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ISPRS 摄影测量与遥感杂志
全球人口增长已导致许多自然生态系统的土地利用 (LU) 发生变化，从而导致影响土壤质量的环境条件恶化。在缺水且土壤有机资源不足的系统中，土地利用对土壤质量的影响尤为显著。因此，本研究的主要目标是使用成像光谱 (IS) 评估人类活动（即土地利用，如放牧、现代农业和径流收集系统）对以色列干旱地区土壤质量的影响。为此，选择了 12 种物理、生物和化学土壤特性，并将其进一步整合到土壤质量指数 (SQI) 中，以此作为评估以色列南部干旱地区土地利用变化的显著影响的方法。AisaFENIX 高光谱机载传感器的飞行活动用于开发区域范围内 SQI 的 IS 预测模型。使用偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 分类方法 (OA = 95.31%，Kc = 0.90)，从高光谱图像本身提取的光谱特征在四个 LU 之间可以很好地分离。使用多元支持向量机回归 (SVM-R) 模型对光谱数据和测量的土壤指标以及总体 SQI 进行相关性分析。SVM-R 模型与几种土壤特性显著相关，包括总体 SQI (R 2 adj Val = 0.87)，成功预测了 r
ISPRS 摄影测量与遥感杂志
全球人口增长已导致许多自然生态系统的土地利用 (LU) 发生变化，从而导致影响土壤质量的环境条件恶化。在缺水且土壤有机资源不足的系统中，土地利用对土壤质量的影响尤为显著。因此，本研究的主要目标是使用成像光谱 (IS) 评估人类活动（即土地利用，如放牧、现代农业和径流收集系统）对以色列干旱地区土壤质量的影响。为此，选择了 12 种物理、生物和化学土壤特性，并将其进一步整合到土壤质量指数 (SQI) 中，以此作为评估以色列南部干旱地区土地利用变化的显著影响的方法。AisaFENIX 高光谱机载传感器的飞行活动用于开发区域范围内 SQI 的 IS 预测模型。使用偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 分类方法 (OA = 95.31%，Kc = 0.90)，从高光谱图像本身提取的光谱特征在四个 LU 之间可以很好地分离。使用多元支持向量机回归 (SVM-R) 模型对光谱数据和测量的土壤指标以及总体 SQI 进行相关性分析。SVM-R 模型与几种土壤特性显著相关，包括总体 SQI (R 2 adj Val = 0.87)，成功预测了 r
12.2％127000 145m顶部1％154 5100
几十年来，世界人口不断增长导致对粮食或农产品的需求增加，从而对粮食安全产生了巨大影响。进行实践的，但是为了增强农业生产需要大量精力。随着气候条件的变化，植物容易受到几种压力因素的影响。为了应对这种条件，需要使用进步和最近的技术来现代农业系统。收获后的农作物承担很多变化，这些变化最终会影响农产品的质量和数量，从而降低了经济价值。损失后损失是减少农产品和农产品损失的决定性因素。因此，为了获得最大的产量，必须减少收获后损失并确保对后产品的适当管理。thevest生理学是一门科学，涉及收获后农产品生理学的定量和定性研究。生物技术和转基因方法是对农业生产产生巨大影响的最新和新兴技术。基因组编辑，CRISPR/CAS9，耕作的转基因技术成功地用于各种物种，以增强产量，具有对非生物和生物胁迫的抵抗，增强货架寿命并提高营养质量。转基因作物或转基因作物（GMO）（例如番茄，盐水，大豆，木薯等）在全球种植。因此，这些技术是建立粮食安全，增加农作物生产，减少后损失，次级代谢产物，激素和植物体的产生的有希望的手段。
利用区块链技术和机器学习...
