数字农业与前沿技术

提出边缘计算与深度学习结合的遥感图像分类方法，用改进3D CNN实现低延迟高精度土地覆盖识别。

结合Sentinel-2 NDVI与气候变量，构建多元模型预测米尔-穆甘地区棉花产量。

结合遥感与电法勘探，在布基纳法索结晶基底含水层中寻找地下水优势区。

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。

评估地理空间基础模型嵌入在塞内加尔花生盆地小农作物分类中的性能、时序迁移性和可及性。

提出规则与机器学习混合的水稻决策支持框架，提升决策精度并节水增产。

综述SDN/NFV赋能的空天地一体化网络智能资源管理，并关联智慧农业与智慧育种。

基于中国畜牧业上市公司数据，检验AI应用能否提升环境管理绩效及其边界条件。

提出3D实例分割与骨架化框架，自动提取苹果树枝条表型性状。

Reliability Auditing and Capacity-Constrained Review for Wheat-Yield Decision Support under Temporal and Spatial Shift。Research Square

提出农业企业数据管理框架，实现数据从孤立采集到系统化决策支持。

比较九种机器学习算法预测青藏高原高寒农田土壤养分与pH，发现集成算法最优。

评估ET0与土壤湿度对机器学习估算实际蒸散的影响及可解释性。

提出PDANet网络，融合分割、联邦学习与RAG大模型，实现果实病害检测与严重度预警。

综述数字农林业支撑循环生物经济的进展与挑战。

提出非洲土壤信息系统应转向高级AI驱动的自适应土壤数字孪生，并给出十条研究路径。

提出利用日光诱导叶绿素荧光（SIF）遥感构建下一代农田作物管理观测策略。

用Sentinel-2指数估算印度东北部稻作休耕系统不同坡度的土壤有机碳。

评估七种遥感与再分析土壤湿度产品在典型灌区的精度及对灌溉事件的响应。

综述应用地理学在马哈拉施特拉邦可持续区域发展中的作用、潜力与挑战。