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近日，華南農業(yè)大學電子工程學院（人工智能學院）高級實驗師陸健強課題組首次提出了融合多模態(tài)數據的荔枝霜疫霉病預測模型，為荔枝霜疫霉病的精準預測提供了新的研究思路與方法。相關成果發(fā)表于《IEEE物聯網期刊》（IEEE Internet of Things Journal）。
荔枝是我國南方的重要經濟作物，荔枝霜疫病是荔枝生產、貯藏及運輸過程中最為嚴重的病害之一，嚴重阻礙荔枝產業(yè)的健康發(fā)展。荔枝霜疫霉病發(fā)病機理復雜，侵染荔枝的過程與多因素有關，單純以外在影響因素或內在表征信息來探究荔枝霜疫霉病的發(fā)病預測方法存在局限性。
該研究以廣東地區(qū)的荔枝果樹為研究對象，將核密度估計的貝葉斯概率模型引入到預測網絡，提出融合田間微環(huán)境與荔枝果樹高光譜反演信息的多模態(tài)預測模型，從多維度尋優(yōu)荔枝霜疫霉病的發(fā)病預測機制。
該研究提出的方法性能有效超越了現有技術，對作物病害精準預測與農藥減施領域具有積極意義。
相關論文信息：https://doi.org/10.1109/JIOT.2024.3397625
本文鏈接：http://www.3ypm.com.cn/news-8-4253-0.html學者提出融合多模態(tài)數據的荔枝霜疫霉病預測模型
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