摘要： - 在现代农业供应链中，确保产品的质量和真实性对于维持消费者信任和最大化价值至关重要。本文提出了一种新颖的方法，该方法将区块链技术和机器学习集成为农业供应链中的质量评估。区块链技术提供了一个分散且不可变的分类帐系统，可在整个供应链中透明和防篡改交易和产品信息。通过利用区块链，利益相关者可以跟踪农产品从农场到餐桌的旅程，包括有关耕种，收获，运输和存储条件的信息。使用机器学习算法来分析存储在区块链上的大量数据并确定与产品质量相关的模式。这些算法可以从历史数据中学习，以预测潜在的质量问题，例如污染，变质或掺假，并向利益相关者提供早期警告。提出的系统通过实时监控和验证产品质量来提高透明度，可追溯性和对农业供应链的信任。通过及时确定和解决质量问题，利益相关者可以最大程度地减少损失，提高效率，并最终向消费者提供更安全，更高质量的产品。总体而言，区块链技术和机器学习的整合提供了一种有希望的解决方案，以增强农业供应链中的质量评估，从而在整个过程中促进了更大的问责制和可持续性。
2025 NREC资助的研究项目
1。要证明如何进行农场精确实验（OFPE）以及土壤和植物采样可以产生有关涵盖种植策略，土壤氮（N）供应的空间显式关系的定量证据，施用的N肥料的使用，施用N肥料的植物使用，含N肥料，整体土壤质量以及许多基于范围的肥料，可以提供更多的效率，以便在范围内提供更多的效率，以便在越来越多的范围内，可以在繁殖方面进行更多的繁殖，从而可以在农作物中使用，以便在繁殖方面进行效率，以便在农作物中使用效率，以便在农作物中使用，以便在农作物中使用，以便在农作物中供应，以便对农作物的效率进行了更多的效率。在农作物中，可以提供更多的肥料，以替代范围。并涵盖农作物作为减少氮损失的系统；最后，3。为了展示如何通过培训年轻农民和作物顾问使用现代农业设备以及新兴的实验设计和分析工具来大力有效地扩展封面研究，从而对自己的领域进行强有力的研究，从而使其在其余职业生涯中生成的数据盈利且可持续性。下一代覆盖玉米大豆旋转中的种植，以提高农场福利并减少伊利诺伊州南部和中部的环境损失：II期
倒下的Apple检测作为辅助任务-UCL Discovery
在现代农业实践中，先进的机器学习技术在优化产量和管理方面起着关键作用。果园管理中的一个重大挑战是检测到树木上的苹果，这对于有效的收获计划和收益率估算至关重要。YOLO系列，尤其是Yolov8模型，它是用于对象检测的最新解决方案，但其在果园中的潜力仍未开发。解决这个问题，我们的研究评估了Yolov8在果园Apple检测中的能力，旨在设定基准。通过采用图像增强技术，例如曝光，旋转，马赛克和切口，我们将模型的性能提升到了最新的水平。我们进一步整合了多任务学习，还通过在地面上识别出苹果来增强苹果的检测。这种方法在评估指标之间产生了具有稳健精度的模型。我们的结果强调了Yolov8模型达到了果园Apple检测的领先标准。在接受树木和倒下的苹果发现训练时，当专门为前者接受培训时，它的表现优于苹果。认识到堕落的苹果不仅减少了废物，而且还可能表明有害生物活动，影响战略或凝视的决策并有可能提高经济回报。将尖端技术与农业需求合并，我们的研究展示了在深度学习中进行多任务学习在水果检测中学习的希望。
食品技术
印度和不同州的农业地位，印度农民和农村人的收入，城市和农村地区的生计定义，概念和生计模式，研究生计系统的不同指标。农业生计系统（ALS）：含义，方法，方法和框架，农业系统的定义和基于农业的生计系统，印度普遍的农业系统，促成生计。传统和现代农业系统的类型。基于农业系统/基于农业的生计系统的组成部分：农作物和农作物系统，牲畜，（乳制品，猪场，山羊，家禽，鸭子等。 div>），园艺作物，农林鱼系统，水产养殖，鸭/家禽 - 鱼类，乳制品 - 鱼类，猪cum-fish等;中小型企业，包括价值连锁店和二级企业，作为农民的生计组成部分，这些因素影响了农业各个企业的融合。不同农业系统用于不同农业气候区的可行性，Nabard，ICAR和全国其他组织的基于商业农业的生计模型；关于与农业相关的不同生计企业的案例研究。中央和州政府的基于农业的生计制度，计划和计划的风险和成功因素；参与促进基于农业的生计机会的公共和私人组织。，鉴于循环经济，绿色经济，气候变化，数字化和不断变化的生活方式，基于农业的生计企业在21世纪的作用。
