Growth Stage and Cultivar Influence the Interpretation of UAV-Derived NDVI for Potato Yield Assessment
研究不同品种和生育期下无人机NDVI与马铃薯产量的关系差异。
大田作物
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基于无人机多光谱图像与VGG21模型的小麦渍害调控效果识别
用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害后硅肥与氨基酸调控效果。
雷添杰研究员团队《基于无人机多光谱图像和VGG21模型的小麦渍害调控效果识别》
用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害调控效果。
RTAS: A radiative transfer model for agricultural strip-intercropping structures
提出RTAS混合辐射传输模型，模拟条带间作农田的反射率并验证其精度。
A Dual-Phenological-Characteristic Weighting Method to Reconcile Time Discrepancies in Soybean Phenology Estimation from MODIS NDVI Time Series
提出双物候特征加权法，校正MODIS NDVI大豆物候估计与地面观测的时间偏差。
Balancing accuracy, completeness, and efficiency for rice 3D reconstruction through CBAM-UNet-based multi-view segmentation and camera configuration optimization
提出CBAM-UNet分割与相机配置优化结合的水稻多视角三维重建流程，兼顾精度、完整性与效率。
Spatiotemporal Deep Learning for Rice Plant Height Estimation from Multi-Temporal UAV RGB Imagery
提出Rice-STNet时空深度学习框架，用多时相无人机RGB影像估算水稻株高。
UAV多光谱不同空间分辨率匹配春小麦多性状监测
用无人机多光谱重采样14种分辨率，结合PROSAIL与随机森林，研究春小麦多性状反演的空间尺度效应。
农业视觉感知综述:基于4D混沌和Mamba网络的新颖隐私保护框架——Frontiers in Plant Science 9月17日
通过长期定位试验研究氮肥后效对冬小麦-夏玉米轮作系统土壤-作物协调及微生物功能的调控机制。
Research on an automated mapping method for rice aboveground biomass based on low-altitude remote sensing
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。
Estimation of Grain Yield and Quality in Awned and Awnless Wheat Genotypes Using UAV and Proximal Multispectral Sensors
用无人机与近地多光谱传感器评估有芒/无芒小麦产量与品质，比较不同生育期和年份的植被指数关系。
Physiology-Informed Hyperspectral Retrieval of Leaf Vcmax across Wheat and Maize
Physiology-Informed Hyperspectral Retrieval of Leaf Vcmax across Wheat and Maize。Smart Agricultural Technology
中国农大马韫韬教授团队 AI 驱动棉花高通量表型解析三项系列论文：覆盖花器官检测、单株表型、吐絮动态评估
中国农业大学土地科学与技术学院马韫韬教授团队围绕棉花关键生育时期的表型智能识别与量化分析，在 Computers and Electronics in Agriculture、Plant Phenomics 和 Precision Agriculture 等国际权威期刊上连续发表三篇研究论文，题目分别为 MS-R outperforms RGB: Lightweight CYOLO-BiCNet enables efficient detection and storage optimization of cotton flowers，Scalable phenotyping and yield estimation via stability index and single-plant variability using a vision-based large model framework 和 Assessing Cotton Boll-opening Concentration for Harvest Decision-making via Foundation Model-enhanced Cross-scale Phenotyping。