数字农业与前沿技术

开发基于Web的农业援助分配决策支持系统，采用SAW方法提高精准性和透明度。

提出可解释机器学习框架，同时预测土壤质地和含水量，提升模型透明度和可信度。

利用无人机多光谱成像与机器学习检测作物胁迫并优化产量。

构建无人机与无人车协作的智能路径自动化系统，提升精准农业效率。

综述棉花害虫动态与农药使用变化，提出可持续管理策略。

通过文献计量分析，梳理了2016-2026年AI在作物病害检测与管理中的研究趋势。

提出精准微藻概念框架，整合实时监测、预测建模和自适应控制，以管理规模化培养中的多尺度异质性。

结合Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学数据，绘制作物图并评估洪水淹没对农业的影响

融合多源遥感数据改进水云模型，实现柑橘园土壤水分和冠层含水量高精度反演。

利用遥感与随机森林分析西科塔瓦林金2005-2025年土地覆盖与地表温度动态。

系统综述目标检测三十年发展，从传统方法到深度学习、Transformer及大语言模型，并分析数据集与

基于Scopus数据库，对2021-2025年土地退化与荒漠化监测研究进行文献计量分析。

基于无人机多模态遥感数据，构建综合高光效表型指数并精准估算，用于小麦育种材料筛选。

开发基于IoT的土壤监测系统，支持西爪哇精准可持续农业，提高灌溉效率并增产。

提出 PhenoStream 网络基础设施，自动化航空影像作物性状提取全流程。

综述遥感与机器学习在印度园艺作物精准管理中的应用，涵盖原理、方法、案例与挑战。

Advances in electrochemical sensors for smart farming and precision agriculture: a focus on phytohormone quantification。Analytical and Bioanalytical Chemistry

提出基于格密码的WSN认证框架，抵抗量子攻击，保障消息传输安全。

提出并验证数字技术与制度治理在农业系统中的协同演化模型，强调数字治理的中介作用。

用机器学习预测种子质量和终速，基于形态特征，为气力式排种器设计提供支持。