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通过精确的农艺技术优化作物产量
在全球人口不断增长和气候变化的情况下，在维持可持续的农业实践的同时，保持较高的农作物产量一直是一个不断的挑战。Precision农学是一种现代农业方法，已成为解决这一挑战的解决方案。该抽象探讨了精确农学及其最大化作物产量的技术的概念，同时最大程度地减少了资源浪费。精确的农学以数据驱动的决策，利用技术，数据分析和高级管理策略为中心，以改变传统的农业实践。它始于全面的土壤分析，以了解土壤成分，养分水平和其他影响农作物生长的因素。地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）随后被用来创建详细的现场图，帮助农民根据特定地点的条件做出精确的决策。精确农学的关键组成部分之一是可变率应用（VRA）。通过根据土壤分析，产量图和作物健康监测的数据来调整诸如肥料和农药等投入的施用率，农民可以优化资源利用率。这种有针对性的方法不仅可以最大化收益率，还可以降低环境影响并降低生产成本。除了资源管理外，精确的农学还强调了有效的种植实践，包括最佳的种植深度，种子间距和作物选择。疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。 简介疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。简介灌溉是精确农学的另一个关键方面。通过使用有关土壤水分，天气预报和植物需求的实时数据，农民可以微调灌溉实践，减少水浪费，同时确保作物健康。Precision农学的未来有望有望更大的进步，包括人工智能和机器学习的整合，提高了数据分析和决策建议的速度和准确性。可持续实践有望发挥重要作用，这为农业的生态友好和资源有效的未来做出了重要作用。总而言之，Precision农学是解决全球粮食生产，气候韧性和资源效率的全球需求的强大工具。通过采用数据驱动的决策和采用高级技术，精密农学为农业提供了更可持续和生产力的未来。关键字：GIS，GPS，Precision农业，精确农学，作物产量优化，数据驱动的决策，土壤分析，可变费率应用，有效的种植习惯，疾病和有害生物管理，灌溉优化，灌溉优化引用：Wasay A，Ahmed Z，Abid Z，Abid Au，Sarwar A和Sarwar A和Ali A，20224。通过精确的农艺技术优化作物产量。趋势生物技术植物科学2（1）：25-35。 https://doi.org/10.62460/tbps/2024.014 1。
诊断基因组测序可提高诊断产量
抽象目的基因组测序（GS）有望减少罕见疾病遗传学的诊断差距。我们旨在评估基于基因组分析的可扩展框架“超越外显子”的遗传性视网膜变性患者（IRD）或遗传性神经病变（ION）。方法在常规诊断中使用IRD/ION的1000个探针上进行无PCR的短读GS。互补的全血RNA测序（RNA-Seq）是在74例患者中进行的。为结构变体（SV）调用和组合RNA/DNA变异解释优化了开源生物信息学分析管道。结果在57.4％的病例中确定了明确的遗传诊断。对于另外16.7％，在已知的IRD/离子基因中鉴定出了不确定意义的变异，而潜在的遗传原因在25.9％中仍未解决。svs或非编码基因组区域的变化占观察到的变体的12.7％。RNA-seq研究支持了两个不清楚的变体的分类。结论GS在临床实践中是可行的，并可靠地识别了很大一部分个体中的因果变异。gs将诊断产率扩展到罕见的非编码变体，并可以精确确定SV。RNA-Seq的附加诊断值受到血液中主要IRD疾病基因的低表达水平的限制。
生长，产量和生理活性不同的滴水...
