摘要：在工厂化农业与数字农业迅速发展的背景下，粮食生产大数据高效和智能化利用问题日益凸显，亟待开展粮食生产大数据高效治理、生产核心决策算法攻关，研发综合性智能化的粮食生产大数据平台，为我国粮食安全生产提供智慧解决方案。为报道该领域最新研究进展，本刊策划推出“粮食生产

专题导读

粮食生产大数据平台研发与应用

《智慧农业（中英文）》

2025年第2期

杨贵军

（北京市农林科学院信息技术研究中心，北京 100097，中国）

在工厂化农业与数字农业迅速发展的背景下，粮食生产大数据高效和智能化利用问题日益凸显，亟待开展粮食生产大数据高效治理、生产核心决策算法攻关，研发综合性智能化的粮食生产大数据平台，为我国粮食安全生产提供智慧解决方案。为报道该领域最新研究进展，本刊策划推出“粮食生产大数据平台研发与应用”专题，共组织10篇论文出版，内容涵盖粮食生产大数据平台、农业知识图谱，以及粮食作物生产方面的技术创新，以期为读者提供参考。

农业大数据发展加速了农业生产迈入数字化和智能化新时代。北京市农林科学院信息技术研究中心杨贵军教授团队综合分析了国内外粮食生产大数据、农情监测与智能决策算法、大数据平台方面相关进展和面临挑战，构建了多环节组成的粮食生产大数据智能平台。为揭示省级粮食生产的空间格局及其时间变化规律，四川农业大学刘晓敬博士团队基于四川省2000—2019年的县域面板数据，提出了时空整合分析框架，为区域粮食生产格局解析提供了新的视角。

知识图谱技术可实现知识结构化表达与智能推理。中国农业科学院农业信息研究所周清波研究员团队综合分析了粮食生产大数据复杂“结构-关系-语义”的知识表示与关联解析方法，梳理总结了一套基于数据驱动与知识引导的知识图谱构建与知识推理框架，构建了粮食产前、产中和产后全过程多场景的智能化应用；李娴研究员团队介绍了图神经网络的表示方法、基本思想、主体结构、特点和技术优势等研究进展，分析了在农业领域的应用现状和发展潜力，以及未来研究方向。

水稻和玉米是全球重要的粮食作物。为推动水稻精准生产，南京农业大学江冲亚教授团队总结了水稻生产遥感监测及智慧决策算法的研究进展，剖析了面临的挑战，并展望了未来发展方向，可为水稻生产遥感监测研究提供参考。为推进水稻育种工作信息化和智能化，安徽建筑大学袁媛副研究员团队使用随机采样方法构建水稻品种选育交互数据，提出一种双意图建模和知识图谱扩散的模型，该模型能够很好地完成推荐任务，可在水稻育种工作中帮助用户选择适宜的水稻品种。为快速、准确地获取水稻种植分布、面积等信息，南京信息工程大学周德成副教授团队基于Sentinel-1/2数据和Google Earth Engine（GEE）云计算平台，提出一种NDVI-SDWI动态融合水稻识别方法，能够高效、精确监测水稻种植面积。大田种植复杂的环境为玉米表型提取带来了挑战，浙江大学裘正军教授团队提出了一种基于改进YOLOv11-Pose的多目标关键点检测网络，采用自上而下的检测框架对玉米植株关键点进行检测与骨架重建，实现高效、精准地提取玉米植株骨架和表型参数，为粮食生产数据获取与精准农业管理提供了技术支持。

干旱胁迫是影响粮食产量的重要因素之一。北京市农林科学院信息技术研究中心杨小冬研究员团队提出一种基于干旱天气指数减产率模型的改进分层线性模型IHLM，解决了干旱条件下现有作物估产模型通常估产精度难题。为提高干旱区灌区水资源利用效率，新疆农业大学李巧教授团队探究了新疆三屯河灌区2005—2022年间干旱时空分布特征及变化趋势，构建了ICEEMDAN-ARIMA组合预测模型，实现了研究区干旱状况的高精度预测。

专题主编介绍

杨贵军 教授

杨贵军，博士，教育部长江学者特聘教授，长安大学博士生导师，农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室主任，《智慧农业（中英文）》编委。主持“十四五”国家重点研发计划项目“粮食生产大数据平台研发与应用”，主要从事农业定量遥感机理及应用研究，连续入选爱思唯尔(Elsevier)中国高被引学者榜单，斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单。出版专著2 部，获得河南省科学技术进步一等奖、浙江省科学进步奖一等奖、教育部科学技术进步一等奖等5项。

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来源：智慧农业资讯一点号