近日，中国农业科学院农田浇灌研究所节水高效浇灌技能与设备团队构建了多源特性交融的卷积神经收集模子，实现玉米叶面积指数高精度快速监测，相干结果发表在《农业人工智能》（Artificial Intelligence in Agriculture）。
玉米叶面积指数地面丈量。中国农科院供图 ?
叶面积指数是农业模子中调控水肥治理和猜测产量的焦点参数，直接影响水肥决议计划的正确性。无人机遥感能快速无损监测叶面积指数，但光照变化、空间及植被异质性均会致使估算偏差。
该研究使用多光谱遥感数据，构建了多源特性数据集，并采用差别算法构建了估算模子。成果显示，多源特性交融构建的卷积神经收集模子监测精度最优，正确率到达83%，且注释力强、偏差小，并具有跨区域顺应性。研究成果为遥感高效监测玉米叶面积指数，提高水肥使用效率、加强作物抗灾难能力提供新要领。
该研究获得国度重点研发规划等项目撑持。
相干论文信息：https://doi.org三木SEO-/10.1016/j.aiia.2025.04.008
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