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    1. 美国密西西比三角洲农业航空和精准农业技术研发现状、展望与启示
    黄岩波
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (4): 12-30.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201909-SA003
    摘要1935)   HTML2143)    PDF(pc) (1240KB)(23901)    收藏

    作物生产管理已经进入智慧农业阶段。智慧农业是由最先进的农业信息技术、智能装备以及大量的数据资源所驱动的先进农业科技理念。智慧农业继承了精准农业概念,把农业生产管理由机械化和信息化提高到高度自动化和智能化的农业生产管理。精准农业从上世纪八十年代的粗略监测发展到本世纪10年代的详细监测和控制。在精准农业的发展过程中,农业航空在作物保护和肥料施用方面起到了关键的作用。而在作物保护和肥料精准施用方面,基于全球导航产生的带有空间信息遥感数据配方图是至关重要的。随着现代化农业的发展,农业航空会因更有效的土壤和植物健康监测和更加快速的机电系统响应,在推进精准农业实际应用上显得越发重要。本文具体从美国最重要的农业地区之一密西西比三角洲出发,总体介绍了农业航空在精准农业向智慧农业迈进过程中的状况。重点介绍了美国农业部在密西西比三角洲地区在航空应用技术和低空遥感方面的研发工作;为发展新一代精准农业和智慧农业,进一步研发农业航空技术的问题、挑战和机会进行了讨论;最后提出了中国发展智慧农业建议。

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    2. 人工智能在水产养殖中研究应用分析与未来展望
    李道亮, 刘畅
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (3): 1-20.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.3.202004-SA007
    摘要6127)   HTML7281)    PDF(pc) (2843KB)(7365)    收藏

    中国水产养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变,生产结构不断调整升级,生产水平不断提高。但较低的劳动生产率、生产效率和资源利用率,低质量的水产品以及缺乏安全保障等问题都严重制约中国水产养殖业的快速发展。利用现代信息技术,研究智能设备来实现精确、自动化和智能化的水产养殖,提高渔业生产力和资源利用率是解决上述矛盾的主要途径。水产养殖中的人工智能是研究利用计算机实现水产养殖的过程,也就是利用机器和计算机监视水下生物的生长,进行问题判断、讨论和分析,提出养殖相关决策,完成自动化养殖。为深入了解人工智能技术在水产养殖中的研究发展现状,本文从水产养殖的生命信息获取、水产生物生长调控与决策、鱼类疾病预测与诊断、水产养殖环境感知与调控,以及水产养殖水下机器人5个具体方面入手,结合生产中面临的实际问题,分析了人工智能在水产养殖中的研究应用现状和技术特点;阐述了人工智能应用的主要技术手段和原理,总结了近年来人工智能技术在水产养殖中的最新应用研究进展,分析了当前人工智能技术在水产养殖发展中面临的主要问题和挑战,并提出了推动水产养殖转型的主要建议,以期为加速推进中国渔业数字化、精准化和智慧化提供参考。

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    3. 无人机农业遥感在农作物病虫草害诊断应用研究进展
    兰玉彬, 邓小玲, 曾国亮
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (2): 1-19.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201904-SA003
    摘要5074)   HTML6181)    PDF(pc) (1165KB)(7290)    收藏

    农田作物信息的快速获取与解析是开展精准农业实践的前提和基础。根据农作物病虫草害的实际程度进行变量喷施和作业管理,可减少农业生产成本、优化作物栽培、提高农作物产量和品质,从而实现农业精准管理。近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感技术因其空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,在农作物病虫草害监测应用中发挥了重要作用。本文首先介绍了精准农业航空的基本思想与系统组成和无人机遥感在精准农业航空的地位。接着探讨了无人机农业遥感系统常见的成像方式和遥感影像解析方法,并阐述了国内外无人机农业遥感技术在农作物病虫草害检测研究的最新进展。最后总结了无人机农业遥感技术发展至今面临的挑战并展望了未来的发展方向。本文将为开展无人机农业遥感技术在精准农业航空领域的研究提供理论参考和技术支撑。

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    4. 智慧农业发展现状及战略目标研究
    赵春江
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 1-7.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA005
    摘要9013)   HTML17341)    PDF(pc) (433KB)(6853)    收藏

    随着现代信息技术在农业领域的广泛应用,以智慧农业为表现形态的农业智能革命已经到来。智慧农业是农业信息化发展从数字化到网络化再到智能化的高级阶段,对农业发展具有里程碑意义,已成为世界现代农业发展的趋势。分析了日本、欧盟、英国、加拿大、美国等国家和地区政府针对智慧农业发展相继出台的政策、措施和发展规划,并分析了中国农业1.0到4.0的发展历程和近年来智慧农业的发展现状。围绕发展过程中存在的各种问题和需求,阐述了突破智慧农业核心技术、实现农业“机器替代人力”、“电脑替代人脑”、“自主技术替代进口”的三大转变,提高农业生产智能化和经营网络化水平,加快信息化服务普及,降低应用成本,为农民提供用得上、用得起、用得好的个性化精准信息服务,大幅度提高农业生产效率、效能、效益,引领现代农业发展的战略目标。最后并提出了8个重点任务建议和推动智慧农业发展的5项政策建议。

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    5. 果蔬采摘机器手系统设计与控制技术研究现状和发展趋势
    吴剑桥, 范圣哲, 贡亮, 苑进, 周强, 刘成良
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (4): 17-40.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.4.202011-SA004
    摘要4018)   HTML4203)    PDF(pc) (2346KB)(5774)    收藏

    鲜食果蔬收获是难以实现机械化作业的生产环节,高效低损采摘也是农业机器人研发领域中的难题,导致目前市场化的自动化果蔬采摘装备生产应用几乎空白。针对鲜食果蔬采摘需求,为改善人工采摘费时费力、效率低下、自动化程度低的问题,近30年来,国内外学者设计了一系列自动化采摘设备,推动了农业机器人技术的发展。在研发鲜食果蔬采摘设备时,首先要确定采收对象和采收场景,针对作物的生长位置、形状和重量、场景的复杂程度、所需自动化程度,通过复杂度预估、力学特性分析、姿态建模等方式,明确农业机器人的设计需求。其次,作为整个采摘动作的核心执行者,采摘机器人的末端执行器设计尤为重要。本文对采摘机器人末端执行器的结构进行了分类,总结了末端执行器的设计流程与方法,阐述了常见的末端执行器驱动方式、切割方案,并对果实收集机构进行了概括。再次,本文概述了采摘机器人的总体控制方案、识别定位方法、避障方法及自适应控制方案、品质分类方法以及人机交互、多机协作方案。为了总体评价采摘机器人的性能,本文还提出了平均采摘效率、长期采摘效率、采收质量、损伤率和漏采率指标。最后,本文对自动化采摘机械的总体发展趋势进行了展望,指明了采摘机器手系统将向着采摘目标场景通用化、结构形式多样化、全自动化、智能化、集群化方向发展的趋势。

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    6. 农业元宇宙:关键技术、应用情景、挑战与展望
    陈枫, 孙传恒, 邢斌, 罗娜, 刘海深
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 126-137.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202206006
    摘要1656)   HTML257)    PDF(pc) (1045KB)(4373)    收藏

    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。

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    7. 大田无人农场关键技术研究现状与展望
    尹彦鑫, 孟志军, 赵春江, 王昊, 温昌凯, 陈竞平, 李立伟, 杜经纬, 王培, 安晓飞, 尚业华, 张安琪, 颜丙新, 武广伟
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 1-25.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202212005
    摘要2860)   HTML703)    PDF(pc) (2582KB)(4141)    收藏

    无人农场是智慧农业的一种表现形式,也是建设农业强国和实现农业现代化的重要探索。无人农场以数据、知识和智能装备为核心要素,将现代信息技术与农业深度融合,实现农业全过程生产所需的信息感知、定量决策、智能控制、精准投入及个性化服务一体化。本文系统地阐述了大田无人农场的概念与总体技术架构,讨论了信息感知与智能决策、精准作业系统与装备、自动驾驶、无人化农机装备以及无人农场管控平台等五项大田无人农场的关键技术与装备,深入分析了发展中国大田无人农场亟待解决的关键科学与技术问题。以吉林省公主岭市玉米无人农场为例介绍了物联网、大数据、云计算以及人工智能等技术在玉米全程无人化生产中的具体应用及效果。最后,展望了无人农场在解决全球农业生产面临的“无人种田”等共性问题中发挥的重要作用,分析了中国发展无人农场存在的机遇和挑战,提出了中国发展无人农场的战略目标与思路。

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    8. 农业模型发展分析及应用案例
    曹宏鑫, 葛道阔, 张文宇, 张伟欣, 曹静, 梁万杰, 宣守丽, 刘岩, 吴茜, 孙传亮, 张玲玲, 夏吉安, 刘永霞, 陈昱利, 岳延滨, 张智优, 万倩, 潘月, 韩旭杰, 吴菲
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 147-162.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.202002-SA006
    摘要2880)   HTML1187)    PDF(pc) (2217KB)(4036)    收藏

    农业模型、农业人工智能及数据分析等技术贯穿于智慧农业的信息感知、信息传输、信息处理与控制全过程,是智慧农业的核心技术。为进一步明晰农业模型的内涵和作用,促进农业模型进一步研究及应用,推动智慧农业健康、稳定和可持续发展,本研究采用系统分析、比较及关系框图等方法,分析了农业模型的内涵,阐述了农业模型和智慧农业要素与过程的关系,明确了农业模型的作用并附以应用案例,比较了农业模型的国内外重要发展动态与趋势。国内外农业模型研究与应用重要进展比较表明,农业模型研究应用需要考虑农业生物要素的4个水平、农业环境要素的6个尺度、农业技术与农业经济要素的6个层次并采用相应方法进行,农业模型环境要素空间多尺度研究应用有较大发展潜力;农业模型与分子遗传学、感知技术及人工智能技术结合,农业模型研究应用的公私有组织协作,粮食安全挑战将成为农业模型进一步发展的重要推动力,且需更注重将各种农业系统模拟、数据库、和谐性与开放数据及决策支持系统相连接。中国农业模型研究与应用已形成具有中国特色的作物模型系列,也融入农业模型的互比较与改进、智慧农业等世界潮流,需要抢抓机遇,加快发展。农业模型是农业系统要素内及要素间关系的定量化表达,是农业科学定量与综合的重要方法,具有认识论价值,它与感知技术的结合可以在智慧农业数据获取与处理中发挥不可或缺的作用,成为信息农业技术落地应用的重要桥梁和纽带。

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    9. 家畜智能养殖设备和饲喂技术应用研究现状与发展趋势
    赵一广, 杨亮, 郑姗姗, 熊本海
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 20-31.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA017
    摘要3247)   HTML929)    PDF(pc) (990KB)(4000)    收藏

