Enhanced crop yield estimation in smart agriculture via AI and IoT using the GODL geo-optimized algorithm
提出GODL算法，融合地理空间信息与深度学习，结合AI和IoT提升作物产量预测精度。
数字农业与前沿技术
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Early Detection of Apple Scab in Orchards and Mildew in Vineyards Using A Novel Deep Learning Model and Multispectral Imagery
提出一种基于无人机多光谱时序影像的深度学习混合模型，实现苹果黑星病和葡萄霉病的早期检测与分割。
A study on the identification of wheat powdery mildew using chlorophyll fluorescence imaging
该研究利用叶绿素荧光成像与深度学习识别小麦白粉病并分级。
Comparative Deep Learning and RISE-Based Explainable AI Framework for Orange Fruit Disease Detection
比较三种深度学习模型检测橙子病害，并用RISE提升可解释性。
A Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Paddy Leaf Disease Detection Using an Enhanced Pretrained Novel EfficientNet-Lite4 Model
提出联邦学习结合改进EfficientNet-Lite4的水稻叶片病害检测框架，兼顾隐私与精度。
JOURNAL OF BAKU ENGINEERING UNIVERSITY- MATHEMATICS AND COMPUTER SCIENCE·10月12日 · 周一72 分 论文水资源与灌溉智慧农业 / 农业物联网阅读 0
CROPINTEL DATASET: A COMPREHENSIVE AGROENVIRONMENTAL RESOURCE FOR CROP CLASSIFICATION, IRRIGATION PLANNING, AND YIELD ANALYSIS
基于CropIntel数据集，用15+种机器学习算法实现作物分类、灌溉需求预测与产量潜力预测。
Applications of Neutrosophic Topology in the Indian Context: A Review and Emerging Research Directions
综述中智拓扑在印度多领域的应用潜力，并指出理论与实证数据脱节的局限。
Adaptability of Lightweight AI Models for Embedded Deployment: A Case Study of an Agricultural Monitoring Robot
综述轻量化AI方法，并以农业监测机器人为例，提出相机+轻量YOLO+Jetson+单片机的嵌入式部署
以人工智能拓展数字乡村发展新空间
工信部主管媒体就《数字乡村高质量发展行动计划(2026—2030年)》做权威解读。文章总结十四五期间县县通千兆、乡乡通5G、村村通宽带、农村互联网普及率达69.5%等成绩,指出2026年9月行动计划对农业农村现代化提出系统部署。文章强调要认清乡土需求特点,围绕大模型、智能体、具身智能,构建符合农业农村实际的低成本、可持续智能化路径。
Machine Learning-based Prediction of SVI Parameter in Maize: A Comparative Study and Feature Importance Analysis
用四种机器学习模型基于39个玉米基因型盐胁迫发芽数据预测幼苗活力指数SVI。
A global–local momentum contrastive framework with critical feature calibration for field plant disease identification in precision agriculture
提出GLC-Net，用全局-局部动量对比学习与关键特征校准提升田间植物病害识别。
An empirical performance comparison of deep learning models for apple leaf disease recognition
用UNet++分割苹果病叶并融合多种CNN与ViT分类，实现98.85%识别准确率。
International Journal of Electronics and Communication Engineering·10月10日 · 周六63 分 论文农业AI与大模型智慧农业 / 农业物联网阅读 1
Image Processing-Based Efficient Hybrid Feature Extraction Approach for Plant Leaf Disease Recognition
提出融合CNN深度特征与手工特征的方法，用于植物叶片病害识别。
Hybrid CNN-LSTM Techniques for Plant Leaf Disease Detection and Farmer-Based Agricultural Practice Analysis in Western Tamil Nadu
结合CNN-LSTM混合模型检测植物叶片病害，并调查印度泰米尔纳德邦农户的农业实践与技术采纳情况。
光明日报:绘就数字乡村新图景
评论指出,我国数字乡村建设正从技术示范走向产业常态,农业生产信息化率持续提升,农用无人机年作业面积突破4亿亩,农村网络零售额首次突破3万亿元,农产品网络零售额近8000亿元,无人机飞手、溯源运维员、农机维保师等新岗位蓬勃兴起
农业普查为三农拍一张高清全家福
第四次全国农业普查标准时点为2026年12月31日,2027年1月全面登记。本轮普查推行长短表分类填报,整合卫星遥感、无人机航拍和人工智能技术,对主要粮食和大宗经济作物播种面积开展全覆盖高精度遥感测量
AgroNLP-SimAssist: a multilingual transformer-based decision support simulator for crop disease diagnosis, advisory generation, and market intelligence
提出多语言Transformer农业决策支持模拟器，统一实现作物病害诊断、农技建议与市场情报。
MangoVQA: A Multi-Answer Visual Question Answering System for Grading SNI-Aligned Mango Quality using Deep Learning and Text Processing
提出首个多答案芒果质量分级VQA框架MangoVQA，对齐印尼SNI标准。
SAMWater: a prompt-guided multimodal framework for transferable water mapping with the segment anything model
提出SAMWater，用提示引导多模态基础模型实现可迁移地表水制图。
Deep learning–based computer vision for rapid and accurate quantitative field assessment of powdery mildew severity: model comparison, validation, and agreement with human raters
开发并验证基于深度学习的计算机视觉流程，用手机图像快速定量评估豌豆白粉病严重度。