廣東
近日，石河子大學農(nóng)學院智慧農(nóng)業(yè)團隊相關研究成果以“Multi-task learning model driven by climate and remote sensing data collaboration for mid-season cotton yield prediction”為題發(fā)表在《Field Crops Research》上。
棉花產(chǎn)量的準確預測對于農(nóng)業(yè)政策制定、生產(chǎn)管理和糧食安全至關重要。本研究以中國新疆生產(chǎn)建設兵團第八師為研究對象，利用2021 年和 2023 年的實地監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)、Sentinel-2A遙感影像和氣象記錄，通過對棉花不同生育期氣候和遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測，開發(fā)出了運用偏最小二乘回歸（PLSR）、隨機森林和XGBoost模型來估算棉花產(chǎn)量的多任務學習（MTL）框架，以支持15天間隔時間窗口的動態(tài)早季產(chǎn)量預測。結(jié)果表明，氣象條件通過影響植被狀況間接影響產(chǎn)量，而遙感監(jiān)測對準確預測棉花產(chǎn)量貢獻顯著，兩者不僅能夠早期確定產(chǎn)量預測的最佳時間窗口，還能夠提高區(qū)域尺度的棉花產(chǎn)量估算的準確性和穩(wěn)定性。該成果為農(nóng)業(yè)決策人員提供了一個利用公開數(shù)據(jù)在區(qū)域尺度內(nèi)預測棉花產(chǎn)量的經(jīng)濟高效、及時且簡便的框架，有助于改進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理，將為糧食安全倡議做出積極貢獻。
圖1：棉花產(chǎn)量預測技術路線圖。
本研究由石河子大學農(nóng)學院智慧農(nóng)業(yè)團隊博士研究生王匯涵為第一作者，呂新教授和張澤教授為共同通訊作者。該團隊長期以來開展棉花生產(chǎn)智慧精準管理技術及裝備研發(fā)與應用工作，多項研究成果發(fā)表在Remote Sensing of Environment、Computers and Electronics in Agriculture、Field Crops Research、European Journal of Agronomy、Journal of Integrative Agriculture、Industrial Crops And Products等TOP期刊以及農(nóng)業(yè)工程學報等卓越期刊。
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