O quarto Fórum de Agricultura de Alto Espectro e Inteligência foi encerrado em Wuxi, com o instrumento de imagem de alto espectro 双利合谱引ndo a atenção

De 17 a 19 de julho de 2025, o quarto seminário de aplicações de imagem de alto espectro e o fórum de inovação colaborativa de teledetecção multimodal e agricultura inteligente, patrocinado conjuntamente pela Jiangsu Shuangli Joint Spectrum Science Co., Ltd. e a filial de Wuxi da Academia de Ciências Agrícolas da Província de Jiangsu, foram organizados com sucesso.O tema do Fórum é “Espectro para a Agricultura, Dados para o Futuro”.O objetivo é construir uma ponte de integração profunda entre a indústria e a indústria, promover o avanço tecnológico e a implementação de cenários em duas direções e injetar energia científica e tecnológica para o desenvolvimento sustentável da agricultura global.Ao mesmo tempo, mais de 200 participantes, com uma capacidade de visualização online de 25 W +, exploraram os pontos quentes e as tendências futuras no campo do alto espectro.

Durante a conferência, Zhu Fanglin, presidente da filial de Wuxi da Academia de Ciências Agrícolas da Província de Jiangsu, Chen Xinghai, diretor-geral adjunto da empresa de instrumentos Zhou Li Hanlight de Pequim, Cheng Tao, professor da Universidade Agrícola de Nanjing, Zhang Yongguang, professor da Universidade de Yangzhou, Sun Chengming, professor da Universidade Shiheo, Lu Xin, professor da Universidade Agrícola da China Ma Ming, professor da Universidade Agrícola de Anhui Rao Yuan, professor da Universidade de Jiangnan Guoya, professor da Universidade Agrícola de Nanjing Jiangpuxia, professor associado da Universidade Agrícola de Nanjing Kim Shichao, pesquisador associado da Universidade de Jiangsu Wang Aishen, professor da Universidade Agrícola de Henan Fengwei, pesquisador associado da Academia de Ciências Agrícolas de Xangai Tian Minglu, palestrante da Universidade Florestal de Nanjing Zhou Kai, pesquisador jovem de Zhongshan da Universidade Agrícola de Nanjing Yangyang Valley, pesquisador da filial de Wuxi da Academia Agríco Tecnologia de monitoramento remoto de drones, inspeção de qualidade de produtos agrícolas e outras direções centrais injetaram força de pensamento e experiência prática de vanguarda neste fórum.

O professor Cheng Tao da Universidade Agrária de Nanjing trouxe o relatório "Visualização de sintomas invisíveis: monitoramento precoce da peste do arroz acoplado ao espectro de imagem e à análise de pontos quentes".O relatório apresenta um conjunto de métodos de purificação e visualização de sinais de doenças assintomáticas baseados na plataforma de espectro de imagem proximal MESPOT para problemas como o fraco sinal espectral da peste do arroz assintomática e a rápida propagação da placa. Este método considera o aprofundamento do grau de infecção da peste do arroz como o processo de aumento gradual da abundância de sinais espectrais do tecido da doença da folha, com base em dados espectrais de imagem periférica de sequência temporal e métodos de desmistura espectral multi-terminal, capturando com sucesso o sinal espectral da doença fraca no período assintomático, com a ajuda de métodos de análise de pontos quentes espaciais, a taxa * alcançou a visualização de placas potenciais e a classificação de alta precisão das folhas da doença do período assintomático.

▲Professor Cheng Tao, Universidade Agrária de Nanjing

O professor Zhang Yongqing da Universidade de Nanjing trouxe o relatório "Método e aplicação de detecção remota de fluorescência de clorofilo induzida pela luz solar vegetal".O relatório descreve principalmente a fluorescência de clorofilo induzida pela luz solar vegetal como uma das tecnologias emergentes de teledetecção, capaz de perceber com precisão a informação dinâmica da fotossíntese vegetal e alcançar a dinâmica e o monitoramento eficientes dos ecossistemas terrestres. Este relatório se concentrará em relatar os avanços da pesquisa em torno de métodos de detecção remota de fluorescência de clorofilo induzida pela luz solar, sistemas de monitoramento, algoritmos inversos e sua detecção por fotossíntese, e explicará as aplicações no monitoramento da vegetação em combinação com dados de detecção remota de múltiplas fontes "céu-céu-terra".

