Diễn đàn Nông nghiệp thông minh và quang phổ cao lần thứ 4 bế mạc tại Vô Tích, máy hình ảnh quang phổ cao Song Lợi thu hút sự quan tâm

Từ ngày 17 đến ngày 19 tháng 7 năm 2025, Hội thảo ứng dụng hình ảnh quang phổ cao lần thứ 4 và Diễn đàn sáng tạo hiệp đồng nông nghiệp thông minh do Công ty TNHH Khoa học kỹ thuật hợp phổ Song Lợi Giang Tô và Phân viện Vô Tích Viện Khoa học Nông nghiệp tỉnh Giang Tô phối hợp tổ chức đã được tổ chức thành công.Diễn đàn này lấy chủ đề "Quang phổ cho phép nông nghiệp, dữ liệu thúc đẩy tương lai",Nhằm xây dựng cầu nối hội nhập sâu sắc giữa nghiên cứu sinh, thúc đẩy đột phá công nghệ và cảnh tượng, tiếp thêm động lực khoa học - kỹ thuật cho phát triển bền vững nông nghiệp toàn cầu.Đồng thời, hơn 200 đại biểu tại hiện trường, lượng xem trực tuyến 25 W+, đã đi sâu thảo luận vấn đề nóng và xu hướng phát triển trong tương lai trong lĩnh vực quang phổ cao.

Trong thời gian diễn ra hội nghị Chu Phương Lâm, Chủ tịch Chi nhánh Vô Tích của Viện Khoa học Nông nghiệp tỉnh Giang Tô, Chen Xinghai, Phó Tổng giám đốc Công ty TNHH Dụng cụ Trác Lập Hán Quang Bắc Kinh, Cheng Tao, Giáo sư Đại học Nông nghiệp Nam Kinh, Zhang Yongguang, Giáo sư Đại học Dương Châu Tôn Thành Minh, Lu Xin, Giáo sư Đại học Thạch Hà Tử, Ma Uẩn Thao, Giáo sư Đại học Nông nghiệp Trung Quốc, Nhiêu Nguyên, Giáo sư Đại học Nông nghiệp An Huy, Guo Ya, Giáo sư Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Giang Xung Á, Phó Giáo sư Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Kim Thời Siêu, Phó Nghiên cứu viên Đại học Giang Tô Vương Ái Thần, Giáo sư Đại học Nông nghiệp Hà Nam Feng Wei, Phó Nghiên cứu viên Viện Khoa học Nông nghiệp Thượng Hải Tian Minglu, Giảng viên Đại học Nam Kinh Zhou Kai, Nghiên cứu viên Thanh niên Dương Cốc của Viện Khoa học Nông nghiệp tỉnh Giang Tô Các khách mời như Trương Văn Vũ đã tham dự bài phát biểu báo cáo đặc sắc, nội dung bao gồm phân tích hình cây trồng quang phổ cao, Các hướng cốt lo@@ ̃i như kỹ thuật giám sát từ xa máy bay không người lái, kiểm tra chất lượng nông sản, v. v. đã tiếp thêm sức mạnh tư tưởng và kinh nghiệm thực tiễn tuyến đầu cho Diễn đàn lần này.

Giáo sư Trường Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Trình Đào mang đến báo cáo "Các triệu chứng không nhìn thấy được hình ảnh: Giám sát giai đoạn đầu bệnh lúa ôn kết hợp với phân tích điểm nóng".Báo cáo đề xuất một bộ phương pháp thanh lọc và hình dung tín hiệu bệnh dịch bệnh giai đoạn không triệu chứng dựa trên nền tảng quang phổ hình ảnh gần để giải quyết các vấn đề như tín hiệu quang phổ yếu và tốc độ lan truyền nhanh của bệnh dịch. Phương pháp này coi mức độ xâm nhập sâu hơn của vi khuẩn ôn dịch lúa là quá trình tăng dần sự phong phú của tín hiệu quang phổ của mô cảm giác lá, dựa trên dữ liệu quang phổ hình ảnh gần theo thứ tự thời gian và phương pháp pha trộn quang phổ đa điểm, thành công bắt được tín hiệu quang phổ bệnh yếu của giai đoạn không triệu chứng, tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích điểm nóng không gian, tỷ lệ * đã đạt được hình dung các đốm bệnh tiềm ẩn và phân loại chính xác cao của lá cảm giác trong giai đoạn không triệu chứng.