    家畜智能养殖设备是智能农机装备的组成部分之一,是国际农业装备产业技术竞争的焦点。本文重点围绕家畜智能养殖设备与饲喂技术在实践中的应用,进行了系统的性能特点分析。目前家畜智能养殖设备的开发对象主要针对猪和奶牛,主要研发的系统包括妊娠母猪电子饲喂站、哺乳母猪精准饲喂系统、奶牛精准饲喂系统和挤奶机器人等。家畜智能养殖设备的工业化应用必须与养殖模式、畜舍结构布局结合起来,才能发挥设备的使用效率,同时从满足动物的福利出发,与动物生理、生长及行为结合起来,形成设备与动物的互作和相互适应。最后指出了智能设备的研究必须与畜牧业生产的理论、目标产品的功能驱动及养殖方式的创新协调一致,要不断地更新换代,才能助推畜牧业的转型升级。

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    10. 日本设施农业采收机器人研究应用进展及对中国的启示
    黄梓宸, SUGIYAMA Saki
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (2): 135-149.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202008
    摘要1121)   HTML159)    PDF(pc) (1780KB)(3789)    收藏

    设施农业智能装备是设施农业稳定、高品质、高效生产的必要保障。日本智能采收装备已有近四十年的研发经验,其发展具有一定启发和借鉴意义。本文综述了日本设施农业采收机器人的研究应用进展,分析了基于农机农艺结合的茄科(番茄、茄子、青椒)、葫芦科(黄瓜、瓜类水果)、芦笋和草莓等10种设施农业采收机器人的采收技术,其中详细对比了番茄、草莓等几种蔬菜历代采收机器人的设计理念及其优点与不足。分析了设施农业采收机器人面临的科学问题及解决方案,总结了未来发展趋势及对中国的启发。本文可为加速推进中国设施农业采收机器人的智慧化、智能化和产业化发展提供借鉴参考。

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    11. 深度学习在植物叶部病害检测与识别的研究进展
    邵明月, 张建华, 冯全, 柴秀娟, 张凝, 张文蓉
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (1): 29-46.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202005
    摘要3543)   HTML591)    PDF(pc) (1061KB)(3705)    收藏

    植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键,是病虫害精准化防治与信息化管理的核心。深度学习应用于植物病害检测与识别中,可以克服传统诊断方法的弊端,大幅提升病害检测与识别的准确率,引起了广泛关注。本文首先收集和介绍了部分公开的植物病害图像数据集,然后系统地综述了近年来深度学习在植物病害检测和识别中的研究应用进展,阐述了从早期检测和识别算法到基于深度学习的检测和识别算法的研究进展,以及各算法的优点和存在的问题。调研了相关研究文献,提出了光照、遮挡、复杂背景、病害症状之间相似性、病害在不同时期症状会有不同的变化以及多种病害交叠共存是目前植物病害检测和识别面临的主要挑战。并进一步指出,将性能更好的神经网络、大规模数据集和农业理论基础相结合,是未来主要的发展趋势,同时还指出了多模态数据可以用于植物早期病害的识别,也是未来发展方向之一。本文可为植物病害识别的深入研究与发展提供参考。

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    12. 农业遥感卫星发展现状及我国监测需求分析
    陈仲新, 郝鹏宇, 刘佳, 安萌, 韩波
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 32-42.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201901-SA003
    摘要3270)   HTML2914)    PDF(pc) (572KB)(3643)    收藏

    中国现代农业的发展以及乡村振兴战略的实施需要大量及时有效的农业环境、生产条件、状态及过程信息。基于农业内在的特点,卫星遥感是农业信息快速准确获取的关键技术手段之一。发达国家可用于农业应用的遥感卫星已经形成星座或体系进行联合观测,具有较高的观测时间分辨率,卫星遥感器载荷设计较为充分地考虑了农业应用的需求,观测手段不断创新、观测性能不断提高。目前,我国农业遥感卫星应用还存在很多问题,例如传感器多光谱遥感为主、观测要素缺乏,受遥感传感器性能和遥感卫星地面应用系统能力不足制约,缺少光学与微波等多手段同时相协同观测能力、遥感数据保障率和质量有待提高等,遥感监测手段与国外先进水平存在一定差距。从国内农业生产常规监测、国外农业生产常规监测、重大农业政策执行情况监测和绘制重要农业资源图四个方面全面分析了中国当前遥感卫星业务需求,并考虑未来发展深入分析了农业对遥感卫星应用装备的需求。建议构建编队顺序飞行的,具备多光谱、高光谱、红外以及微波等多种手段的农业卫星星座系统,有效提高多源数据融合精度,综合提供不同波段、不同极化、主动被动、光学微波相互融合的多尺度卫星遥感数据及产品,促进农业遥感技术的快速发展,推动“天空地”数字农业的一体化发展。最后,提出了立足于用户需求,建立中国民用遥感领域农业综合观测卫星系统采用“分步走”战略建议。

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    13. 机载遥感系统在精准农业中的应用
    杨成海
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 1-22.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.201909-SA004
    摘要2502)   HTML7176)    PDF(pc) (1726KB)(3638)    收藏

    数十年来,遥感技术一直被用作精准农业的重要数据采集工具。根据距离地面的高度,遥感平台主要包括卫星、有人驾驶飞机、无人驾驶飞机系统和地面车辆。这些遥感平台上搭载的绝大多数传感器是成像传感器,也可以安装激光雷达等其他传感器。近年来,卫星成像传感器的发展极大地缩小了基于飞机的成像传感器在空间、光谱和时间分辨率方面的差距。最近几年,作为低成本遥感平台的无人机系统的出现极大地填补了有人驾驶飞机与地面平台之间的间距。有人飞机具有飞行高度灵活、飞行速度快、载荷量大、飞行时间长、飞行限制少以及耐候性强等优势,因此在未来仍将是主要的精准农业遥感平台。本文的第1部分概述了遥感传感器的类型和三个主要的遥感平台(即卫星、有人驾驶飞机和无人驾驶飞机系统)。接下来的两个部分重点介绍用于精准农业的有人机载成像系统,包括由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统,并详细描述了部分定制和商用机载成像系统,包括多光谱相机、高光谱相机和热成像相机。第4部分提供了五个应用实例,说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。最后简要讨论了将不同遥感平台和成像系统用于精准农业上的一些挑战和未来的努力方向。

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    14. 作物病虫害遥感监测研究进展与展望
    黄文江, 师越, 董莹莹, 叶回春, 邬明权, 崔贝, 刘林毅
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (4): 1-11.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201905-SA005
    摘要3869)   HTML7157)    PDF(pc) (566KB)(3562)    收藏

    病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前,我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主,无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息,难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来,随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升,利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时,多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展,分析了当前面临的挑战,并对未来发展趋势进行了展望。

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    15. 中国精准施药技术和装备研究现状及发展建议
    何雄奎
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 133-146.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.201907-SA002
    摘要2905)   HTML4629)    PDF(pc) (871KB)(3377)    收藏

    植物化学保护即使用植保机械喷施化学农药是当前最主要的病虫害防控方法,一直以来对保障农业生产安全与粮食有效供给起至关重要作用。能够实现按需精准施药、变量施药、人机分离与人药分离的高效、精准、智能的施药技术和装备是提高农药药效与利用率的保证,也是保障食品安全、降低农民劳动强度的重要措施,是目前国内外研究的热点。本研究对精准施药关键技术及研究现状进行了分析,对适用于不同作业场景的精准施药装备的研究现状、典型代表、应用进展等进行了分类总结,分析了目前精准施药发展中面临的挑战,并提出了对策和建议。本研究可为精准施药技术研究的推进、智能施药装备的研发和现代化农业的发展提供参考和思路。

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    16. 农业机械与信息技术融合发展现状与方向
    陈学庚, 温浩军, 张伟荣, 潘佛雏, 赵岩
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (4): 1-16.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.4.202002-SA003
    摘要4126)   HTML7703)    PDF(pc) (2650KB)(3340)    收藏

    为理清国内外农业机械与信息技术融合发展现状,找到重点发展方向,借此大力推进中国农业机械智能化发展,本文首先分析了国外农业机械与信息技术融合发展的现状,总结了其发展的五大特点。之后指出中国农业机械化发展虽然成效显著,但仍存在农机信息化融合的区域及结构发展不平衡、企业和农民对农业机械信息化的认可度还不高、基础研究与关键技术研究薄弱、农机作业信息系统管理水平不高且缺乏统一标准等问题。最后提出了中国农业机械与信息技术融合发展的方向,包括促进智能感知技术发展与导航技术研究、推进农业机械装备智能化、构建农机智慧作业系统、推进农机自主作业技术研究与无人农场建设、加强农机信息化技术标准制定与复合型人才培养等。农业机械与信息技术融合是中国现代农业机械发展的必然趋势,利用信息技术促进农业机械的发展,能够最大化发挥信息技术的引导效应,提高农业生产效率,对于推进中国农业机械高质高效发展具有重要意义。

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    17. 苹果无损检测和品质分级技术研究进展及展望
    曹玉栋, 祁伟彦, 李娴, 李哲敏
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (3): 29-45.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA011
    摘要2015)   HTML1107)    PDF(pc) (1394KB)(3198)    收藏

    中国苹果总产量高,但出口量占比低,高端苹果市场多被进口苹果所占领,主要原因是缺乏果品品质分级精选技术与装备,采摘后处理自动化程度低,大部分果品未经加工或简单粗加工后进入消费市场,果品品质不稳定,大大降低了市场竞争力。本文分别对苹果品质无损检测和分级技术的现状进行了研究进展分析,并对其发展进行了展望。苹果无损检测技术主要包括光谱、电特性、CT、色谱、电子鼻和计算机视觉技术,针对各种技术的功能特点和优缺点,提出了发展基于新型传感器技术的苹果气味检测方法;苹果品质分级则主要采用基于机器视觉的多特征分级方法,苹果品质无损检测技术与分级技术的有机结合是苹果品质分级技术的发展方向,同时这对于提高苹果产业竞争力具有促进作用。整体而言,中国苹果品质无损检测和分级技术发展需求紧迫,检测新技术如采用纳米科学、生物技术和人工智能方法的传感器技术及产品在苹果无损、品质分级检测方面具有巨大潜力,多技术的融合如集成电、光、气和计算机视觉等实时、高效、高精度的苹果品质分级系统可能是提高苹果分级品质和提升苹果产业竞争力的重要发展方向。

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    18. 畜禽设施精细养殖中信息感知与环境调控综述
    滕光辉
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (3): 1-12.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA006
    摘要2780)   HTML2575)    PDF(pc) (2880KB)(3112)    收藏