▲Professor Zhang Yongguang da Universidade de Nanjing

O professor Sun Chengming da Universidade de Yangzhou trouxe o relatório "Monitoramento e Avaliação de Desastres de Cultivas Baseadas em Tecnologia Espectral".O conteúdo do relatório descreve principalmente o uso da tecnologia espectral para monitorar e avaliar os danos causados pelo congelamento de trigo a baixa temperatura, danos térmicos a alta temperatura e inversão, e propõe um modelo de classificação de congelamento baseado em aprendizado profundo e espectro, capaz de detectar com precisão a ocorrência de congelamento de trigo, a taxa média de precisão da detecção de congelamento é superior a 93%; Usando o modelo de máquina vetorial de suporte (SVM) de otimização de grupo de partículas (PSO) através da combinação de características de temperatura da coroa e características espectrais para monitorar danos térmicos de alta temperatura das culturas com base na perda de rendimento, com precisão de monitoramento de danos térmicos do modelo superior a 90%; A precisão do monitoramento do arroz invertido com base na combinação de infravermelho térmico e tecnologia espectral é superior a 97%.

▲Professor Sun Chengming da Universidade de Yangzhou

O professor Lu Xin da Universidade de Shiheko trouxe o relatório "Tecnologia de Informação Espacial para a Produção de Algodão de Alta Qualidade".Este relatório apresenta principalmente Xinjiang como a principal região produtora de algodão da China, cuja produção de alta qualidade é essencial para a segurança do algodão nacional. No entanto, a produção atual de algodão enfrenta problemas como custos elevados de plantação, monitoramento agrícola impreciso e desperdício de recursos. Para isso, a tecnologia de informação espacial é introduzida em todo o processo de produção agrícola, para alcançar o cultivo de precisão do algodão de Xinjiang e a gestão inteligente. Realizou avanços em humidade de algodão, nutrientes nitrofósforo-potássio, doenças e pragas, colheita e outros, desenvolveu modelos de monitoramento, diagnóstico e tomada de decisões de alta precisão, desenvolveu sistemas de fertilização inteligente, administração precisa e previsão de rendimento e integrou uma plataforma em nuvem. Tecnologia acumulada base de demonstração de núcleo 5, área de promoção de aplicações de mais de 1,12 milhões de acres, economização e eficiência de 214 milhões de yuans. Pesquisas futuras se concentrarão na fusão de dados de múltiplas fontes, transformação de escala, pesquisa e desenvolvimento de equipamentos inteligentes e inovação de modelos de produção digitais, fornecendo apoio técnico para melhorar a eficiência do algodão de Xinjiang e promover o desenvolvimento da modernização agrícola.

▲Professor da Universidade de Ishikawa, Luxing

O professor Ma Yinying da Universidade Agrária da China trouxe o relatório "Análise e Aplicação de Fenótipos de Colheitas de Alto Fluxo em Agricultura Inteligente".O relatório contaNa era da IA, a agricultura inteligente está remodelando os modelos agrícolas tradicionais com suas características de inteligência e de dados. Através de inteligência artificial e análise de big data, a agricultura inteligente permite monitoramento em tempo real do estado de crescimento das culturas, avaliação da saúde do solo e resposta rápida às mudanças ambientais. Este relatório explorará em profundidade as principais tecnologias e aplicações da agricultura inteligente e dos gêmeos digitais das culturas na era da IA. Em primeiro lugar, a análise e a simulação da estrutura tridimensional precisa das culturas mostram como desenhar com precisão a estrutura tridimensional das culturas para monitorar o estado das culturas de forma mais eficaz e realizar simulações virtuais para fornecer uma base mais científica para a tomada de decisões na gestão agrícola. Em seguida, as aplicações de drones e sensores de múltiplas fontes na monitorização de fenótipos de culturas, incluindo a força do solo, as plantas, o crescimento das culturas e o monitoramento de doenças e pragas, destacando suas vantagens na coleta e análise de dados. Finalmente, no que diz respeito à fusão de dados de teledetecção, é proposto acoplar os dados de teledetecção de drones e satélites para construir uma estrutura de monitoramento de crescimento de colheitas contínua no espaço-tempo e integrar-se ainda mais à plataforma de tomada de decisões agrícolas inteligentes para ajudar o desenvolvimento inteligente e preciso da gestão da produção.

