让作物状态可预测
问题。 如何从可观测、可解释的作物（第 I–II 层），走向能在环境与管理情景下预测生长、并量化决策风险的作物（第 III 层）？
切入点。 把结构–辐射–光合–生长过程与数据同化耦合起来。这是当前工作的重点。
超出已测范围的叶片光学
问题。 基于性状的 BRDF 预测能否在不同基因型、环境、发育阶段和水分状况下成立？
为何仍未解决。 BRDF 模型基于四个物种的 270 条数据构建，超出已测性状与波长范围的预测需要新的验证。
从模拟光场到田间结果
问题。 当叶片光学多样性改变了冠层内部的模拟光场，这能否转化为田间可测量的差异？
为何仍未解决。 光线追踪结果展示的是模拟光分布的变化，本身并不能证明产量提升。
随时间的跨模态配准
问题。 同一批植株的高光谱、LiDAR、RGB 与热红外观测，应如何随时间配准与分析？
为何仍未解决。 在 MCTP 工作台中，跨模态配准与时间序列分析还不是自动能力。
如果你也在研究其中某个问题，学术邮箱见简历页。
