浏览数字农业与前沿技术相关政策、产业动态与研究。
评估卢旺达Nyandungu城市湿地公园修复对生态系统服务的影响。
用Landsat 8影像和U-Net深度学习模型分析伊斯坦布尔欧洲侧2013-2024年城市化动态并
基于县域遥感与统计指标，揭示甘肃农业-生态耦合的时空分异及地形经济阈值。
融合遥感、气候与经济指标，比较多种模型预测印尼可可出口量，XGBoost表现最佳。
基于遥感与GIS分析几内亚Manéah采石区1980-2024年土地利用与覆盖的时空变化。
苏垦农发9月18日发文,公司依托百万亩自有连片高标准农田,持续产出真实大田数据训练神农慧种农业AI智能体,实现天空地一体化数据闭环:空中多光谱无人机集群常态化农田巡测;地面全域四情监测传感器、北斗智能农机、智能灌溉终端;云端苏垦智云平台+神农慧种AI模型,形成采集数据→AI分析研判→输出水肥植保方案→农机落地执行完整闭环。苏垦智云是全国农林牧渔领域唯一入选工信部信创典型案例的农业数字化平台。
综述机器视觉在精准农业中的应用现状与未来趋势。
基于GEE融合Sentinel-1/2监测2025年巴基斯坦旁遮普季风洪水双峰动态及农田暴露。
基于遥感与景观生态可持续性指数评估贝宁北部农业景观2023-2024年际生态可持续性变化。
用遥感与GIS分析巴基斯坦萨戈达2000-2025年城市扩张及土地利用变化。
整合气象与遥感指数评估阿尔及利亚西北部2003–2023年干旱演变。
利用Sentinel影像估算南欧小农地块关键作物面积与产量，并与官方统计对比验证。
提出知识引导机器学习框架，用样本增强实现田块到区域尺度的冬小麦收获监测。
用无人机高光谱结合水分校正与Stacking集成模型反演土壤盐分。
用Sentinel-2与机器学习反演埃塞俄比亚塔纳湖四类水质参数并分析时空变化。
用MODIS数据与机器学习框架估算埃及尼罗河三角洲农田水分胁迫。
提出审计到评审框架，先固定证据身份再比较作物图像分类器，并关联预测不确定性与评审工作量。
用多时相无人机影像估算氮肥与堆肥处理下红麻株高，构建高精度回归模型。
用随机森林结合Sentinel-2与Sentinel-1纹理特征，绘制澳洲原生草地C3/C4草覆盖度
用SDGSAT-1等多源遥感与实地采样量化尼日利亚手工采矿对土地与农田的环境退化。