Deep learning-driven multisource remote sensing image fusion: Advances, challenges, and future directions
综述深度学习多源遥感图像融合方法、挑战与未来方向。
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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。
用CNN对植物叶片病害进行自动识别,在基准数据集上取得92%准确率。
揭示AI并非云端无形,而是依赖电力、水和关键矿产的实体基础设施,并以印度为例探讨可持续创新。
开发实时AI农业机器人,集成植物病害检测与地理参考土壤湿度分析。
提出基于堆叠集成学习的灌溉泵ON/OFF预测框架,用物联网传感器数据实现智能灌溉控制。
提出量子启发多目标优化网络Q-AQUAOptNet,实现水产养殖水质实时预测。
提出基于YOLOv8-MHSA与SAM的网页系统,实现苹果叶片病害多感染阶段实时检测与分级。
Field-scale prediction and spatial mapping of tractor tractive efficiency in tillage operations using machine learning。Precision Agriculture
提出多教师在线自适应与多模态增强框架,提升作物病害实时检测模型在动态环境下的鲁棒性。
综述无人机遥感在作物倒伏监测中的技术流程、传感器与分析模型。
安徽农业大学团队发布跨物种基因-表型预测深度学习工具Crop-GPA 2.0,并在水稻、玉米、小麦中
用深度学习结合大规模环境数据预测县域大豆产量,并对比多种网络架构与传统模型。
用无人机多传感器遥感结合AutoML预测冬小麦水分含量。
用高光谱成像结合预处理与机器学习,对番茄叶片氮素水平进行分类。
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。
综述无人机图像小目标检测的深度学习研究,提出对称性视角与三层框架。
提出噪声标签学习引导的跨尺度框架,用低分辨率粗标签生成高分辨率土地覆盖图。
系统综述植物器官级3D分割,提出数据-算法-算力三角框架并开源基准平台PSS。
比较四种骨干网络并做数据增强消融,实现9类肉牛行为识别与养殖状态评估。