机构名称：
¥ 2.0
工作任务的描述3.1.1基于传感器，地理空间和数字作物，土壤，水和结构监测和建模（M1-M36）任务负责人：CNR [Mirco Boschetti＆Piero Toscano]；涉及的合作伙伴：Unibo，Uniba，Unimi，Unina，Polimi，unipg，unipr，cnh，ibf，Tel-tel-on-on-on-on-on-on-on-On-on-On-on-ocximal和遥控传感器将在选定的现场条件下进行开发和测试，以评估和验证其性能。基于传感器的方法将由地理空间技术，地理学，地理上加工和数字模型集成和驱动。图像分析和人造视力预计将被广泛采用，以提供有关关键信息元素的数据，例如作物物候，种子成熟度，蔬菜生长和水果大小。这项工作不仅将集中在生产投入上，例如土壤使用，水和肥料的应用和监测，而且还集中在作物质量和数量参数上。将开发对管理输入的作物反应模型，以提供实时管理解决方案，以实现高效且优化的输入校准，以构建农作物的多层“数字双胞胎”（以及相关的基础架构（例如灌溉系统，结构和设施），嵌入了各种农业系统所需的所有相关信息。为新的智能结构和植物的设计和优化控制以及现有农场设施的脱碳和改造的能源监测和建模也将被应用。
口头2和评估说话3
主要关键词
相关文件推荐
