十年历程：油棕精准农业专家系统的发展与趋势

油棕精准农业专家系统：十年回顾 本文回顾了过去十年（2011-2020年）关于油棕（Elaeis guineensis Jacq.）精准农业（PA）领域中的专家系统（ES）应用，重点关注作物、水和土壤管理这三个关键领域。作为热带世界，特别是东南亚的主要经济作物，油棕对于农业经济具有重要意义。作者Xiao JianTana等人，分别来自马来西亚吉隆坡东姑阿都拉曼大学学院（TARUC）、玻璃市大学电子工程技术学院（UniMAP）等机构，共同合作，梳理了108篇相关的研究文章，通过系统性的文献综述，揭示了这一时期环境服务系统在油棕精准农业中的应用趋势、模式以及网络结构。 研究结果显示，这些专家系统利用了各种先进技术，如人工智能（AI）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）等，进行精确的作物监测、诊断与管理决策支持。例如，诊断和推荐综合系统（DRIS）和分类与回归树（CART）算法被应用于作物病害识别（如BSR，茎基腐烂病）和营养元素评估（如AP，有效磷）。同时，遥感技术，如应用机载成像光谱仪（AISA）和高级陆地观测卫星（ALOS）数据，提供了空间层面的土壤和水资源管理信息。 文章还讨论了细胞自动机（CA）和坐标下降算法-错误建模效应（CDA-ME）等方法在优化种植决策中的作用，以及如何结合社区土地模型（CLM-Palm）来预测和规划油棕种植的可持续性。平均果串重量（ABW）、平均轮廓宽度（ASW）和每公顷平均果串数（BUNCH_HA）等指标在评价作物生产力和管理效果上发挥了重要作用。 此外，文章强调了精准农业中的最佳管理做法（BMP）和数据驱动决策的重要性，以及如何通过精确农业技术减少椰子cadang-cadang类病毒（CCVd）等病虫害的影响。最后，文章对未来的研究方向和油棕PA的实践应用提出了展望，认为这些研究成果对于学术界和相关利益方来说具有实用价值和指导意义。 总结来说，本研究通过深入分析过去的十年间油棕精准农业专家系统的应用情况，为行业进步提供了宝贵的参考依据，并为该领域的进一步发展指明了可能的道路。