據(jù)報道，愛荷華州立大學和伊利諾伊大學香檳分校的研究人員首次在COALESCE項目中提出超精準農(nóng)業(yè)（ultra-precision agriculture）概念。COALESCE旨在建立一個與規(guī)模無關的信息農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，在農(nóng)場覆蓋區(qū)域提供個性化的植物管理，將信息物理原理引入可持續(xù)農(nóng)業(yè)。COALESCE項目為期5年，得到了美國國家科學基金會和美國農(nóng)業(yè)部國家糧食與農(nóng)業(yè)研究所700萬美元的資助。
研究人員認為，超精準農(nóng)業(yè)是將傳感、建模和推理方面的最新網(wǎng)絡功能引入農(nóng)作物種植管理，使農(nóng)民以較低的成本、更大的靈活性和更小的環(huán)境影響來應對作物面臨的害蟲、干旱及土壤貧瘠的壓力，并最終取代對化肥、農(nóng)藥等化學投入品的依賴。具體包括： 1、生物物理實體的個性化建模。創(chuàng)建個性化植物模型的原則性方法，將多尺度數(shù)據(jù)與已知的生物物理和生理知識緊密耦合，確保模型預測遵循已知的生物物理規(guī)則，從而確保普遍性。 2、基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和魯棒學習（robust learning）的個性化感知。在不同規(guī)模的環(huán)境和植物生理條件下進行多模態(tài)測量來估計狀態(tài)變量、更新個性化模型，并采用魯棒機器學習方法對多尺度、多模態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取和融合。 3、使用靈巧機器人的個性化驅(qū)動。個性化驅(qū)動包括局部化學品和水的分配(噴灑、滲灌)以及作物機械管理操作，需要靈巧的驅(qū)動器來實現(xiàn)精確的施肥及施藥。
原文來源：愛荷華州立大學、Coalesce
編譯：北京市農(nóng)林科學院農(nóng)業(yè)信息與經(jīng)濟研究所
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