Multi-Source Remote Sensing Fusion and Deep Learning for Intelligent Precision Agriculture

多源遥感数据与深度学习技术的融合已在精准农业中得到日益广泛的应用。本文以“感知—决策—执行”框架为主线，综述了多源遥感数据融合与深度学习在精准农业中的应用现状、技术路线与发展趋势。文章考察了光学、热红外（TIR）、激光雷达（LiDAR）和合成孔径雷达（SAR）等多模态数据在表征作物生理性状与结构特征方面的互补优势。在算法层面，本文分析了深度学习架构从单一卷积神经网络（CNN）向时空融合网络（STFN）、基于Transformer的架构以及新兴状态空间模型的演进，重点探讨了其在异构特征提取与跨模态信息整合方面的能力。本文讨论了从智能感知到可执行决策的转化机制，并探究了处方图与变量作业技术在提升资源利用率方面的应用效果。针对模型泛化能力、物理可解释性与边缘计算等核心瓶颈，本文提出了前瞻性观点。本文不仅为精准农业提供了理论分析，也为未来智能农业装备的发展提供了学术建议。