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论文智慧农业(中英文) 2026 8(2): 175-187

基于因果推断和机器学习的农田玉米产量预测模型

王毅、崔茜彤、王晨、熊宝伟、邵国敏、王琬莹、曹培、韩文霆(西安财经大学/西北农林科技大学/西安理工大学)针对传统玉米产量预测方法难以揭示变量间因果关系的问题,提出融合因果推断与机器学习的预测方法:基于遥感指数、气象数据、土壤剖面湿度和阶段性作物观测数据等多源异构信息,采用偏相关与瞬时条件独立算法系统分析玉米产量与各影响因子之间的因果关系,构建可解释的玉米产量预测模型。

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论文Frontiers in Sustainable Food Systems一手来源

Proactive early invisible spoilage-risk prediction through uncertainty-quantified temporal microbial growth intelligence

提出BAT-MG Net,用不确定性量化预测微生物浓度并提前识别隐形腐败风险。

关注点

该模型在ComBase数据子集上以6小时窗口预测微生物浓度,并用蒙特卡洛Dropout给出预测区间,将浓度与不确定性合成D-PSRI三级风险;适用边界是仅限该分析子集,未做跨数据集对比。

农业人工智能与决策模型智慧农业深度学习食品安全+2
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论文智慧农业(中英文) 2026年第8卷 第2期

基于改进YOLOv11n-seg的胡麻倒伏区域识别方法——兼顾精度与轻量化的智能化倒伏监测

针对胡麻倒伏区域识别难题,研究构建改进YOLOv11n-seg模型。改进后的模型在精确度和平均精度均值上分别达到92.6%和95.2%,较原始YOLOv11n-seg模型分别提升3.7个百分点和2.1个百分点。模型参数量仅为1.73 M,计算量为8.0 GFLOPs,模型体积仅为3.8 MB,显示出较好的轻量化优势。该方法兼顾精度与轻量化,为智能化胡麻倒伏监测与实际田间设备部署提供了技术基础。

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