培训对象: 智慧农业工程师、遥感数据分析师、农业科研人员、精准农业技术从业者。
培训目标:
理解农业AI的核心应用(长势监测、病虫害识别、产量预测)。
掌握无人机和卫星遥感数据的处理方法。
能够构建作物生长模型和产量预测模型。
具备多源数据融合和农业决策支持能力。
培训内容介绍:
二、 遥感数据获取与预处理: 获取无人机多光谱、高光谱数据,下载Sentinel、Landsat卫星数据,进行辐射定标和大气校正。
三、 植被指数计算与应用: 计算NDVI、EVI、LAI等植被指数,理解其与作物生长的关系。
四、 作物分类与种植结构提取: 使用随机森林、深度学习对遥感影像进行分类,识别作物类型和种植面积。
五、 作物长势监测: 时间序列分析植被指数变化,监测作物生长动态,识别生长异常区域。
六、 病虫害识别与预警: 使用CNN识别作物叶片病害图像,结合气象数据构建病虫害预警模型。
七、 土壤属性反演: 使用高光谱遥感反演土壤有机质、水分、养分含量,指导精准施肥。
八、 作物模型(DSSAT/APSIM): 了解作物生长机理模型的原理,结合气象和土壤数据模拟作物生长。
九、 机器学习产量预测: 融合遥感、气象、土壤数据,使用XGBoost、LSTM构建产量预测模型。
十、 变量施肥与灌溉决策: 基于遥感诊断结果生成变量施肥处方图,实现精准作业。
十一、 农业大数据平台: 整合多源数据构建农业数字孪生平台,支持农场管理和决策。
十二、 实战项目:区域产量预测: 针对特定作物和区域,完成从数据采集到产量预测的完整流程。