2月21日，记者从中国农业科学院获悉，该院农田灌溉研究所节水高效灌溉技术与装备创新团队构建了玉米地上生物量高精度估算模型，可实现不同肥料管理模式下玉米地上生物量快速无损估算，预测精度超过80%。相关研究成果日前发表在国际期刊《农业计算机与电子》上。
玉米地上生物量的快速准确估算，对精确农业管理至关重要。随着无人机和传感器技术的发展，获取玉米地上生物量信息变得更加便捷。但是，单个传感器有时或会因数据不够全面，导致估算精度不够高。“为解决这个问题，研究团队在2022年和2023年玉米生长的多个阶段，用无人机收集了玉米的多光谱和热红外数据，并测量了其土壤和植物分析仪开发值。”论文通讯作者、中国农业科学院农田灌溉研究所副研究员陈震告诉科技日报记者。
研究团队发现，通过融合多源传感器的数据，可缓解单传感器估算中数据不足的问题。如果把多源传感器数据、土壤和植物分析仪开发值融合在一起，估算结果会更加准确。随后，团队对不同机器学习算法计算结果进行比较，发现在玉米的各个生长阶段，类别型特征提升算法的估算精度是最高的。具体来说，如果将多源传感器数据、土壤和植物分析仪开发值融合后，再经类别型特征提升算法计算，能得到预测精度超过80%的玉米地上生物量估算结果。
“这种新方法就像给农田装上‘智能眼睛’，既获取了玉米地上的生物量信息，又提高了准确度，对于精确农业管理非常有价值。”陈震说。
2月21日，记者从中国农业科学院获悉，该院农田灌溉研究所节水高效灌溉技术与装备创新团队构建了玉米地上生物量高精度估算模型，可实现不同肥料管理模式下玉米地上生物量快速无损估算，预测精度超过80%。相关研究成果日前发表在国际期刊《农业计算机与电子》上。
玉米地上生物量的快速准确估算，对精确农业管理至关重要。随着无人机和传感器技术的发展，获取玉米地上生物量信息变得更加便捷。但是，单个传感器有时或会因数据不够全面，导致估算精度不够高。“为解决这个问题，研究团队在2022年和2023年玉米生长的多个阶段，用无人机收集了玉米的多光谱和热红外数据，并测量了其土壤和植物分析仪开发值。”论文通讯作者、中国农业科学院农田灌溉研究所副研究员陈震告诉科技日报记者。
研究团队发现，通过融合多源传感器的数据，可缓解单传感器估算中数据不足的问题。如果把多源传感器数据、土壤和植物分析仪开发值融合在一起，估算结果会更加准确。随后，团队对不同机器学习算法计算结果进行比较，发现在玉米的各个生长阶段，类别型特征提升算法的估算精度是最高的。具体来说，如果将多源传感器数据、土壤和植物分析仪开发值融合后，再经类别型特征提升算法计算，能得到预测精度超过80%的玉米地上生物量估算结果。
“这种新方法就像给农田装上‘智能眼睛’，既获取了玉米地上的生物量信息，又提高了准确度，对于精确农业管理非常有价值。”陈震说。
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