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課程培訓(xùn)
農(nóng)業(yè)AI:作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與產(chǎn)量預(yù)測(cè)培訓(xùn)課程

農(nóng)業(yè)AI:作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)與產(chǎn)量預(yù)測(cè)培訓(xùn)課程

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  • 培訓(xùn)對(duì)象: 智慧農(nóng)業(yè)工程師、遙感數(shù)據(jù)分析師、農(nóng)業(yè)科研人員、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)從業(yè)者。

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  • 培訓(xùn)目標(biāo):

    • 理解農(nóng)業(yè)AI的核心應(yīng)用(長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、病蟲(chóng)害識(shí)別、產(chǎn)量預(yù)測(cè))。

    • 掌握無(wú)人機(jī)和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的處理方法。

    • 能夠構(gòu)建作物生長(zhǎng)模型和產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。

    • 具備多源數(shù)據(jù)融合和農(nóng)業(yè)決策支持能力。

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  • 培訓(xùn)內(nèi)容介紹:

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    一、 智慧農(nóng)業(yè)與AI應(yīng)用: 了解精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展,介紹AI在播種、施肥、灌溉、病蟲(chóng)害防治中的應(yīng)用。

    二、 遙感數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理: 獲取無(wú)人機(jī)多光譜、高光譜數(shù)據(jù),下載Sentinel、Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù),進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正。

    三、 植被指數(shù)計(jì)算與應(yīng)用: 計(jì)算NDVI、EVI、LAI等植被指數(shù),理解其與作物生長(zhǎng)的關(guān)系。

    四、 作物分類(lèi)與種植結(jié)構(gòu)提。 使用隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)對(duì)遙感影像進(jìn)行分類(lèi),識(shí)別作物類(lèi)型和種植面積。

    五、 作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè): 時(shí)間序列分析植被指數(shù)變化,監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài),識(shí)別生長(zhǎng)異常區(qū)域。

    六、 病蟲(chóng)害識(shí)別與預(yù)警: 使用CNN識(shí)別作物葉片病害圖像,結(jié)合氣象數(shù)據(jù)構(gòu)建病蟲(chóng)害預(yù)警模型。

    七、 土壤屬性反演: 使用高光譜遙感反演土壤有機(jī)質(zhì)、水分、養(yǎng)分含量,指導(dǎo)精準(zhǔn)施肥。

    八、 作物模型(DSSAT/APSIM): 了解作物生長(zhǎng)機(jī)理模型的原理,結(jié)合氣象和土壤數(shù)據(jù)模擬作物生長(zhǎng)。

    九、 機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)量預(yù)測(cè): 融合遙感、氣象、土壤數(shù)據(jù),使用XGBoost、LSTM構(gòu)建產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型。

    十、 變量施肥與灌溉決策: 基于遙感診斷結(jié)果生成變量施肥處方圖,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)作業(yè)。

    十一、 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái): 整合多源數(shù)據(jù)構(gòu)建農(nóng)業(yè)數(shù)字孿生平臺(tái),支持農(nóng)場(chǎng)管理和決策。

    十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:區(qū)域產(chǎn)量預(yù)測(cè): 針對(duì)特定作物和區(qū)域,完成從數(shù)據(jù)采集到產(chǎn)量預(yù)測(cè)的完整流程。





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