AI and remote sensing for fungal and oomycete disease surveillance: current landscape and biological integration

提出一种基于无人机多光谱时序影像的深度学习混合模型，实现苹果黑星病和葡萄霉病的早期检测与分割。

综述AI（CNN、ViT、无人机遥感、物联网）用于作物病虫害早期检测并融入种植园风险管理。

融合IoT传感器与多时相卫星数据，用时空Transformer实现作物胁迫实时监测。

综述AI在气候变化缓解与环境可持续领域的应用进展、挑战与未来方向。

提出GODL算法，融合地理空间信息与深度学习，结合AI和IoT提升作物产量预测精度。

综述AI、物联网与遥感在旱地混作系统的应用，评估其对氮利用与产量预测的提升。