▲Giáo sư Trình Đào, Đại học Nông nghiệp Nam Kinh

Giáo sư Trường Đại học Nam Kinh Trương Vĩnh Quang mang đến báo cáo "Phương pháp và ứng dụng cảm giác huỳnh quang diệp lục" cho mọi người.Báo cáo chủ yếu giải thích huỳnh quang diệp lục do ánh sáng ban ngày của cây thực vật là một trong những công nghệ cảm giác từ xa mới nổi, có thể cảm nhận chính xác thông tin động lực quang hợp của cây thực vật, thực hiện động lực, giám sát hiệu quả cao của hệ sinh thái lục địa. Báo cáo này sẽ tập trung vào các báo cáo về tiến độ nghiên cứu như phương pháp cảm biến từ xa huỳnh quang chlorophyll gây ra ánh sáng ban ngày, hệ thống giám sát, thuật toán đảo ngược và phát hiện quang hợp của nó, và xây dựng các ứng dụng trong giám sát thảm thực vật kết hợp dữ liệu viễn thám đa nguồn "bầu trời-không khí-trái đất".

▲Giáo sư Đại học Nam Kinh Trương Vĩnh Quang

Giáo sư Đại học Dương Châu Tôn Thành Minh mang đến báo cáo "Giám sát và đánh giá thiên tai cây trồng dựa trên công nghệ quang phổ".Nội dung báo cáo chủ yếu giới thiệu việc sử dụng công nghệ quang phổ, giám sát và đánh giá thiệt hại do đóng băng ở nhiệt độ thấp, thiệt hại do nhiệt độ cao và dịch bệnh gây ra, đề xuất mô hình phân loại thiệt hại do đóng băng dựa trên học tập sâu và phổ, có thể phát hiện chính xác tình trạng đóng băng của lúa mì, độ chính xác trung bình của phát hiện thiệt hại do đóng băng là hơn 93%; Sử dụng mô hình máy vector hỗ trợ (SVM) của tối ưu hóa nhóm hạt (PSO) thông qua sự kết hợp của đặc điểm nhiệt độ vành và đặc điểm quang phổ để theo dõi thiệt hại nhiệt độ cao của cây trồng dựa trên tổn thất năng suất, với độ chính xác giám sát thiệt hại nhiệt mô hình trên 90%; Độ chính xác của giám sát đảo ngược lúa dựa trên hồng ngoại nhiệt kết hợp với công nghệ quang phổ là hơn 97%.

▲Giáo sư Sun Cheng-ming, Đại học Dương Châu

Giáo sư Trường Đại học Thạch Hà Tử Lữ Tân mang đến báo cáo "Công nghệ thông tin trên không hỗ trợ sản xuất chất lượng bông cao".Báo cáo này chủ yếu giới thiệu Tân Cương là khu vực sản xuất bông chính của Trung Quốc, sản xuất chất lượng cao rất quan trọng đối với an ninh bông quốc gia. Tuy nhiên, hiện nay sản xuất bông phải đối mặt với các vấn đề như chi phí trồng bông cao, giám sát tình hình nông nghiệp không chính xác, lãng phí tài nguyên...... Vì vậy, đưa công nghệ thông tin không gian vào toàn bộ quá trình sản xuất nông nghiệp, thực hiện trồng và quản lý thông minh hóa bông Tân Cương. Một bước đột phá trong độ ẩm bông, chất dinh dưỡng nitơ và phốt pho kali, sâu bệnh và thu hoạch, và các mô hình giám sát, chẩn đoán và ra quyết định có độ chính xác cao đã được phát triển. Phân bón thông minh, phân bón chính xác và hệ thống dự báo sản lượng đã được nghiên cứu và tích hợp nền tảng đám mây. Tích lũy kỹ thuật có 5 cơ sở thí điểm cốt lo@@ ̃i, diện tích ứng dụng quảng bá vượt 112 nghìn he@@ ́c - ta, tiết kiệm tăng hiệu quả 214 triệu Nhân dân tệ. Nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào hội nhập dữ liệu đa nguồn, chuyển đổi quy mô, nghiên cứu và phát triển thiết bị thông minh và đổi mới mô hình sản xuất kỹ thuật số, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho việc nâng cao chất lượng bông Tân Cương và thúc đẩy phát triển hiện đại hóa nông nghiệp.

