Machine Learning-Based Assessment of Land-Use Change, Forest Recovery, and Landscape Connectivity in Islamabad
利用机器学习评估伊斯兰堡1991-2021年土地利用变化、森林恢复及景观连通性。
浏览数字农业与前沿技术相关政策、产业动态与研究。
利用机器学习评估伊斯兰堡1991-2021年土地利用变化、森林恢复及景观连通性。
提出基于卫星观测的高纬度火灾排放估算方法HLFREM,直接关联辐射能与CO排放。
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。
提出多模态融合网络DMP-UNet,利用无人机多光谱图像高精度监测小麦氮素水平。
利用随机森林结合遥感与GIS绘制印度Latur地区地下水潜力图。
利用PROBA-V和Sentinel-3的FAPAR数据,开发了欧洲生物群系特异的LUE模型EU-G
综述遥感和AI在农林领域的先进技术及其应用。
利用遥感和GIS技术分析埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴30年土地利用/覆盖变化。
提出结合Real-ESRGAN超分辨率和YOLO分割的农田边界提取框架,提升中分辨率卫星影像识别精度
提出 AgriTwin AI 框架,融合数字孪生与多模态可解释 AI,弥合农业数据与认知鸿沟。
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。
综述深度学习用于卫星影像土地覆盖分类的语义分割方法,并分析挑战与未来方向。
利用遥感和GIS分析马拉维Bua河流域土地利用变化对河宽的影响,发现人类活动导致河宽增加。
Estimation of Agricultural Vegetation Water Stress Using Feature-Optimized Remote Sensing and Ensemble Machine Learning。Smart Agricultural Technology
利用无人机多源遥感进行全季节小麦表型分析,通过动态时间序列建模提取高通量性状。
比较三种遥感变化检测方法在ArcGIS中监测巴格达城市扩张的应用。
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。
利用GIS和遥感量化卢旺达2010-2024年城市扩张及其与农业用地流失的关系。
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。