    畜禽设施精细养殖是现代畜牧业发展的前沿领域,其核心在于物联网与传统设施养殖的深度融合。近年来,随着传统家庭式养殖模式逐渐退出,中国畜禽养殖场的管理方式已逐步迈向集约化、规模化和设施化,基于养殖动物个体管理和质量保障且满足动物福利要求的畜禽设施精细化养殖已成为畜禽养殖业的最新发展趋势。本文在阐述畜禽设施精细养殖信息感知与环境调控的重要性的基础上,介绍了信息感知与环境调控相关前沿技术,分析了面临的问题与挑战,指出智能传感器技术将成为推动畜禽设施精细养殖进步的底层驱动技术,兼顾畜禽福利和生产性能的动物拟人化智能调控技术和策略等是面临的重要挑战。最后,就中国畜禽设施精细养殖关键技术如何落地提出了相关建议,旨在为中国畜禽设施养殖业的转型升级和可持续发展提供理论参考和技术支撑。

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    19. 智能化无人机植保作业关键技术及研究进展
    徐旻, 张瑞瑞, 陈立平, 唐青, 徐刚
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (2): 20-33.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA025
    摘要3035)   HTML2465)    PDF(pc) (1405KB)(3109)    收藏

    搭载高性能传感器和施药装备的农业植保无人机系统是精准农业领域具有代表性的智能装备之一。本研究首先从前端田间作业环境动态感知技术出发,阐述了无人机光谱成像遥感、多传感器融合的SLAM实时环境建模等技术在无人机植保作业方面的应用情况;然后对精准施药过程建模与优化控制有关的前沿技术进行了分析,包括旋翼下方风场结构演化及雾滴沉积过程仿真建模、多区域全覆盖条件下的智能作业路径规划、精准变量施药控制等;最后论述了作业效果评估与过程监管相关技术的发展现状,包括施药作业质量评价方法、基于云平台数据管理的全过程可视化监管等。在总结现有技术发展现状基础上,对未来智能化无人机植保关键技术发展趋势进行了预测,阐明了光谱图像获取与计算智能的深度学习识别聚类、基于高精度雾滴谱和风场模型预测的精准变量施药作业路径规划、基于传感器实时数据的作业质量评估和作业监管等新技术手段,将在遥感信息反演、药液飘移抑制、作业效率优化、施药过程管控等方面带来革命性的进步,使植保作业数据化、透明化,全过程可观化可控制,推动农业生产管理从机械化向智能化和智慧化迈进。

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    20. 无人机遥感监测作物病虫害胁迫方法与最新研究进展
    杨国峰, 何勇, 冯旭萍, 李禧尧, 张金诺, 俞泽宇
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (1): 1-16.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202201008
    摘要3000)   HTML767)    PDF(pc) (937KB)(2795)    收藏

    病虫害是作物生产面临的主要胁迫之一。近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感因其图像空间分辨率高、数据获取时效性强和成本低等特点,在作物病虫害胁迫监测应用中发挥了重要作用。本文首先介绍了利用无人机遥感监测作物病虫害胁迫的相关背景;其次对目前无人机遥感监测作物病虫害胁迫中的常用方法进行了概述,主要探讨无人机遥感监测作物病虫害胁迫的数据获取方式和数据处理方法;之后从可见光成像遥感、多光谱成像遥感、高光谱成像遥感、热红外成像遥感、激光雷达成像遥感和多遥感融合与对比六个方面重点综述了近期国内外无人机遥感监测作物病虫害胁迫的研究进展。最后提出了无人机遥感监测作物病虫害胁迫研究与应用中尚未解决的关键技术问题与未来的发展方向。本文为把握无人机遥感监测作物病虫害胁迫研究热点、应用瓶颈、发展趋势提供借鉴和参考,以期助力中国无人机遥感监测作物病虫害胁迫更加标准化、信息化、精准化和智能化。

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    21. 基于CNN和迁移学习的农作物病害识别方法研究
    李淼, 王敬贤, 李华龙, 胡泽林, 杨选将, 黄小平, 曾伟辉, 张建, 房思思
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (3): 46-55.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201903-SA005
    摘要2719)   HTML2313)    PDF(pc) (2845KB)(2763)    收藏

    互联网是一个巨大的资源库,也是一个丰富的知识库。针对农作物小样本引起的过拟合问题,本研究引入了知识迁移和深度学习的方法,采用互联网公开的ImageNet图像大数据集和PlantVillage植物病害公共数据集,以实验室的黄瓜和水稻病害数据集AES-IMAGE为对象开展相关的研究与试验。首先将批归一化算法应用于卷积神经网络CNN中的AlexNet和VGG模型,改善网络的过拟合问题;再利用PlantVillage植物病害数据集得到预训练模型,在改进的网络模型AlexNet和VGG模型上用AES-IMAGE对预训练模型参数调整后进行病害识别。最后,使用瓶颈层特征提取的迁移学习方法,利用ImageNet大数据集训练出的网络参数,将Inception-v3和Mobilenet模型作为特征提取器,进行黄瓜和水稻病害特征提取。本研究结合试验结果探讨了适用于农作物病害识别问题的最佳网络和对应的迁移策略,表明使用VGG网络参数微调的策略可获得的最高准确率为98.33%,使用Mobilenet瓶颈层特征提取的策略可获得96.8%的验证准确率。证明CNN结合迁移学习可以利用充分网络资源来克服大样本难以获取的问题,提高农作物病害识别效率。

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    22. 现代信息技术在农业领域的应用分析与建议
    孔繁涛, 朱孟帅, 孙坦
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (4): 31-41.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201906-SA012
    摘要2991)   HTML10028)    PDF(pc) (964KB)(2629)    收藏

    随着信息技术的快速发展和农业农村经济的平稳增长,农业信息技术越来越受到关注,资本和技术在农业领域逐渐发力的趋势已经形成。近几年,中国大型信息技术公司开始涉足农业产业,智慧农业发展势头强劲。本文分析了大型互联网企业从事农业的现状及技术应用特点;阐述了当前大批互联网企业进入农业领域的原因,分析了信息技术与农业产业结合的关键领域及存在问题;重点剖析了信息技术在农业领域中的应用需求、瓶颈和前景;针对农业农村数字化发展与新技术应用,提出了防范市场投机风险、明晰主体功能定位、加强科技创新力度、做好引领示范带动等政策建议。

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    23. 室内植物表型平台及性状鉴定研究进展和展望
    徐凌翔, 陈佳玮, 丁国辉, 卢伟, 丁艳锋, 朱艳, 周济
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 23-42.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.202003-SA002
    摘要2724)   HTML5491)    PDF(pc) (1588KB)(2599)    收藏

    植物表型组学研究正逐渐向综合化、规模化、多尺度和高通量的方向快速发展。本文首先介绍了植物表型研究的最新动向。然后针对室内表型监测平台的特点和各类室内表型针对的表型性状进行了系统介绍,包括产量、品质、胁迫抗性(包括干旱、抗冷热、盐胁迫、重金属和病虫害)等。在此基础上,本文还根据通量、传感器集成度和平台大小等把一些国内外流行的室内植物表型平台进行了分类,并介绍了这些室内表型平台在植物研究中的应用情况。同时,本文还介绍了室内表型数据的管理和解析方法。最后,本文着重讨论了室内表型平台的发展方向,并结合中国植物研究的实际情况对表型组学在中国的发展提出了展望,以期为中国植物表型研究提供指导和建议。

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    24. 基于迁移学习与卷积神经网络的玉米植株病害识别
    陈桂芬, 赵姗, 曹丽英, 傅思维, 周佳鑫
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (2): 34-44.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA007
    摘要2314)   HTML709)    PDF(pc) (4817KB)(2519)    收藏

    大数据背景下产生了海量图像数据,传统的图像识别方法识别玉米植株病害准确率较低,已远远不能满足需求。卷积神经网络作为深度学习中的常用算法被广泛用于处理机器视觉问题,能自动识别和提取图像特征。因此,本研究提出一种基于数据增强与迁移学习相结合的卷积神经网络识别玉米植株病害模型。该算法首先通过数据增强方法增加数据,以提高模型的泛化性和准确率;再构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,引入该模型的训练方式,提取病害图片特征,加速卷积神经网络的训练过程,降低网络的过拟合程度;最后将该模型运用到从农田采集的玉米病害图片,进行玉米病害的精确识别。识别试验结果表明:使用数据增强与迁移学习的卷积神经网络优化算法对玉米主要病害(玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉病)的平均识别准确度达96.6%,和单一的卷积神经网络相比,精度提高了25.6%,处理每张图片时间为0.28s,比传统神经网络缩短了将近10倍。本算法的精确度和训练速度上比传统卷积神经网络有明显提高,为玉米等农作物植株病害的识别提供了新方法。

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    25. 天空地数字农业管理系统框架设计与构建建议
    吴文斌, 史云, 周清波, 杨鹏, 刘海启, 王飞, 刘佳, 王利民, 张保辉
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (2): 64-72.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA021
    摘要1539)   HTML1334)    PDF(pc) (665KB)(2478)    收藏

    数据正在成为基础性战略资源。构建以天空地大数据为关键要素的数字农业管理系统,对于建设数字中国、推进农业高质量发展、抢占全球农业制高点具有重要意义。本研究围绕农业农村部提出的天空地数字农业管理系统建设任务,从农业信息技术学科出发,首先给出了天空地数字农业的科学内涵,阐述了其与传统数字农业的异同点,理清了天空地数字农业管理系统在资源调查、生产调度、灾害监测、市场预警、决策服务的五大核心功能;其次,重点阐述了天空地数字农业管理系统的关键任务,即一个观测体系(天空地一体化的数字农业观测体系)、四个数字化(农业资源权属、生产过程、灾害监测和市场预警)、一个管理平台(农业生产、加工、经营、管理、服务等全产业链的天空地数字农业管理平台);然后,明确提出了天空地数字农业管理系统在标准规范研制、关键技术与装备研发、系统集成与平台开发三方面的科技创新重点任务;最后,针对天空地数字农业管理系统建设的复杂性和系统性,从规划设计、科技创新、资源共享、多方参与、应用领域拓展等方面提出了发展建议。

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    26. 奶牛运动行为智能监测研究进展与技术趋势
    王政, 宋怀波, 王云飞, 华志新, 李嵘, 许兴时
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (2): 36-52.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202203011
    摘要978)   HTML124)    PDF(pc) (1155KB)(2375)    收藏

    奶牛运动行为蕴含着诸多健康信息。信息化、智能化技术的应用有助于养殖场及时掌握奶牛健康状况,提高养殖效率。本文主要针对奶牛运动行为智能监测技术的研究进展予以分析,首先对奶牛基本运动(躺卧、行走、站立)、发情、呼吸、反刍及跛行等行为的监测意义进行阐述,明确了奶牛行为监测的必要性;其次按照时间顺序分别从接触式监测方法和非接触式监测方法两方面综述了国内外相关研究现状,对相关研究的原理及成果进行详细介绍,并进行了分类总结;对奶牛行为监测产业发展现状进行了分析,介绍了国外主流牧场自动化设备供应商主营业务及代表产品;之后分别提出了当前接触式和非接触式奶牛运动行为监测方法的问题与挑战。最后,针对相关关键技术的发展趋势进行了展望。