▲Giáo sư Lã Tân, Đại học Thạch Hà Tử.

Giáo sư Trường Đại học Nông nghiệp Trung Quốc Mã Uẩn Thao mang đến báo cáo "Phân tích và ứng dụng hình cây trồng thông lượng cao trong nông nghiệp thông minh" cho mọi người.Báo cáo cho biếtTrong kỷ nguyên AI, nông nghiệp thông minh, với các tính năng thông minh và dựa trên dữ liệu, đang định hình lại các mô hình nông nghiệp truyền thống. Thông qua AI và phân tích dữ liệu lớn, Smart Agriculture cho phép theo dõi thời gian thực tình trạng tăng trưởng cây trồng, đánh giá sức khỏe đất và phản ứng nhanh chóng với những thay đổi môi trường. Báo cáo này sẽ đi sâu thảo luận công nghệ và ứng dụng then chốt của nông nghiệp thông minh và sinh đôi kỹ thuật số cây trồng trong thời đại AI. Đầu tiên, tập trung vào việc thu thập các kỹ thuật phân tích và mô phỏng cấu trúc ba chiều chính xác của cây trồng, cho thấy cách khắc họa chính xác cấu trúc ba chiều của cây trồng để theo dõi tình trạng cây trồng hiệu quả hơn và thực hiện mô phỏng ảo, cung cấp cơ sở khoa học hơn cho việc ra quyết định quản lý nông nghiệp. Tiếp tục giới thiệu ứng dụng của máy bay không người lái và cảm biến đa nguồn trong giám sát kiểu hình cây trồng, bao gồm địa lực đất, cây giống, tăng trưởng cây trồng và giám sát sâu bệnh, nhấn mạnh lợi thế của nó trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Cuối cùng, trên phương diện tích hợp dữ liệu viễn thám, đề xuất kết hợp máy bay không người lái với dữ liệu viễn thám vệ tinh, xây dựng khung giám sát tăng trưởng cây trồng liên tục trong không gian và thời gian, đồng thời tiếp tục tích hợp vào nền tảng quyết định nông nghiệp thông minh, hỗ trợ quản lý sản xuất phát triển thông minh hóa, chính xác hóa.

▲Giáo sư Đại học Nông nghiệp Trung Quốc Mã Uẩn Thao

Giáo sư Trường Đại học Nông nghiệp An Huy Nhiêu Nguyên mang đến báo cáo "Kỹ thuật và trang thiết bị nhận thức thông minh khác chất sinh lý quang hợp cây trồng".Báo cáo này xoay quanh nhu cầu nhận thức thông minh cao về quang hợp sinh lý của cây trồng, tập trung vào việc khám phá các phòng tối, các thành phần kích thích huỳnh quang chlorophyll của cây trồng trong môi trường mở tự nhiên, thiết kế hệ thống hình ảnh thông lượng cao tại chỗ của các kiểu hình quang hợp của cây trồng; Đề xuất phương pháp đảo ngược chính xác các thông số huỳnh quang diệp lục của cây trồng, tái cấu trúc ba chiều nhanh chóng của quần thể cây trồng và công nghệ phân tích thông tin tăng trưởng thông minh. Giới thiệu nghiên cứu và ứng dụng thiết bị nhận thức thông minh khác chất sinh lý quang hợp của cây trồng, cung cấp hỗ trợ cho phân tích khác chất sinh lý quang hợp của cây trồng.

▲Giáo sư Đại học Nông nghiệp An Huy Nhiêu Nguyên

Giám đốc tiêu thụ Công ty TNHH Khoa học kỹ thuật Song Lợi Hợp Phổ Giang Tô Đặng Tân Cường mang đến cho mọi người báo cáo "Giới thiệu hệ thống hình ảnh quang phổ cao cấp nghiên cứu khoa học và giới thiệu vắn tắt sản phẩm mới".Báo cáo này giới thiệu với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ viễn thám, công nghệ hình ảnh quang phổ cao cho thấy tiềm năng ứng dụng to lớn trong các lĩnh vực khác nhau do tính năng hiệu quả, linh hoạt và độ phân giải cao. Giới thiệu chi tiết về giải pháp và ứng dụng toàn hệ thống hình ảnh quang phổ cao song lợi. Đồng thời, báo cáo này mang lại giới thiệu sản phẩm mới nhất của Song Lợi Hợp Phổ, mở ra một hướng ứng dụng hoàn toàn mới cho công nghệ hình ảnh quang phổ cao.

