東北地理所在利用遙感與智慧農(nóng)業(yè)保障全球糧食安全研究中取得新進(jìn)展
到2050年全球人口將達(dá)100億，而適宜開墾的耕地已近耗盡。如何在耕地?cái)U(kuò)張受限、環(huán)境壓力加劇的雙重約束下保障糧食安全，是當(dāng)前全球農(nóng)業(yè)科學(xué)面臨的重大挑戰(zhàn)。近日，東北地理所聯(lián)合中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所、中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院，系統(tǒng)構(gòu)建了從遙感觀測(cè)到智能決策的完整技術(shù)框架。
研究通過整合衛(wèi)星與無人機(jī)建立了天空地立體觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合AI模型可顯著提升土壤有機(jī)質(zhì)、葉面積指數(shù)等關(guān)鍵農(nóng)業(yè)參數(shù)的反演精度，有效解決了傳統(tǒng)模型跨區(qū)域、跨年份泛化能力差的問題。在此基礎(chǔ)上，研究梳理了覆蓋播種、施肥、植保、選種全生產(chǎn)周期的四類智能處方方案，能夠指導(dǎo)變量施肥、靶向噴灑以及耐逆品種篩選，助力農(nóng)藥減量與精準(zhǔn)管理。
尤為值得關(guān)注的是，大語言模型有望打通遙感與農(nóng)民之間的“最后一公里”。傳統(tǒng)遙感產(chǎn)品專業(yè)性強(qiáng)，農(nóng)民難以直接使用，形成了“數(shù)據(jù)豐富、信息貧乏”的困局。通過將多模態(tài)遙感數(shù)據(jù)與大語言模型深度融合，可構(gòu)建智能問答系統(tǒng)：農(nóng)民用自然語言提問，系統(tǒng)自動(dòng)調(diào)取土壤濕度、作物長(zhǎng)勢(shì)、氣象預(yù)報(bào)等實(shí)時(shí)信息，生成通俗易懂的農(nóng)事建議。目前，農(nóng)業(yè)大語言模型對(duì)時(shí)空遙感數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化接入仍處于起步階段（如JackDaw架構(gòu)、神農(nóng)大模型3.0中的遙感氣象智能體等），現(xiàn)有實(shí)踐多為特定場(chǎng)景的定制化集成，缺乏統(tǒng)一框架與接口規(guī)范，制約了遙感數(shù)據(jù)在大規(guī)模智能問答系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)調(diào)用與語義理解。研究提出遙感-大語言模型融合架構(gòu)，將多時(shí)相衛(wèi)星數(shù)據(jù)編碼為作物生長(zhǎng)與環(huán)境脅迫的結(jié)構(gòu)化表征，通過檢索增強(qiáng)生成使模型按需響應(yīng)實(shí)時(shí)遙感信息，并引入不確定性量化，在生成建議時(shí)提供置信度，從而提升智能決策的可靠性與可解釋性。
此外，研究還評(píng)估了全球代表性農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。盡管CropWatch、GEOGLAM等系統(tǒng)已趨于成熟，但在非洲、東南亞等以小農(nóng)戶為主的地區(qū)，因基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、高質(zhì)量地面樣本匱乏，形成了顯著的數(shù)據(jù)鴻溝，導(dǎo)致現(xiàn)有模型在這些區(qū)域的應(yīng)用存在系統(tǒng)性偏差。為解決此問題，研究提出基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的跨區(qū)域協(xié)同建模方案，即各參與方在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下，僅交換模型梯度信息，共同訓(xùn)練一個(gè)全球性的基礎(chǔ)模型。同時(shí)，針對(duì)南北半球物候周期倒置導(dǎo)致的譜段特征不一致問題，可發(fā)展融合物候知識(shí)的動(dòng)態(tài)域自適應(yīng)算法，使在北美訓(xùn)練的小麥識(shí)別模型遷移至澳大利亞時(shí)精度衰減大幅減緩。
該研究系統(tǒng)梳理了一個(gè)從“數(shù)據(jù)觀測(cè)”到“智能決策”的完整閉環(huán)理論框架，特別是將大語言模型納入智慧農(nóng)業(yè)體系，系統(tǒng)解決了當(dāng)前智慧農(nóng)業(yè)研究中普遍存在的技術(shù)碎片化、模型移植性差、對(duì)小農(nóng)戶包容不足三大瓶頸問題。研究強(qiáng)調(diào)，智慧農(nóng)業(yè)不僅要實(shí)現(xiàn)“增產(chǎn)增效”，更應(yīng)成為連接氣候減緩、生物多樣性保護(hù)與糧食安全的橋梁。
該成果以“Feeding 10 billion people in 2050 with cropland expansion limitation: From remote sensing to smart agriculture”為題近期在線發(fā)表于國(guó)際學(xué)術(shù)期刊?European Journal of Agronomy上，論文第一作者為中國(guó)科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所李思佳副研究員，合作作者包括東北地理所宋開山研究員（通訊）、中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院作物科學(xué)研究所金秀良研究員、中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院李強(qiáng)子研究員，以及東北地理所朱冰雪特別研究助理和劉兆華特別研究助理等。該研究得到國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2024YFD1501100）、中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)（XDA28050400）與吉林省科技發(fā)展計(jì)劃重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目（20230202040NC）的聯(lián)合資助。
圖1 智慧農(nóng)業(yè)、人工智能技術(shù)以及未來多模態(tài)大語言模型發(fā)展進(jìn)程
論文信息：Sijia Li, Xiuliang Jin, Qiangzi Li, Xiang Wang, Bingxue Zhu, Zhaohua Liu, Ge Liu, Kaishan Song. Feeding 10 billion people in 2050 with cropland expansion limitation: From remote sensing to smart agriculture. European Journal of Agronomy, 2026, 179, 128159.
論文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1161030126001784
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