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    27. 基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序
    夏烨, 雷哓晖, 祁雁楠, 徐陶, 袁全春, 潘健, 姜赛珂, 吕晓兰
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (3): 108-119.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202207006
    摘要574)   HTML88)    PDF(pc) (2214KB)(2339)    收藏

    疏花是梨生产中的重要农艺措施,机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式,花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚架梨园花序识别算法Ghost-YOLOv5s-BiFPN。通过对田间采集的梨树花苞与花朵图像进行标注与数据扩充后送入算法进行训练得到检测模型。Ghost-YOLOv5s-BiFPN运用加权双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN)替换原始的路径聚合网络(Path Aggregation Network,PAN)结构,对网络提取的不同尺寸目标特征进行有效的融合。同时运用Ghost模块替换传统卷积,在不降低准确度的同时减少模型参数量和提升设备运行效率。田间试验结果表明,改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%,两种目标平均精度为91.3%,检测单张图像时间为29 ms,模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法,检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%,检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类,为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。

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    28. 基于多种深度学习算法的田间玉米籽粒检测与计数
    刘晓航, 张昭, 刘嘉滢, 张漫, 李寒, FLORES Paulo, 韩雄哲
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 49-60.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202207004
    摘要1154)   HTML127)    PDF(pc) (3336KB)(2264)    收藏

    为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽粒识别的不同目标检测网络,包括Mask R-CNN、EfficientDet-D5、YOLOv5-L、YOLOX-L,并利用所采集的420幅有效图像对构建的四种网络进行训练、验证、测试,图像数分别为200、40和180幅;最后,依据测试集图像的识别结果进行籽粒计数性能评价。试验结果表明,YOLOv5-L网络对测试集图像检测的平均精度为78.3%,模型尺寸仅为89.3 MB;籽粒计数的检测正确率、漏检率和F1值分别为90.7%、9.3%和91.1%,处理速度为55.55 f/s,识别与计数性能均优于Mask R-CNN、EfficientDet-D5和YOLOX-L网络,并对具有不同地表遮挡程度和籽粒聚集状态的图像具有较强的鲁棒性。深度学习目标检测网络YOLOv5-L可实现实际作业中玉米收获损失籽粒的实时监测,精度高、适用性强。

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    29. 作物长势监测仪数据采集与分析系统设计及应用
    王娇娇, 徐波, 王聪聪, 杨贵军, 杨忠, 梅新, 杨小冬
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (4): 91-104.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201910-SA002
    摘要1391)   HTML1800)    PDF(pc) (1549KB)(2238)    收藏

    针对中小农场对作物长势快速监测与精确诊断的需求,本研究设计了作物长势监测仪(CropSense)数据采集与分析系统,该系统实现了数据采集、处理、分析和管理的一体化集成。系统通过蓝牙技术连接智能手机和作物长势监测仪获取作物采样数据,经服务器中内置光谱模型计算得到地块的作物生长参数分布专题图。依据地块预期产量指标,可提供可视化的专家决策处方。用户只需点击一次按钮,即可实时获取田间作物的监测诊断信息和专业的田间管理指导方案。目前系统已在多个研究机构实验农场试用,其中在小汤山基地的应用示例结果显示:在玉米大喇叭口期使用该系统进行作物诊断和指导施肥,比传统的施肥方案减少约16.67%施肥量。该系统具有采集分析数据高效便利、推荐施肥方案优化合理等特点,在中国家庭农场快速增长的背景下,具有广阔的应用前景。

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    30. 太阳能杀虫灯物联网研究现状与展望
    李凯亮, 舒磊, 黄凯, 孙元昊, 杨帆, 张宇, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (3): 13-28.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA001
    摘要2606)   HTML778)    PDF(pc) (3195KB)(2168)    收藏

    太阳能杀虫灯在农业趋光性害虫受灯光引诱并接触金属网时释放高压脉冲电流杀灭害虫,可有效减少施用农药造成的环境污染和食品安全问题。本文介绍了利用无线传感器网络技术提升太阳能杀虫灯在农业迁飞性趋光害虫防治领域的应用效果,明确提出了一种新型农业物联网——太阳能杀虫灯物联网。首先,从杀虫灯在国内农业生产中的应用研究现状出发,总结了杀虫灯在林果、水稻和蔬菜等作物生产种植中的部署特点和杀虫工作时段分布情况;其次,分析了现有联网型太阳能杀虫灯节点的产品特点和杀虫灯物联网研究现状;然后,结合太阳能杀虫灯的能量采集方式、田间部署特点,综合分析了基于太阳能能量采集方式的传感器网络研究现状和基于启发式的传感器网络节点部署研究现状;最后,探讨了太阳能杀虫灯物联网的节点部署、能量预留管理、虫害爆发区域边界定位、虫情数据抗干扰传输等关键研究问题,并对太阳能杀虫灯物联网在农业生产中的应用进行了总结和展望。

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    31. 农情监测多旋翼无人机系统开发及性能评估
    朱姜蓬, 岑海燕, 何立文, 何勇
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 43-52.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA011
    摘要1721)   HTML669)    PDF(pc) (1255KB)(2148)    收藏

    现代农业要求农业生产者实时、准确、全面地了解农作物的生长环境和生长状态。与传统的人工田间调查方式相比,无人机是一种高效的农田信息获取平台。本研究将自主研发的八旋翼无人机与农田信息采集设备进行整合,形成了一套用于农情监测的无人机系统,实现了无人机按照预设航线自动巡航并采集农田遥感图像、地理位置信息以及环境照度信息。经测试,在飞行中,图像采集设备能够稳定维持垂直对地的姿态并进行拍摄,采集的数据能够拼接成完整的农田正射影遥感图像。测试结果表明研发的无人机系统能够满足低空农情监测作业要求。与商业化产品相比,该系统避免了因任务设备与飞机独立工作而导致重拍、漏拍的情况,实现了无人机与任务设备高效协同作业。

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    32. 基于北斗系统的大田智慧农业精准服务体系构建
    吴才聪, 方向明
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (4): 83-90.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201911-SA001
    摘要1678)   HTML1138)    PDF(pc) (1195KB)(2145)    收藏

    农机精确导航技术正在中国大田种植领域规模化应用,但农机精准作业技术和农业生产精细管理技术的应用仍进展缓慢,精准农业技术、装备与服务体系尚未完成构建,节本增效和节能环保等农业生产目标的实现仍缺乏技术手段。随着物质、能量和信息三要素的不断融合,智能农机系统呼之欲出,将为农业生产提供安全、高效和科学的解决方案。基于智能农机系统的特点、中国农机社会化服务的特征及农业财政补贴的现状,本研究以节本增效和节能环保为主要目标,围绕农业生产组织、农机服务组织和农业主管部门等农机生产作业的核心参与者,融合农机社会化服务和农机精准化服务,建立了中国农机社会化精准服务体系。该体系预期可精确监测农机作业面积和肥药施用量等基本作业参数,可作为社会化服务结算和作业补助发放的精准依据。本研究为实现肥药双减等目标、帮助国家有关农业补贴政策调整和促进中国精准农业技术的全面应用提供了解决思路和技术手段。

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    33. 近地遥感技术在大田作物株高测量中的研究现状与展望
    张建, 谢田晋, 杨万能, 周广生
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (1): 1-15.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA033
    摘要3093)   HTML486)    PDF(pc) (1983KB)(2114)    收藏

    株高是动态衡量作物健康和整体生长状况的关键指标,广泛用于估测作物的生物学产量和最终籽粒产量。传统的人工测量方式存在规模小、效率低以及耗时长等问题。近十年来,近地遥感技术在农业领域发展迅速,使得高精度、高频次、高效率的作物株高采集成为可能。本文首先回顾了国内外基于遥感手段获取株高研究的论文发表情况;其次对获取株高的不同平台以及传感器的基本原理、优势及其局限性进行了介绍和评述,重点论述了激光雷达和可见光相机两种传感器的测高流程与涉及的关键技术;在此基础上归纳了株高在作物生物量估算、倒伏监测、产量预测和辅助育种等方面的应用研究进展;最后对近地遥感技术在株高获取上存在的问题进行讨论分析,并从测高平台和传感器、裸土探测和插值算法、株高应用研究及农学与遥感测高差异四个方向进行了展望,可为今后近地遥感测高的研究与方法应用提供参考。

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    34. 作物生长过程模拟模型与形态三维可视化关键技术研究
    诸叶平, 李世娟, 李书钦
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 53-66.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201901-SA005
    摘要2167)   HTML1740)    PDF(pc) (2416KB)(2074)    收藏

    针对作物产量形成、品种适应性分析的数字化解析和可视化表达需求,以提高作物模拟模型的时效性、协同性和真实感为目标,结合物联网技术与作物模拟模型,进行了田间数据实时采集;应用多智能体技术进行了作物协同模拟方法研究与框架设计;开展了作物生长过程模拟模型及基于作物模型的形态三维可视化关键技术研究,以小麦作物为例,进行了田间试验,阐述了小麦三维形态模拟可视化系统的设计实现并进行了试验验证;构建了Logistic方程模拟小麦叶长、最大叶宽、叶片高度、株高等的生长变化,采用基于曲线、曲面的参数化建模方法和3D图形库OpenGL构造了小麦器官几何模型。结果表明小麦叶长、最大叶宽、叶片高度和株高模拟模型R 2值在0.772~0.999之间,回归方程的F值在10.153~4359.236之间,且Sig.小于显著水平0.05,模型显著性较好,模型的拟合度较高。本研究将作物模拟模型结果和形态结构模型有效结合,实现了以小麦为代表的作物在不同管理措施条件下的生长过程形态三维可视化表达,为作物生产数字化系统应用提供了更有效的途径,该技术体系与方法同样适用于玉米、水稻等作物。

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    35. 农机远程智能管理平台研发及其应用
    朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (2): 67-81.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.2.202004-SA006
    摘要1601)   HTML1211)    PDF(pc) (2701KB)(2073)    收藏

    本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题,首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则:专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则,本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下,平台部分关键技术的实现方法,包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等,并提出了以地块为核心的管理平台建设思路;同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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    36. 果蔬品质劣变传感检测与监测技术研究进展
    郭志明, 王郡艺, 宋烨, 邹小波, 蔡健荣
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (4): 14-28.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202106-SA011
    摘要1519)   HTML189)    PDF(pc) (959KB)(2061)    收藏

