Deep learning-based classification of wet direct seeded rice, broadcasted direct seeded rice and transplanted rice using drone imagery for precision agriculture
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。
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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。
用GreenSeeker手持冠层传感器NDVI预测小麦产量并优化氮肥管理。
用无人机多模态影像与基因型数据训练CNN,预测大豆八种种子成分。
利用无人机高光谱影像构建田间尺度SIF-ET机理模型,实现作物蒸散发高精度估算。
UAV-based rice nitrogen status monitoring using machine learning and deep learning。Precision Agriculture
用MODIS NDVI与四种回归模型预测印度各邦作物产量,并做全国尺度验证。
提出基于无人机多光谱的源端性状中介框架,实现玉米动态产量预测。
用气候与遥感数据构建机器学习模型预测尼日利亚北部玉米草地贪夜蛾暴发。
结合迁移学习与SCOPE模型,利用不同空间尺度光谱数据预测玉米产量。
提出BO-TCBDA深度学习框架,融合多源遥感数据估算冬小麦产量,兼具高精度与可解释性。
用卫星影像替代无人机估算大豆成熟期,实现规模化育种表型分析。
提出地表反射率校准方法,结合机器学习与双源像素分解,提高半干旱区玉米蒸散发估算精度。
通过数据同化整合卫星遥感与WOFOST模型,提高夏玉米产量估算精度。
比较NDVI与育种家目视选择在小麦育种早期穗行阶段的效果,发现NDVI选择可提高效率。
用无人机多光谱和VGG21深度学习检测小麦涝害并评估硅肥效果。
提出多模态融合网络DMP-UNet,利用无人机多光谱图像高精度监测小麦氮素水平。
Physiology-Informed Hyperspectral Retrieval of Leaf Vcmax across Wheat and Maize。Smart Agricultural Technology
利用田间光谱和BP神经网络在马铃薯晚疫病症状出现前进行检测。
提出物理-数据融合框架POSNH,用于花生冠层氮素含量遥感监测,降低样本依赖并提高泛化能力。
利用无人机多源遥感进行全季节小麦表型分析,通过动态时间序列建模提取高通量性状。