▲Professor da Universidade Agrária da China

O professor Rao Yuan da Universidade Agrária de Anhui trouxe a todos o relatório "Tecnologia e equipamento de percepção inteligente heterogênea de fotossíntese de culturas".Este relatório gira em torno da necessidade de percepção inteligente de alto fluxo fotofisiológico das culturas, com foco em câmaras escuras, componentes de excitação de fluorescência de clorofila coronária de culturas em ambientes abertos naturais e fenótipos de fotossíntese de culturas no projeto de sistemas de imagem de alto fluxo in situ; O método de inversão precisa dos parâmetros de fluorescência da clorofila coronária das culturas, a rápida reconstrução tridimensional da população de culturas e a tecnologia de análise inteligente da informação de crescimento foram propostos. Apresenta o desenvolvimento e a aplicação de equipamentos de percepção inteligentes de heterogeneidade fotofisiológica de culturas para apoiar a análise de heterogeneidade fotofisiológica de culturas.

▲Professor da Universidade Agrária de Anhui Rao Yuan

Deng Xinqiang, diretor de vendas da Jiangsu Shungli Joint Spectrum Technology Co., Ltd., trouxe o relatório "Introdução ao sistema de imagem espectral de alto nível de pesquisa científica e introdução ao novo produto".Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de teledetecção, as tecnologias de imagem de alto espectro mostram um enorme potencial de aplicação em várias áreas devido às suas características de eficiência, flexibilidade e alta resolução. Descrição detalhada das soluções e aplicações de todo o sistema de imagem de alto espectro. Ao mesmo tempo, este relatório traz a mais recente introdução de produtos de espectroscopia dupla e abre uma nova direção de aplicação para a tecnologia de imagem de alto espectro.

▲Jiangsu Shuanli Joint Spectrum Technology Co., Ltd. Diretor de Vendas Deng Xinqiang

O professor Guoya da Universidade de Gangnam trouxe o relatório da "Tecnologia de Modelagem e Teste de Fluorescença de Clorofilo de Folhas".O relatório descreve a importância de aumentar o rendimento das culturas à medida que a população cresce, as mudanças climáticas extremas e as doenças e pragas aumentam. Uma das dificuldades da pesquisa agrícola e botânica moderna é perceber as necessidades fotofisiológicas das plantas e regular seu crescimento. A fluorescência da clorofila, como um sinal biológico, pode detectar eficazmente a atividade da fotossíntese vegetal e a pressão ambiental. Este relatório apresentará a modelagem de mecanismos de fluorescência de clorofilo de folha e modelagem de dados, fluorescência de clorofilo retardada e técnicas de teste de fluorescência de clorofilo rápido e suas aplicações em áreas como a informática agrícola e fisiologia vegetal.