cow-pea [Vigna unguiculata（L。Walp]]是一种重要的豆类植物作物，其营养谷物，绿色豆荚和新鲜叶子种植，它们富含大量和微量营养素，例如碳水化合物，蛋白质，维生素和矿物质（Badiane等。2004，Carvalho等。 2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2004，Carvalho等。2019，Bai等。 2020，El Masry等。 2021，Silva等。 2021）。 根据Sprent等人的说法。 （2009），将运输用作动物的饲料。 由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。 由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。 cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。 2022）。 在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，2019，Bai等。2020，El Masry等。2021，Silva等。2021）。根据Sprent等人的说法。（2009），将运输用作动物的饲料。由于蛋白质含量更高，因此被称为“蔬菜肉”（Gopalakrishnan 2007）。由于农作物的植物较高生长，该区域被完全覆盖，以防止土壤侵蚀。cow豆具有巨大的潜力作为替代植物作物的干燥土地种植（Choudhary and Yadav 2011，Singh等人。2022）。在印度，它在拉贾斯坦邦，北方邦，中央邦，卡纳塔克邦，贾坎德邦，比哈尔邦，
遗传力，遗传进步和相关性对产量的影响
Muhammad ZUBAİR ISHAQ a , Ali HASSAN a , Sana MUNİR a , Ahmad NAEEM SHAHZAD b , Muhammad SHAHZAD ANJAM c , Muhammad ASİM BHUTTA d , Muhammad KAMRAN QURESHİ a* a Department of Plant Breeding and Genetics, Faculty of Agricultural Sciences & Technology, Bahauddin Zakariya大学，Bosan Road，60800，巴基斯坦B木尔坦B，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，60800，Multan，Bahauddin Zakariya University Bosan Road，Bahauddin Zakariya University，Bakistan c Insitute c Morecular and Biotechnology，Bahariy Zakariy Zakariy，Bahauddin Instrogy，Bahauddin Zakariy University，60800巴基斯坦D棉花研究站，萨希瓦尔，巴基斯坦文章信息研究文章通讯作者：穆罕默德·卡姆兰·库里希什（Muhammad Kamran Qureshi）
大型农作物的语言模型产量预测
准确的农作物产量预测对于农业计划和粮食安全至关重要。传统方法通常难以整合多种数据集，从而导致次优预测。本文介绍了一种新颖的方法，该方法杠杆模型（LLMS）（特定于GPT-4）结合了迅速的工程，以提高预测精度。我们的方法进行了特定的特定提示，以指导LLM从天气塑料，土壤特性，历史收益率和恢复感应的数据中综合数据。我们进行了广泛的实验，将我们的方法与传统机器学习模型和思想链（COT）方法进行了比较。结果表明，我们的方法在上下文的准确性，解释质量和场景适应性方面显着优于这些基准。这项研究强调了LLM在推进农业分析方面的潜力，并为该领域的未来研究奠定了基础。
滞后受精的碳排放对小麦产量的影响
本研究研究了滞后受精技术对巴基斯坦小麦生产的影响，强调了了解和减轻农业方法的环境影响的需求。本研究的基本目的是使用1990年至2020年的时间序列研究施肥和其他因素对巴基斯坦小麦生产的影响。CO2从受精（CO2EF）发出的使用IPCC指南提供的默认值估算。 ARDL方法分析了CO2EF，技术水平，能源使用，农业用地和农业劳动对小麦生产的短期和长期影响。 结果表明，所有因素在短期内和长期长期内都显着影响巴基斯坦的小麦产量为1％和5％。 这些发现表明，减少二氧化碳，技术水平，能源利用，农业用地和农业生产的农业劳动力可以帮助增加巴基斯坦的小麦产量。 这项研究还强调了采用可持续有效的饮食实践，探索替代性肥料以及使用农作物旋转系统来对氮肥，能源使用，能源使用和技术使用产生的碳发电的不利影响的重要性。 这些措施可以促成巴基斯坦更具可持续性和气候的农业部门。使用IPCC指南提供的默认值估算。ARDL方法分析了CO2EF，技术水平，能源使用，农业用地和农业劳动对小麦生产的短期和长期影响。结果表明，所有因素在短期内和长期长期内都显着影响巴基斯坦的小麦产量为1％和5％。这些发现表明，减少二氧化碳，技术水平，能源利用，农业用地和农业生产的农业劳动力可以帮助增加巴基斯坦的小麦产量。这项研究还强调了采用可持续有效的饮食实践，探索替代性肥料以及使用农作物旋转系统来对氮肥，能源使用，能源使用和技术使用产生的碳发电的不利影响的重要性。这些措施可以促成巴基斯坦更具可持续性和气候的农业部门。
估算水稻 SDP 项目区作物产量差距
在新冠疫情导致的封锁和行动限制期间，赖斯 SDP 项目管理部门在全球农业和粮食安全计划 (GAFSP) 的资金支持下探索了远程监控项目实施的方法。为了估计每个作物季节项目受益人的生产力提高情况，数据科学家和人工智能专家绘制了地块边界，估计了单个地块的作物产量，并根据作物调查、卫星数据和对被调查的单个地块的地理标记，绘制了九个灌溉方案内估计产量的分布图。
利用人工智能通过土壤和气候数据预测产量
为了预测作物产量，我们需要建立一个模型，该模型将考虑土壤类型、土壤质量、气候条件等各种因素，并预测特定地区特定作物的产量。使用以下步骤：步骤 1：收集数据收集数据是解决任何监督机器学习问题的最重要步骤。我们将收集马哈拉施特拉邦前几年的作物产量、气候条件和土壤类型的数据。步骤 2.1：探索数据建立和训练模型只是工作流程的一部分。事先了解数据的主要特征，我们可以建立一个更好的模型。这可能意味着获得更高的准确性。它也可能意味着需要更少的数据进行训练，或者更少的计算资源。各种可视化技术可用于检测训练数据中的各种相关性和模式，这可以进一步帮助创建一个准确的预测系统。
评估水稻品种混合物的产量变化（VarMix®）...
