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。
卫星与无人机遥感、长势监测与产量估测
提出TA-ABC-Bi-LSTM模型,用多源农业数据精准预测水稻产量。
用气候与遥感数据构建机器学习模型预测尼日利亚北部玉米草地贪夜蛾暴发。
评估异构平台加速NDVI和NDWI计算,实现可持续农业监测。
提出BO-TCBDA深度学习框架,融合多源遥感数据估算冬小麦产量,兼具高精度与可解释性。
通过传感器、遥感和机器学习连续监测两年不同降雨下鳄梨的亏缺灌溉响应。
SMFS-RF: a knowledge-guided machine-learning method for crop phenology extraction from fine-resolution vegetation index data。Remote Sensing of Environment
利用高光谱影像和深度学习模型对印度两地区进行土地覆盖分类,比较CNN、ResNet-18和VGG-1
用仅含609个参数的MLP从UAV红光波段重建近红外波段,低成本替代多光谱相机。
用无人机多光谱和VGG21深度学习检测小麦涝害并评估硅肥效果。
综述遥感和AI在农林领域的先进技术及其应用。
综述空气传播植物病原体的生物监测技术及其在病害预警中的应用。
评估持续学习框架用于温室高光谱番茄细菌性斑点病冠层检测。
提出改进的Transformer-KAN模型,基于多时相遥感数据实现高精度、可迁移的大豆种植区制图。
提出基于HYDRA字典方法的机器学习框架,结合物候特征预测玉米产量。
综述高光谱成像在小麦病害检测中的应用,涵盖方法、挑战与未来方向。
构建高光谱多指标成熟度感知模型,用于玉露香梨机械化采摘。
利用无人机多光谱成像与机器学习检测作物胁迫并优化产量。
提出 PhenoStream 网络基础设施,自动化航空影像作物性状提取全流程。
综述遥感与机器学习在印度园艺作物精准管理中的应用,涵盖原理、方法、案例与挑战。
提出迁移学习与多分支中间融合深度网络,利用多尺度多模态遥感监测小麦氮浓度。