大田作物

构建MALENet融合DSSAT-PROSAIL结构先验与无人机高光谱，提升苜蓿氮浓度估算精度。

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。

用无人机多光谱图像和VGG21模型识别小麦渍害调控效果。

A process-oriented framework for daily dynamic monitoring of summer maize drought: From meteorological stress to agricultural impact。Agricultural Systems

中国农业科学院农业资源与农业区划研究所牵头粮食作物精准智慧化生产管理关键技术与集成示范项目黄淮海麦玉轮作主产区智慧农作体系应用示范观摩会在山东桓台中化MAP桓台农场举行；项目构建以多源感知为基础、智能诊断为核心、农机精准执行为保障、数据平台为中枢的智慧农作技术体系，千亩示范方玉米单产较周边常规种植对照提升8%—12%，优质品率稳定在88%以上，化肥、农药、灌溉用水量较常规种植分别减少10%—15%、8%—10%、12%—18%。

提出PROSAIL-DNN-TL框架，用PROSAIL模拟数据预训练DNN并全网络微调，反演冬小麦叶

基于密歇根29块田的精细产量图，估算精准保护的机会成本并评估其经济可行性。

提出并评估了在45°斜视无人机图像中检测田间二维码标记的可复现流程，解码成功率达98.2%。

构建栅格尺度土地破碎化指数，诊断黄河流域2000-2022年时空演变并划分整治功能区。

构建耕地系统韧性评估框架，分析中国水稻主产区2000-2023年韧性时空格局并提出分区调控策略。

近日，由中国农业科学院农业资源与农业区划研究所牵头实施的国家重点研发计划课题山区油菜产业智能化关键技术和机械装备研究示范成果应用推广会在十堰国家农业科技园区召开。项目首席科学家梅德圣研究员及行业专家，十堰市农技中心及下属各县农技中心、长阳县等秦巴山区县基层农技推广部门、区域内油菜种植大户代表参会。课题组精准锚定秦巴山区油菜生产实际需求，构建天空地一体化监测技术与山区油菜大数据平台，能够对区域气候环境、油菜长势、菌核病发生态势开展动态监测与智能研判；研发适配山地小地块、不规则地块的油菜播种、田间管护、无人植保等专用系统装备。

研究基于地面高光谱与机器学习反演水稻叶片铅含量，并探索跨尺度遥感监测的最优建模路径。

部署全季节事件驱动多智能体系统FAIRY，在大豆农场完成从起垄到存储的全流程评估。

提出CAPLA无人机点云融合方法，监测水盐胁迫下棉花叶倾角昼夜动态。

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。

近日,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感团队提出了多因子综合霜冻监测指数,提升小麦晚霜冻害监测精度。黄淮海平原是我国冬小麦核心产区,每年3至4月小麦拔节至抽穗期间频发的晚霜冻害严重威胁粮食安全。该指数综合高精度气象预报和冬小麦生长进程信息,兼顾低温强度、持续时间及不同生育期敏感性,并利用遥感土壤水分数据构建非线性调节系数,精准刻画湿润土壤对低温的缓冲效应,突破了气象站点的空间局限。

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。

结合遥感与采样方法，将地块级社会经济指标区域化到贝宁北部农业流域。

开发低成本RGB与点云融合扫描系统，用于小麦表型测量。

用数值模拟分析多旋翼无人机在大豆-玉米带状间作系统中的雾滴沉积与飘移规律。