元宇宙这一新兴概念受到了产、学、研各界的广泛关注。农业与元宇宙的结合将极大地推动农业信息化和智能化发展，为农业智能化转型升级提供新动能。为深入分析元宇宙在农业领域的应用研究可行性，本文首先分析了农业元宇宙的概念，以及区块链、非同质化代币、5G/6G、人工智能、物联网、三维重建、云计算、边缘计算和扩展现实等元宇宙农业应用的关键技术。接着讨论了元宇宙在虚拟农场、农业教学系统和农产品追溯系统三个农业应用领域的主要情景，最后总结了农业元宇宙面临的系统建立、通信基础、硬件设备和运营等方面的主要挑战，并展望了未来的发展方向。本文可为元宇宙在农业的应用研究提供指导。

大数据、物联网和人工智能等现代信息技术在农业中的广泛应用，推动了农业农村现代化和智慧农业的发展，带动了农业经营主体对科技与知识的旺盛需求，农业知识服务成为农业转型升级和高质量发展的重要引擎。为解决现有农业知识分散无序、更新不及时、面向经营主体的知识服务不平衡、供需脱节等问题，本文总结分析了国内外农业知识服务的研究与实践现状，提出了一套基于农业全产业链、按照农业数据的全生命周期、面向农业经营主体的农业智能知识服务体系框架，设计了基于智能物联网（Artificial Intelligence & Internet of Things，AIoT）的农情感知与大数据汇聚治理、基于知识图谱的农业知识组织与计算挖掘，以及基于多场景的农业智能知识服务三个层次。文中归纳了包括空天地AIoT全维度农情感知、多源异构农业大数据汇聚治理、知识建模、知识抽取、知识融合、知识推理、跨媒体检索、智能问答、个性化推荐技术、决策支持等农业智能知识服务涉及的关键技术，并举例了其研究应用。最后从农业数据获取、模型构建、知识组织、智能知识服务技术和应用推广等方面探讨了未来农业智能知识服务的发展趋势及对策建议。总结发现，农业智能知识服务是破解当前农业知识服务供需矛盾，实现跨媒体农业数据到知识的跨越，推动农业知识服务向个性化、精准化和智能化升级的关键，亦是农业科技自立自强、现代农业提质增效的重要支撑。

为满足苹果内部品质产地检测分级需求，本研究研发出检测模块和分级模块，构成可移动式苹果内部品质果园产地分级系统。在此系统的基础上，以苹果糖度和霉心病为代表品质指标，提出一种基于乘法效应消除（Multiplicative Effect Elimination，MEE）的光谱校正方法，用于消除苹果物理属性差异导致的有效光程变化对光谱的影响。利用该系统获取苹果600~900 nm漫透射光谱数据，分别采用多元散射校正（Multiple Scattering Correction，MSC）、标准正态变量变换（Standard Normal Variate Transform，SNV）和MEE算法对苹果光谱预处理后，建立糖度偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression， PLSR）预测模型和霉心病偏最小二乘判别（Partial Least Squares - Discriminant Analysis，PLS-DA）模型。结果表明，MEE算法相比于MSC和SNV算法建模结果更好，糖度预测模型的校正集相关系数（Rc）、校正集均方根误差（Root Mean Square Error of Calibration，RMSEC）、预测集相关系数（Rp）和预测集均方根误差（Root Mean Square Error of Prediction，RMSEP）分别为0.959、0.430%、0.929和0.592%；霉心病判别模型的校正集敏感性、校正集特异性、校正集准确率、预测集敏感性、预测集特异性和预测集准确率分别为98.33%、96.67%、97.50%、100.00%、90.00%和95.00%。将建立的最佳预测模型导入分级系统进行试验，结果表明该系统的分级准确率为90.00%，分级速度约3个/s。该系统具有成本低、结构简单、移动方便等优点，可以满足苹果内部品质果园产地检测分级需求。