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农业人工智能

团队负责人：路阳

研究内容

1.水稻病害预测与识别

一种利用深度学习技术来识别和分析水稻病害的方法。通过模拟人脑的工作方式构建复杂的神经网络模型，能够捕捉到水稻叶片、茎秆等部位图像的细微变化，进而分析出病害的类型、程度和发展趋势。在实际应用中，这一方法可以实现对水稻病害的实时监测和预警。通过定期采集水稻田的图像，并利用训练好的模型进行分析，可以及时发现病害的迹象并采取相应的防治措施。这有助于减少病害对水稻生长的影响，提高产量和质量。

2.水稻生长过程建模

一种利用时间序列数据来分析和预测水稻生长过程中的各种变化和趋势的方法。它涉及到水稻从种子萌发开始，经过幼苗生长、分蘖、抽穗、灌浆，直到成熟等多个阶段的生物过程。通过时间序列模型模拟水稻生长过程中的各种因素与生长发育的相关关系，能够捕捉水稻生长过程中的时间依赖性和动态变化，从而更准确地描述水稻的生长规律。水稻生长过程建模能够揭示水稻生长过程中的时间演变规律，预测未来的生长趋势，并为农业生产提供决策支持。通过模型预测，农民可以更好地了解水稻的生长状况，制定科学合理的种植管理策略，提高水稻的产量和质量。

3.水稻产量预测

一种结合了多种数据源和先进技术的水稻产量预测方法。通过数据融合技术将传感器数据、水稻图像、气象数据、土壤数据、作物生长记录等整合在一起。然后利用先进的数据处理和分析技术，对这些数据进行深入挖掘和分析，揭示数据之间的内在联系和规律，形成更全面、客观且完整的信息。最后通过模型训练和优化，可以建立能够准确预测水稻产量的模型。水稻产量预测是一项重要的农业技术，它可以帮助我们更好地了解水稻生长状况，制定更科学的种植策略和政策，促进农业生产的可持续发展。