智慧农业 精准施肥

用高光谱成像结合预处理与机器学习，对番茄叶片氮素水平进行分类。

Synergizing process-based modeling and data-driven learning for precision nitrogen optimization in winter wheat。Agricultural Systems

综述AI施肥推荐研究，并用马哈拉施特拉数据集比较七种分类器，提出可审计智能施肥推荐框架。

9月10日黑龙江省农科院佳木斯分院举办金秋博览会田间观摩会，70位专家现场答疑，5000余种地大户观摩智能除草机器人、气吸式智能播种机等装备；省农科院土壤肥料研究所所长王囡命基于TRPF系统的大豆精准施肥技术为农民及农业科研提供施肥处方8000余份，平均增产10%。

用GreenSeeker手持冠层传感器NDVI预测小麦产量并优化氮肥管理。

提出融合养分与气候数据、KHO优化和可解释AI的作物推荐框架，Tab Transformer精度达0

通过淋洗监测与光学传感，优化紫薇容器苗氮肥管理，减少养分流失。

综述小农户精准养分管理技术，分析其适用性、经济可行性与采纳障碍。

内蒙古农业大学资源与环境学院李斐教授团队近日在国际期刊《Field Crops Research》和《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》发表突破性成果，针对滴灌马铃薯氮素管理难题，以乌兰察布市马铃薯科技小院为"试验田"，构建"精准监测—模型迁移—优化管理"完整技术链条。团队巧妙融合主动学习与迁移学习技术，从海量数据中筛选"高信息量样本"，教会模型快速适应不同环境；同时精准识别马铃薯"氮素敏感波段"，使传感器能像医生听诊器一样通过叶片光谱变化快速诊断植株营养状况，氮素监测模型具备跨年份、跨传感器的超强适应能力，为区域尺度氮素动态监测提供可靠工具。农户通过手机 APP 即可接收施肥建议，如同拥有"私人营养顾问"。