    果蔬在采后贮藏和运输过程中极易发生品质劣变,食用价值降低且造成巨大的经济损失。为保障果蔬品质,减少产后劣变导致的资源浪费,本文综述了果蔬品质劣变传感检测与监测技术最新研究现状,分析了各类检测技术的原理、特点及优缺点。其中,机器视觉可检测果蔬外部品质和表面缺陷,电子鼻可监测果蔬的劣变气味,近红外光谱可检测果蔬内部品质和隐性缺陷,高光谱成像能实现可视化检测果蔬内外品质、监测劣变过程,拉曼光谱可检测果蔬腐败菌及其代谢产物,多技术联用和多信息融合能综合评价果蔬劣变。以各种传感器为感知节点构建物联网监测系统,进而实现果蔬品质劣变信息的智能化实时监测,为解决果蔬加工过程中品质劣变控制技术难题提供参考,对降低果蔬产后的经济损失,推进果蔬产业可持续发展具有重要意义。

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    37. 农业智能知识服务研究现状及展望
    赵瑞雪, 杨晨雪, 郑建华, 李娇, 王剑
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 105-125.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202207009
    摘要1065)   HTML153)    PDF(pc) (1435KB)(2037)    收藏

    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。

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    38. 作物胁迫感知和植物表型测量系统综述
    白更, 葛玉峰
    智慧农业(中英文)    2023, 5 (1): 66-81.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202211001
    摘要448)   HTML58)    PDF(pc) (1595KB)(2008)    收藏

    提高农田管理的资源施用效率和持续培育优良作物品种是确保粮食产量和减轻作物生产对环境影响的关键途径。作物胁迫感知和植物表型测量系统是田间变量管理和高通量植物表型测量研究的核心,且两者在硬件和数据处理技术上具有相似性。几十年来,人们一直在开发可以用在田间变量管理领域的作物胁迫感知系统,旨在建立更加可持续的田间管理方案。与此同时,田间高通量表型系统开发取得的重大进展为降低传统表型测量成本提供了技术基础。本文首先对田间变量管理中涉及的作物胁迫感知系统进行了回顾,特别对目前用于精准灌溉、氮素施用和农药喷洒中的感知和决策方法进行了总结。基于作者团队在内布拉斯加大学林肯分校开发的三套田间表型测量系统,对常见田间高通量表型测量系统的传感器和数据的处理分析流程进行了介绍。此外,讨论了当前田间表型测量系统面临的挑战并提出了潜在解决方案。人工智能、机器人平台和创新仪器的持续发展有望显著提高测量系统的性能,对系统在育种中的大范围应用起到积极作用。对主要植物生理过程更直接的测量可能成为未来田间表型研究领域的研究热点之一,并为培育更耐胁迫的作物新品种提供有价值的表型数据。这篇综述可为田间变量管理和高通量植物表型测量两个研究领域提供参考和独特的见解。

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    39. 作物三维重构技术研究现状及前景展望
    朱荣胜, 李帅, 孙永哲, 曹阳杨, 孙凯, 郭益鑫, 姜伯峰, 王雪莹, 李杨, 张战国, 辛大伟, 胡振帮, 陈庆山
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (3): 94-115.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202102-SA002
    摘要1884)   HTML276)    PDF(pc) (1950KB)(2002)    收藏

    近年来,随着无人机和各类传感器在作物育种和田间生产中被广泛使用,作物表型组学得到了极大的发展。兼具了高精度、高通量和高度自动化的作物表型组学及其相关技术的发展,加快了新品种的选育和优化了田间管理。作物三维重构技术是作物表型组学最基本的技术方法之一,是精准描述作物形态全息结构的重要工具,而作物的三维重构模型对于高通量作物表型获取、作物株型特征评价、植株结构和表型相关性分析等均具有重要意义。为深入总结作物表型中三维重构技术研究进展,本文从作物三维重构的基本方法与应用特点、研究现状和前景展望等三个方面展开综述。本文首先归纳整理了现有作物三维重构方法,并对各类方法的基本原理进行了综述,分析了各类方法的特点和优缺点,同时在归纳作物三维重构方法一般性流程的基础上,对各类方法的适用性进行剖析,归纳整理出了各类方法在实施时的具体流程和注意事项;其次,本文依据研究目标对象不同将作物三维重构的应用分为单株作物重构、田间群体重构和根系重构三部分,并从这三个视角对作物三维重构技术的应用情况进行了综述,依据精度、速度和成本三方面,探究了各个方法对于不同作物三维重构的研究现状,分析整理出不同重构对象背景下作物三维重构存在的问题与挑战;最后,从作物三维重构全程自动化、4D表型的构成、作物虚拟生长与模拟育种和智慧农业发展等方面对作物三维重构技术的前景进行了展望。

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    40. 深度学习在家畜智慧养殖中研究应用进展
    郭阳阳, 杜书增, 乔永亮, 梁栋
    智慧农业(中英文)    2023, 5 (1): 52-65.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202205009
    摘要915)   HTML154)    PDF(pc) (1118KB)(2000)    收藏

    准确高效地监测动物信息,及时分析动物的生理与身体健康状况,并结合智能化技术进行自动饲喂和养殖管理,对于家畜规模化养殖意义重大。深度学习技术由于具有自动特征提取和强大图像表示能力,更适用于复杂的畜牧养殖环境中动物信息监测。为进一步分析人工智能技术在当下智慧畜牧业中研究应用,本文针对牛、羊和猪三种家畜,介绍了深度学习技术在目标检测识别、体况评价与体重估计以及行为识别与量化分析的研究现状。其中,目标检测识别有利于构建动物个体电子档案,在此基础上可以关联动物的体况体重信息、行为信息以及健康情况等,这也是智慧畜牧业发展的趋势。智慧畜牧养殖技术当前面临着应用场景存在多视角、多尺度、多场景和少样本等挑战以及智能技术泛化应用的问题,本文结合畜牧业实际饲养和管理需求,对智慧畜牧业发展进行展望并提出了:结合半监督或者少样本学习来提高深度学习模型的泛化能力;人、装备和养殖动物这三者的统一协作及和谐发展;大数据、深度学习技术与畜牧养殖的深度融合等发展建议,以期进一步推动畜牧养殖智能化发展。

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    41. 农产品信息区块链技术架构设计及应用展望
    梁昊, 刘思辰, 张一诺, 吕科
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 67-75.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA020
    摘要1958)   HTML1929)    PDF(pc) (1064KB)(1962)    收藏

    作为传统农业大国,中国多次强调农业现代化的重要性。但生产分散、技术落后、基础薄弱等问题严重阻碍了中国农业信息化的发展。区块链由于采用了分布式存储与计算方式,与分布式经济系统具有较好的兼容性,在金融、物流、电子商务等多个行业具有广泛的应用前景。本研究采用广义区块链的设计思想,结合中国农业发展中遇到的问题,设计了信息采集层、数据层、网络层、共识层、激励层、合约层与应用层的7层农产品信息区块链技术架构。该架构可以提供灵活的分布式存储机制、完备的信息共识体系、可靠的信息防篡改功能和实用的激励回报措施。针对以上功能在农产品信息溯源和农产品市场信息透明化中的应用进行了说明,提出了建立区块链农产品交易体系的概念,最后对区块链在农业领域的应用进行了总结和展望。

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    42. 农业干旱卫星遥感监测与预测研究进展
    韩东, 王鹏新, 张悦, 田惠仁, 周西嘉
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (2): 1-14.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202104-SA002
    摘要1726)   HTML244)    PDF(pc) (1255KB)(1935)    收藏

    干旱是影响农业生产的主要气候因素。传统的农业干旱监测主要是基于气象和水文数据,虽然能提供监测点上较为精确的干旱监测结果,但是在监测面上的农业干旱时,仍存在一定的局限。遥感技术的快速发展,尤其是目前在轨的卫星传感器感测的电磁波段涵盖了可见光、近红外、热红外和微波等波段,为区域尺度农业干旱监测提供了新的手段。充分利用卫星遥感数据获得的丰富地表信息进行农业干旱监测和预测具有重要的研究意义。本文从遥感指数方法、土壤含水量方法和作物需水量方法三个方面阐述了基于卫星遥感的农业干旱监测研究进展。农业干旱预测是在干旱监测的基础上进行时间轴的预测,本文在总结干旱监测进展的基础上,进一步简述了以干旱指数方法和作物生长模型方法为主的农业干旱预测研究进展。

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    43. 智慧果园构建关键技术装备及展望
    韩冷, 何雄奎, 王昌陵, 刘亚佳, 宋坚利, 齐鹏, 刘理民, 李天, 郑义, 林桂海, 周战, 黄康, 王忠, 查海涅, 张国山, 周国涛, 马勇, 伏浩, 聂宏远, 曾爱军, 张炜
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (3): 1-11.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA200201014
    摘要1684)   HTML450)    PDF(pc) (2824KB)(1807)    收藏

    传统果园生产中面临着人口老龄化带来的劳动力短缺、农机作业装备与生产资料管理困难、生产效率低下等问题,通过建设融合物联网、大数据、装备智能化等技术的智慧果园,可有望解决上述问题。为应对北京市农业现代化建设需求、引领中国农业发展方向,基于桃、梨果园全程机械化、智能化管理等目标,本研究在北京市重要的桃、梨等优势果品产区——平谷区峪口镇西营村构建了约30 hm2梨与桃的智慧果园。果园中应用了10多种病、虫、水、肥、药的各类信息获取传感器,装备了28种机械化、智能化技术支持的农机装备,采用的关键技术包括智能信息获取系统、水肥一体管理系统以及病虫害智能管理系统,智能作业装备系统包括无人驾驶割草机、智能防冻机、开沟施肥机、自动驾驶履带智能仿形变量喷雾机、六旋翼枝向对靶无人机、多功能采摘平台以及整理修剪机等。同时,在果园中还构建了智能管理平台。经比较发现,智慧果园生产模式可减少人工成本50%以上,节省农药用量30%~40%、肥料用量25%~35%、灌溉用水量60%~70%,综合经济效益提升32.5%。智慧果园的推广实施将进一步推动中国果业生产水平的提高,促进中国智慧农业的发展。

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    44. 核心技术原始创新引领智慧农业健康发展
    高万林, 张港红, 张国锋, 黄峰, 吴德华, 陶莎, 王敏娟
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 8-19.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA015
    摘要2494)   HTML2155)    PDF(pc) (824KB)(1796)    收藏

    智慧农业是充分运用人的智慧发展农业的新形态,它是农业发展的新阶段、新模式和新业态。农业信息技术的发展是智慧农业发展的必然要求,以农业大数据、云计算、物联网、人工智能、农业等离子体等新一代技术可以赋能智慧农业,为智慧农业的健康发展提供了新技术、新手段和新方案。农业信息化标准化是引导农业科技进步与创新的前提,是智慧农业发展的迫切需要;农业物联网与农业专用芯片是智慧农业发展的核心技术及装备;农业大数据与云计算是海量复杂农业信息处理的有力技术支撑;农业信息安全与区块链是保障农业信息安全、农产品质量认证与农业安全的关键;农业人工智能是提高农业劳动生产力、降低资源消耗、智能高效生产的必然选择;农业等离子体技术是发展健康农业、提升农产品品质切实有效的新手段。智慧农业核心关键技术原始创新自主可控,必将引领智慧农业健康发展。

