复杂胁迫下作物产量早期预测的挑战与瓶颈作物产量预测是评估田间管理效果与辅助育种决策的关键环节。相较于传统作物模型依赖多源复杂参数，机器学习模型结合遥感技术，能以无损、高通量的方式实现作物表型监测与产量预测。尽管如此，现有模型在实际应用中仍面临两大挑战：（1）早期预测精度不足：作物冠层结构对干物质积累的影响随生长期推进而增强，导致依赖形态变化的模型在早期预测精度受限，难以满足育种早期决策需求；（2）复合胁迫下的泛化误差：田间环境复杂，水氮胁迫往往联合发生。年份间的环境变异及胁迫组合差异，导致模型在面对与训练集分布不同的目标样本时，产生显著的泛化误差；基于此，中国农业科学院陈震老师团队联合河南大学、邢台农科院等团队在《Agricultural Water Management》发表研究。团队以水氮联合胁迫下的冬小麦为研究对象，结合无人机高光谱遥感数据，提出了一种基于多胁迫数据融合的可解释跨周期集合学习框架（APEL），研究证实，该方法显著提升了模型在复杂胁迫环境下的预测精度与泛化能力，为作物早期产量预测提供了高精度、可解释的技术支撑，对推动智慧农业发展与节水育种实践具有重要的科学意义与应用价值。 图1.研究区域和实验设计。多应力融合与跨周期集合学习研究区域：研究在河南省新乡市的中国农业科学院新乡综合试验基地和河北省农林科学院的Yanli试验基地两个试验站点开展了为期两年（2022-20...
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2026
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桉树因其生长快、适应性强，成为全球重要的经济树种。然而，在植物生长过程中，缺水对它们的生长、生产力和质量产生很大的负面影响。传统的监测方法多依赖于NDVI、PRI等植被指数，或通过测量生物量、株高等生理指标进行评估。这些方法要么灵敏度不足，在早期胁迫阶段难以检测；要么特异性有限，无法区分水分胁迫与其他非生物胁迫。近年来，高光谱成像技术的快速发展为植物胁迫的早期监测提供了新的可能性。与传统多光谱技术不同，高光谱成像可以获取连续波长范围内的详细光谱信息，从而捕捉植物生理的细微变化。基于这一技术，智利康塞普西翁大学的研究团队在《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》期刊上发表了相关研究。研究人员利用VIS-NIR高光谱成像技术，结合化学计量学方法，深入探讨了桉树在水分亏缺胁迫下的生理响应。结果显示，高光谱成像能够精确区分不同胁迫水平，特别是在水分亏缺严重时，能有效反映植物的胁迫响应。这项研究为水分亏缺的早期检测提供了新技术，对精准森林管理和抗旱品种选育具有重要意义。 图1.样品和HSI数据采集（A）和HSI数据的化学计量学分析（B）。实验方法实验设计：选取4种具有经济价值的桉树基因型（包括2个E. globulus和2个E. gloni杂交品种），每个基因型包含40株树苗，共计160株。 实...
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一粒种子的“身份密码”，不仅藏在颜色与形状中，更隐藏在肉眼看不见的光谱里。想象一下，未来人们只需用一台设备扫描种子，就能立刻识别出其品种、纯度甚至健康状况——这不再是科幻场景，而是正在成为现实。近日，德国马丁路德·哈勒维腾贝格大学在《scientific data》上的发表了一项研究，研究公布了一个名为BiSID-5k的双模式种子图像数据集，它结合了RGB图像与高光谱成像技术，为AI种子识别提供了前所未有的高质量数据资源。 图1. BiSID-5 k B24采集和制备管道概述。研究背景：种子识别的重要性与挑战在农业生产中，种子纯度对作物产量与品质至关重要。根据国际种子检验协会规定，许多国家对种子批次有严格的认证要求。为满足合规要求，相关任务通常依赖于人工逐粒识别，这项工作耗时耗力、极度依赖经验，尤其在种子外形相似、颜色多变时，人眼识别容易出错。近年来，基于深度学习的图像分类技术在多领域取得突破，但其成功高度依赖大规模标注数据集。在农业种子识别领域，高质量、大规模的光谱图像数据集仍十分稀缺。现有数据集往往样本有限，或仅包含可见光图像，难以支撑复杂模型的训练与应用。研究方法：构建双模式种子图像数据库样本选择：选取10种欧洲油菜田常见杂草种子，每种500粒，共计5000粒种子；成像系统：使用自制种子托盘，通过半自动传送系统，使用两个同步光谱仪同时采集：l RGB图像：采用高质量...