▲Jiangsu Shuangli Hợp Phổ Technology Co., Ltd. Giám đốc bán hàng Deng Xinqiang

Giáo sư Trường Đại học Giang Nam Quách Á mang đến báo cáo "Công nghệ lập hình và kiểm tra huỳnh quang diệp lục" cho mọi người.Báo cáo mô tả việc tăng năng suất cây trồng là rất quan trọng khi dân số tăng, biến đổi khí hậu * và sâu bệnh gia tăng, trong số những người khác. Một điểm khó khăn trong nghiên cứu nông nghiệp và thực vật học hiện đại là cảm nhận nhu cầu quang hợp của thực vật và điều chỉnh sự tăng trưởng của chúng. Là một tín hiệu sinh học, huỳnh quang diệp lục có thể phát hiện hiệu quả hoạt động quang hợp của thực vật và tình trạng căng thẳng môi trường. Báo cáo này sẽ giới thiệu mô hình hóa cơ chế huỳnh quang diệp lục lá và mô hình dữ liệu, kỹ thuật kiểm tra huỳnh quang diệp lục chậm và nhanh và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực thông tin hóa nông nghiệp và sinh lý thực vật.

▲Giáo sư Guo Ya, Đại học Gangnam

Giáo sư Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Giang Xung Á mang đến cho mọi người báo cáo "Sử dụng máy ảnh nghiêng 30 độ để đo chỉ số diện tích lá xanh, chỉ số độ tập hợp và phân bố độ nghiêng lá".Báo cáo này chủ yếu đề cập đến vai trò quan trọng của cấu trúc vành trong việc điều chỉnh các quá trình quan trọng của cây trồng, chẳng hạn như hấp thụ ánh sáng, quang hợp, hô hấp và bốc hơi. Dụng cụ quang học có thể đo hiệu quả cấu trúc vành của cây trồng trên cánh đồng. Tuy nhiên, do những hạn chế của tất cả các loại dụng cụ quang học hiện có, việc đo lường chính xác chỉ số diện tích lá xanh, chỉ số tập hợp và phân bố góc lá một cách hiệu quả về chi phí và tiết kiệm lao động vẫn phải đối mặt với những thách thức lớn. Bài viết này đề xuất một loạt các phương pháp mới để định lượng chỉ số diện tích lá xanh, chỉ số tổng hợp và phân bố góc lá bằng cách nghiêng máy ảnh thông thường 30 độ. Chúng tôi đã sử dụng máy ảnh Fool, máy ảnh điện thoại thông minh và máy ảnh tự động Field để xác minh những phương pháp mới này trong môi trường thực và môi trường ảo mô phỏng mô hình 3D. Kết quả cho thấy phương pháp mới có độ chính xác cao so với giá trị thực và cho thấy tiềm năng to lớn trong các ứng dụng nghiên cứu thảm thực vật trên cạn.

▲Giáo sư Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Giang Xung Á

Phó giáo sư Trường Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Kim Thời Siêu mang đến báo cáo "Tổ loại hình thời gian và không gian cây trồng: Cảm giác quang học, phân tích và ứng dụng".Báo cáo này đề cập đến vấn đề khoa học quan trọng hướng tới an ninh lương thực quốc gia và nhu cầu nhân giống sinh học, tập trung vào "sự tương tác giữa gen và môi trường ảnh hưởng đến kiểu hình cây trồng như thế nào", nhằm mục đích "xác định và đánh giá chính xác kiểu hình thời gian cây trồng" một vấn đề thực tế khó khăn, hệ thống báo cáo khái niệm, lý thuyết và tiến bộ kỹ thuật của hệ hình không gian cây trồng, nội dung cụ thể bao gồm ba khía cạnh của công nghệ viễn thám quang học "thu nhận hiệu quả cao - phân tích thông minh - ứng dụng chéo", cụ thể là: nghiên cứu và phát triển công nghệ chung của việc thu thập kiểu hình thời gian cây trồng, phát triển thuật toán cốt lõi của phân tích thông minh kiểu hình thời gian cây trồng, xác định chính xác, dự đoán và sử dụng đánh giá. Cuối cùng, báo cáo sẽ thảo luận về thách thức và cơ hội của hệ hình thời gian và không gian cây trồng trong tương lai.

