数字农业与前沿技术

汇总《智慧农业》2026年多篇论文，涵盖蒸腾模拟、病害检测与产业链数字化。

中国农业大学学报2026年第10期集中刊发6篇论文，主题涵盖人工智能赋能质量农业、智慧林业、绿色发展

基于中国28省面板数据，实证检验数字乡村建设如何影响土地约束下的农业技术选择偏向。

基于中国县级与农户数据，评估数字乡村战略对粮食安全和农业碳循环的非对称影响。

综述AI在植物病害检测中的应用，涵盖分类、检测、分割及早期诊断，并指出田间部署的瓶颈与新兴方向。

构建基于生态系统的机器学习框架，预测西北荒漠-绿洲-山地系统土壤有机碳并识别各子系统驱动因子。

用遥感与可解释机器学习预测阿尔及利亚半干旱城市潜在城市冷岛位置。

综述图像处理从经典方法到深度学习的技术演进、应用与挑战。

利用无人机多光谱影像对玉米基因型进行高通量表型分析并估算NDVI。

提出融合机器学习、深度学习和物联网的智能农场系统，实现作物推荐与植物病害检测。

测度中国农业农村数字化绿色化协同水平并检验其时空格局与增收效应。

农民日报全媒体记者李克欣对话中国社科院杜志雄、中国农业大学李想、雄安集团孔德栋三位专家。专家指出当前我国智慧农业正从早期试点示范迈向规模化、体系化推广应用新阶段，人工智能赋能农业的关键技术包括机器学习与深度学习、计算机视觉与智能感知（如200万张高清图像训练的AI作物表型模型识别精度达95%以上）、农业大模型（如中化iMAP节约水肥10%~20%、增产8%~10%）和智能农机与农业机器人（如土壤高通量检测机器人实现42项指标检测误差控制在5%以内）。

提出FARX(1)函数自回归模型，以电力需求为外生变量预测日气温曲线。

系统综述2020-2026年计算机视觉与深度学习在番茄设施栽培虫害检测中的研究。

基于二手数据综述AI在印度农业中提升产量与可持续性的应用及障碍。

用GIS和遥感技术对尼日利亚Yola South地区20年沟蚀动态进行空间制图与监测。

利用遥感与地理技术绘制巴西亚马逊法定区三个市镇的鱼塘空间分布图。

分析玻利维亚罗查河流域1992-2022年土地利用变化与地表温度的关系。

结合GIS、遥感和多准则分析，识别阿根廷图库曼省优先生态恢复区以保护近危鸟类。

融合光学与SAR多时相数据，用机器学习集成分类器估算安得拉邦鹰嘴豆种植面积。