量子感知与农情智能检测

该团队由农业科技、遥感技术、大数据处理等多个学科领域的专家和技术人员组成，以实现多领域的交叉融合，达到更好的农业智能化和可持续发展效果。

跨学科交叉：物联网、遥感技术、大数据分析和人工智能等领域的技术和应用具有优势互补性。遥感技术可以获取农田环境和作物生长的数据，而物联网可以实现对农田中各种传感器的数据采集和监测，大数据分析和人工智能可以对采集到的数据进行深度学习和分析，从而实现对农业生产的智能化管理。

专业性强：团队成员拥有专业的背景和经验，能够在不同领域之间进行有效的沟通和协作。这种跨学科交叉能够促进团队的创新和发展，为项目提供多元化的解决方案。

丰富的经验和实力：团队中的成员拥有丰富的行业经验拥有丰富的经验和实力，可以在项目中提供全面、专业的技术支持和解决方案。同时，团队通常也有丰富的资源和人才储备，可以更好地满足项目研发的需要。

研究内容：

本项目针对农业遥感信息协同综合获取的技术体系进行研究，旨在通过卫星、无人机、地面系统等多种观测手段实时监测作物长势、病虫害以及土壤墒情信息，分别就农作物播种授粉、农作物施肥、营养状况的监测以及病虫害监测和预防等几方面利用近地无人机结合农机辅助展开细致的研究，利用人工智能、云计算等智能手段建立基于“空-天-地”的多源大数据融合的作物病害、虫害、草害、作物长势、作物营养、墒情等重要农情监测系统，推进农业数字化转型，从而实现精准农业的指导和全面掌握农田作物信息的目标。

（1）天空地一体化高光谱遥感数据获取与处理；

（2）近地无人机对稻麦农作物播种授粉；

（3）近地无人机对稻麦农作物施肥；

（4）近地无人机对稻麦农作物营养状况的监测；

（5）小型农业机器人对稻麦农作物病虫害的监测；

（6）土壤墒情监测。