精准农业的发展对提升生产效率与促进可持续农业具有重要意义。随着地理信息系统（GIS）与遥感技术进步，土壤与作物状况监测能力增强，实现更科学精细的管理。然而，资源约束、环境要求与气候变化使传统管理方式面临挑战。大数据、人工智能与机器学习等技术的应用，为农业空间数据获取、处理与分析提供新途径，推动精准农业智能化发展。如何整合多源时空数据、优化作物管理并提升资源利用效率，成为研究重点

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　　西巴拉那州立大学农业工程博士，于2016年在美国加州州立大学完成博士后研究。现任巴拉那联邦理工大学梅迪安内拉校区教授和校长，其研究方向主要包括精准农业、计算机应用、系统开发、关系型与地理数据库及空间数据分析。自2018年起获巴西国家科研发展委员会（CNPq）科研生产力奖学金，主持多项农业数字化相关科研项目。

　　西巴拉那州立大学农业工程博士，其曾赴加利福尼亚大学戴维斯分校进行为期三个月的联合培养学习。现任巴西巴拉那联邦理工大学计算机科学领域教授，此外其担任计算机科学本科教师和农业综合计算技术硕士导师。其研究方向主要包括数据库与地理数据库、农业计算系统及精准农业等。

　　西巴拉那州立大学农业工程博士。现任巴西巴拉那联邦理工大学梅迪亚内拉校区教授，承担计算机科学本科及农业综合计算技术硕士项目教学工作，并自2015年起担任信息技术管理协调员。其研究方向主要集中于计算机科学领域，尤其是编程语言与系统开发，在精准农业相关技术应用方面具有丰富经验，重点开展农业信息系统开发与数据处理等方面的研究工作。

　　期刊聚焦聚焦农业工程及交叉领域，下设8个专题，涉及精准农业、农业人工智能与计算机技术、采前采后工程、农业遥感、畜牧技术、农业机械与设备、灌溉工程、农业生物工程与技术等方向。

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