开放课题方向

课题 01 智慧育种与农艺玉米育种测试网络评价与布局优化关键算法研究优化玉米育种测试点布局与资源配置，提高测试网络的代表性和评价效率。 查看详情

研究目标

基于多源数据研发评价与优化算法，为玉米育种测试网络布局、资源配置提供决策支撑。

研究内容

构建评价指标体系；研发测试点评估、冗余识别、布局优化、新增点位推荐算法；完成数据回测与示范验证。

成果要求

评价指标体系、全套算法、示范区布局方案、技术报告及源代码。

课题 02 遥感、地块与土地评价基于多年遥感时序数据的农田生产力分区与土壤地力数字底图算法研究融合遥感、土壤和地形数据，形成农田生产力分区与土壤地力数字底图。 查看详情

研究目标

依托多源遥感、土壤、地形数据，研发农田生产力与土壤地力评价分区算法，形成可推广技术方法。

研究内容

遥感特征提取与生产力评价；构建土壤地力评价体系并生成数字底图；研发分区算法，开展示范验证。

成果要求

分区算法、底图构建方法、示范区图件、技术报告及源代码。

课题 03 气象与农业风险降水雷达降尺度与预报数据融合算法研究提升农场尺度降雨监测和短临预报能力，为农业生产提供精细化气象服务。 查看详情

研究目标

研发降水雷达数据处理与融合算法，实现农场降雨监测和短临预报，助力农业气象服务。

研究内容

雷达数据标准化，研发降尺度、数据融合算法，搭建预报模型，设计可视化方案并落地验证。

成果要求

降水雷达数据处理与融合算法、预报模型、可视化方案、示范区成果、技术报告及源代码。

课题 04 气象与农业风险基于多源时空数据的农业生产重大风险评估算法研究构建多灾种农业风险识别、动态评级和预警能力，服务区域风险管控。 查看详情

研究目标

依托公开时空数据，研发农业生产风险评估与预警模型，支撑农业风险管控与决策。

研究内容

构建风险评价指标体系；研发多灾种评估、受灾识别、动态评级、风险预警算法；开展区域示范验证。

成果要求

风险评价指标体系、评估算法、预警模型、分区图件、技术报告及算法代码。

课题 05 精准作业与智能装备基于开源鸿蒙系统的农业物联网采集网关研发打通田间传感设备、智能灌溉终端与 FarmLynk 平台的数据和控制链路。 查看详情

研究目标

研发适配开源鸿蒙系统的农业物联网采集网关，对接气象、土壤传感器及智能灌溉阀门，并与 FarmLynk 物联网平台稳定通信。

研究内容

完成网关软硬件架构设计、驱动开发、传感器数据接入、阀门控制、平台联调、现场部署和稳定性验证。

成果要求

网关全套设计方案、硬件样品、设备适配程序、平台对接程序、测试报告、技术文档及源代码。

课题 06 精准作业与智能装备基于开源鸿蒙系统的变量作业控制系统研发面向变量施肥、播种和植保作业，研发处方解析与农机执行控制系统。 查看详情

研究目标

研发基于开源鸿蒙系统的农业变量作业控制系统，实现变量施肥、变量播种、变量植保喷洒等精准作业控制。

研究内容

完成系统软硬件设计、FarmLynk 平台处方数据解析、多工况控制逻辑、样机搭建、农机执行机构联调和田间验证。

成果要求

系统设计方案、控制系统样机、控制程序、功能测试报告、技术文档及源代码。

课题 07 精准作业与智能装备农业无人机精准施药默认作业参数数据库构建沉淀不同作物、植保对象、设备和作业环境下的无人机施药参数，支撑快速、安全地生成初始作业方案。 查看详情

