Spatial Modeling of Topsoil Total Carbon and Texture from Spectral Characteristics of Bare Soil Surface Images of Landsat 5/8 Using Machine Learning
用Landsat 5/8裸土光谱指数识别裸土并机器学习建模表层土壤质地与全碳。
卫星与无人机遥感、长势监测与产量估测
用Landsat 5/8裸土光谱指数识别裸土并机器学习建模表层土壤质地与全碳。
系统综述2015-2025年遥感农业干旱监测与预测的传感器、指数、建模及验证进展。
用高光谱与机器学习反演陕北农牧交错带农田土壤全氮含量。
利用高光谱数据与随机森林识别哈萨克斯坦东北部麦田作物与杂草,并分析误判的生物学原因。
综述橡胶林生物量与碳建模研究进展,指出机器学习与深度学习精度最高但标准化和区域数据仍不足。
系统综述西非流域土地利用变化与城市化对水资源压力的评估方法。
综述遥感碳储量估算技术及其在碳信用评估中的应用与挑战。
基于GEE融合Sentinel-1/2时序与地形特征,用机器学习高精度制图长三角水稻种植模式。
评估春小麦育种品系产量模型在未参与训练品系上的跨季预测能力。
研究基于地面高光谱与机器学习反演水稻叶片铅含量,并探索跨尺度遥感监测的最优建模路径。
系统综述129篇2020-2026年文献,梳理精准农业作物推荐的方法、趋势与挑战。
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。
Non-destructive nitrogen estimation in pastures from UAV multispectral imagery using a heterogeneity-driven machine-learning framework。Precision Agriculture
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。
综述遥感与机器学习在可持续农业中的应用现状与前景。
用随机森林结合Sentinel-2与Sentinel-1纹理特征,绘制澳洲原生草地C3/C4草覆盖度
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。
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。
研究利用多传感器模拟光谱和三维指数,结合GA-BPNN,分物候期估算黄花菜土壤全氮,提高精度。
通过数据同化整合卫星遥感与WOFOST模型,提高夏玉米产量估算精度。