本网讯　近日，合乐网页版入口精准农业航空团队在棉花生理学参数遥感反演方面取得新成果，在中科院一区Top期刊以农业工程与食品科学学院为第一单位、硕士研究生张乐春为第一作者发表2篇论文，团队首席科学家兰教授为通讯作者。

　　研究成果“Prediction of cotton FPAR and construction of defoliation spraying prescription map based on multi-source UAV images” 发表于期刊《Computers and Electronics in Agriculture》，以降低环境污染、提高农药利用率为目的对脱叶剂喷施处方图构建进行相关研究，基于多源无人机影像使用多种机器学习算法，对棉花的光合有效辐射吸收比例（FPAR）进行预测，并基于FPAR的空间分布进行脱叶剂喷施处方图构建。研究成果“Improved estimation of cotton (Gossypium hirsutum L.) LAI from multispectral data using UAV point cloud data” 发表于期刊《Industrial Crops and Products》，评估无人机搭载的激光雷达与高分辨率相机获取的点云数据在实时监测棉花的叶面积指数（LAI）预测中的效果，并且评估多光谱数据的冠层光谱纹理特征与点云数据的结构特征相结合在LAI预测中的效果，使用SHAP（Shapley加性解释）方法来识别该模型中的关键特征及其特征对预测值的影响模式。

　　研究工作得到国家重点研发项目、宁夏回族自治区重点研发计划项目、国家自然科学基金项目、山东省引进顶尖人才“一事一议”专项经费资助项目、棉花岗位体系专家项目、山东省自然科学基金项目等资助。