遥感与农情监测

综述遥感与GIS评估灌溉地土壤盐渍化的方法、挑战与前景，并提出空间显式评估框架。

利用遥感与多准则分析为南达科他州田块制定精准覆盖作物混播方案。

提出结合波段选择与ViT-CNN混合框架的高光谱图像分类方法，提升小样本分类精度。

提出融合物联网、厘米级GNSS、多光谱遥感和AI的精准农业框架，构建作物数字孪生。

基于景观指标与NDVI构建模型，对巴西塞拉多咖啡树生产潜力进行分级分类。

提出CAPLA无人机点云融合方法，监测水盐胁迫下棉花叶倾角昼夜动态。

提出一套无人机高光谱结合AI的干旱区土壤有机碳制图标准化试点方案。

综述深度学习多源遥感图像融合方法、挑战与未来方向。

利用Sentinel影像估算南欧小农地块关键作物面积与产量，并与官方统计对比验证。

用无人机高光谱结合水分校正与Stacking集成模型反演土壤盐分。

用多时相无人机影像估算氮肥与堆肥处理下红麻株高，构建高精度回归模型。

综述卫星、无人机与高光谱遥感在植被覆盖判别中的区域应用与互补能力。

提出农田遥感图文跨模态检索任务，构建数据集并提出FarmMGR框架实现语言驱动检索。