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　　由圣保羅大學一個跨學科科研小組開發了一項可以對玉米營養狀況進行早期評估，以使農民及時干預，保證收成，避免損失的方法。

　　由圣保羅大學物理學院和畜牧業與食品工程系共同進行題為“計算機視覺在植物營養方面的運用”科研研究。這項技術使用葉子的數字圖像與計算機視覺相結合，可以在幾分鐘時間內，判斷出早期發育階段的玉米缺乏哪種營養。

　　科研人員介紹說，該技術使用人工智能，對植物幼苗葉片進行識別，以判斷植物是否缺乏如氮、磷、鎂、硫、鉀、銅、鐵、鋅和錳等微量營養素。植物長成的葉片以可視方式記錄了其各種營養缺乏情況。而在植物生長的初期，即一周或兩周期間，這種信號已經顯現，但尚未處于可視階段。該技術運用掃描儀對葉片的數字化圖像進行解讀，解讀后，圖像被顯示成數學模型，運用軟件與預先構建的模型進行比對。

　　實驗表明，該技術具有87%的準確度，并已經接近實際運用。科研小組正在進行田間實驗并已進行專利申請，未來還會將該技術運用于其他作物進行研究。

　　只要觀察玉米的葉子，有經驗的農民就可確定玉米缺乏哪種營養，但這只是在玉米長成及收獲產量大局已定時，這時為時已晚，嚴重的營養缺乏可導致玉米減產50％。該技術可在玉米生長一周或兩周時對其營養狀況進行評估，農民可有幾個月的時間進行糾正。這樣就可以保證玉米優質高產。