▲Professor Guoya da Universidade de Gangnam

Jiang Zhongya, professor da Universidade Agrária de Nanjing, trouxe o relatório "Medir o índice de área das folhas verdes, o índice de concentração e a distribuição de inclinação das folhas usando uma câmera de inclinação de 30°".Este relatório descreve principalmente o papel crucial que a estrutura coronária desempenha na regulação de processos-chave das culturas, como absorção de luz, fotosíntese, respiração e evaporação. Os instrumentos ópticos permitem medir de forma eficiente a estrutura da coroa das culturas de campo. No entanto, devido às limitações de todos os tipos de instrumentos ópticos existentes, a medição precisa do índice de área das folhas verdes, do índice de agrupação e da distribuição angular das folhas de forma econômica e econômica continua a ser um grande desafio. Este artigo apresenta uma série de novos métodos para quantificar o índice de área de folha verde, o índice de agrupação e a distribuição angular das folhas, inclinando a câmera comum 30 graus. Usamos câmeras idiotas, câmeras de smartphones e câmeras autônomas de campo para validar essas novas abordagens em ambientes reais e em ambientes virtuais de simulação de modelos 3D. Os resultados mostram que os novos métodos têm maior precisão do que os valores reais e apresentam um grande potencial em aplicações de pesquisa de vegetação terrestre.

▲Professor da Universidade Agrária de Nanjing

O professor associado da Universidade Agrícola de Nanjing, Kim Shi Chao, trouxe o relatório "Fenomia do espaço-tempo das culturas: percepção óptica, análise e aplicação".Este relatório descreve as principais questões científicas de como a interação genética e ambiental afeta os fenótipos das culturas, com o objetivo de "identificar e avaliar com precisão os fenótipos do espaço-tempo das culturas", relatando sistematicamente o conceito, a teoria e o progresso técnico da fenótipa do espaço-tempo das culturas, incluindo os três aspectos da tecnologia de teledetecção óptica de "acesso eficiente - análise inteligente - aplicação cruzada", a saber: pesquisa e desenvolvimento de tecnologia comum para a aquisição dos fenótipos do espaço-tempo das culturas, desenvolvimento de algoritmos básicos para a análise inteligente dos fenótipos do espaço-tempo das culturas, identificação precisa dos fenótipos do espaço-tempo das culturas, previsão e avaliação. Por fim, o relatório explorará os desafios e oportunidades da topomia espaciotemporal das culturas futuras.

▲Professor Adjunto da Universidade Agrária de Nanjing

Wang Aishen, pesquisador associado da Universidade de Jiangsu, trouxe a todos o relatório "Práticas de aplicação de monitoramento de crescimento de cultivos de grandes terras por teledetecção de drones de baixo custo".O relatório fala principalmente sobre a detecção remota de drones de baixa altitude com as vantagens de baixo custo, fácil acesso a dados, alta resolução espacial e rica fonte de dados para obter amplas aplicações de pesquisa no monitoramento de informações agrícolas. Estudou métodos de detecção rápidos de biomassa de culturas, altura de plantas, teor de clorofila e teor de nitrogênio de folhas com base em imagens RGB de drones, melhorando a precisão da detecção extraindo índices espectrais e características de textura de imagens RGB, analisando o impacto do fundo do solo, cobertura vegetal, ângulo de imagem e resolução espacial da imagem na precisão da detecção; Criou um modelo de divisão de invertido de arroz baseado em imagens de teledetecção RGB, desenvolveu um software de detecção de invertido para realizar a extração rápida da área de invertido de arroz; Estudou métodos de detecção de teor de clorofila de trigo com base no índice de vegetação multiespectral, escolheu o índice de vegetação e avaliou a capacidade de generalização do modelo para diferentes variedades de trigo, períodos de crescimento, e gerou um mapa de prescrição de fertilização variável para orientar a procura de fertilização variável de trigo; O sistema de fertilização variável de precisão baseado no controle elétrico-hidráulico foi desenvolvido para a obtenção de fertilização variável de trigo em combinação com o mapa de receita.

▲Wang Aishen, pesquisador associado da Universidade de Jiangsu

O primeiro especialista em tecnologia da Wuxi Spectrum Horizon Technology Co., Ltd. Huang Yu trouxe o relatório "Desenvolvimento e aplicação da tecnologia de teledetecção espectral na era da economia de baixa altitude".O relatório descreve as áreas de aplicação, vantagens, desafios e perspectivas da tecnologia de teledetecção espectral na economia de baixa altitude.