研究目标

构建可持续维护的无人机精准施药默认参数数据库，为植保作业方案配置、参数推荐和平台化调用提供数据基础。

研究内容

建立作物、生育期、病虫草害类型、药械组合、飞行高度、速度、喷幅、流量及环境条件等数据模型；研究参数校验、版本管理和推荐规则；开展典型场景验证。

预期成果

参数分类与数据标准、默认作业参数数据库、参数推荐规则或服务接口、典型场景验证报告及技术文档。

课题 08 遥感、地块与土地评价农田地块智能分割识别算法与地块数据库构建从遥感和航拍影像中提取农田边界，形成可更新、可追溯的标准化地块数据资产。 查看详情

研究目标

研发适应不同区域和地貌条件的农田地块分割识别算法，建立统一地块编码、空间边界和属性管理体系。

研究内容

开展多源影像样本构建、地块边界分割、碎片合并与拓扑纠错；研究地块变化检测、唯一编码、属性关联和版本更新机制。

预期成果

训练与评测数据集、地块分割识别算法、地块数据库模型、示范区域地块成果、服务接口及技术报告。

课题 09 遥感、地块与土地评价面向农业金融与经营服务的土地综合评价及种植风险评估算法研究服务银行贷款、土地流转和土地托管等场景，对地块价值、生产能力和种植风险进行综合评价。 查看详情

研究目标

建立兼顾自然条件、生产能力、基础设施、经营历史和灾害风险的土地综合评价模型，为农业金融及经营决策提供量化参考。

研究内容

构建分场景指标体系与权重模型；研究地块质量、收益稳定性、种植适宜性和风险等级算法；形成结果解释、分级展示和定期更新机制。

预期成果

土地综合评价指标体系、种植风险评估算法、场景化评分模型、评价报告模板、示范应用及服务接口。

课题 10 智慧育种与农艺面向区域适配的作物品种智能推荐算法研究综合区域生态、品种特性和种植目标，为不同地块与生产场景推荐适宜作物品种。 查看详情

研究目标

构建可解释的作物品种适配评价与推荐算法，提升品种选择与区域生态、生产条件及经营目标的匹配度。

研究内容

融合品种审定、生态区划、气象土壤、历史产量、抗逆性和管理方式等信息；研发候选品种筛选、适配度排序和推荐结果解释方法。

预期成果

品种特征与区域适配指标体系、推荐算法、品种知识库、典型区域验证结果、服务接口及技术报告。

课题 11 智慧育种与农艺基于多源数据的作物适宜播期评估与推荐算法研究结合天气、土壤、品种和农艺约束，评估播种窗口并提示关键气象与生产风险。 查看详情

研究目标

研发地块尺度的适宜播期评估与动态推荐算法，为生产计划安排和农机作业调度提供决策支持。

研究内容

融合历史与预报气象、土壤墒情、品种积温需求、生育期和作业能力等数据；研究播期窗口计算、风险量化及滚动更新方法。

预期成果

播期评价指标体系、适宜播期推荐算法、风险提示规则、典型区域验证成果、服务接口及技术报告。

课题 12 精准作业与智能装备基于 PowerZone 的地块分区评价与变量播种、变量施肥算法研究识别地块内部生产力差异，形成管理分区及变量播种、变量施肥决策方案。 查看详情

研究目标

构建稳定、可解释的地块 PowerZone 分区评价方法，研发分区到变量播种和变量施肥参数的转换算法。

研究内容

融合土壤、地形、遥感、历史产量和作业数据开展特征评价与分区；研究播量、密度和施肥量决策模型，形成处方生成与效果评估闭环。

预期成果

PowerZone 分区评价算法、变量播种与施肥模型、示范区分区图和处方图、验证报告及源代码。

课题 13 精准作业与智能装备变量播种施肥处方生成与农机作业图系统研发将农艺处方转换为农机可识别、可执行、可回传的变量播种施肥任务和作业图。 查看详情

研究目标

打通农艺决策、处方生成、农机任务下发与作业结果回传流程，提升不同设备间的处方兼容和执行效率。

研究内容

研究地块网格化、处方参数校验、设备能力匹配、主流文件格式转换和作业路径表达；实现处方预览、任务下发、进度回传与结果对比。

预期成果

处方数据规范、处方与作业图生成工具、农机格式适配组件、联调测试报告、示范应用及源代码。

课题 14 智能感知与农业智能体基于无人机影像的杂草智能识别与精准施药处方图决策算法研究从无人机影像识别杂草种类、密度和空间分布，并生成分区精准施药处方图。 查看详情