▲Phó giáo sư Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Kim Thời Siêu

Phó nghiên cứu viên Đại học Giang Tô Vương Ái Thần mang đến báo cáo "Thực tiễn ứng dụng máy bay không người lái chi phí thấp giám sát sự phát triển của cây trồng Đại Điền".Báo cáo chủ yếu kể về cảm giác máy bay không người lái tầng thấp thu được ứng dụng nghiên cứu rộng rãi trong giám sát thông tin nông nghiệp với các ưu thế như chi phí thấp, dữ liệu dễ thu được, độ phân giải không gian cao, nguồn dữ liệu phong phú, v. v. Phương pháp phát hiện nhanh sinh khối cây trồng, chiều cao cây, hàm lượng chlorophyll và hàm lượng nitơ trong lá được nghiên cứu dựa trên hình ảnh RGB của máy bay không người lái, cải thiện độ chính xác của phát hiện bằng cách trích xuất chỉ số phổ và đặc điểm kết cấu của hình ảnh RGB, phân tích ảnh hưởng của nền đất, độ che phủ thảm thực vật, góc chụp và độ phân giải không gian hình ảnh về độ chính xác của phát hiện; Thiết lập mô hình phân chia lúa mì đảo ngược dựa trên hình ảnh viễn thám RGB, phát triển phần mềm phát hiện đảo ngược để nhận ra việc khai thác nhanh chóng diện tích đảo ngược lúa mì; Các phương pháp phát hiện hàm lượng chlorophyll lúa mì dựa trên chỉ số thảm thực vật đa phổ đã được nghiên cứu, chỉ số thảm thực vật được ưu tiên và khả năng tổng quát hóa của mô hình đối với các giống lúa mì khác nhau, giai đoạn sinh trưởng đã được đánh giá và biểu đồ kê đơn thụ tinh biến đã được tạo ra để hướng dẫn thu hoạch biến số lúa mì; Nghiên cứu phát triển hệ thống bón phân biến chính xác dựa trên điều khiển điện dịch, kết hợp với bản đồ kê đơn thực hiện truy phân biến lúa mạch.

▲Phó nghiên cứu viên Đại học Giang Tô Vương Ái Thần

Wuxi Spectrum Vision Technology Co., Ltd. * Chuyên gia kỹ thuật đầu tiên Huang Yu mang đến cho bạn báo cáo "Sự phát triển và ứng dụng của công nghệ viễn thám quang phổ trong thời đại kinh tế tầm thấp".Báo cáo chủ yếu giới thiệu các lĩnh vực ứng dụng, lợi thế, thách thức và triển vọng của công nghệ viễn thám quang phổ trong nền kinh tế tầm thấp.

▲Vô Tích Spectrum Vision Technology Co., Ltd. * Chuyên gia kỹ thuật Huang Yu

Nghiên cứu viên Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nam Phùng Vĩ mang đến báo cáo "Nghiên cứu giám sát bệnh phấn trắng lúa mạch dựa trên dữ liệu cảm giác đa nguồn".Báo cáo này giới thiệu bệnh phấn trắng là bệnh chủ yếu của lúa mạch khu vực Hoàng Hoài, tiến hành giám sát và chẩn đoán sớm trước khi xảy ra triệu chứng bên ngoài rõ ràng là then chốt phòng chống chính xác, giảm thiểu nguy hại. Nghiên cứu này tập trung vào các vấn đề như giám sát thủ công truyền thống đối với bệnh bột trắng lúa mì tốn thời gian và hiệu quả lão hóa kém, đề xuất các phương pháp giám sát bệnh bột trắng lúa mì dựa trên sự kết hợp của dữ liệu viễn thám đa nguồn. Bằng cách tích hợp dữ liệu đa nguồn như quang phổ vành đa góc, huỳnh quang chlorophyll cảm ứng ánh sáng ban ngày (SIF), hình ảnh hồng ngoại nhiệt và kết hợp với các mô hình học máy và học sâu như CARS-ELM, SVM-RBF, CWT-DSCNN-MSA, hệ thống đã điều tra các quy luật phản ứng phổ và đặc điểm thay đổi sinh lý sớm của bệnh bạch cầu lúa mì. Hợp nhất dữ liệu đa nguồn có thể phá vỡ hiệu quả giới hạn nguồn dữ liệu duy nhất, trong đó mô hình hợp nhất phản xạ quang phổ cao và SIF tăng độ chính xác giám sát trong thời gian ủ bệnh hơn 25%, và mô hình học sâu hợp nhất ba siêu dữ liệu (SIF+TP+VI) đạt độ chính xác giám sát trung bình trên 90% (Kappa 0,92). Kết quả nghiên cứu đã cung cấp khung kỹ thuật hội nhập dữ liệu đa nguồn cho cảnh báo và phòng chống chính xác bệnh bạch lúa mạch, có ý nghĩa quan trọng đối với việc nâng cao trình độ giám sát bệnh tật nông nghiệp, tăng cường tính thực dụng.

