南京农业大学农学院本科生第一作者在Top级期刊发表研究成果，取得小麦生长指标估测新进展！

在全球人口增长和极端气候频发的背景下，保障粮食安全变得尤为重要。本研究旨在通过多任务学习模型（MTL）提升冬小麦生长指标的估测精度。研究基于河南省新乡市七里营试验基地的三年田间观测数据，融合光谱特征、水分参数及气象要素等多源信息，构建了动态监测模型体系。研究发现，MTL模型在预测精度和运行效率上优于传统模型，并通过量化环境因子作用机制为精确管理提供了技术支撑。研究获国家级大学生创新创业训练计划项目资助，是南京农业大学农学院本科生科研创新能力培养的重要成果。