Integrating Vegetation Health Indices and Machine Learning for Early Prediction of Agricultural Drought
基于多源遥感与机器学习构建尼日利亚萨赫勒地区农业干旱早期预测框架。
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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Applications and challenges of geospatial technologies in veterinary medicine
综述地理空间技术在兽医领域的应用、挑战与前景，聚焦疾病监测与风险制图。
Revista de teledetección: Revista de la Asociación Española de Teledetección·9月25日 · 周五72 分 论文农业AI与大模型农业人工智能与决策模型阅读 2
Interpretable multi-index framework for extracting dry-season built-up areas: benchmarking machine learning with Sentinel-2
提出可解释多指数规则框架，用Sentinel-2提取旱季建成区，性能优于机器学习。
Asymmetric Vegetation Responses to Flood Exposure in the Chi River Basin: A Multi-Temporal Remote Sensing and Machine Learning Investigation
利用多时相遥感和机器学习揭示泰国湄公河支流流域植被对洪水的非对称响应。
Artificial Intelligence-Based Innovations for Environmental Management in Uganda: A Scoping Review of Current Innovations
综述乌干达环境管理中AI应用现状，发现应用集中于遥感与森林监测，整体零散且受基础设施制约。
Detection of Red Crown Rot of Soybean in Illinois Fields Using High-Resolution Satellite Imagery and Machine Learning
利用高分辨率卫星影像和机器学习在大豆田中检测红冠腐病。
Remote sensing and geospatial modeling for the detection of war-induced land use abandonment, soil disturbance, and degradation in Sumy region of Ukraine: a systematic review
系统综述遥感与地理空间建模在乌克兰苏梅地区检测战争导致的土地弃耕、土壤扰动与退化的应用。
Temporal trend analysis and multi-temporal satellite feature integration for mango orchard acreage estimation using machine learning algorithms approach
融合多时相Sentinel-1/2与机器学习，估算印度芒果园面积并分析23年种植趋势。
Forecasting Urbanization Dynamics On İstanbul’s European Side Using Deep Learning And Extrapolation Techniques
用Landsat 8影像和U-Net深度学习模型分析伊斯坦布尔欧洲侧2013-2024年城市化动态并
Forecasting cocoa export volumes in Indonesia using remote sensing, climate variability, and economic indicators: A comparative modeling approach
融合遥感、气候与经济指标，比较多种模型预测印尼可可出口量，XGBoost表现最佳。
苏垦农发神农慧种农业AI大模型规模化落地:天空地一体化闭环,百万亩自有农田实景数据
苏垦农发9月18日发文,公司依托百万亩自有连片高标准农田,持续产出真实大田数据训练神农慧种农业AI智能体,实现天空地一体化数据闭环:空中多光谱无人机集群常态化农田巡测;地面全域四情监测传感器、北斗智能农机、智能灌溉终端;云端苏垦智云平台+神农慧种AI模型,形成采集数据→AI分析研判→输出水肥植保方案→农机落地执行完整闭环。苏垦智云是全国农林牧渔领域唯一入选工信部信创典型案例的农业数字化平台。
A knowledge-guided machine learning framework for cross-scale wheat harvest monitoring via sample augmentation
提出知识引导机器学习框架，用样本增强实现田块到区域尺度的冬小麦收获监测。
AI Framework Estimates Crop Water Stress from Satellite Data in Egypt's Nile Delta
用MODIS数据与机器学习框架估算埃及尼罗河三角洲农田水分胁迫。
Bulletin of the National Research Centre/Bulletin of the National Research Center·9月14日 · 周一77 分 论文农业AI与大模型农业人工智能与决策模型阅读 2
Evidence integrity and review utility in crop-image decision support: an audit-to-review framework for precision agriculture
提出审计到评审框架，先固定证据身份再比较作物图像分类器，并关联预测不确定性与评审工作量。
Mapping urban expansion and land transformation in Dhaka, Bangladesh by fusing night-time lights, thermal, and spectral data via machine learning approaches
融合夜间灯光、热红外与光谱数据，用机器学习精准监测达卡2016-2024年城市扩张与土地转化。
An adaptive deep learning framework for multi-temporal crop and drought stress monitoring in precision agriculture
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。