作物生长模型 农业人工智能

中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所设施植物环境工程创新团队以番茄为对象，构建知识与数据双驱动的尺度自适应时序卷积混合模型，根据番茄不同生育期动态调整时序特征提取尺度，结合机理模型合成数据预训练与生理阈值约束，实现番茄不同器官干物质及叶面积指数的精准预测；研究成果发表在Computers and Electronics in Agriculture；仅依靠常规温室环境数据即可无损估算生长态势，对推动温室智能环控、产量预测具重要应用价值。

中国农科院农业环境与可持续发展研究所设施植物环境工程创新团队联合荷兰瓦赫宁根大学,提出知识与数据双驱动的尺度自适应时序卷积混合模型(SATCN-Informer),根据番茄不同生育期动态调整时序特征提取尺度,结合机理模型(TOMSIM)合成数据预训练与生理阈值约束,实现番茄不同器官干物质及叶面积指数精准预测。研究成果发表于《农业计算机与电子学》(Computers and Electronics in Agriculture)。