近日,中国农业科学院农田灌溉研究所节水高效灌溉技术与装备团队构建了多源特征融合的卷积神经网络模型,实现玉米叶面积指数高精度快速监测,相关成果发表于《农业人工智能》Artificial Intelligence in Agriculture
叶面积指数是农业模型中调控水肥管理及预测产量的核心参数,直接影响水肥决策的准确性。无人机遥感能快速无损监测叶面积指数,但光照变化、空间和植被异质性均会导致估算误差。
该研究利用多光谱遥感数据,构建了多源特征数据集,并采用不同算法构建了估算模型。结果显示,多源特征融合构建的卷积神经网络模型监测精度最优,准确率达到83%,且解释力强、误差小,并具备跨区域适应性。研究结果为遥感高效监测玉米叶面积指数,提高水肥利用效开云电竞官方网站率、增强作物抗灾害能力提供新方法。
版权声明:凡本网注明“来源:中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有开云电竞官方网站作品,网站转载,请在正文上方注明来源和作者,且不得对内容作实质性改动;微信公众号、头条号等新媒体平台,转载请联系授权。邮箱:。
Energies 2025 最佳博士论文奖火热申请中 MDPI Award
JPM:2025年上半年Title Stories文章合集 MDPI 编辑荐读
Genes新书推荐:神经退行性疾病的基因型与表型研究 MDPI Books
金纳米颗粒:采用Turkevich方法的教学式逐步合成、机理与表征研究MDPI Analytica