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    45. 基于弱监督下改进的CBAM-ResNet18模型识别苹果多种叶部病害
    张文景, 蒋泽中, 秦立峰
    智慧农业(中英文)    2023, 5 (1): 111-121.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202301005
    摘要744)   HTML102)    PDF(pc) (1490KB)(1796)    收藏

    针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题,提出了一种基于改进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别。以ResNet18作为基础模型,对轻量级卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)进行升维改进,放大苹果叶部病害特征细节;将改进的CBAM融入残差模块中,以加强对关键细节特征的提取,将AlphaDropout配合SeLU(Scaled Exponential Linearunits)融入网络中,防止其网络的过拟合化,加速模型收敛效果;最后,采用单周期余弦退火算法调整学习率,得到病害识别模型。训练在样本图像均只进行图像级标注的弱监督下进行,大大降低标注成本。通过消融实验,探究出改进CBAM中MLP最佳升维维度为2,相对于原CBAM,准确率提升0.32%,并在参数量增加17.59%的情况下,每轮训练时长减少8 s。在包含苹果斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病、锈病等5种病害的6185幅图像数据集上进行了试验测试,结果显示,在弱监督学习下,识别准确率方面,该模型对苹果5种病害的平均识别准确率达到98.44%,改进的CBAM-ResNet18相比改进前的ResNet18提高了1.47%,且高于VGG16,DesNet121,ResNet50,ResNeXt50,EfficientNet-B0和Xception对照模型;在学习效率方面,改进的CBAM-ResNet18相对于ResNet18在参数量增加24.9%的条件下,每轮的训练时间减少6 s,且在VGG16,DesNet121,ResNet50,ResNeXt50,EfficientNet-B0和Xception对照模型中以每轮137 s最快速度完成模型训练。通过混淆矩阵结果,计算出模型的精确度平均值、召回率平均值和F1分数平均值分别达到了98.43%、98.46%和0.9845。该结果表明,改进的CBAM-ResNet模型可进行苹果叶部病害识别且具有良好的识别结果,可为苹果叶部病害智能识别提供技术支撑。

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    46. 基于轻量化改进YOLOv5的苹果树产量测定方法
    李志军, 杨圣慧, 史德帅, 刘星星, 郑永军
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (2): 100-114.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202105-SA005
    摘要1870)   HTML134)    PDF(pc) (3571KB)(1791)    收藏

    果树测产是果园管理的重要环节之一,为提升苹果果园原位测产的准确性,本研究提出一种包含改进型YOLOv5果实检测算法与产量拟合网络的产量测定方法。利用无人机及树莓派摄像头采集摘袋后不同着色时间的苹果果园原位图像,形成样本数据集;通过更换深度可分离卷积和添加注意力机制模块对YOLOv5算法进行改进,解决网络中存在的特征提取时无注意力偏好问题和参数冗余问题,从而提升检测准确度,降低网络参数带来的计算负担;将图片作为输入得到估测果实数量以及边界框面总积。以上述检测结果作为输入、实际产量作为输出,训练产量拟合网络,得到最终测产模型。测产试验结果表明,改进型YOLOv5果实检测算法可以在提高轻量化程度的同时提升识别准确率,与改进前相比,检测速度最大可提升15.37%,平均mAP最高达到96.79%;在不同数据集下的测试结果表明,光照条件、着色时间以及背景有无白布均对算法准确率有一定影响;产量拟合网络可以较好地预测出果树产量,在训练集和测试集的决定系数R2分别为0.7967和0.7982,均方根误差RMSE分别为1.5317和1.4021 ㎏,不同产量样本的预测精度基本稳定;果树测产模型在背景有白布和无白布的条件下,相对误差范围分别在7%以内和13%以内。本研究提出的基于轻量化改进YOLOv5的果树产量测定方法具有良好的精度和有效性,基本可以满足自然环境下树上苹果的测产要求,为现代果园环境下的智能农业装备提供技术参考。

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    47. 中国大田作物智慧种植目标、关键技术与区域模式
    李莉, 李民赞, 刘刚, 张漫, 汪懋华
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 26-34.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202207003
    摘要1547)   HTML235)    PDF(pc) (853KB)(1763)    收藏

    大田作物智慧种植业是智慧农业的重要内容。本文通过分析智慧农业发展历程,明确了大田作物智慧种植业发展战略总体目标和重点任务,凝练出关键技术,有针对性地提出适宜中国区域特征的发展模式。大田作物智慧种植的关键技术面临的主要挑战有:缺乏原位精准测量技术与农业专用传感器,作物模拟模型与实际生产有较大差别,信息传输技术的实时性、可靠性、通用性和稳定性有待改进,智能农业装备还需要进一步解决好农机/农艺相结合问题。在以上分析基础上,提出了大田作物智慧种植关键技术的5个一级技术以及相应的18个二级技术。5个一级技术包括环境与生物信息感知技术、信息移动互联与农业物联网技术、云计算与云服务技术、大数据分析与决策技术、智能农机装备与农业机器人技术。根据中国种植业区域特色提出了相应的6种智慧农业发展区,即东北与内蒙古规模化智慧生产发展区,京津冀鲁智慧都市农业与节水农业发展区,西北旱区棉花规模化智慧种植和旱作智慧农业绿色发展综合试验区,东南沿海循环型水稻智慧种植业综合发展试验区,长江中下游平原智慧粮油优化发展区,以及西南山区智慧特色农业发展区。最后从基础设施建设、技术、人才和政策角度给出了发展建议。

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    48. 基于深度学习与特征可视化方法的草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别
    魏靖, 王玉亭, 袁会珠, 张梦蕾, 王振营
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (3): 75-85.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.3.202008-SA001
    摘要1847)   HTML856)    PDF(pc) (1962KB)(1725)    收藏

    草地贪夜蛾是对粮食安全具有巨大威胁的害虫,早发现、早防治对虫情控制具有重要意义。目前,利用深度学习方法进行草地贪夜蛾及其近缘种成虫识别的相关研究存在数据量严重偏小的情况,有可能造成模型未能真正学习到草地贪夜蛾及其近缘种成虫的环形纹、肾形纹等关键视觉特征。针对上述问题,本研究在建立包含草地贪夜蛾在内的7种夜蛾科成虫,10,177幅图像组成的数据库基础上,采用迁移学习方式建立了VGG-16、ResNet-50和DenseNet-121,3种夜蛾成虫识别深度学习模型,并用相同的测试集测试了所有模型。结果表明,构建的模型识别准确率均超过了98%。此外,本研究用特征可视化技术展现了模型习得的特征,并验证了这些特征和专家进行人工识别的关键视觉特征的一致性——ResNet-50和DenseNet-121的平均特征识别率在85%左右,进一步支持了用深度学习进行草地贪夜蛾成虫实时识别的可行性。研究发现,不同模型对夜蛾科成虫视觉特征的学习能力不一样,在评价模型时不能仅看识别率,还需要加入视觉特征识别率指标对模型的学习内容进行评价。本研究通过试验证明可视化分析可以直观认识模型的特征学习情况,可为行业内或其他领域的研究人员提供参考。

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    49. 利用图像和机器学习检测大豆作物幼苗期玉米杂苗
    FLORESPaulo, MATHEWJithin, JAHANNusrat, STENGERJohn
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (3): 61-74.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.3.202007-SA002
    摘要1889)   HTML2689)    PDF(pc) (1967KB)(1692)    收藏

    在大豆-玉米轮作生产过程中,玉米杂苗会与大豆苗竞争水和肥料,而且很容易遮住大豆苗,影响害虫(如玉米根虫)的防控,降低大豆品质。因此,在大豆幼苗期及时检测出玉米杂苗并对其进行处理非常重要。传统的人工检测方法主观性强、效率低,传感器和算法的发展为自动检测玉米杂苗提供了更好的解决方案。本研究在温室环境下模仿田间条件,待玉米和大豆发芽后,连续5天用因特尔RealSense D435相机采集彩色图像,并人工裁剪幼苗图像区域,在此基础上对图像进行分割和去噪。在采集图像形状、色彩和纹理特征值后, 对所采集的特征值进行权重分析, 保留前10种重要的特征值导入基于特征的机器学习算法中进行模型训练和预测。预测结果表明,支持向量机模型(SVM)、神经网络(NN)和随机森林(RF)的预测精度分别为85.3%,81.5%和82.6%。将数据集导入GoogLeNet和VGG-16 两种深度学习模型进行训练, 预测精度分别为96.0%和96.2%。VGG-16 模型在区分大豆幼苗和玉米杂苗中有较好的表现,彩色图像和VGG-16 模型组成的系统可以自动检测大豆生长过程中玉米杂苗的情况,为农民提供准确的信息,帮助其进行生产决策和田间管理。

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    50. 时变多车型下的生鲜农产品配送路径优化模型
    刘思远, 陈天恩, 陈栋, 张驰, 王聪
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (3): 139-151.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202108-SA004
    摘要766)   HTML55)    PDF(pc) (1122KB)(1675)    收藏

    针对农业供应链的运输环节中生鲜农产品配送模型存在的速度恒定、碳排放计算方法单一的问题,本研究结合路网时变特征和新的多车型碳排放计算方法,提出了考虑配送距离、多车型碳排放量、货物损耗和车辆固定成本等4个优化目标的生鲜农产品配送路径优化模型;并根据模型特点提出了一种改进的双策略种群协同蚁群算法(Double-Strategies Co-Evolutionary Ant Colony System,DC-ACS )。利用改进蚁群算法对Solomon数据集的C105算例进行了求解,在4个优化目标上分别取得最优解为937.94 km、4961.48元、4081.78元和7500.87元,证明了本研究提出的模型的有效性。在模型有效的基础上,通过试验结果证明,改进蚁群算法比基本蚁群算法在4个优化目标上的配送总成本平均降低幅度超过14%,证明改进蚁群算法更具有优越性。使用改进蚁群算法对集中、随机和混合3种不同分布的大规模算例进行求解,3种分布上分别求得最优总成本为19,939.53、24,095.00和24,397.58元。综上所述,所提模型和算法可以为冷链物流企业的城市配送路径决策提供良好的参考依据,对完善智慧农业供应链的配送路径优化模型和优化方法提供了新的思路,为企业进一步扩大规模提供了参考。

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    51. 农业知识智能服务技术综述
    赵春江
    智慧农业(中英文)    2023, 5 (2): 126-148.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202306002
    摘要1103)   HTML328)    PDF(pc) (3579KB)(1606)    收藏

