【作者：李卓瑶 袁宇鑫 曹小娇 审核:王中成】
为让川农学子在假期实践中学到知识并提升自我，信息工程学院“麦田守望”团队于1月3日至23日开展了以“科技兴农·青年共创”为主题的社会实践。团队以农民的切身利益出发，针对农业个体户、企业、研究所和政府进行调研。
切实了解小麦行情，为小麦行业建言献策
团队成员在四川省雅安市、陕西省渭南市、四川省达州市等地的农业个体户间走访，了解最真实的小麦行情。团队为采访做了充分的前期准备，事先拟好方向，多方面切入确保资料的丰富性，并与采访对象积极对接，从而保证活动的顺利开展，团队成员参观当地小麦种植基地，聆听农民的真实诉求以及相关情况并记录，为后期团队进行信息收集整合及对应问题提出相应解决方案打下坚实基础。
图为团队成员实地调研场景
数据模型分析小麦实况，有效科学反馈问题
团队利用新视角合成模型NeRF进行3D视角重构，重现麦田实况，从而获取各视角小麦照片。借助计算机视觉在前期利用语义分割模型SPNet实现小麦作物与小麦空缺的分割，最终得出，基于条状的池化对于空缺的捕捉会显得非常有效，相比块状的或矩形状的池化更具优越性，利用数据分析让小麦形象更为可观，团队成员在进行数据处理时也提升了数据分析和判断能力。
图为小麦渲染重构图
团队运用深度学习技术并结合遥感图像分析的随机抽样方法，实现成熟小麦的麦穗计数、小麦长势预估和小麦的产量预估。最后融合分析小麦上的农药残留，确保小麦产品符合国家粮食安全标准。团队通过整理对比数据，了解小麦生产情况，参与到产出过程。“在分析小麦上农药残留的过程中，感觉自己成为了一个质量检查官，让我感到十分激动，也学到了相关检查标准，积累了不少经验。”一位团队成员说道。
图为团队利用数据实录小麦情况
科技兴农，为小麦行业贡献智慧
团队以农业发展新方向——智能化农业为基点，从粮食作物安全和粮食作物经济两个大背景出发，深入田间地头充分了解农民切实需求，运用深度学习方法分析打造小麦生长、上市一体化监测系统，为生产者提供“智慧农业”解决方案具有重要意义。该项目通过线上上传监测功能将小麦病害监测信息可视化，并将监测结果反馈到系统中，得出相应的防治措施建议。最终项目利用目标监测算法监测无人机拍摄的单位面积农田，通过回归框定位计数各方位单位面积的麦穗，然后输入产量预估模型，得出预估产量。同时，还可以查看小麦在不同月份的预测产量和实际产量对比，今日生产状态评估，月度产量评估，收入预估，以及查看小麦市值变化，小麦虫情监测，土壤情况监测，气象环境监测等实时数据反馈，大大便利了对小麦数据的实时获取与加工，为小麦行业的发展添砖加瓦。
在为期二十余天的活动中，团队成员前往小麦种植基地与当地农民及相关工作成员进行调研，深入田间地头的同时对相关问题进行思考。在此过程中对小麦相关情况有了初步了解，为小麦市场行情计算提供可用样本，为科技兴农走近农业工作者助力，推动农场、农业的智慧化进程。“服务乡村振兴，强国有我”，团队在实践活动中搭建小麦实时监测模型，开发小麦销售网络渠道，进一步推动乡村振兴。“作为川农学子的我们，在这次实践活动中更加认识到理论与实践结合的重要性，真切参与到乡村振兴中让我们感到无比激动与自豪！”
