农业人工智能 精准农业

综述2021-2026年AI驱动精准农业系统，提出气候韧性粮食生产工程框架。

Robust and transparent crop-row detection from RGB field imagery for vision-based agricultural guidance systems。Precision Agriculture

构建架构多样性TabNet集成，用多源土壤数据分类7类作物。

全球5公里尺度评估五类智慧农业创新在农田的盈利性与扩散潜力。

第 46 个世界粮食日主题 Innovation Today, Food Security Tomorrow。报道指出中国农业正从经验驱动转向数据驱动。AI 在智能育种方面,中国农业大学神农谷芯智能育种模型集成基因型数据与农业知识图谱,缩短育种周期 30% 以上,新品种选育时间从传统的 5—8 年压缩到 2—3 年;燕起一号/二号生菜品种在北京怀柔试种成功。AI 在田间管理方面,浙江龙泉市在约 733 公顷早稻田部署智能虫情监测系统,农药使用量减少 20%、病虫防治效果超 90%、病虫损失低于 5%。河南农机云平台连接超 13.8 万台机器,北斗导航无人收割机日作业超 13 公顷;湖南大通湖无人再生稻农场200 公顷仅需 4 人管理,农户每公顷净收入超 3 万元,被 FAO 列为亚太智慧农业示范案例。

将植物图像分3x3网格反演ODE参数，构建空间生理热图与预测数字孪生。

通过问卷与访谈调查美国农业利益相关者对AI/ML应用的认知与障碍。

提出融合模糊逻辑与机器学习分类器的无人机实时调度框架，在恶劣天气下保障精准农业飞行安全。

Entomopathogenic nematode recent applications in precision agriculture: Methods, challenges, and future perspectives。Journal of Invertebrate Pathology

提出可解释深度学习框架，用AlexNet结合贝叶斯调参、微调和Grad-CAM实现芒果叶病十分类。

提出Nightshade-SWIN框架，用Swin Transformer提升茄科多作物叶片病害分类

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

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。

系统生成并评估大量植被指数，用于基于物候的农作物分类，发现优于NDVI的指数。

综述了物联网赋能的自主农业监测机器人，分析架构、传感、导航与AI集成，指出低成本模块化系统的研究空白

比较空间统计与随机森林模型对水稻产量空间变异的建模效果。

综述植物多组学在精准农业中的应用，涵盖作物改良、土壤修复和生物产品创新。

综述多源遥感融合与深度学习在精准农业感知-决策-执行框架中的应用与趋势。

提出结合波段选择与ViT-CNN混合框架的高光谱图像分类方法，提升小样本分类精度。

融合三种CNN深度特征与集成学习，实现田间马铃薯叶片七类病害分类。

基于CropIntel数据集，用15+种机器学习算法实现作物分类、灌溉需求预测与产量潜力预测。

系统梳理农业机器人助力粮食系统可持续转型的路径与全球案例。

综述智慧农业从传统到数字化的演进，梳理关键技术、效益与采纳障碍。

综述AI自适应发射功率控制提升IoT通信能效，面向智慧农业等场景。

基于树莓派与物联网，实现棉花叶病自动检测、感染率估算与防治推荐。

综述植物病害数据集分类与不平衡问题，提出融合环境参数的方向。

系统综述AI与自动化技术在现代农机中的应用现状、效益与障碍。

提出融合物联网、厘米级GNSS、多光谱遥感和AI的精准农业框架，构建作物数字孪生。

提出融合玉米叶片图像与气象数据的多模态AI推荐框架，实现病害诊断与农事建议生成。

综述2000—2025年智慧农业演进，提出政策驱动的数字农业生态管理框架以支撑欧洲绿色协议。

提出模糊推理系统引导的CNN超参数优化方法，用于植物病害分类，兼顾精度与效率。

构建集成作物推荐、产量预测、肥料建议与多语言问答的AI农业决策Web平台。

综述无人机应用潜力与发展趋势，强调其向自主化、网络化、数据驱动系统演进。

提出MLP-ANN预测温室微气候并驱动自适应模糊控制器，实现预测性智能灌溉。

GreenAI: An Explainable AI and IoT-Enabled Offline Framework for Precision Agriculture。Research Square

提出轻量CNN与EfficientNet-B0混合特征提取、PCA降维和堆叠集成分类的菠萝蜜病害检测

基于卫星观测，用集成机器学习为农场尺度做降雨预报。

AGRISIGHT AI: A ConvNeXtV2-Based Deep Learning Framework for Crop Disease Classification with a Proposed Multimodal Extension for Precision Agriculture。Research Square

综述农学大数据的技术、应用、效益与挑战，强调多源数据融合支撑精准农业决策。

提出基于ESP32与CNN的智能农业系统，实现环境监测与叶片病害实时检测。

提出物联网结合机器学习的智慧农业系统，实现环境监测与智能灌溉决策。

综述深度学习与计算机视觉在芒果叶片病害早期识别中的应用，梳理三代技术并展望可持续种植。

提出融合RMUNet分割、CRNN与AJFO优化的木薯叶病害识别框架，实现高精度分类。

提出ResNet+GA+CNN混合模型，用苹果叶片图像检测病害并计算病斑面积占比。

A data-centric multi-modal ai framework for weed detection and classification in smart agriculture。Discover Applied Sciences