    [目的/意义] 农业环境动态多变、动植物生长影响因子众多且互作关系复杂,如何将分散无序信息理解生成生产知识或决策案例是世界性难题。农业知识智能服务技术是应对农业数据低秩化、规则关联度低和推理可解释性差等现状,提升农业生产全过程综合预测和决策分析能力的核心关键。[进展]本文综合分析了感知识别、知识耦合、推理决策等农业知识智能服务技术,构建由云计算支撑环境、大数据处理框架、知识组织管理工具、知识服务应用场景组成的农业知识智能服务平台,提出一种基于知识规则和事实案例相结合的农情解析与生产推理决策方法,构造产前规划、产中管理、收获作业、产后经营等全链条知识智能应用场景。[结论/展望]从农业多尺度农情稀疏特征发现与时空态势识别、农业跨媒体知识图谱构建与自演化更新、复杂成因农情多粒度关联与多模式协同反演预测、基于生成式人工智能的农业领域大语言模型设计、知识智能服务平台与新范式构建等方面对农业知识智能服务技术发展趋势进行总结,对实现农业生产由“看天而作”到“知天而作”转变具有技术支撑作用。

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    52. 拖拉机自动转向试验台研制
    杜娟, 李敏, 金诚谦, 印祥
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (2): 85-93.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201903-SA002
    摘要1133)   HTML335)    PDF(pc) (1055KB)(1555)    收藏

    农业机械自动转向是实现农业机械自动化和智能化的关键技术之一,农田作业工况较为复杂,拖拉机自动转向装置的现场安装调试费时费力。针对这一问题,本研究研制了一种拖拉机自动转向试验台,对拖拉机自动转向装置进行模拟调试与测试以保证其控制的准确性和可靠性,从而减少田间测试时间,降低安装使用成本。本研究选用120马力拖拉机前桥,通过对机械结构、液压系统和电气控制系统的设计计算,搭建了拖拉机自动转向试验台。利用惯性测量单元对转向系统工作性能进行测试,试验结果表明方向盘平均转向间隙为16.48°,车轮平均转角延迟时间为0.14s,响应速度和稳定性符合农业机械转向要求。所研制的拖拉机自动转向试验台能够用于测试拖拉机前桥的工作状态,并对其转向性能参数进行准确采集和记录,可为农业机械自动转向装置的调试和性能检测提供一个高效可靠的测试平台。

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    53. 基于Micro-CT的玉米籽粒显微表型特征研究
    赵欢, 王璟璐, 廖生进, 张颖, 卢宪菊, 郭新宇, 赵春江
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (1): 16-28.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.1.202103-SA004
    摘要1324)   HTML131)    PDF(pc) (2085KB)(1551)    收藏

    植物显微表型主要是指植物组织、细胞和亚细胞水平的表型信息,是植物表型组学研究的重要组成部分。针对传统籽粒显微性状检测方法效率低、误差大且指标单一等问题,本研究利用Micro-CT扫描技术对5种类型11个品种玉米籽粒开展显微表型精准鉴定研究。基于对CT序列图像的处理解析,共获取籽粒、胚、胚乳、空腔、皮下空腔、胚乳空腔和胚空腔的34项显微表型指标。其中,胚乳空腔表面积、籽粒体积、胚乳体积比和胚乳空腔比表面积等4项表型指标在不同类型玉米间差异显著(P-value<0.05)。普通玉米胚乳空腔表面积和籽粒体积显著大于其它类型玉米,高油玉米胚乳空腔比表面积最大,甜玉米胚乳空腔比表面积最小,爆裂玉米胚乳体积比最大。进一步利用34项玉米籽粒表型指标开展差异分析和聚类分析,可将11个不同品种玉米分为四类,其中第一类以普通玉米为主,第二类以爆裂玉米为主,第三类是甜玉米,第四类是高油玉米。结果表明,Micro-CT扫描技术不仅可以实现玉米籽粒显微表型的精准鉴定,还可以为玉米籽粒分类、品种检测等提供技术支撑。

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    54. 水下鱼类品种识别模型与实时识别系统
    李少波, 杨玲, 于辉辉, 陈英义
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (1): 130-139.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202006
    摘要1390)   HTML158)    PDF(pc) (1329KB)(1551)    收藏

    快速准确的鱼类识别系统需要良好的识别模型和部署系统作为支撑。近年来,卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大成功,不同的卷积网络模型都有不同的优点和缺点,面对众多可供选择的模型结构,如何选择和评价卷积神经网络模型成为了必须考虑的问题。此外,在模型应用方面,移动终端直接部署深度学习模型需要对模型进行裁剪、压缩处理,影响精度的同时还会导致安装包体积增大,不利于模型升级维护。针对上述问题,本研究根据水下鱼类实时识别任务特点,选取了AlexNet、GoogLeNet、ResNet和DenseNet预训练模型进行对比试验研究,通过在Ground-Truth鱼类公开数据集基础上对图像进行随机翻转、旋转、颜色抖动来增强数据,使用Label smoothing作为损失函数缓解模型过拟合问题,通过研究Ranger优化器和Cosine学习率衰减策略进一步提高模型训练效果。统计各个识别模型在训练集和验证集上的精确度和召回率,最后综合精确度和召回率量化模型识别效果。试验结果表明,基于DenseNet训练的鱼类识别模型综合评分最高,在验证集的精确度和召回率分别达到了99.21%和96.77%,整体F1值达到了0.9742,模型理论识别精度达到预期。基于Python开发并部署了一套远程水下鱼类实时识别系统,将模型部署到远程服务器,移动终端通过网络请求进行鱼类识别模型调用,验证集图像实际测试表明,在网络良好条件下,移动终端可以在1 s内准确识别并显示鱼类信息。

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    55. 基于改进轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别
    周巧黎, 马丽, 曹丽英, 于合龙
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (1): 47-56.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202003
    摘要2095)   HTML166)    PDF(pc) (1623KB)(1543)    收藏

    番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量。为实现番茄病害的实时无损伤检测,本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶片病害分类识别方法。首先选择轻量级卷积神经网络MobileNetV3,在Image Net数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对番茄叶片病害识别的模型上并做微调处理。采用相同的训练方法对VGG16、ResNet50和 Inception-V3 三种深度卷积网络模型也进行迁移学习并进行对比,结果显示MobileNetV3的总体学习效果最好,在Mixup混合增强和focal loss损失函数下对10类番茄病害的平均测试识别准确率达到94.68%。在迁移学习的基础上继续改进 MobileNetV3模型,在卷积层引入空洞卷积和感知机结构,采用GLU(Gated Liner Unit)闸门机制激活函数,训练得到最佳的番茄病害识别模型,平均测试的识别准确率98.25%,模型的数据规模43.57 MB,单张番茄病害图像的检测耗时仅0.27 s。经十折交叉验证(10-Fold Cross-Validation),模型的鲁棒性良好。本研究可为番茄叶片病害的实时检测提供理论基础和技术支持。

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    56. 基于3D打印的柔性机械手研制及试验研究
    高国华, 董增雅, 孙晓娜, 王皓
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 85-95.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA012
    摘要1354)   HTML171)    PDF(pc) (1145KB)(1539)    收藏

    果实采摘是农业种植生产过程中最耗时费力的环节。为了实现果实的良好抓取,本研究设计了一款结构精简、具有自适应性的柔性机械手。该机械手由柔性手指、气动元件、手腕和底座组成,基于3D打印制作,装配简单。其中,气动元件和柔性手指由柔性材料TPU和PLA打印而成,手腕为具有柔性的一体件打印而成;利用气动元件的伸缩功能实现对手腕的驱动,带动柔性手指自适应变形抓取果实。结合常曲率变形和D-H坐标法建立了单手腕的运动学模型。在此基础上,进行了柔性机械手功能性验证试验和安全测试试验。试验结果表明,柔性机械手具有适应果实的形状进行自适应抓取的功能,对表皮较为脆弱的果实没有损伤;气动元件满足使用要求,可以完成对手腕的动作驱动。研究结果将为机械手柔性抓取结构的设计提供参考价值。

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    57. 基于轻量级无锚点深度卷积神经网络的树上苹果检测模型
    夏雪, 孙琦鑫, 侍啸, 柴秀娟
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 99-110.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.202001-SA004
    摘要1978)   HTML1800)    PDF(pc) (2005KB)(1508)    收藏

    为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络(CenterNet),构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型(M-CenterNet),并通过与CenterNet和单次多重检测器(Single Shot Multibox Detector,SSD)网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为88.9%、10.9%和5.8%;模型体积和帧率分别为14.2MB和8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为CenterNet网络的1/4;相比于SSD网络,所提网络模型的AP提升了3.9%,模型体积降低了84.3%;本网络模型在CPU环境中的运行速度比CenterNet和SSD网络提高了近1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。

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    58. 基于云服务的棚室蔬菜智能终端系统设计与实现——以黑龙江省为研究案例
    张海峰, 李杨, 张宇, 宋丽娟, 唐立新, 毕洪文
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (3): 87-99.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA002
    摘要1553)   HTML1385)    PDF(pc) (5851KB)(1502)    收藏

    棚室蔬菜产业在黑龙江省农业转方式、调结构和供给侧改革中占有重要的战略地位。黑龙江省棚室蔬菜生产规模近年来发展较快,技术支撑需求也与日俱增。本研究针对黑龙江省棚室蔬菜发展规模与技术服务支撑能力不匹配的现状,提出了基于云服务的棚室蔬菜智能终端系统及关键技术的实现方法。本研究以专家服务为主、数据挖掘技术为辅,以物联网设备为感知手段、以智能手机为用户终端,利用云服务对知识、资源、物联网数据的整合配置能力,提供蔬菜专家及棚室蔬菜用户对信息获取、存储、分析和决策的高效解决方案。本研究的部分内容已在黑龙江省农业科研部门、企业、蔬菜合作社、农户等不同用户群体中实验应用,能够为专家提供棚室蔬菜生产环境的远程问诊手段,适用于各类棚室蔬菜应用场景。本研究还提出了对大规模应用场景下的技术解决方案建议,可在全国的棚室蔬菜生产中推广应用,实现更广泛高效的专家技术服务支撑。

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    59. 从群体到个体尺度——基于数据的DSSAT和GreenLab作物模型连接探索
    王秀娟, 康孟珍, 华净, DE REFFYE Philippe
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (2): 77-87.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA006
    摘要833)   HTML35)    PDF(pc) (2152KB)(1467)    收藏

    作物模型的研究涉及作物生长发育的复杂过程,空间上从分子到细胞、组织、器官、个体、群体等不同尺度,时间尺度上可以从秒到年。基于不同的研究需求,切换作物模型尺度,可使得作物模型的适用性更广泛灵活。其中,如何从群体尺度的作物模型转入个体尺度的作物模型是本研究的内容。本研究基于四个玉米品种的两个处理(灌溉和雨养)的已有的实验数据和基于这些数据的DSSAT系统的模拟数据,校准功能结构模型GreenLab的参数,以计算结果一致为指标,探索不同空间尺度模型建立接口的方法,比较不同模型的特点。结果表明,GreenLab模型可以复现DSSAT系统的模拟数据和实际测量数据,进一步可以反演出各种器官之间生物量的分配并进行三维可视化展示。最后讨论了不同空间尺度模型结合的优势及应用领域。

