以水稻为对象的生产、育种、植保、机械化与产业内容
比较空间统计与随机森林模型对水稻产量空间变异的建模效果。
综述2019-2026年稻田pH与磷的物联网土壤传感器发展、精度及实施挑战。
提出基于预测-残差法的轮式农机水田滑移参数实时估计方法。
研究超低容量优化制剂从实验室到田间的表现，证明其可支撑无人机等小型自动化精准施药。
9-14 四川省眉山市东坡区太和镇永丰村千亩高标准农田 300 亩 AI 试点田通过专家组测产验收："华浙优 210"（高产优质杂交稻）亩产 826.8 公斤、"胜两优 222"（超高产籼粳杂交稻）亩产 863.6 公斤、"全优 169"（超高产杂交籼稻）亩产 858.8 公斤。AI 系统通过无人机巡检采集数据，对种植、水肥调控和病虫害早期预警提供精准建议。四川农业大学水稻栽培专家马均教授表示，结合良种、良法与 AI 精准管理可有效释放水稻增产潜力，为大规模单产提升提供可复制技术路径；今年永丰村共有 240 余个新品种在产量/株型/米质上表现良好，智能精准播种技术与 AI 应用已初步见效。
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。