基于机器学习与高光谱数据的马铃薯生长模式解析、品种识别及产量动态预测研究

本研究利用机器学习技术分析环境与生理数据，精准预测马铃薯生长阶段及产量表现。研究人员通过多光谱成像、土壤参数与气候因子构建模型，成功识别块茎形成、膨大及成熟期的关键生理趋势，产量预测模型R2值达0.90以上，为智慧农业决策与资源优化提供重要技术支撑。

　　

通过整合机器学习（Machine Learning）与高光谱数据（Hyperspectral Data），本研究成功解码马铃薯栽培过程中的生长模式、实现品种识别（Cultivar Identification）并揭示产量动态（Yield Dynamics）规律。研究团队基于多光谱成像（multispectral imaging）、土壤参数与气候因子数据，开发了多种机器学习模型，用于分析马铃薯块茎启动（tuber initiation）、膨大（bulking）和成熟（maturation）阶段的关键生理趋势，并发现这些趋势与特定环境条件存在显著相关性。模型验证显示，块茎产量预测精度极高，R²值稳定超过0.90。该研究凸显了机器学习与精准农业（precision agriculture）系统融合的巨大潜力，可为农业生产提供可操作的生长与产量优化见解，推动马铃薯种植实践的智能化发展。