南京农业大学表型联合实验室突破小麦表型网络全生育期监测瓶颈
溪远讲植物科学
2025-12-04 11:59
文章摘要
本研究针对传统算法在跨环境、多品种及全生育期小麦表型监测中误差较大的问题，提出了一种融合先验知识与三维数字孪生的新策略。研究通过构建小麦三维数字孪生体、融入生物学先验知识以及分生育期特异性建模，开发了一套增强模拟和反演框架。验证结果表明，该模型显著提升了小麦绿色面积指数(GAI)的估算精度，预测准确性R2从0.82提升至0.93，均方根误差大幅降低，并在多生态点、多品种测试中表现出高稳定性，为大规模表型网络监测提供了核心算法支持。
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