近日，中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)田灌溉研究所節(jié)水高效灌溉技術(shù)與裝備團(tuán)隊構(gòu)建了多源特征融合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)玉米葉面積指數(shù)高精度快速監(jiān)測，相關(guān)成果發(fā)表于《農(nóng)業(yè)人工智能（Artificial Intelligence in Agriculture）》。

 

　　葉面積指數(shù)是農(nóng)業(yè)模型中調(diào)控水肥管理及預(yù)測產(chǎn)量的核心參數(shù)，直接影響水肥決策的準(zhǔn)確性？。無人機(jī)遙感能快速無損監(jiān)測葉面積指數(shù)，但光照變化、空間和植被異質(zhì)性均會導(dǎo)致估算誤差。

 

　　該研究利用多光譜遙感數(shù)據(jù)，構(gòu)建了多源特征數(shù)據(jù)集，并采用不同算法構(gòu)建了估算模型。結(jié)果顯示，多源特征融合構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型監(jiān)測精度最優(yōu)，準(zhǔn)確率達(dá)到83%，且解釋力強(qiáng)、誤差小，并具備跨區(qū)域適應(yīng)性。研究結(jié)果為遙感高效監(jiān)測玉米葉面積指數(shù)，提高水肥利用效率、增強(qiáng)作物抗災(zāi)害能力提供新方法。

 

　　該研究得到國家重點研發(fā)計劃等項目支持。

 

　　原文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.aiia.2025.04.008