农业人工智能 农产品溯源

中国农科院农业资源与农业区划研究所智慧农业创新团队利用光谱成像技术与多模型组合策略,以中国 6 个地区猕猴桃为对象构建产地溯源模型,并运用可解释性分析方法对最优组合模型进行分层和整体解读。在提升溯源准确率的同时,揭示了光谱数据背后判断产地的内在逻辑。该研究为破解光谱分析中数据分析模型难以解释的难题提供了系统解决思路,在关键波长选择、模型稳定性提升及预测结果可信度增强等方面具有参考价值。成果发表在《Artificial Intelligence in Agriculture》。

中国农科院农业资源与农业区划研究所智慧农业创新团队基于可解释人工智能构建农产品产地溯源模型,以中国六个地区的猕猴桃为对象,融合光谱成像与多模型组合策略,并运用可解释性方法对最优组合模型进行分层和整体解读,在提升溯源准确率的同时揭示光谱数据判断产地的内在逻辑,为光谱技术在农业生产与品质监管中应用提供系统解决思路,成果发表于《农业人工智能》(Artificial Intelligence in Agriculture)。