山色空蒙,百廿年武大繁花似锦;
水光潋滟,六十载水院风景如画。

团结协作,锲而不舍,
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拳拳热血,携手同行,
齐心共筑水院之家。

功以才成,业由才广。
百川揽英才,雅园育翘楚。

博学之,审问之,慎思之,
明辨之,笃行之。

聚莘莘学子,助载梦启航。

悠悠校友情,拳拳报校心。

团结协作,锲而不舍,
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科研动态

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史良胜教授团队在农田深度学习和数据驱动管理方面取得系列研究成果
通讯员:教学与科技办公室  发布时间:2019-03-19 09:36:48  点击数:

  近期,国际权威期刊《Field Crops Research》(IF=3.1,中科院SCI大类分区1区TOP) 连续两篇文章刊登了史良胜团队在农田深度学习和数据驱动管理方面的最新成果。论文第一署名单位为武汉大学,史良胜教授为通讯作者,第一作者分别是2017级博士生胡顺和2018级博士生杨琦。

  复杂农田环境中的数据驱动管理是数字农业和智慧农业发展的瓶颈所在。聚焦于糖料蔗和水稻等两种南方代表性作物,团队对其进行了全生育期数字化研究。论文成功开发了适用于台风、刮叶等复杂自然和人为环境下作物生长的数据同化模型,并实现了利用数据对农田进行干旱实时诊断、生长评估和灌溉效果分析,为农田水肥数字化管理提供了具有类似于“天气预报”功能的工具,并通过两年的田间实验验证了该数字化工具的有效性。

  与此同时,研究团队基于高分辨率无人机多光谱及数码影像,开发了相应的深度卷积神经网络架构,同时利用光谱特征和空间纹理特征对水稻的产量进行预测;通过对广西宾阳800户农民的追踪研究,首次在小型灌区尺度证明了深度卷积神经网络对高分辨率产量预测的稳健性。

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图1. 糖料蔗数据同化与水分胁迫实时诊断

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图2. 一种用于水稻估产的卷积神经网络架构

  论文链接:

  https://doi.org/10.1016/j.fcr.2018.12.009

  https://doi.org/10.1016/j.fcr.2019.02.022