数字孪生系统在农业生产中的应用探讨

数字孪生技术与农业的深度融合将为农业数字化转型升级提供新动能。农业数字孪生系统基于农业生产系统所产生的数据流，通过实时态势感知、超实时虚拟推演和全程交互反馈，有效实现对作物生产系统的智慧管控。系统分析了作物生产系统及其认知方法的发展历程，明确了农业数字孪生系统产生的背景、概念、内涵、基本组成及其技术优势，提出我国农业数字孪生系统的应用方向和发展路径，为推进我国作物生产智能化提供参考。     

作物智慧栽培学——信息-农艺-农机深度融合的新农科

在社会发展进入万物智联新时代、农业科学步入数据密集型知识发现的新阶段和智慧农业技术成为国家实施乡村振兴战略的重要抓手的背景下,传统作物栽培学理论技术体系已无法满足智慧栽培发展的需要,亟需加快与其他相关学科深度融合、协同创新,发展作物智慧栽培学。本研究首先阐述了作物智慧栽培的内涵和特征,然后阐明了作物智慧栽培学的概念、研究内容和关键技术以及相应的学科体系,最后提出了作物栽培学的发展趋势、面临挑战及对策建议。围绕智慧栽培中“联接、感知、认知、管控”四大关键环节开展重大科学发现、前沿技术突破和产业模式创新,构建智慧栽培理论技术体系,推动传统栽培向智慧栽培转型升级,有助于实现作物生产的可持续发展,加速推进农业现代化。     

基于三维冠层模型的玉米光合作用和光能利用模拟

光线分布和叶片光合特征在冠层内部具有极强的时空异质性,基于三维冠层模型的玉米光合模型是精确评估品种高光效的重要手段。该研究将作物三维冠层模型、光线分布模型、光合模型与光能利用模型相耦合,建立了玉米冠层光合生产模型3DMaizeCaP,设置3个不同株型的玉米品种（矮单268、京科968和郑单958）,2种不同光照条件（晴天和阴天）,通过大田试验与模型模拟研究揭示了玉米冠层光合速率和光能利用效率对品种和环境的响应。结果表明,矮单268、京科968和郑单958的叶片最大光合速率和暗呼吸速率均随节位下降呈线性降低的垂直分布规律,各品种中矮单268的最大光合速率最大,而暗呼吸速率最小;冠层净光合速率日变化趋势明显,矮单268在阴天和晴天下的冠层最大净光合速率（以CO2计）为21.6和26.2 μmol/(m2·s),均显著（P<0.05）高于京科968（20.8和24.9 μmol/(m2·s)）和郑单958（19.6和24.4 μmol/(m2·s)）;矮单268的日CO2净同化量在阴天和晴天下均显著（P<0.05）高于郑单958,增幅分别高达14.8%和12.4%,各品种间株型虽有显著差异（P<0.05）,但冠层日累积光截获并无显著差异（P>0.05）;单叶尺度上,各叶片中第16节位的单叶日净同化量达到最大;矮单268的光能利用效率最大,在阴天和晴天下分别为3.22和3.03 g/MJ,比京科968分别高4.5%和5.6%,比郑单958分别高7.7%和7.8%;初始光量子效率对玉米冠层光能利用效率的敏感性显著高于最大光合速率（P<0.05）。从提高玉米冠层光能利用效率考虑,建议设计株型紧凑、叶片光合性能强的玉米品种。研究可为定量研究玉米冠层光合速率提供估算方法,也可为高光效品种选育提供评价依据和鉴定技术。     

基于玉米根系图像的表型指标获取方法

为了快速获取玉米根系表型指标,该研究提出一种基于图像的高通量解决方案。系统整合一套简易可靠的根系图像获取硬件和自动化根系图像处理算法,首先在固定背景下获取玉米根系图像,通过标定物检出、背景分割算法得到根系目标前景图像,识别根系起始点并剪除冗余部分得到根系感兴趣区域后计算颜色、形状、空间分布3大类29个表型指标。应用该系统获取135个玉米自交系材料吐丝期根系图像和表型数据,其中根系分支角度指标与人工测量值回归分析的决定系数为0.85,验证了系统的精度和准确性。采用非监督聚类方法对135个自交系材料根系表型指标分类,获得3种根系形态类型,通过剖面图分析了各指标在分类中的作用以及不同类型根系的主要表型差异。该方法能够快速获取多个玉米根系表型指标,满足了大规模种质资源鉴定和商业化育种对表型数据的需求。