数字农业与前沿技术

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。

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。

综述AI在生物炭改良酸性土壤中的应用，指出数据缺口并提出改进方向。

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。

提出物联网传感器融合框架，结合电子鼻与土壤传感器，自适应特征选择实现甜瓜根腐病高精度分类。

综述AI在气候智慧农业中的应用，涵盖产量预测、天气预报、灌溉管理和病虫害检测。

提出两种任务分配技术，利用时空冗余优化无线多媒体传感器网络，提升能效和寿命。

系统综述2015-2025年土壤传感器与IoT在智能灌溉中的应用，评估技术、成本与性能，指出研究空白

通过文献计量分析梳理城市农业研究的发展脉络、合作模式与新兴趋势。

研究物联网智能灌溉系统优化农业用水，提升粮食安全与缓解水资源短缺。

探索浙江省农业品牌数字可见性，发现其高度不均且受产品类别影响。

提出结合IoT、机器学习和边缘计算的智能灌溉系统，优化用水并提高作物产量。

开发并评估了氮管理决策支持系统Nitrogenius 2，集成模拟与严肃游戏，提升利益相关者理解。

评估遥感模型在不同水稻基因型间的可转移性，用于氮肥监测和产量预测。

提出迁移学习与多分支中间融合深度网络，利用多尺度多模态遥感监测小麦氮浓度。

综述AI与数字传感在土壤结构多尺度观测到决策中的应用。