数字农业与前沿技术

基于遥感影像分析塞内加尔Saly旅游度假区1988-2024年土地利用变化。

综述了从传统干旱指数到遥感、GIS及AI集成的现代干旱评估方法演进。

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。

用多时相遥感和问卷评估尼日利亚Jalingo 1994–2024年城市化驱动的土地利用变化。

提出COMPLY-SOY-MA模型，评估合法亚马逊农产品供应链的可追溯性、风险与社会环境合规性。

利用遥感数据评估巴西120多个城市风能和太阳能开发引起的土地利用变化。

用冻结DINOv3 ViT微调回归，从微根管图像直接预测根系长度和面积。

利用高分辨率卫星影像和机器学习在大豆田中检测红冠腐病。

综述数字农业转型，分析技术采纳与制度条件如何共同塑造可持续包容性农业。

综述数字技术用于乌克兰森林草原浆果滴灌土壤水分管理，提升灌溉水利用效率20–35%。

Constructing the Comprehensive Intelligent Monitoring System based on Wireless Sensor Networks (WSNs) for Mango Crop Precision Agriculture。Research Square

综述闭环AI智能体用于畜禽疫病预测与决策支持，提出感知-决策-反馈架构。

用统一框架对比Landsat、Sentinel-2与PRISMA在城市土地覆盖分类中的表现。

研发并评估太阳能供电的智能滴灌系统，利用土壤湿度传感器自动触发灌溉。

提出融合联邦迁移学习与区块链认证的异常检测框架，保障协作智慧农业数据隐私与安全。

随机试验检验AI生成建议能否缩小农户覆盖作物种植的意图-行动差距。

系统综述农民对农业AI的感知、接受度、采纳意愿及障碍。

探讨可解释人工智能在智慧农业中的应用与挑战。

利用数字全息与AI检测葡萄园空气中霜霉和白粉病菌孢子，优化杀菌剂施用。

Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security