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本研究提出一种集成的表型分析框架,结合RGB成像、机器学习以及边缘计算功能的无线传感器网络,用于准确检测薄荷在0/100/200 mM NaCl浓度下的三种盐分胁迫程度。在10天内每天采集侧视图和正视图图像,采用RGB颜色信息+直方图颜色信息两种互补特征提取方法。正视图图像仅使用两个特征即可通过Fine KNN模型实现高达98.30%的分类精度;紧凑型配置下宽神经网络(内存占用仅0.010 MB)实现近乎完美的100%分类精度;SHAP可解释性分析显示盐分胁迫的典型特征为植被绿色度下降、色调变化增加以及冠层收缩。
GK Ganesh Kumar P, RR RajiniGanth(Anna University/SNS College of Technology, India)提出基于物联网的环境信息学框架用于实时作物病害检测,采用YOLO 10-YSTs(注意力驱动CNN+基于stigmergy的编码方法)+DBGU-LSTM(Dual-Bi-Gated Recurrent Unit with Long Short-Term Memory)两级模型,在对比其他主流深度学习模型时实现97.99%识别准确率。该框架利用IoT传感器收集土壤湿度、温度、湿度等环境参数数据,通过深度学习算法识别作物病害模式,降低作物损失并提高整体产量。
裘佳颖、刘应昌、高星杰、黄远、张红雨、田芳、李万理、冯在文提出端到端工具增强型大模型智能体系统架构AgriAgent:通过知识检索与工具调用闭环,在农业场景下实现"环境感知-动态决策-执行反馈"的全周期闭环控制。实验表明,番茄产量分别提升926.20%、979.55%、1537.46%(三种配置);卷心菜产量分别提升501.67%、504.65%、1185.14%;当参数量达7B时智能体展现卓越的灵活性与适应性,能解决大部分复杂农业生产决策问题,基于DSSAT作物生长模型构建农业评测平台。
赵丽成、卢鑫羽、吴茜、任妮、周玲莉、程雅雯、胡安琦、戚超(江苏省农业科学院农业信息研究所/淮阴工学院)提出基于改进YOLOv10的轻量级串番茄成熟度目标检测模型LampCT-YOLO:在主干网络引入SegNeXt注意力机制,基于梯度的全局通道重要性方法LAMP通道剪枝显著压缩模型体积和计算复杂度。LampCT-YOLO对红熟早/中/晚期mAP分别达84.6%/89.5%/88.4%,应用LAMP通道剪枝后参数量和计算量分别减少63.07%和50.06%,推理速度提升23.1%;部署至自主研发的果蔬巡检机器人在边缘设备NVIDIA Jetson AGX Orin上达到9.1帧/s推理速度。
王毅、崔茜彤、王晨、熊宝伟、邵国敏、王琬莹、曹培、韩文霆(西安财经大学/西北农林科技大学/西安理工大学)针对传统玉米产量预测方法难以揭示变量间因果关系的问题,提出融合因果推断与机器学习的预测方法:基于遥感指数、气象数据、土壤剖面湿度和阶段性作物观测数据等多源异构信息,采用偏相关与瞬时条件独立算法系统分析玉米产量与各影响因子之间的因果关系,构建可解释的玉米产量预测模型。
刘浩然、王宇、赵学观、吴华瑞、付豪、庞树杰、翟长远(北京市农林科学院智能装备技术研究中心/国家农业智能装备工程技术研究中心)针对枝叶遮挡下田间胡萝卜苗精准识别难题,提出基于改进YOLOv11s的轻量化检测方法CD-YOLO:将主干网络部分标准卷积替换为深度可分离卷积降低模型复杂度,在C3k2模块引入高效多尺度注意力机制EMA构建C3k2_EMA模块增强关键特征动态感知,采用动态检测头强化多尺度特征融合与感知,显著提升检测鲁棒性。
中国农业科学院与华为云联合打造的'农科发现大模型'作为智慧农业板块唯一入选WAIC《人工智能高价值场景应用案例集》的案例,标志着我国农业生物育种踏上从'经验试错'迈向'智能创制'的新征程。
房洪伟等构建智慧农业发展综合评价体系,分析智慧农业实践格局与驱动机制,为科学评估智慧农业发展水平提供方法论支撑。
何磊磊等系统分析数智技术赋能农业高质量发展的现状、挑战及路径,提出数智技术与农业农村深度融合的发展模式与制度设计。
易红梅等基于两套具有代表性的全国农户调查数据,系统分析涉农数智技术的采纳现状与现实挑战,为理解数字技术与农业农村深度融合提供实证依据。
中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞团队首次提出'可编程植物合成免疫'新理念,建立可编程合成植物免疫受体(SPIR)设计平台,实现了植物免疫受体的精准定制化设计,突破天然抗病基因资源瓶颈,相关研究近日在线发表于《科学》。
中国农业科学院植物保护研究所联合多家科研单位,成功研发出以RNA干扰为核心的根结线虫绿色防控技术,相关研究成果发表在国际期刊。该技术为根结线虫防控开辟了新路径,具有重要的农业应用价值。
Muzi Li, Shuai Hao, Haoqi Chang, Xiaoyuan Zhao基于2011-2023年中国31个省份面板数据,采用双向固定效应模型评估数字乡村建设(DVC)对粮食安全水平(FSL)的影响及其空间效应。研究发现DVC显著提升本地粮食安全水平,在粮食主产区效应尤为突出。
Xiangyang Wu, Xiaowen Cheng, Wang Xiongjun研究低空经济发展与中国农业高质量发展的关系,基于空间与非线性的实证证据,发现低空经济通过提升农业生产效率、改善农产品流通等机制助推农业高质量发展。
Anusree Manoj, Aiswarya S. Kumar, S. Remya, Somula Ramasubbareddy, Yong Yun Cho提出一种面向农业数字孪生系统的深度学习感知框架,涵盖杂草物种分类、语义分割和基于梯度的视觉可解释性分析。
该研究实证分析数字经济对中国农业经济韧性的赋能作用,基于中国省级面板数据,发现数字经济通过提升农业生产效率、促进农业产业链延伸、增强风险应对能力等机制,显著提升农业经济韧性。
Li Tian, Xingjia Pan提出一种面向复杂丘陵果园环境的农业机器人全局-局部一体化路径规划策略,有效解决农业机器人在复杂三维地形下的导航与障碍物避让问题。
Qian Qu, Dongmei Yang, Yuntao Tan基于中国城市数据,实证研究数字经济发展对城乡消费差距的影响。研究发现数字经济通过促进农村消费便利化、降低交易成本等机制缩小城乡消费差距。
Li & Wu基于中国千村调查数据,实证检验数字素养对农户社会化农业服务采纳行为的影响。研究发现数字素养显著提升农户对社会化农业服务的采纳概率,且在不同代际、不同经营规模、不同地区之间存在异质性效应。
丁凡琳综述数字化背景下农村居民生活方式低碳转型研究进展,系统梳理数字技术对农村居民消费、出行、能源使用等低碳行为的影响机制,提出未来研究方向。
