隨著新一代信息科技與農(nóng)業(yè)的深度融合發(fā)展，農(nóng)業(yè)進(jìn)入了數(shù)字化、智能化的新時(shí)代。其中，農(nóng)業(yè)模型與農(nóng)業(yè)遙感作為關(guān)鍵核心技術(shù)起到重要支撐作用。為交流我國農(nóng)業(yè)模型及遙感技術(shù)研究與應(yīng)用領(lǐng)域的最新成果，促進(jìn)農(nóng)業(yè)模型與農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)的結(jié)合及創(chuàng)新發(fā)展，擬定于2023年10月16-19日在廣西南寧市召開"第九屆農(nóng)業(yè)模型開發(fā)和應(yīng)用研討會(huì)暨中國仿真學(xué)會(huì)農(nóng)業(yè)建模與仿真專業(yè)委員會(huì)2023學(xué)術(shù)年會(huì)"。

會(huì)議主題和主要議題

會(huì)議主題為：農(nóng)業(yè)模型與遙感技術(shù)結(jié)合及應(yīng)用

會(huì)議邀請(qǐng)國內(nèi)外專家圍繞主題交流最新理論、技術(shù)研究成果和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，以加強(qiáng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)W術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界、政府部門和用戶之間的深入合作交流。主要議題如下：

（1）農(nóng)業(yè)模擬模型及仿真技術(shù)

（2）多源遙感技術(shù)及應(yīng)用研究

（3）作物模型和遙感技術(shù)融合及應(yīng)用

（4）作物長(zhǎng)勢(shì)、產(chǎn)量和氣象災(zāi)害遙感監(jiān)測(cè)評(píng)估技術(shù)

（5）氣象、遙感和農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

（6）人工智能技術(shù)應(yīng)用和智慧農(nóng)業(yè)

（7）特色產(chǎn)業(yè)衛(wèi)星遙感定量應(yīng)用

以下內(nèi)容為GPT視角對(duì)農(nóng)業(yè)模型與遙感技術(shù)結(jié)合及應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域的解讀，僅供參考：

農(nóng)業(yè)模型開發(fā)和應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

農(nóng)業(yè)模型是一種模擬作物生長(zhǎng)、發(fā)育和產(chǎn)量形成的計(jì)算機(jī)軟件，已逐漸成為各國農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的重要工具之一。目前，農(nóng)業(yè)模型的模塊和數(shù)據(jù)不斷豐富和優(yōu)化，并開始與遙感技術(shù)、環(huán)境生態(tài)模型、大氣模型等進(jìn)行結(jié)合，其應(yīng)用領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大。

然而，農(nóng)業(yè)模型在落地上仍然存在一些瓶頸，主要表現(xiàn)在研究力量不足、實(shí)踐積累不足、缺乏農(nóng)業(yè)綜合模型、推廣力度不夠等方面。另外，盡管近年來智慧農(nóng)業(yè)的研究和應(yīng)用取得了一定的進(jìn)展，但其在智能決策方面的應(yīng)用仍然較為有限。

農(nóng)業(yè)模型開發(fā)和應(yīng)用典型案例

1. 氣候情景預(yù)測(cè)：該模型是農(nóng)業(yè)環(huán)境模型與農(nóng)業(yè)生物模型相結(jié)合的典型應(yīng)用，通過校正當(dāng)?shù)貧庀笳镜闹鹑諝庀髷?shù)據(jù)，模擬土壤硝態(tài)氮運(yùn)移和淋失以及相應(yīng)玉米、高粱產(chǎn)量。通過對(duì)不同基準(zhǔn)情景下的長(zhǎng)時(shí)間范圍土壤硝態(tài)氮運(yùn)移和淋失以及相應(yīng)玉米、高粱產(chǎn)量變化的模擬結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供氣候預(yù)測(cè)和決策支持。
2. 稻、油菜生產(chǎn)智慧化及災(zāi)害預(yù)警：該模型結(jié)合了水稻/油菜生長(zhǎng)模型、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)稻、油生產(chǎn)的智慧化和主要災(zāi)害的預(yù)警。通過實(shí)時(shí)采集土壤、氣象等數(shù)據(jù)，結(jié)合生長(zhǎng)模型進(jìn)行智能決策，可以提高作物產(chǎn)量和抗災(zāi)能力，同時(shí)降低生產(chǎn)成本。
3. 設(shè)施番茄感知與栽培示范：該模型與自主研制的物聯(lián)網(wǎng)檢測(cè)采集終端、大數(shù)據(jù)等技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)設(shè)施番茄生長(zhǎng)的智能感知和栽培示范。通過對(duì)環(huán)境因子、作物生長(zhǎng)狀態(tài)等數(shù)據(jù)的采集和分析，可以優(yōu)化作物管理，提高設(shè)施番茄的產(chǎn)量和品質(zhì)。

