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MARI举办第2期跨学科学术沙龙
发布人:MARI发布时间:2019-04-18

  2019417日下午15:30-17:00MARI在图书馆三楼数字阅读空间研讨区举办了第2期跨学科学术沙龙。本期沙龙邀请植物科学技术学院邓南燕博士、经济管理学院张晓恒副教授、资源与环境学院徐保东副教授以及工学院段凌凤副教授四位主讲人分享不同学科估算作物产量的方法,邀请植物科学技术学院展茗副教授,经济管理学院凌远云副教授担任评论人。活动吸引了来自经管院、植科院、资环院、工学院等30多位老师和学生参与。


 邓南燕从确定植物生育期、模拟不同时期生物量分配、预测最终产量这三个过程入手,讲解了通过作物生长模型预测作物最终产量的原理及方法。段凌凤就基于深度学习的大田小区产量无损测量进行了汇报,提出利用Panicle-SEGPanicleNet等技术实现复杂大田环境下多品种稻穗的准确分割,再结合水稻农学知识提取与产量直接相关的稻穗图像特征,从而建立较为精准的测产模型。徐保东介绍了运用遥感新技术对大范围长时间序列作物产量进行估算的方法,阐释了经验关系法、遥感-植物生理过程法、遥感-作物生长模型同化法这3种遥感估产方法并对其面临的挑战和未来发展方向提出相关见解。张晓恒汇报了生产函数模型相关内容,他指出农业生产是自然再生产过程和经济再生产过程的交织,分析了生产要素投入对粮食产量造成的影响。


 两位评论人对四位主讲人的报告进行了评论和延伸。展茗老师从农户角度出发,围绕如何利用产量估测方法提高大田实际产量分享了自己的观点。凌远云老师肯定了不同学科在产量测定上交互结合的必要性,并建议将遥感技术应用于作物生长模型,更精确高效地预测产量。在自由讨论环节,熊航老师指出四种估算方法可以分为基于实测和基于模型两类,模型估算又分为从自然角度和经济角度;实测遥感估算又分为低空和高空遥感,并提出在大数据背景下的测产可以通过将大数据运用于校准模型的参数来提高估算的精度和适用的空间尺度。闵师老师认为应将生产函数与作物模型相结合,在产量估算中综合自然因素和经济因素,并充分发挥地理大数据的作用。经过讨论,大家一致认为数据在实现产量估算中至关重要,农户层面的数据需要通过长期扎实的实地调研获取。


 图书馆数字阅读空间宽松舒适的座椅,敞亮干净的环境,让现场氛围轻松而温馨。每一位师生都凝神贯注,认真聆听老师们带来的丰富的跨学科知识。会议结束,大家纷纷表示对此次跨学科交流的认可与肯定,并希望今后有更多机会参加类似的活动。



撰文:张可柔 | 审核:熊航