广东
近日，石河子大学农学院智慧农业团队相关研究成果以“Multi-task learning model driven by climate and remote sensing data collaboration for mid-season cotton yield prediction”为题发表在《Field Crops Research》上。
棉花产量的准确预测对于农业政策制定、生产管理和粮食安全至关重要。本研究以中国新疆生产建设兵团第八师为研究对象，利用2021 年和 2023 年的实地监测调查数据、Sentinel-2A遥感影像和气象记录，通过对棉花不同生育期气候和遥感数据监测，开发出了运用偏最小二乘回归（PLSR）、随机森林和XGBoost模型来估算棉花产量的多任务学习（MTL）框架，以支持15天间隔时间窗口的动态早季产量预测。结果表明，气象条件通过影响植被状况间接影响产量，而遥感监测对准确预测棉花产量贡献显著，两者不仅能够早期确定产量预测的最佳时间窗口，还能够提高区域尺度的棉花产量估算的准确性和稳定性。该成果为农业决策人员提供了一个利用公开数据在区域尺度内预测棉花产量的经济高效、及时且简便的框架，有助于改进农业生产管理，将为粮食安全倡议做出积极贡献。
图1：棉花产量预测技术路线图。
本研究由石河子大学农学院智慧农业团队博士研究生王汇涵为第一作者，吕新教授和张泽教授为共同通讯作者。该团队长期以来开展棉花生产智慧精准管理技术及装备研发与应用工作，多项研究成果发表在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期刊以及农业工程学报等卓越期刊。
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