西北农林科技大学动漫狂 牛子杰副教授团队在智慧果园水肥管理领域取得重要研究进展。最新研究成果《Research on Inversion and prediction of root zone soil water content in Kiwifruit based on hyperparameter tuning by Transformer-DsaGRU》发表于中科院一区TOP期刊 《Agricultural Water Management》 (IF: 6.5)。论文第一单位为西北农林科技大学动漫狂 ，硕士研究生李鑫帅为第一作者，牛子杰副教授为通讯作者。

[图形摘要:根域土壤水分整体流程图]

   该研究针对猕猴桃果实膨大期对水分需求敏感、传统监测方法难以满足精准灌溉需求的痛点，提出了一种基于多源数据融合的 Transformer-DsaGRU 深度学习模型。 研究通过无人机多光谱遥感获取植被指数，结合气象参数，构建了“空-地”多源数据驱动的水分监测体系。团队首创了动态步长调整机制（Dynamic step size adjustment, Dsa），以0.2mm降雨量为阈值，自适应调整模型输入序列长度，有效解决了降雨后土壤水分入渗滞后导致的预测偏差问题,利用 Transformer 的全局注意力机制捕捉光谱与气象数据的长程依赖，结合 GRU 门控单元提取短期水分动态特征，并通过贝叶斯优化算法对模型超参数进行精准调优。 试验结果表明，该模型在根域土壤水分（RSWC）预测中表现优异，能够提前1-2天精准预测水分变化，为果园滴灌系统提供了科学的决策窗口，显著提升了水分利用效率。此次发表是该团队在果园精准感知与生境监测方向的又一突破。此前，牛子杰副教授团队已在该领域深耕多年，近期还在相关高水平期刊发表了多项重要成果，包括：《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》 (2023, 125: 103578)、《Agricultural Water Management》 (2023, 282: 108297) 。