近日，中国农业科学院农田灌溉研究所节水高效灌溉技术与装备团队融合冬小麦无人机多光谱遥感数据与田间水肥管理数据，研发出残差校正决策层融合模型（RC-DLF），为小麦关键生育期水肥协同高效利用提供智慧决策支撑。相关成果发表于《农业计算机与电子（Computers and Electronics in Agriculture）》。

传统单一模型水肥利用效率及产量预测精度不足，田间适配性弱，难以满足麦田精准水肥协同及产量智慧管控需求。

科研团队依托田间定位试验，采集小麦关键生育期无人机多光谱冠层信息，整合水肥管理指标构建多源数据集，创新构建残差校正决策层融合模型（RC-DLF），能量化不同水肥协同调控模式下的资源利用效率与增产效果。该模型对比、融合多类机器学习算法，内嵌权重优化、二阶校准、残差校正模块，有效消解单一模型预测偏差。田间试验结果显示，相较于传统模型，小麦开花期、灌浆期产量预测决定系数R²分别提升至0.62、0.67，整体预测误差明显降低，其中残差校正模块是提升模型预测精度的核心。该模型为规模化麦田精准智慧水肥协同管控和农业节水节肥提质增效提供技术支撑。

研究得到国家重点研发计划等项目资助。

论文链接：doi.org/10.1016/j.compag.2026.111908