传统上，水稻种植严重依赖于针对特定性状而定制的单一品种，但这些方法在恢复力和稳定性方面表现出局限性。采用品种混合（VarMix）使我们能够利用遗传多样性，从而提高产量稳定性，加强病虫害管理，优化资源效率，最终促进更可持续、更具恢复力的水稻生产系统。本研究使用加性主效应和乘性相互作用（AMMI）方法，结合方差和主成分分析（PCA），研究了 12 个不同环境中 12 个水稻品种混合物和单一品种的表现。分析表明，环境因素是遗传变异的主要驱动因素，对水稻产量动态有重大贡献。值得注意的是，NSIC Rc298 (A)、NSIC Rc298: NSIC Rc214: NSIC Rc216 (ABC) 和 NSIC Rc214: PSB Rc82: NSIC Rc238 等基因型
使用地理空间数据评估茶树健康和产量...
茶是印度最重要的饮料之一。它是第一大外汇收入来源。印度是世界上最大的茶叶生产国。印度的阿萨姆邦、梅加拉亚邦、特里普拉邦、北孟加拉邦（大吉岭）和锡金邦对该国的茶叶总产量贡献巨大。除此之外，印度南部的泰米尔纳德邦、卡纳塔克邦和喀拉拉邦也为茶叶生产做出了贡献。过去几年，人们发现茶产业正在失去立足之地。这主要是因为生产结构错误、由于生产成本高而无法与其他茶叶生产国竞争、小农户组织化、加工阶段的质量控制不佳以及更重要的害虫和疾病侵扰。遥感和 GIS 技术已被有效用于监测水稻、小麦等多种一年生作物。因此，开发一种使用遥感和 GIS 监测茶园的方法已成为迫切需要。之前缺乏使用遥感监测茶叶的研究，这为开发一种方法提供了想法，该方法可以帮助监测种植园的生长并在需要时采取有效措施。在本研究中，尝试使用遥感图像的纹理和色调变化来评估茶树的健康状况。应用灰度共生矩阵 (GLCM) 技术将茶斑分为健康、中度健康和患病茶。使用纹理和分类图像来描绘患病斑块。得出了健康、中度健康和患病茶的百分比。观察发现，2001 年 12 月的 LANDSAT 图像显示健康茶树的面积为 60.4%，中度感染茶树的面积为 23.6%，患病茶树的面积为 16.2%。对于 2004 年 2 月的 LISS III 图像，发现健康茶树的面积为 43.9%，中度感染茶树的面积为 36.8%，患病茶树的面积为 19.3%。同样，对于 2004 年 6 月的 ASTER 图像，发现健康茶树的面积为 24.9%，中度健康茶树的面积为 50.1%，患病茶树的面积为 25.1%。最后将结果与地面叶面积指数 (LAI) 和产量进行了比较。因此，这里尝试的纹理分析和色调变化可以在识别和检测茶园中的病斑方面发挥重要作用。这项研究表明，4 月、6 月和 8 月基于 MODIS 的 NDVI 与庄园层面的茶叶产量有显著相关性。为进一步检验 MODIS 得出的 NDVI 是否与 LAI 相关，建立了一个经验方程，结果表明茶叶的 LAI 与 NDVI 具有显著的线性关系 (R 2 =0.36)。然而，研究发现，仅凭不同时间段的 NDVI 观测结果无法解释茶叶产量的差异。这表明茶叶产量的统计模型似乎并不令人鼓舞。