Bengtsson，J。＆Bommarco，R。（）生物多样性友好的风景 - 带有许多解决方案的问题。在：否认农业生态学 - tej
在Teja Tscharntke的一些关键论文中摘要建立了摘要，我们讨论了许多复杂性的农业系统和农业景观，我们认为应该将其包括在未来的生产景观研究中。我们认为，现代农业景观对生物多样性友好型的转型需要将农业措施，土地利用实践和景观措施的结合，但也需要支持较少强化生产的政策。我们认为，在未来的研究中，景观生态学家应承认生物多样性的多重价值，并使用这些价值的简单物种丰富度指标放弃。生态学家宁愿专注于了解什么物种及其相互作用实际上在生产生态系统中所做的。被拒绝了景观生态学的一些神话，例如全球粮食稀缺，土地少量和强化农业是可持续粮食生产的基准。我们表明，全球农业系统根深蒂固，这阻碍了更可持续的生产系统的发展。为了将当前的农业系统转变为可持续生产和生物多样性友好的景观，我们需要更广泛的观点，以结合对社会生态系统和过程的知识和理解。我们以瑞典粮食系统的四种未来场景来体现这一点，这些情况以不同的方式建议为生物多样性目标做出贡献，尽管也许不是通过Teja和许多其他生态学家所设想的对生物多样性友好的景观。
磷酸盐在陆地生物圈中的进化
化学分配了磷及其最多的氧化形式，无机磷酸盐，在生命的所有领域推动生物能和代谢方面的独特作用，可能是因为它起源于益生元地球。对于植物而言，获得重要的矿物营养物会深刻影响生长，发展和活力，从而限制了自然生态系统中净初级生产力和现代农业作物产量。与其他主要的生物元素不同，磷酸盐在地壳中的低丰度和不均匀分布是由于磷宇宙化学和地球化学的特殊性所致。在这里，我们追踪元素的化学演化，地球化学磷循环及其在地球历史上的加速度，直到现在（人类世）以及陆地植物的演变和上升。我们重点介绍了磷酸动员和获取的化学和生物学过程，首先在细菌中进化，在真菌和藻类中精炼，并在土地植物定殖过程中扩展为强大的磷酸盐培养策略。此外，我们回顾了从细菌到陆生植物的遗传和分子网络的演变，它们监测细胞内和细胞外磷酸盐的可用性，并协调适当的反应和调整，以调整磷酸盐供应的波动。最后，我们讨论了现代的全球磷循环，这些周期被人类活动和未来的挑战危险。本文是主题问题“植物代谢的进化和多样性”的一部分。
在温室环境中增强植物种植的预测建模
摘要。温室种植通过为植物生长提供受控环境，在现代农业中起着关键作用。温室绝缘的意义在于它有能力为植物开发创造最佳条件，从而确保提高作物生产率和质量。本文强调温室绝缘的关键性以及有效预测模型的必要性，以预测植物的生长并准确地产生。这项研究提出了机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的利用，以预测受控温室环境中的植物生长和产量。为了实现这一目标，在预测过程中部署了一种新型的深层神经网络（RNN）架构，该结构采用了长期记忆（LSTM）神经元模型。该研究提供了涉及各种ML方法的比较分析，例如支持向量回归和随机森林回归。使用均方根误差标准进行这些不同方法的性能评估，以评估其在预测植物生长和产量方面的有效性。该模型的复杂体系结构使其能够通过利用高级神经网络对特定生长参数产生准确，及时的预测。这种整体方法在温室番茄种植中介绍了一种新颖的观点，为种植者提供了宝贵的见解，以促进明智的决策，简化资源分配并促进农业可持续性的提高。