摘要：

本期共出版12篇文章，分布于“空间信息技术农业应用”专题，“作物模型与可视化”专题，以及“信息处理与决策”栏目。本期内容涵盖了卫星/无人机遥感等在作物生长、病害、灾害监测应用，以及作物模型模拟和产量监测等。每篇文章都具特色，希望本期的出版能为领域研究人员带来新观点、新思路、新启发。

“空间信息技术农业应用”专题刊出5篇文章。中国农业大学王鹏新教授团队阐述了基于卫星遥感的农业干旱监测研究进展，并简述了以干旱指数方法和作物生长模型方法为主的农业干旱预测研究进展。北京农业信息技术研究中心李振海博士团队构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型，解决了模型在年际扩展和空间扩展存在偏差的问题，并实现了冬小麦蛋白质含量预报。美国北达科他州立大学Paulo Flores和张昭博士提出了一种基于无人机图像处理的自动数据集生成方法，并用多种机器学习模型和深度学习算法对小麦倒伏检测情况进行分类，最终确定了最佳算法和无人机飞行高度。在农业灾害应用研究方面，中国农业科学院农业信息研究所李世娟研究员团队利用冬小麦叶片及冠层高光谱遥感数据，结合植被指数、归一化均值距离和光谱微分差信息熵等方法实现了冬小麦涝渍胁迫识别及其胁迫程度判别分析。中国热带农业科学院科技信息研究所戴声佩副研究员等构建了基于卫星遥感的海南岛大面积橡胶林叶面积指数LAI估算模型并分析了其变化规律。

“作物模型与可视化”专题刊出3篇文章。塔里木大学白铁成教授等提出了基于校正WOFOST模型的枣树生长和水分运移模拟方法，为土壤、气象、灌溉管理和枣树生长耦合影响的定量化分析提供了新思路。为提高黄淮海和江淮地区小麦高产优质主产区的冬小麦产量，中国农业科学院农业信息研究所胡亚南副研究员等利用DSSAT CERES-Wheat模型分别开展基准时段和未来40年模型模拟试验，明确了未来冬小麦生育期内气候要素和最适播期变化特征。在群体尺度作物模型转入个体尺度作物模型方面，中国科学院自动化研究所康孟珍副研究员团队探索了作物不同空间尺度与时间模型建立接口的方法，发现GreenLab模型可以复现DSSAT系统的模拟数据，并进行了三维可视化展示。

最后，“信息处理与决策”栏目为读者报道了以下内容。北京农业信息技术研究中心樊江川博士团队通过构建不同光照条件下的玉米出苗过程图像数据集，使用ResNet50作为新特征提取网络对Faster R-CNN进行优化，实现了玉米幼苗准确识别和出苗动态连续监测。中国农业大学郑永军教授团队提出了一种苹果树原位测产模型，融合产量拟合网络和改进型YOLOv5果实检测算法，模型具有较好的精度和鲁棒性。仲恺农业工程学院尹航副教授等提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络的组合预测模型EMD-RF-LSTM，对于对虾养殖塘溶解氧浓度具有较高预测精度。农业农村部规划设计研究院孙丽高级工程师团队基于中国东北三省Sentinel-2玉米空间分布数据和气象数据，对比分析了多时间尺度的标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI）与旱涝受灾率的关系，分析了旱涝状况对春玉米产量的影响。