Genotype-Aware Prediction of Soybean Seed Composition from Multimodal UAV Imagery of the Standing Crop
用无人机多模态影像与基因型数据训练CNN，预测大豆八种种子成分。
农业AI与大模型
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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Spectral Transforms as a Tool to Optimize Digital Phenotyping in Biological Images
用离散小波变换提取蛋壳图像多尺度空间特征，实现小样本高效数字表型。
AgriSphere: A Smart Agriculture Framework Integrating IoT and Artificial Intelligence for Adaptive Crop Selection
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。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月30日 · 周三46 分 论文农业AI与大模型智慧农业 / 农业物联网2 个信源同时报道 阅读 3
Uses of Artificial Intelligence In Geography
综述人工智能在地理学中的应用，涵盖GIS、遥感、城市规划、农业与环境监测等。
A governance-first framework integrates artificial intelligence and blockchain to advance sustainable and inclusive horticultural value chains
提出治理优先框架，整合AI与区块链提升园艺价值链可持续性与包容性。
High-throughput phenotyping platform for facility crops based on optical sensing technology: A review
综述光学传感驱动的设施作物高通量表型平台，涵盖传感器、平台架构与数据处理。
Field-based deep learning classification of cotton and weeds for machine-vision-assisted intra-row weed management
用MobileNetV2和DenseNet169对田间棉花与杂草图像做二分类，验证机器视觉除草可行性
UAV-based rice nitrogen status monitoring using machine learning and deep learning
UAV-based rice nitrogen status monitoring using machine learning and deep learning。Precision Agriculture
PetalSpot: an open-source two-stage deep-learning workflow for pixel-level quantification of petal lesions
提出开源两阶段深度学习流程PetalSpot，实现花瓣病斑像素级量化。
Artificial intelligence-enabled aquacultural engineering systems: A design-oriented review of sensing, modelling, and deployment architectures
综述AI赋能水产养殖工程系统，从感知、建模到部署架构的设计视角。
Communication-efficient Federated Transfer Learning for real-time intrusion detection in agricultural IoT systems
提出联邦迁移学习入侵检测方法，将流量转灰度图复用轻量视觉模型，实现农业物联网实时检测。
MDPI Remote Sensing 18(18):3107 MODIS NDVI与机器学习作物产量预测比较研究
基于印度州级MODIS NDVI与机器学习比较作物产量预测，随机森林优于梯度提升。
《基于遥感的农作物产量估算综述:机器学习技术及环境、算法和硬件限制》
系统综述遥感估产方法，分类传感器、平台、建模与机器学习，指出深度学习性能最优。
Comparative evaluation of classical machine learning and deep learning models for early weed detection in precision agriculture
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。
Hybrid explainable DeiT-based framework for plant disease classification and severity estimation
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。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月10日 · 周四40 分 论文农业AI与大模型农业人工智能与决策模型2 个信源同时报道 阅读 1
AI Fundamentals – Unit II: Applications of Artificial Intelligence
这是一份面向本科生的AI基础开放教育资源，介绍AI在医疗、金融、零售、农业等六大领域的应用。
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C Tasarım ve Teknoloji·9月10日 · 周四66 分 论文农业AI与大模型农业遥感与作物表型阅读 3
A Hybrid Transfer Learning Framework for Seasonal Classification of Satellite Images
提出混合迁移学习框架，用预训练模型提取特征并结合机器学习分类器实现卫星图像季节分类。
An Optimized Temporal Attention-based Deep Learning Framwork for Accurate Crop Yield Prediction from Multi-source Agricultural Data
提出TA-ABC-Bi-LSTM模型，用多源农业数据精准预测水稻产量。
EfficientNet-CBAM-prototype: an attention-guided EfficientNet framework with dynamic prototype representation for tomato disease classification
提出ECP-Net，用注意力与动态原型提升番茄病害分类精度与可解释性。
Ambient RF energy harvesting using voltage doubler rectifier for battery-free agricultural sensor networks: Design, statistical analysis, and machine learning validation
设计多频段环境RF能量收集系统，为无电池农业传感器网络供电并验证。