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2026
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在现代农业生产中，作物是否“吃饱”了，尤其是氮素的供应情况，直接决定了产量和品质的高低。以冬小麦为例，氮素作为植物生长的关键营养元素，不仅影响植株的叶片生长、茎秆粗壮和籽粒形成，还显著关系到最终的产量表现和小麦的蛋白质含量，从而影响面粉质量和加工性能。然而，传统的测量方法依赖人工取样和实验室分析，费时费力，难以覆盖大面积农田。随着农业技术的不断进步，利用高光谱成像、近红外传感器和无人机技术，实现作物氮素含量的快速、非破坏性检测，成为精准农业的重要方向。 01 高光谱无人机遥感+光谱融合，快速判断小麦“营养状况”近日，中国农业科学院农田灌溉研究所的研究团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表最新成果。他们利用无人机搭载的RGB、多光谱（MS）和高光谱（HS）传感器，从空中采集小麦冠层的光谱信息，并结合机器学习算法，实现了对小麦植株氮含量（PNC）的高效预测。 图1.实验区域研究区域A：河南省新乡市地点：中国农业科学院农田灌溉研究所综合试验基地（新乡市）实验特点：共设120个试验小区设置4种氮肥梯度（150300 kg/ha）选用10个小麦品种研究区域B：河北省邢台市南和区地点：邢台烟草公司燕里基地实验特点：共设135个小区设置3种氮肥梯度（0150 kg/ha）选用15个小麦品种两地分别代表了黄淮海地区典型的冬小麦主产区，在气候、...
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2025
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在农业生产中，病害防控一直是影响作物产量和品质的重要因素。尤其是生菜这种广受欢迎的叶菜类作物，易受到霜霉病侵袭，一旦发病，损失可达90%以上。传统的病害检测往往依赖人工经验，不仅耗时费力，而且存在延误防治的风险。最近，发表在国际期刊《Agriculture》的一项研究，为作物病害防控提供了全新思路：通过高光谱成像技术，实现生菜霜霉病的早期检测和精准评估！01 高光谱成像：植物健康的“千里眼”高光谱成像是一种融合了图像与光谱数据的前沿技术，能够细致捕捉到植物叶片反射光谱中的微小变化。这种变化往往在肉眼能观察到病斑之前就已经发生，为早期诊断提供了可能。在本研究中，科研团队使用400–1000 nm波段的Resonon高光谱成像仪，拍摄了健康与感染霜霉病的生菜叶片。通过对比不同生长状态下的光谱数据，结合标准植被指数（如NDVI、SAVI等），提取了与病害发展密切相关的特征指标。图1 (a)健康生菜(b)患有霜霉病的生菜和(c)可见症状。02 智能分析：让检测更高效不仅如此，研究还引入了机器学习算法，如支持向量机（SVM），对海量高光谱数据进行建模与分类分析。通过特征选择优化，最终建立了准确率高、鲁棒性好的早期检测模型。图2.高光谱成像系统。03 关键成果SVM在病害初期识别阶段准确率达94%；最具判别力的特征波段集中于绿光（530–580 nm）和近红外区（700–900 nm）；与传统...