▲Nghiên cứu viên Trường Đại học Nông nghiệp Hà Nam Phùng Vĩ

Phó nghiên cứu viên Viện Khoa học Nông nghiệp Thượng Hải Điền Minh Lộ mang đến cho mọi người báo cáo "Ứng dụng công nghệ quang phổ trong nông nghiệp thông minh".Báo cáo trình bày những tiến bộ trong nghiên cứu nhận dạng kiểu hình căng thẳng nhiệt độ cây trồng dựa trên nền tảng đa quy mô. Nhóm nghiên cứu đã xây dựng nhiều loại hệ thống thu thập kiểu hình cây trồng thông lượng cao bao gồm máy bay không người lái, đường ray treo, nền tảng kiểu hình tự hành và phòng thí nghiệm xung quanh các môi trường khác nhau trên cánh đồng và trong phòng thí nghiệm, kết hợp với thuật toán AI để phát triển các kỹ thuật phân tích kiểu hình phù hợp với quy mô quần thể, đơn chủng và cơ quan. Trong thử nghiệm áp suất nhiệt độ thấp và nhiệt độ cao của rau diếp và cà chua, công nghệ viễn thám đa nguồn và hình ảnh quang phổ cao đã được sử dụng tương ứng, mô hình dự đoán chỉ số đóng băng đã được xây dựng, mô hình mới được đề xuất để phân loại sớm nhiệt độ cao và cơ chế điều hòa kháng chất ngoại sinh đã được xác minh. Nghiên cứu không chỉ cải thiện hiệu quả và độ chính xác của việc xác định kiểu hình căng thẳng nhiệt độ, mà còn cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho việc nhân giống chống đảo ngược và quản lý chính xác cây trồng.

▲Phó nghiên cứu viên Viện Khoa học Nông nghiệp Thượng Hải Điền Minh Lộ

Zhou Kai, giảng viên tại Đại học Lâm nghiệp Nam Kinh, mang đến cho bạn một báo cáo về "Sự đảo ngược hàm lượng sắc tố và nitơ nhân tạo Ginkgo kết hợp các mô hình truyền bức xạ và viễn thám đa nguồn".Báo cáo này chủ yếu đề cập đến việc đo lường chính xác các thông số sinh lý của cây trồng monowood-lá có ý nghĩa quan trọng đối với việc đánh giá sự phát triển và tình trạng sức khỏe của rừng trồng. Nghiên cứu này đã đạt được phép đo chính xác các thông số sinh lý ở cấp độ lưỡi dao và gỗ đơn bằng cách kết hợp viễn thám quang phổ cao, dữ liệu LiDAR và mô hình PROSAIL trên cơ sở các thí nghiệm tích hợp trong khu vực nghiên cứu rừng trồng Ginkgo điển hình ở Giang Tô. Trên quy mô lưỡi dao, chỉ số quang phổ nhạy cảm luteone ức chế phản xạ gương được xây dựng dựa trên độ phản xạ hai chiều của lá đơn, chỉ số quang phổ sửa đổi được hình thành sau khi tối ưu hóa các thông số cấu trúc của lá, kết hợp với thuật toán PROCWT_S3 và dải nhạy cảm nitơ được lựa chọn theo trình tự để nâng cao độ chính xác ước tính hàm lượng nitơ. Trên thang gỗ đơn, các đám mây điểm hợp nhất khung soma với dữ liệu quang phổ cao được sử dụng để xây dựng mô hình PROSAIL độc quyền của Ginkgo, đảo ngược sự phân bố ba chiều của sắc tố vành bằng cách mô phỏng bảng tra cứu phản xạ và cuối cùng phát triển chỉ số phổ luteone ức chế hiệu ứng cấu trúc vành để tạo ra bản đồ phân bố không gian luteone. Nghiên cứu cung cấp một phương pháp giám sát đa quy mô để đánh giá sức khỏe rừng trồng.

