检测方法CD-YOLO:将主干网络部分标准卷积替换为深度可分离卷积降低模型复杂度,在C3k2模块引入高效多尺度注意力机制EMA构建C3k2_EMA模块增强关键特征动态感知,采用动态检测头强化多尺度特征融合与感知,显著提升检测鲁棒性。
提出单腔双梳穆勒矩阵偏振激光雷达，无需外部偏振器件即可快速获取全穆勒矩阵并识别材料。