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2025
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美洲黑杨（Populus deltoides Marshall）是一种重要的速生用材树种，广泛栽培于中国温带平原地区。它生长迅速、早熟、丰产、易于更新，因此在生态防护林和工业用材林中具有广泛应用。研究其表型性状，特别是叶片叶绿素含量（LCC），对于筛选出适应不同环境和管理条件的优良基因型至关重要。为什么不再“采一片叶子”？传统测定叶绿素含量的方法依赖实验室化学分析，不仅操作繁琐、耗时长，而且具有破坏性。对于覆盖数千株样木的大型试验林来说，这种方法显然难以适应大范围、高频率的监测需求。遥感技术，尤其是无人机搭载高光谱传感器的应用，为这一问题提供了有效解决方案。研究表明，叶绿素对光具有特定吸收特性，尤其集中在可见光和红边波段。通过获取叶片反射的光谱信息，研究人员可以“无接触式”地反演叶绿素含量，实现对林分健康状态的快速评估。图 1. 研究区域位置。本研究选取湖北省石首县国家优质杨树种苗基地为研究区域，如图1所示，开展无人机高光谱数据获取与建模分析工作。该区域种植面积约 83,600平方米，共有 3000余株不同基因型的美洲黑杨，具备良好的实验基础。图 2. DJI 350M无人机搭载300TC高光谱成像仪。设备：DJI 350M 无人机搭载 300TC 高光谱成像仪（北京依锐思遥感技术有限公司）光谱通道数：308波段范围：393–1007nm空间分辨率：20cm/像素飞行时间：5月14...
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2025
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中国农业发生于新石器时代。中国农业的生产结构包括种植业、林业、畜牧业、渔业和副业；但数千年来一直以种植业为主。东北地区的黑土地，是宝贵的农业资源。黑土地的土壤富含有机质，深黑色的沃土，沉甸甸的感觉让人感受到这片土地的肥沃。在现代农业生产中，科技的应用在这片沃土上也发挥着至关重要的作用，科研团队利用机载高光谱对黑土地的土壤有机质做了相关研究。使用无人机高光谱图像和小型校准数据集对田间土壤有机质进行高分辨率测绘快速获取田间尺度土壤有机质（SOM）的高分辨率空间分布对于精准农业至关重要。无人机成像高光谱技术以其高空间分辨率和时效性，可以填补地面监测和遥感的研究空白。本研究旨在测试在中国东北典型低地势黑土地区使用无人机高光谱数据（400–1000 nm）和小型校准样本集进行1 m分辨率SOM绘图的可行性。该实验在大约20公顷的土地上进行。为了进行校准，使用 100 × 100 m 网格采样策略收集了 20 个样品，同时随机收集了 20 个样品进行独立验证。无人机捕获空间分辨率为0.05×0.05 m的高光谱图像。然后对每 1 × 1 m 内提取的光谱进行平均以代表该网格的光谱。在应用各种光谱预处理（包括吸光度转换、多重散射校正、Savitzky-Golay 平滑滤波和一阶微分）后，SOM 光谱相关系数的绝对最大值从 0.41 增加到 0.58。最佳随机森林（R...
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2024
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被晒化的大地，被烘懒的万物，被汗水侵蚀的燥热......在烈日高悬的夏日，谁不想听见一声冰镇西瓜裂开的清脆，让清凉香甜的瓜瓤锁住一整个夏天的炙热。作为夏日最解暑的水果，西瓜集万千宠爱于一身，也受到了霜霉病的青睐。霜霉病菌会在潮湿的环境中迅速繁殖，尤其是在温暖的夏季。这种病害会对西瓜植株造成严重的危害，从而影响果实的品质和口感。在佛罗里达州的西瓜产量受到霜霉病的严重影响后，为了有效防治西瓜霜霉病，佛罗里达大学的研究团队进行了相关研究。利用航空、地面遥感和机器学习进行西瓜霜霉病严重程度的识别和分类佛罗里达州的西瓜产量受到包括霜霉病（DM）在内的各种病害的不利影响。准确的病害识别对于实施及时有效的管理策略至关重要。遥感工具，例如无人机（UAV）和高光谱成像，已被用于作物病害检测。先前的研究已成功利用遥感和机器学习（ML）对鳄梨和番茄等其他作物进行了病害检测。但是，关于使用遥感检测西瓜病害的研究有限。这项研究的目标是利用机器学习模型和光谱植被指数（VI）来检测和分类西瓜中霜霉病的不同严重程度。在这项研究中，来自佛罗里达大学的研究团队通过Resonon Pika L室内平台系统（5个病害阶段：低、中（1和2水平）、高和非常高）及野外机载系统（2个阶段：低和高）分别测量了西瓜健康叶片和DM感染叶片的高光谱图像，选择感兴趣区域（ROI），将各种植被指数（VI）作为识别病害阶段的指标。利用多层感知...
