水资源与灌溉

构建AquaCrop衍生的代理模型，快速映射月度灌溉亏缺与作物产量的非线性响应。

提出多流深度学习框架WaterFormer-MS，从Sentinel-2影像中精准分割地表水体。

通过成本效益分析评估AI智能灌溉系统的经济与环境影响。

利用番茄电生理信号与机器学习实现水分胁迫早期在线检测。

提出LLM智能体框架实现多级灌溉渠闸系统闭环自主调度，并比较提示策略与模型异质性。

提出基于堆叠集成学习的灌溉泵ON/OFF预测框架，用物联网传感器数据实现智能灌溉控制。

该论文评估了测量噪声对NARX机器学习模型估算根区土壤水分动态精度的影响。

系统综述AI在可持续农业中的应用，分析生产力与可持续性影响及推广障碍。

用蒙特卡洛实验模拟智慧农业平台中AI模块对农药化肥减量与节水减排的边际绿色贡献。

综述作物模拟模型在估算作物需水与灌溉管理中的应用及改进方向。

提出AIoT框架，用LSTM预测土壤湿度实现智能灌溉，节水并延长节点续航。

提出AI驱动的Arduino和树莓派灌溉系统，实现实时监测与自动灌溉，节水35%。

通过传感器、遥感和机器学习连续监测两年不同降雨下鳄梨的亏缺灌溉响应。

提出基于物联网和机器学习的蚯蚓粪种植智能灌溉系统，优化灌溉调度。

结合地理空间与AI评估尼日利亚Wako灌区适宜性，划分灌溉分区。

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。

提出认知无人机农业监测框架，用时空学习和强化学习预测作物胁迫并优化灌溉。

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。