Mapping Soil Salinity in Arid Agricultural Regions Using Multi-Source Remote Sensing and a Long-Range Dependency-Enhanced Deep Learning Framework
提出LRD-Net深度学习框架，融合多源遥感与环境协变量，估算新疆干旱绿洲区土壤盐分。
农业AI与大模型
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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Deep learning-based estimation of Kent mango yield by commercial export category under real field conditions in northern Peru
开发深度学习模型在真实田间条件下检测并分类肯特芒果为三个出口等级，实现产量估计。
Effects of within-season temporal aggregation of weather variables on performance and interpretability in rice yield machine learning models
评估生长季内天气变量时间聚合粒度对水稻产量机器学习模型预测与可解释性的影响。
International Journal of Creative and Open Research in Engineering and Management·10月14日 · 周三48 分 论文农业AI与大模型智慧农业 / 农业物联网阅读 2
Smart Crop Advisory System
构建基于AI/ML的Web农业决策支持平台，为农民提供作物推荐、病害检测、天气与市场价格等服务。
Hierarchical cross-modal spatiotemporal attention network for crop yield prediction in complex Himalayan agroecosystems
提出分层跨模态时空注意力网络HCM-STAN，融合多源农业数据预测喜马拉雅山区苹果产量。
Hybrid deep ensemble learning for crop disease prediction and climate-resilient disaster management in smart agriculture
提出混合深度集成框架，融合CNN与LSTM并引入注意力机制，实现作物病害预测与气候韧性灾害管理。
A Nightshade-SWIN Transformer-Based Framework for Enhanced Multi-Crop Plant Disease Classification
提出Nightshade-SWIN框架，用Swin Transformer提升茄科多作物叶片病害分类
Detection of mounting behavior and mounted ewes in group-housed environments using HSM-YOLO algorithm
提出HSM-YOLO算法，在群养环境下检测羊爬跨行为及被爬跨母羊，用于发情监测。
A real-time deep learning method for detection and localization of non-emerged cabbage seedlings
提出无人机实时检测定位未出苗甘蓝幼苗的深度学习方法，准确率96.9%。
SADR-VSS:一种用于轻量级农业目标检测的场景自适应动态路由视觉状态空间模块
提出场景自适应动态路由视觉状态空间模块SADR-VSS，用于复杂田间轻量级农业目标检测。
基于改进YOLO 11n模型的棉花田间复杂环境障碍物检测方法
提出改进YOLO 11n模型，实现棉花田间复杂遮挡环境下障碍物高精度检测。
中国农科院信息所提出层次知识引导枸杞害虫识别框架
中国农业科学院农业信息研究所科学数据研究室提出一种层次知识引导的枸杞害虫识别框架,有效解决真实农业场景下样本稀缺与类间混淆的双重挑战。相关研究成果发表在《人工智能的工程应用》(Engineering Applications of Artificial Intelligence)上。该研究依托长文本-图像检索模型,把专家撰写的长文本描述解析为粗、中、细三个语义层次,并与多尺度视觉特征实现精准跨模态对齐,为枸杞等特色作物的虫害智能监测与精准防控提供新的技术路径。
Modeling runoff, sediment, and nutrient dynamics in the Ganjiang River Basin, China: A hierarchical SWAT-BiLSTM framework
提出SWAT-BiLSTM分层混合框架，高精度模拟赣江流域径流、泥沙与营养物动态。
Water Optimizer: A Tool for Decision Support and Policy Analysis
开发了Water Optimizer工具，在有限供水下优化作物种植与灌溉量以最大化利润。
INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND MATHEMATICAL THEORY E-ISSN·10月12日 · 周一75 分 论文农业AI与大模型农业人工智能与决策模型阅读 2
Deep Learning Approaches for Plant Disease Detection: A Review of Convolutional Neural Networks and Emerging Techniques
综述深度学习在植物病害检测中的应用，涵盖CNN、混合Transformer、注意力机制与生成式数据增
Role of Artificial Intelligence in Advancing Biotechnology: A Comprehensive Review
综述人工智能在生物技术各领域的应用现状、工具、挑战与未来方向。
Ontologies in Precision Agriculture—A brief Survey on Reproducibility
综述85篇精准农业本体论文，发现数据、本体和代码可复现率极低。
PEAS-DeiT: Multi-Scale Spatial Attention Enhanced DeiT for Pea Leaf Disease Classification
提出PEAS-DeiT模型，将多尺度空间注意力融入DeiT，实现豌豆叶片病害分类。
Integrating earth observation and machine learning for forest fire risk assessment in Rasuwa district, Nepal
整合地球观测与随机森林模型评估尼泊尔Rasuwa地区森林火灾风险。
An Interpretable Deep Learning Framework for Spatial Prediction of Soil Salinity Using Multi-Source Remote Sensing and Environmental Data: A Case Study of Cangzhou, Hebei Province, China
构建融合多源遥感与环境变量的可解释深度学习框架，预测沧州土壤盐分空间分布。