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2023
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“倘若有什么植物妨碍了我们的计划，或是扰乱了我们干净整齐的世界，人们就会给它们冠上杂草之名。可如果你本没什么宏伟大计或长远蓝图，它们就只是清新简单的绿影，一点也不面目可憎。” ——《杂草的故事》清新简单的绿影自然面目可爱，惹人注目，但人类生存之下，繁多冗杂的一片蔓延，确是明目张胆地抢了农作物的地盘，伤了农业发展。世界上的杂草有1000多种，它们通常生长迅速、繁殖能力强，会对农业产生一定的影响。杂草不仅会与农作物争夺土壤养分和水分，传播病虫害，从而影响农作物的生长和产量，含有毒素的杂草还会影响农作物品质。因此，对于农业生产来说，防治杂草对保证农作物的正常生长和产量至关重要。IRIS机载一体式激光雷达高光谱成像仪在评估杂草抗性方面的应用杂草防治是现代农业生产管理的重要组成部分。然而，过度依赖常用除草剂进行化学防治已导致大量抗性杂草的出现，对可持续农业构成重大威胁。因此，开发一种大面积准确评估和量化田间杂草抗性的方法对于农场管理和可持续发展至关重要。目前的方法，例如目视检查，既费时又费力。酶测定虽然准确，但只能在实验室环境中进行。热成像技术可能会受到环境因素的影响，导致在室外使用时精度较低。因此，无法大规模应用。无人机（UAV）和各种传感器已经成为植物表型研究中不可或缺的工具。在这项研究中，作者于2021年6月7日在中国黑龙江省哈尔滨市向阳农场（位于...
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2023
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小麦作为人类重要的粮食来源之一，你对它的印象是什么？是夜来南风起，小麦覆陇黄的生机景象，还是大麦干枯小麦黄，妇女行泣夫走藏的悲切画面?风吹麦浪的一片金黄往往让人神往，然而随着全球气候的变化，干旱逐渐开始威胁小麦的生长及产量，各地小麦纷纷减产，继而引起价格的上涨。久旱麦粒细，终久不成穗......如今，小麦在干旱环境下的生存和适应能力备受关注。叶绿素作为植物生长的基本生化过程之一，与干旱适应性之间的关系引发了广泛的研究兴趣。下面这篇论文聚焦干旱胁迫下小麦的叶绿素含量，通过研究一种新型的监测方法，有望提高对小麦叶绿素含量评估的准确性，对推动粮食安全与生态环境的平衡发展具有重要意义。Resonon Pika L在干旱胁迫下小麦叶绿素快速无损评价方面的应用研究背景小麦是对全球粮食安全至关重要的主要粮食作物。然而，小麦作物遭受着许多非生物胁迫，包括低温、干旱、高温和干热风，这强烈影响其生长、发育和生产力。干旱是世界范围内最严重的非生物胁迫之一，可显著降低小麦的分蘖数、每穗粒数和千粒重。2021年，美国和巴西都遭受了历史性的严重干旱，这使全球粮食价格上涨至近十年来的最高水平。因此，有效监测小麦生长过程中干旱胁迫的影响对提高产量、品种和粮食安全至关重要。叶绿素是植物光合作用的基础，直接决定植物净初级生产力和碳收支，叶绿素含量可以反映植物的生长状况。而干旱胁迫会降低作物的叶绿素含量，破坏光合机制，...
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