本文探讨了深度学习在农业中的应用，重点研究卷积神经网络（CNN）在谷物青贮核碎片大小测量中的模型选择。通过评估特征提取器和图像尺寸，优化模型的复杂度、精度和速度，提高了青贮质量监测的效率。同时，提出基于CS-SUNet的方法监测作物生产力，利用SIF数据检测作物压力，增强粮食安全预警能力。