▲Giảng viên Đại học Lâm nghiệp Nam Kinh Chu Khải

Nghiên cứu viên trẻ Chung Sơn Trường Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Cốc Dương Dương mang đến báo cáo "Kỹ thuật phân tích thông minh và ứng dụng trồng giống kiểu hình mấu chốt của cây trồng".Nghiên cứu này đã phát triển và áp dụng các kỹ thuật phân tích thông minh về các đặc điểm kiểu hình quan trọng của cây trồng để phục vụ nhu cầu nhân giống hiện đại. Hệ thống thu thập dữ liệu đa nguồn phối hợp đất-không gian đã được xây dựng thông qua các máy bay không người lái và nền tảng mặt đất mang các cảm biến như LiDAR, máy quang phổ cao, máy ảnh đa phổ và máy ảnh RGB. Sử dụng các thuật toán thông minh tiên tiến để phân tích dữ liệu hình ảnh đám mây điểm, đa/quang phổ cao và RGB để đạt được thông lượng cao, chính xác và không phá hủy các thông số cấu trúc cây trồng, các thông số sinh lý và sinh hóa, quá trình sinh sản và tiềm năng năng suất. Công nghệ này đã phá vỡ nút thắt trong việc thu nhận kiểu hình truyền thống và cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ để tăng tốc độ nhân giống chính xác và hiệu quả của cây trồng.

▲Nghiên cứu viên trẻ Chung Sơn Đại học Nông nghiệp Nam Kinh Cốc Dương Dương

Nghiên cứu viên phân viện Vô Tích Viện Khoa học Nông nghiệp tỉnh Giang Tô Trương Văn Vũ đã mang đến cho các bạn báo cáo "Nhận thức và thực tiễn về nông nghiệp thông minh - nhận thức".Báo cáo chủ yếu chia sẻ nhận thức về nhận thức về nông nghiệp thông minh, giới thiệu công tác liên quan của nhóm sáng tạo nông nghiệp thông minh Phân viện Vô Tích, Viện Nghiên cứu Khoa học Cục Nông nghiệp tỉnh Giang Tô trong hơn một năm qua, chia sẻ một loạt công tác phần cứng và thuật toán về nhận thức nông nghiệp, phân tích và quyết định, đồng thời nhìn về hướng điểm nóng có thể phát triển nông nghiệp thông minh trong tương lai.

▲Trương Văn Vũ, nghiên cứu viên phân viện Vô Tích, Viện Khoa học Nông nghiệp tỉnh Giang Tô

Diễn đàn lần này được tổ chức thành công, đặc biệt cảm ơn sự ủng hộ chiến lược của Phân viện Vô Tích Viện Khoa học Nông nghiệp tỉnh Giang Tô, sự truyền bá mạnh mẽ của nhiều phương tiện truyền thông như tiêu đề hôm nay, tôn vinh sự nỗ lực cần cù của toàn thể thành viên Ban tổ chức, càng cảm ơn sự đầu tư trí tuệ của mỗi người tham dự. Mong mọi người giao lưu đầy đủ, đi sâu thảo luận, khởi động tư duy sáng tạo trong chia sẻ thành quả, mở rộng không gian phát triển trong hợp tác bàn bạc, chung tay vẽ bản kế hoạch bao la hùng vĩ về phát triển nông nghiệp phú năng công nghệ quang phổ cao - Hội thảo ứng dụng hình ảnh quang phổ cao lần thứ 4 và Diễn đàn sáng tạo phối hợp giữa cảm giác đa dạng và nông nghiệp thông minh đến đây đã thành công tốt đẹp!