数字农业与前沿技术

Causal Effects of Climate-Smart Agriculture Adoption on Smallholder Welfare and Food Security in Zambia: Evidence from Endogenous Switching Regression, Double Machine Learning, and Bayesian Estimation。Research Square

系统综述2022-2025年IoT边缘计算数据处理与管理优化技术，涵盖存储、缓存、聚合与完整性四类。

综述人工智能在地理学中的应用，涵盖GIS、遥感、城市规划、农业与环境监测等。

提出治理优先框架，整合AI与区块链提升园艺价值链可持续性与包容性。

Optimizing biochar application strategies to improve soil properties and crop productivity in salt-affected croplands: Evidence from a global meta-analysis and machine learning approach。Agricultural Systems

综述光学传感驱动的设施作物高通量表型平台，涵盖传感器、平台架构与数据处理。

用MobileNetV2和DenseNet169对田间棉花与杂草图像做二分类，验证机器视觉除草可行性

UAV-based rice nitrogen status monitoring using machine learning and deep learning。Precision Agriculture

提出开源两阶段深度学习流程PetalSpot，实现花瓣病斑像素级量化。

综述AI赋能水产养殖工程系统，从感知、建模到部署架构的设计视角。

提出联邦迁移学习入侵检测方法，将流量转灰度图复用轻量视觉模型，实现农业物联网实时检测。

提出生理拓扑感知图神经网络PT-GNN，融合高光谱与叶绿素荧光实现黄瓜霜霉病早期检测。

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。

基于四省1025户调查，研究农户数字经济参与是否促进农场扩张。

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。

对比经典机器学习与深度学习模型在精准农业早期杂草检测中的性能。

提出基于DeiT的混合可解释框架，实现植物病害分类与严重度估计。

这是一份面向本科生的AI基础开放教育资源，介绍AI在医疗、金融、零售、农业等六大领域的应用。

分析斯里兰卡气旋Ditwah期间土地利用变化与人口压力对滑坡发生的影响。

结合遥感、GIS与入户调查，分析尼日利亚Uyo市1986-2024年城市扩张及其驱动与影响。