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　　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

　　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，主持多项农业华体绘科技股份有限公司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华体绘科技股份有限公司学工作，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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