研究目标

研发面向田间复杂背景的杂草检测、分类和覆盖度评估算法，建立从影像识别到精准施药决策的技术链路。

研究内容

建设多作物、多杂草和多生育阶段样本；研究影像校正、杂草识别、密度分级、空间聚合及用药分区规则；验证处方图与作业设备的适配性。

预期成果

标注数据集、杂草识别模型、施药决策算法、标准处方图、典型场景验证报告及源代码。

课题 15 精准作业与智能装备收获作业实时测产与产量地图应用系统研发融合收割机测产、定位和作业状态数据，生成可用于经营分析和精准管理的产量地图。 查看详情

研究目标

研发收获作业实时测产、数据校准与产量空间制图方法，形成从设备采集到地图应用的完整系统。

研究内容

研究流量、含水率、速度、割幅和定位等数据同步与标定；开展异常剔除、延迟校正、空间插值和地块统计；支持历史产量对比及管理分区应用。

预期成果

实时测产采集与校准方案、产量地图算法、应用系统原型、设备联调与田间验证报告、技术文档及源代码。

课题 16 遥感、地块与土地评价全生育期遥感影像修复与 NDVI 时序曲线拟合算法研究修复云遮、缺景和噪声造成的遥感观测缺失，重建稳定连续的作物 NDVI 生育期曲线。 查看详情

研究目标

研发适用于全种植季的遥感影像质量控制、缺失修复和 NDVI 时序曲线拟合算法，为长势监测和物候识别提供连续数据。

研究内容

研究云影检测、跨源时空融合、异常值剔除、缺失重建与曲线平滑；比较不同作物和区域的拟合方法，评估关键物候与异常变化识别能力。

预期成果

遥感影像修复算法、NDVI 时序拟合模型、质量评价指标、示范区时序数据产品、技术报告及源代码。

课题 17 智能感知与农业智能体通用型农作物病虫草害识别智能体研发面向多作物、多病虫草害场景，提供图像识别、结果解释、知识检索和处置建议能力。 查看详情

研究目标

研发可扩展的病虫草害识别智能体，实现识别任务路由、候选结果判断、依据说明和农业知识辅助决策。

研究内容

建设分层分类知识库和评测集；研究图像识别、多轮问询、相似类别区分、置信度表达与知识检索；建立新作物和新类别的低成本扩展机制。

预期成果

病虫草害知识库与评测集、识别模型、智能体应用、开放接口、准确性与可用性测试报告及技术文档。

课题 18 智能感知与农业智能体通用型作物生育期识别智能体研发结合田间影像、作物类型和环境信息，识别作物生育阶段并解释关键判断依据。 查看详情

研究目标

研发覆盖多类作物、可按生育期标准扩展的识别智能体，为农事提醒、长势监测和生产记录提供基础能力。

研究内容

建立作物生育期标准与影像样本体系；融合视觉特征、积温、播期和区域信息；研究相邻生育期区分、连续观测校正和识别结果解释方法。

预期成果

生育期知识体系与数据集、识别模型、智能体应用、典型作物验证报告、服务接口及技术文档。

课题 19 智能感知与农业智能体通用型作物病斑严重度识别与分级智能体研发识别叶片或植株病斑区域，量化严重程度并按适用标准给出分级结果。 查看详情

研究目标

研发跨作物和病害可扩展的病斑检测、面积量化与严重度分级智能体，提高田间病情评价的一致性和效率。

研究内容

建设包含不同病害、光照、遮挡和严重度等级的数据集；研究病斑分割、面积比例计算、分级标准映射、质量控制和结果解释方法。

预期成果

病斑严重度数据集与评测规范、识别分级模型、智能体应用、典型场景验证报告、服务接口及技术文档。