▲Wuxi Espectro Horizonte Tecnologia Co., Ltd. primeiro * especialista técnico Huangyu

Feng Wei, pesquisador da Universidade Agrícola de Henan, trouxe o relatório "Estudo de monitoramento da farinha branca de trigo com base na fusão de dados de teledetecção de múltiplas fontes".Este relatório descreve a doença do pó branco como a principal doença do trigo da região de Huaihai, e o diagnóstico de monitoramento precoce antes de seus sintomas aparentes ocorrerem é a chave para a prevenção e o controle precisos e a redução dos danos. Este estudo se concentra em questões como a monitorização artificial tradicional da farinha branca de trigo, que consome tempo e falta de tempo, e propõe métodos de monitoramento da farinha branca de trigo baseados na fusão de dados de teledetecção de múltiplas fontes. Ao integrar dados de múltiplas fontes, como espectroscopia coronária multiangular, fluorescência de clorofilo induzida pela luz solar (SIF) e imagens infravermelhas térmicas, em combinação com modelos de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda, como CARS-ELM, SVM-RBF, CWT-DSCNN-MSA, o sistema estudou as regras de resposta espectral e as características de mudanças fisiológicas iniciais da doença da farinha branca de trigo. A fusão de dados de múltiplas fontes ultrapassa eficazmente as limitações de uma única fonte de dados, com o modelo de fusão SIF e de alta refletidão espectral melhorando a precisão de monitoramento em mais de 25% durante a incubação da doença e o modelo de aprendizagem profunda com a fusão de dados tridimensionais (SIF + TP + VI) com uma precisão de monitoramento média superior a 90% (Kappa 0,92). Os resultados do estudo fornecem um quadro técnico para a fusão de dados de múltiplas fontes para o alerta precoce e o controle preciso da doença da farinha branca de trigo, o que é importante para melhorar o nível de monitoramento remoto de doenças agrícolas e aumentar a utilidade.

▲Pesquisador da Universidade Agrária de Henan Feng Wei

Tian Minglu, pesquisador associado da Academia de Ciências Agrícolas de Xangai, trouxe o relatório "Aplicações da Tecnologia Espectral na Agricultura Inteligente".O relatório descreve o progresso dos estudos de identificação de fenótipos por força de temperatura das culturas com base em plataformas de múltiplas escalas. A equipe construiu vários tipos de sistemas de coleta de fenótipos de cultivos de alto fluxo, incluindo drones, trilhos suspensos, plataformas de fenótipos autônomas e de laboratório, em torno de diferentes ambientes de campo e laboratório, combinando algoritmos de IA para desenvolver técnicas de análise de fenótipos aplicáveis a escala de grupos, cepas individuais e órgãos. Em ensaios de pressão a baixa temperatura e alta temperatura em salada e tomate, a tecnologia de teledetecção de múltiplas fontes e imagem espectral alta foram usadas, respectivamente, para construir um modelo de previsão do índice de congelamento, propor um novo modelo de classificação precoce de alta temperatura e validar o mecanismo de resistência à regulação de substâncias exógenas. A pesquisa não só aumentou a eficiência e a precisão do reconhecimento de fenótipos por força de temperatura, mas também forneceu suporte técnico para a reprodução antirretroversa e o gerenciamento preciso das culturas.

