AgriMAC: An Attention Based Multimodal Deep Clustering Framework for Rice Health Assessment
提出无监督多模态聚类框架AgriMAC,融合无人机NDVI、IoT土壤与气象数据评估水稻健康。
以水稻为对象的生产、育种、植保、机械化与产业内容
提出无监督多模态聚类框架AgriMAC,融合无人机NDVI、IoT土壤与气象数据评估水稻健康。
用随机森林和方差分析比较土耳其四省水稻产量差异,识别关键地理驱动因子。
用APSIM-Rice与CMIP6情景模拟重庆不同播期和品种水稻产量、耗水与水分利用效率。
构建空间优化框架,为中国稻田节水灌溉推广寻找兼顾产量、温室气体与成本的路径。
Hidden costs of rice intensification: Life cycle and economic assessment in Vietnam's Mekong Delta。Agricultural Systems
基于无人机RGB与多光谱影像,结合株高与Stacking集成算法,实现水稻地上生物量高精度自动制图。
提出轻量级IoT-RiceMobileNet模型,实现水稻病害实时多类检测。
评估90道泰式咖喱饭菜单的碳足迹与营养,揭示营养与碳排放的权衡。
提出多智能体协同控制框架,实现水田分布式驱动电动农机路径跟踪、稳定性与能耗统一优化。
系统综述199项研究,梳理无人机遥感在水稻高通量表型分析中的应用进展与瓶颈。
用无人机可见光影像和深度学习模型区分直播稻、湿直播稻与移栽稻三种水稻种植方式。
提出双注意力序列优化网络DASO-RiceNet,实现10类水稻病害与损伤的高精度分类。
盆栽试验表明生物膜菌肥可降低水稻耗水与重金属积累,且不减产。
UAV-based rice nitrogen status monitoring using machine learning and deep learning。Precision Agriculture
基于中国南方多环境水稻数据,评估机器学习产量预测在不同部署场景下的真实精度。
用FAO TAPE框架评估贝宁北部438个水稻农场的生态农业转型与多维表现。
基于江西1040户稻农数据,检验数字信息与农业生产服务对绿色技术采用的互补效应。
研究减钾配施镁对四川丘陵水稻产量和品质的影响。
用提示引导的视觉语言模型对野生稻米粒进行检测,并给出基于证据的推理。
提出防泄漏、可靠性导向的水稻叶病诊断深度学习框架,并系统评估其泛化与部署表现。