農(nóng)業(yè)模型開發(fā)和應(yīng)用涉及的前沿科技

1. 數(shù)據(jù)收集和分析：農(nóng)業(yè)模型需要大量的數(shù)據(jù)來模擬作物生長(zhǎng)、土壤和水文條件等。因此，數(shù)據(jù)收集和分析是農(nóng)業(yè)模型開發(fā)的重要環(huán)節(jié)。目前，傳感器、無人機(jī)、遙感等技術(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)收集，而機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)則被用于數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)。
2. 3D打印技術(shù)：3D打印技術(shù)可以用于制造農(nóng)業(yè)機(jī)械和設(shè)備，以及農(nóng)業(yè)建筑和設(shè)施的模型。通過3D打印技術(shù)，可以快速、精確地制造出各種復(fù)雜的農(nóng)業(yè)模型，從而提高農(nóng)業(yè)機(jī)械和設(shè)備的研發(fā)效率。
3. 無人機(jī)技術(shù)：無人機(jī)可以用于監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)情況、測(cè)量土壤和水文條件等。農(nóng)業(yè)模型可以利用無人機(jī)獲取的數(shù)據(jù)，進(jìn)行作物生長(zhǎng)的模擬和預(yù)測(cè)，從而為農(nóng)民提供精準(zhǔn)的決策支持。
4. 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)：物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以將各種農(nóng)業(yè)設(shè)備和傳感器連接到云平臺(tái)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸和共享。農(nóng)業(yè)模型可以利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)，進(jìn)行作物生長(zhǎng)的模擬和預(yù)測(cè)，同時(shí)為農(nóng)民提供遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制農(nóng)業(yè)設(shè)備的工具。
5. 大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)：大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)可以對(duì)海量的農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘出其中的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為農(nóng)業(yè)決策提供可靠的支持。農(nóng)業(yè)模型可以利用這些技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)和優(yōu)化，從而提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。

農(nóng)業(yè)模型開發(fā)和應(yīng)用領(lǐng)域知名品牌

1. John Deere：這是一家全球知名的農(nóng)業(yè)機(jī)械制造商，同時(shí)也提供農(nóng)業(yè)咨詢服務(wù)和數(shù)字科技解決方案。John Deere的數(shù)字科技解決方案包括農(nóng)業(yè)模型、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工具和數(shù)據(jù)分析服務(wù)等，旨在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和可持續(xù)性。
2. Monsanto：這是一家全球領(lǐng)先的種子和農(nóng)藥制造商，同時(shí)也提供農(nóng)業(yè)科技解決方案。Monsanto的農(nóng)業(yè)科技解決方案包括農(nóng)業(yè)模型、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工具和數(shù)據(jù)分析服務(wù)等，旨在提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。
3. Precision agriculture：這是一家專注于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)解決方案的公司，提供農(nóng)業(yè)模型、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)工具和數(shù)據(jù)分析服務(wù)等。該公司的農(nóng)業(yè)模型可以預(yù)測(cè)作物生長(zhǎng)和產(chǎn)量，同時(shí)提供精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)管理決策建議。
4. Farmers Business Network：這是一家美國農(nóng)業(yè)科技公司，提供農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析和農(nóng)業(yè)模型等服務(wù)。該公司的農(nóng)業(yè)模型可以預(yù)測(cè)作物生長(zhǎng)和疾病，同時(shí)提供精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)管理決策建議。
5. The Climate Corporation：這是一家全球領(lǐng)先的農(nóng)業(yè)科技公司，提供農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析和農(nóng)業(yè)模型等服務(wù)。該公司的農(nóng)業(yè)模型可以預(yù)測(cè)氣候變化對(duì)農(nóng)作物的影響，同時(shí)提供精準(zhǔn)的農(nóng)業(yè)管理決策建議。

農(nóng)業(yè)模型開發(fā)和應(yīng)用領(lǐng)域知名專家

1. Paul C. Struik：荷蘭著名的作物生理學(xué)教授，曾在荷蘭瓦赫寧根大學(xué)指導(dǎo)顧駿飛博士進(jìn)行研究。他致力于研究作物模型與作物生理學(xué)，在農(nóng)業(yè)模型的開發(fā)和應(yīng)用方面具有很高的影響力。
2. 顧駿飛：現(xiàn)為揚(yáng)州大學(xué)農(nóng)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，曾在荷蘭瓦赫寧根大學(xué)攻讀博士學(xué)位，師從Paul C. Struik和殷新佑教授。他的研究領(lǐng)域包括作物栽培生理與模型研究，尤其是在水稻光合生理模型與產(chǎn)量模型方面做出了突出的貢獻(xiàn)。