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进展一:利用机器学习, 跨区域研究实现水稻病害预测 近日,水土保持科学与工程学院(水土保持研究所)赵刚教授团队在 European Journal of Agronomy 上发表最新研究“ Integrating machine learning and change detection for enhanced crop disease forecasting in rice farming: A multi-regional study” 。科研团队成功开发了一种集成机器学习( ML )和变化检测( CD )模型的水稻病害的严重程度和始发感染预测方法,为精准农业领域带来技术创新。这项研究跨越中国、印度和日本等主要水稻种植区域,对全球粮食安全具有深远的影响。赵刚教授作为本研究的第一作者和 个 通讯作者,德国 BASF 数字农业的 Quanying Zhao 博士、 Andreas Johnen 研究员和 Antonio Fernandes Nogueira Junior 博士,德国莱布尼茨农业研究所农业景观研究中心( ZALF )的 Heidi Webber 教授,以及意大利圣心大学的 Vittorio Rossi 教
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