提出基于边缘嵌入式控制器的AI智能灌溉系统，实现实时自适应灌溉调度。

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。

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。

提出MPFAN-AF模型，用多尺度并行卷积和注意力融合实现番茄叶片病害自动分类。

提出TinyML边缘推理与超低功耗唤醒接收机集成的土壤监测系统，实现事件驱动异步监测。

系统综述2024-2026年198篇无人机与物联网农业应用文献，划分七类技术方向并指出发展瓶颈。

系统综述2024-2026年198篇无人机与物联网农业应用文献，划分七类技术方向并指出发展重点。

综述数字技术在印度农业综合企业中的应用，探讨迈向智慧可持续食品系统的路径。

提出LLM-模糊决策与数字孪生框架，用于自适应农业机器人协同决策。

综述AI、物联网与数字孪生融合的可持续性智能，提出七层SIF框架。

综述人工智能在蔬菜作物生产中的应用，涵盖监测、诊断、灌溉、产量预测与采收机器人。

实证研究尼日利亚技术型农场中现代技术创新与粮食安全的关系。

提出YOLOv8-MST轻量算法，实现双粒花生播种实时检测与计数。

用无人机RGB影像与机器学习估算水分氮胁迫下高粱生物量和产量。

综述AI在可持续发展目标中的应用机遇、创新与系统性风险。

分析AI在尼日利亚木薯生产中的应用收益与制约因素。

提出InResKolArno_SCO混合框架，用于物联网智慧农业中的植物病害分类。

综述2023-2026年30篇文献，评估物联网与机器学习在作物病害检测和推荐中的应用。

综述AI驱动农业实践通过五大渠道提升生产力并促进农村经济增长。

An Automata-Driven Cognitive Explainable Artificial Intelligence Framework for Climate-Adaptive Precision Agriculture and Environmental Sustainability。Cureus Journal of Computer Science.

综述智能播种技术装备从多功能集成到农业智能体的四阶段演进及瓶颈。

基于六组一周IoT课程原型文档，分析其架构、AI集成与安全模式。

提出SCR-XGB五层框架，用梯度提升树集成从土壤和气候参数推荐作物。

系统综述2016-2026年24项作物推荐研究，比较四类机器学习方法并指出基准精度已趋饱和。

综述AI在植物病害检测中的应用，涵盖图像采集到模型评估全流程及未来趋势。

9-14 四川省眉山市东坡区太和镇永丰村千亩高标准农田 300 亩 AI 试点田通过专家组测产验收："华浙优 210"（高产优质杂交稻）亩产 826.8 公斤、"胜两优 222"（超高产籼粳杂交稻）亩产 863.6 公斤、"全优 169"（超高产杂交籼稻）亩产 858.8 公斤。AI 系统通过无人机巡检采集数据，对种植、水肥调控和病虫害早期预警提供精准建议。四川农业大学水稻栽培专家马均教授表示，结合良种、良法与 AI 精准管理可有效释放水稻增产潜力，为大规模单产提升提供可复制技术路径；今年永丰村共有 240 余个新品种在产量/株型/米质上表现良好，智能精准播种技术与 AI 应用已初步见效。

提出PSPE-UNet，用投影相似原型嵌入分割苹果叶片病害区域。

综述2018-2025年深度学习杂草分类方法，分析技术瓶颈并给出改进建议。

综述生物声学传感与信号处理进展，涵盖医疗、生态与农业应用。

提出一套无人机高光谱结合AI的干旱区土壤有机碳制图标准化试点方案。

综述深度学习多源遥感图像融合方法、挑战与未来方向。

提出CNN-Transformer-LSTM混合框架，实现棉花叶片病害自动识别。

Field-scale prediction and spatial mapping of tractor tractive efficiency in tillage operations using machine learning。Precision Agriculture

提出空地协同框架，用无人机识别耕整缺陷并优化补耕路径。

综述精准农业、AI、基因编辑、无人机、物联网等新兴技术如何重塑未来农业。

用机器学习基于叶长宽非破坏性预测30个橄榄品种叶面积，PSO优化ANN精度最高。

综述机器视觉在精准农业中的应用现状与未来趋势。

系统综述AI在环境韧性与可持续创新中的应用、趋势与挑战。

综述AI赋能多组学、基因编辑与精准农业，培育气候韧性与营养强化作物。

系统综述AI在可持续农业中的应用，分析生产力与可持续性影响及推广障碍。

用无人机可见光影像和深度学习模型区分直播稻、湿直播稻与移栽稻三种水稻种植方式。

综述AI作物推荐研究，指出高准确率多源于数据与验证缺陷。

用蒙特卡洛实验模拟智慧农业平台中AI模块对农药化肥减量与节水减排的边际绿色贡献。

提出优化机器学习框架，用土壤环境数据预测农艺参数并分类菠菜生长阶段。

结合GAN数据增强与随机森林，构建高精度作物产量预测模型。

对精准农业中深度学习杂草分类、检测与分割研究进行文献计量与综述分析。

提出IoT与AI融合框架，结合实时土壤数据与天气预报推荐适宜作物。

对比经典机器学习与深度学习模型在精准农业早期杂草检测中的性能。

提出基于DeiT的混合可解释框架，实现植物病害分类与严重度估计。

提出农田遥感图文跨模态检索任务，构建数据集并提出FarmMGR框架实现语言驱动检索。

提出CNN+ViT混合深度学习框架，利用多时相Sentinel-2影像监测作物分类与干旱胁迫。

提出AIoT框架，用LSTM预测土壤湿度实现智能灌溉，节水并延长节点续航。

综述2022-2026年AI在农业的应用趋势、成效与各国推广障碍。

提出YOLOv8+Inception-v4+XGBoost混合模型，实现番茄叶片病害精准检测与分类。

提出融合GLCM纹理特征与CNN的集成深度学习框架，实现土壤pH等级图像分类。