南京农业大学农学院本科生在农林科学领域一区TOP期刊发表研究论文

本研究针对全球人口增长和极端气候频发背景下粮食安全的挑战，提出了一种融合多源信息估测冬小麦生长指标的多任务学习算法框架。研究基于河南省新乡市七里营试验基地连续三年的田间定位观测数据，构建了融合光谱特征、水分参数及气象要素的多源信息集成框架，并通过比较随机森林、长短期记忆模型和多任务学习模型的预测效能，建立了冬小麦生长指标动态监测模型体系。研究发现，多任务学习模型在预测精度和运行效率上显著优于传统模型，并通过量化环境因子作用机制为精确管理调控提供了技术支撑。该研究由南京农业大学农学院本科生宋浩熙作为共同第一作者完成，体现了该校在本科生科研创新能力培养方面的成果。