▲Pesquisador Adjunto da Academia de Ciências Agrícolas de Xangai

Zhou Kai, palestrante da Universidade Florestal de Nanjing, trouxe o relatório "Inversão do teor de nitrogênio e pigmento da floresta artificial de ginkgo acoplado ao modelo de teledetecção de múltiplas fontes e transmissão de radiação".O relatório aborda principalmente a importância da medição precisa dos parâmetros fisiológicos da folha-folha da floresta artificial para a avaliação do crescimento e da saúde da floresta artificial. Com base em um experimento integrado da área de pesquisa de floresta artificial ginkgo típica de Jiangsu, este estudo alcançou medições precisas dos parâmetros fisiológicos das lâminas e das escalas de madeira, acoplando teledetecção de alto espectro, dados de radar a laser e modelos PROSAIL. Na escala da folha, o índice espectral sensível à folha flavona foi construído com base na reflexão bidirecional da folha única para inibir a reflexão do espelho, para otimizar os parâmetros da estrutura da folha para formar um índice espectral modificado, combinando o algoritmo PROCWT_S3 e a sequência para selecionar a banda sensível ao nitrogênio preferida para melhorar a precisão da estimativa do conteúdo de nitrogênio. Em uma escala de madeira única, usando a nuvem de ponto de fusão da estrutura de elementos corporais e dados espectrais elevados, o modelo PROSAIL exclusivo de ginkgo é construído, a distribuição tridimensional do pigmento da coroa é invertida através da pesquisa de refletidão simulada, e, finalmente, o índice espectral de flavonos que inibe o efeito da estrutura da coroa é desenvolvido para gerar um mapa de distribuição espacial de flavonos. O estudo fornece uma abordagem de monitoramento em múltiplas escalas para a avaliação da saúde florestal artificial.

▲Zhou Kai, professor da Universidade Florestal de Nanjing

O jovem pesquisador Zhongshan da Universidade Agrária de Nanjing, Yangyang Gua, trouxe o relatório de "Tecnologia de Análise Inteligente de Características Fenotípicas Criticas de Colheitas e Aplicações de Reprodução".Este estudo desenvolveu e aplicou técnicas de análise inteligente de características fenotípicas críticas de culturas para atender às necessidades de reprodução modernas. Através de drones e plataformas terrestres equipadas com sensores como radar a laser, espectrômetro de alto nível, câmeras multiespectrais e câmeras RGB, um sistema de coleta de dados de múltiplas fontes de sinergia terra-ar foi construído. O uso de algoritmos inteligentes avançados para analisar nuvens de pontos, dados de imagem multi/alto espectro e RGB permite monitoramento e estimativas dinâmicas de alto fluxo, precisão e sem danos de parâmetros estruturais de culturas, parâmetros fisiológicos e bioquímicos, processos de reprodução e potencial de produção. A tecnologia rompe os gargalos de aquisição fenotípica tradicionais e oferece um forte apoio para acelerar a criação precisa e eficiente de culturas.

▲Zhongshan jovem pesquisador da Universidade Agrária de Nanjing

Zhang Wenyu, pesquisador da filial de Wuxi da Academia de Ciências Agrícolas da Província de Jiangsu, trouxe o relatório "Percepção Empoderando a Agricultura Inteligente - Conhecimento e Prática".O relatório compartilha principalmente a compreensão da agricultura inteligente capacitada pela percepção, apresenta o trabalho relacionado da equipe de inovação da agricultura inteligente da filial do Instituto de Pesquisa Científica do Departamento de Agricultura da Província de Jiangsu em Wuxi durante mais de um ano, e compartilha uma série de trabalhos de hardware e algoritmos na percepção, análise e tomada de decisão de informações agrícolas, ao mesmo tempo em que olha para a direção do desenvolvimento potencial da agricultura inteligente no futuro.

▲Zhang Wenyu, pesquisador da filial de Wuxi da Academia de Ciências Agrícolas da Província de Jiangsu

A realização bem sucedida deste Fórum é especialmente agradecida ao apoio estratégico da filial de Wuxi da Academia de Ciências Agrícolas da Província de Jiangsu, à intensa divulgação de vários meios de comunicação como as manchetes de hoje, homenageando o trabalho duro de todos os membros do Comitê Organizador e agradecendo ainda mais a sabedoria de cada participante. Espero que todos possam interagir plenamente, explorar em profundidade, inspirar ideias inovadoras na partilha de resultados, expandir o espaço de desenvolvimento nas negociações de cooperação e trabalhar juntos para desenhar um grande plano para o desenvolvimento da agricultura com tecnologia de alto espectro - o quarto seminário de aplicações de imagem de alto espectro e o fórum de inovação colaborativa de teledetecção multimodal e agricultura inteligente foram concluídos com sucesso!