数字农业与前沿技术

提出动态ROI约束框架，用无人机多光谱影像估算棚架猕猴桃单株LAI。

论文主张联邦架构无法替代有明确责任人的校准监管，强调校准链治理是大陆尺度观测网络的基础。

综述土壤科学、地球观测、AI与决策支持，提出可持续土壤治理实现零食物缺口的整合框架。

综述小农户精准养分管理技术，分析其适用性、经济可行性与采纳障碍。

综述量子机器学习在农业遥感中的能力、应用与机遇。

利用遥感分析伊朗马赞达兰东部稻田焚烧与空气污染的关系。

利用GEE和随机森林分类，监测2004-2024年城乡过渡区土地利用变化，精度高。

研究气候变化与植被动态对莫桑比克玉米生产的影响，采用分位数回归和机器学习方法。

结合遥感和GIS与利益相关者参与，分析贝宁中部景观异质性对综合景观管理实践的影响。

提出基于线性光谱混合分析和随机森林的作物残茬覆盖度遥感估算方法，应用于华北平原。

利用GIS和遥感评估印度某地块土壤特性及作物适宜性，为可持续生产提供规划依据。

利用Landsat 8和S-SEBI模型估算印度奥里萨邦Kendrapara地区的蒸散发，验证其精度

开发了跨地块、流域和地中海尺度的农业数字孪生工具，集成多源数据支持实时监测与决策。

通过文献计量分析，梳理精准农业与林业的研究趋势、主题结构和热点方向。

基于Sentinel-2光学影像的早期甜菜产量预测研究。通过紧耦合领域知识与机器学习，使用极小Vision Transformer patch size与全部Sentinel-2谱段，提升了模型表现。研究通过调整训练设置与基于排名的低产田检测方法，能在生长周期早期识别出大量低产田，为精准农业田间管理提供早期决策依据。