番茄是全球重要經(jīng)濟(jì)作物之一，而準(zhǔn)確的產(chǎn)量預(yù)測不僅關(guān)系到農(nóng)戶收益，還直接影響農(nóng)資投入、采收計(jì)劃、物流調(diào)度以及市場供應(yīng)。

傳統(tǒng)估產(chǎn)主要依賴人工調(diào)查，不僅效率低，而且受經(jīng)驗(yàn)影響較大。隨著無人機(jī)遙感和人工智能的發(fā)展，農(nóng)業(yè)開始進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策時(shí)代。通過獲取作物生長過程中的光譜信息，可以在收獲前提前掌握作物長勢和最終產(chǎn)量情況，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理提供科學(xué)依據(jù)。

采集的數(shù)據(jù)包括：

同時(shí)計(jì)算了多種植被指數(shù)：

研究發(fā)現(xiàn)，在果實(shí)發(fā)育階段采集的光譜數(shù)據(jù)與最終產(chǎn)量相關(guān)性最高，其中近紅外、紅邊以及紅光波段表現(xiàn)最為突出。

這說明，高光譜或多光譜遙感能夠直接反映作物葉片葉綠素含量、生物量積累以及整體健康狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)量預(yù)測。

研究對(duì)比了7種主流人工智能算法：

結(jié)果顯示：

研究表明，XGBoost與線性回歸取得最佳預(yù)測效果，而深度學(xué)習(xí)由于樣本量有限，反而表現(xiàn)較差。

這一結(jié)果說明，在農(nóng)業(yè)場景中，并非算法越復(fù)雜效果越好，關(guān)鍵在于高質(zhì)量數(shù)據(jù)與合適模型的匹配。

其中：

相比傳統(tǒng)RGB影像，高光譜技術(shù)能夠獲得連續(xù)且豐富的光譜信息，不僅可以用于產(chǎn)量預(yù)測，還可實(shí)現(xiàn)：

因此，高光譜正逐步成為智慧農(nóng)業(yè)感知層的重要數(shù)據(jù)來源。

奧譜天成無人機(jī)高光譜相機(jī)采用推掃式成像技術(shù)，可覆蓋400-1000nm、100-2500nm等多個(gè)波段范圍，具備高光譜分辨率、高信噪比及輕量化設(shè)計(jì)優(yōu)勢，可廣泛應(yīng)用于農(nóng)作物長勢監(jiān)測、病蟲害識(shí)別、產(chǎn)量預(yù)測和精準(zhǔn)施肥等領(lǐng)域。

同時(shí)，奧譜天成具備行業(yè)領(lǐng)&先的高光譜定制開發(fā)能力，可根據(jù)客戶需求定制：

從傳感器設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集到行業(yè)算法開發(fā)，提供一站式高光譜解決方案，助力農(nóng)業(yè)科研機(jī)構(gòu)、農(nóng)科院及智慧農(nóng)業(yè)企業(yè)構(gòu)建更加精準(zhǔn)、高效的數(shù)字農(nóng)業(yè)體系。