具体研究方向：
卷积神经网络（CNN）
A — 作物/病虫害视觉识别与分割（Crop & Pest Visual Detection）
B — 作物生长指数与叶面积/绿度估算（LAI / VIs Regression）
循环 / 时序模型（RNN / TCN / ConvLSTM）
A — 时序作物产量/生长曲线预测（Yield & Growth Time-series）
B — 农业设备/机器人行为序列与路径优化（Robotics / Operation Scheduling）
图神经网络（GNN）
A — 农田/田块网络的协同灌溉与施肥优化（Field-Graph Optimization）
B — 农业供应链与物流的图学习（Supply Chain / Logistics Graph）
Transformer / 自注意力模型
A — 多源时空数据的跨尺度融合预测（Multi-source Spatio-Temporal Transformer）
B — 种植/采收决策的问答与知识检索（Agri Knowledge Transformer）
自监督学习（SSL）
A — 无标注遥感与田间图像的表征预训练（Image-SSL for Agri）
B — 传感器/时序自监督表示（Time-SSL for Sensors）
生成式模型（GAN / Diffusion / VAE）
A — 农业场景与稀有病害合成（Synthetic Data for Rare Events）
B — 作物表型与改良分子设计的逆向生成（Trait-Conditioned Generation）
人工智能（机器学习深度学习）作为现在的科研热点，相信大家都有所耳闻但是大部分人都并不知道该如何结合到精准农业中做创新，鉴于此我们针对零基础人群设计了一个高效学习产出sci的学习方案，可以来几个想结合人工智能做创新产出论文的。
#GeoAI课程 #遥感 #深度学习 #GIS #机器学习 #人工智能 #智慧农业技术 #有机农业种植 #农学 #精准农业
卷积神经网络（CNN）
A — 作物/病虫害视觉识别与分割（Crop & Pest Visual Detection）
B — 作物生长指数与叶面积/绿度估算（LAI / VIs Regression）
循环 / 时序模型（RNN / TCN / ConvLSTM）
A — 时序作物产量/生长曲线预测（Yield & Growth Time-series）
B — 农业设备/机器人行为序列与路径优化（Robotics / Operation Scheduling）
图神经网络（GNN）
A — 农田/田块网络的协同灌溉与施肥优化（Field-Graph Optimization）
B — 农业供应链与物流的图学习（Supply Chain / Logistics Graph）
Transformer / 自注意力模型
A — 多源时空数据的跨尺度融合预测（Multi-source Spatio-Temporal Transformer）
B — 种植/采收决策的问答与知识检索（Agri Knowledge Transformer）
自监督学习（SSL）
A — 无标注遥感与田间图像的表征预训练（Image-SSL for Agri）
B — 传感器/时序自监督表示（Time-SSL for Sensors）
生成式模型（GAN / Diffusion / VAE）
A — 农业场景与稀有病害合成（Synthetic Data for Rare Events）
B — 作物表型与改良分子设计的逆向生成（Trait-Conditioned Generation）
人工智能（机器学习深度学习）作为现在的科研热点，相信大家都有所耳闻但是大部分人都并不知道该如何结合到精准农业中做创新，鉴于此我们针对零基础人群设计了一个高效学习产出sci的学习方案，可以来几个想结合人工智能做创新产出论文的。
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