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    60. 基于计算机视觉的奶牛生理参数监测与疾病诊断研究进展及挑战
    康熙, 刘刚, 初梦苑, 李前, 王彦超
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (2): 1-18.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202204005
    摘要1198)   HTML218)    PDF(pc) (1097KB)(1451)    收藏

    利用先进的信息技术推动智能养殖业发展已经成为奶牛养殖研究领域的重要目标和任务。计算机视觉技术具有非接触、免应激、低成本及高通量等优点,在畜牧生产中应用前景广阔。本文在阐述了计算机视觉技术在智能化养殖业发展中重要性的基础上,首先介绍了基于计算机视觉的奶牛生理参数监测进展,包括体尺、体温、体重的前沿监测设备、技术和模型参数。然后阐述了奶牛跛行及乳腺炎等疾病诊断的前沿技术发展过程和研究现状。目前,相关技术研究和应用推广存在检测准确性不高,受环境因素影响较大,非标准化养殖场结构制约检测系统普及,以及检测系统成本较高等问题和挑战。最后,本文结合中国养殖业发展现状,针对保证检测准确性、减少环境干扰等问题,就如何提高计算机视觉技术在智能化养殖业中的准确性和普适性提出了相关建议,旨在为中国奶牛养殖业的科学管理和现代化生产提供新方法和新思路。

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    61. 植保无人机飞防助剂与杀虫剂的混配方式对二化螟防治效果影响研究
    资乐, 臧禹, 黄俊浩, 包瑞峰, 周志艳, 肖汉祥
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (3): 52-59.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202105-SA007
    摘要634)   HTML30)    PDF(pc) (877KB)(1443)    收藏

    为探究飞防助剂类型与杀虫剂的混配方式对水稻二化螟防治效果的影响,本研究以杀虫剂(10%甲维?茚虫威SC、5%氯虫苯甲酰胺SC和0.8%鱼藤酮SC)、飞防助剂(有机硅助剂、矿物油助剂和卵磷脂助剂)、施药液量(21、24和27 L/hm2)为因素设计了3因素3水平的L9(34)正交试验,通过方差分析(ANOVA)方法对各因素的显著性水平进行了分析。结果表明,在本研究的试验条件下,施药后第14天,杀虫剂对水稻二化螟防治效果有显著性影响(P<0.05),飞防助剂对水稻二化螟防效有极显著影响(P<0.01);在设定的施药液量范围内(21~27 L/hm2),施药液量对水稻二化螟防效无显著性影响。混配方式7(0.8%鱼藤酮SC、有机硅助剂和27 L/hm2施药液量)具有较好的速效性与持效性,施药后第14天的防效达81.45%;混配方式4(5%氯虫苯甲酰胺SC、有机硅助剂和24 L/hm2施药液量)持效性显著,施药后第14天的防效为79.30%。本研究成果可为防治水稻二化螟的药液混配方式提供参考。

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    62. 基于改进YOLOv8的小麦叶片病虫害检测轻量化模型
    杨锋, 姚晓通
    智慧农业(中英文)    2024, 6 (1): 147-157.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202309010
    摘要441)   HTML92)    PDF(pc) (1991KB)(1436)    收藏

    目的/意义 针对小麦叶片病虫害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点,提出一种高质量高效的病虫害检测模型,即YOLOv8⁃SS(You Only Look Once Version 8-SS),为病虫害的预防与科学化治理提供准确的依据。 方法 基于YOLOv8算法,采用改进的轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2作为主干网络提取图像特征即YOLOv8-S,在保持检测精度的同时,减少模型的参数数量和计算负载;在此基础上增加小目标检测层和注意力机制SEnet(Squeeze and Excitation Network),对YOLOv8-S进行改进,在不降低检测速度和不损失模型轻量化程度的情况下提高检测精度,提出YOLOv8-SS小麦叶片病虫害检测模型。[结果与讨论] YOLOv8-SS模型在实验数据集上的平均识别精度和检测准确率分别达89.41%和91.00%,对比原模型分别提高10.11%和7.42%。因此,本研究所提出的方法可显著提高农作物病虫害的检测鲁棒性,并增强模型对小目标图像特征的提取能力,从而高效准确地进行病虫害的检测和识别。 结论 本研究使用的方法具有广泛适用性,可应用于大规模农作物病虫害检测的实际场景中。

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    63. 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验
    金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (2): 82-93.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.2.202003-SA012
    摘要1211)   HTML1430)    PDF(pc) (2031KB)(1427)    收藏

    为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题,本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象,构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法,利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构,阐述系统工作原理;并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性,同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明,正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型,相关系数R2均大于0.999,由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明,水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度,相对偏差值超过了0.1。因此,本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰,通过模型计算实现复合肥精准化配比,并得出各指标浓度。该系统结构简单,配比精准,易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用,可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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    64. 自动导航与测控技术在保护性耕作中的应用现状和展望
    王春雷, 李洪文, 何进, 王庆杰, 卢彩云, 陈立平
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (4): 41-55.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.4.202002-SA002
    摘要1488)   HTML1718)    PDF(pc) (2504KB)(1427)    收藏

    实现智能化是提升保护性耕作机具作业质量和效率的重要途径,自动导航与测控技术作为智能化技术的重要组成部分,近年来在保护性耕作中的应用发展迅速。本文首先从接触式、机器视觉式和GNSS式三种免少耕播种自动导航技术入手,阐述了自动导航技术在保护性耕作中的应用现状;然后对作业参数监测技术的发展动态进行了详细介绍,包括地表秸秆覆盖率的快速检测技术、免少耕播种机播种参数监测技术及保护性耕作机具作业面积监测技术;之后阐述了保护性耕作机具作业控制技术的发展现状,主要介绍了免少耕播种机漏播补偿控制技术和作业深度控制技术。最后在总结自动导航与测控技术在保护性耕作中现有应用的基础上,展望了未来保护性耕作机具自动导航技术、作业参数监测技术和保护性耕作机具作业控制技术三者的研究方向。

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    65. 畜禽舍防疫消毒机器人设计与试验
    冯青春, 王秀, 邱权, 张春凤, 李斌, 徐瑞峰, 陈立平
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (4): 79-88.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA005
    摘要1572)   HTML632)    PDF(pc) (2302KB)(1426)    收藏

    针对畜禽养殖防疫消毒劳动强度大、安全性差的问题,设计了防疫消毒机器人系统,以实现畜禽舍防疫消毒喷雾的智能化作业。机器人系统由移动承载平台、防疫喷雾部件、环境监测传感器以及控制器等4部分构成,支持全自动运行和遥控操作2种工作模式。针对畜禽舍内弱光、低应激的工况条件,提出了“磁标-射频识别”组合的导航路径探测方法,实现在畜禽舍内养殖笼架间的自主移动。设计了风助式药液喷嘴,可同步实现消毒药液的雾化和扩散。通过对喷嘴内腔风场进行流体动力学仿真,对喷嘴气体导流和药液雾化部件结构参数进行了优化设计,确定了锥形导流垫块和雾化栅板的倾角分别为75°和90°。最后,在禽舍内对机器人导航和喷雾性能进行了现场测试。试验结果表明,机器人移动平台可满足0.1~0.5 m/s速度范围的自动巡线导航,其实际轨迹相对磁钉标记的最大偏移量为50.8 mm;风助式喷嘴可适用于200~400 mL/min流量的药液喷洒,形成的雾滴直径(DV.9)为51.82~137.23 μm,雾滴沉积密度为116~149 个/cm2。本畜禽舍防疫消毒机器人可实现养殖舍内消毒和免疫药液的智能化喷雾作业。

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    66. 基于Lasso回归和BP神经网络的蔬菜短期价格预测组合模型研究
    喻沩舸, 吴华瑞, 彭程
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (3): 108-117.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.3.202008-SA003
    摘要1328)   HTML453)    PDF(pc) (1295KB)(1414)    收藏

    蔬菜是居民生活饮食的重要组成部分,蔬菜价格预测存在着价格波动幅度大、影响因素复杂多样、精度不高等难点。本研究以黄瓜为研究对象,分析了影响黄瓜价格的供给、需求、流通等因素,引入Lasso回归模型对影响因素进行筛选,获得12项关联度较大的因素。在此基础上,构建了一种基于影响因素的Lasso回归方法与BP神经网络相结合的组合模型(L-BPNN),开展黄瓜短期价格预测,并与Lasso回归模型、BP神经网络模型、RBF神经网络模型等回归分析和智能分析方法等进行了对比验证研究。结果表明:使用L-BPNN模型预测黄瓜价格,其平均相对误差最小,仅为0.66%,比Lasso回归模型、BP神经网络模型和RBF神经网络模型分别低64.52%、82.11%和86.2%,具有较高的预测精度。本研究结果实现了黄瓜的短期价格预测,也可推广到其他蔬菜品种,对于保障菜农收入、稳定蔬菜市场价格等具有重要意义。

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    67. 家畜饲喂机器人研究进展与发展展望
    杨亮, 熊本海, 王辉, 陈睿鹏, 赵一广
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (2): 86-98.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202204001
    摘要915)   HTML103)    PDF(pc) (1912KB)(1412)    收藏

    家畜养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变,生产水平不断提高,但较低的劳动生产率和劳动力短缺等问题严重制约中国家畜养殖业的快速发展。利用现代信息和人工智能技术,研发家畜饲喂机器人,包括喂料、推料等机器人,实现数字化、智能化的家畜养殖,提高畜牧养殖生产力是解决上述问题的主要途径。为深入分析机器人技术在家畜养殖中的研究现状,本文收集了国内外家畜机器人研究实例和文献资料,从轨道式喂料机器人、自走式喂料机器人和推料机器人3个方面重点介绍家畜饲喂机器人的研究进展,分析了饲喂机器人的技术特点和实际应用情况,从技术和应用两个方面对国内外饲喂机器人进行了比较,并从战略规划制定、核心技术发展和产业发展趋势三个方面进行展望并提出发展建议,为家畜饲喂机器人在中国的进一步发展和应用提供参考。

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    68. 基于深度学习的多种农产品供需预测模型
    庄家煜, 许世卫, 李杨, 熊露, 刘克宝, 钟志平
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (2): 174-182.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202203013
    摘要755)   HTML87)    PDF(pc) (1057KB)(1411)    收藏

    为进一步提高农产品供需过程模拟与估算精度,本研究以自1980年以来国家级和省级的大量农业数据作为样本,充分考虑农产品品种、时间、收入、经济发展等因素影响,构建基于深度学习长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory Neural Network,LSTM)的多种农产品供需预测模型。模型在充分考虑机理性约束条件的前提下,利用深度学习算法在非线性模型分析预测中的优势,对稻谷、小麦、玉米、大豆、猪肉、禽肉、牛肉、羊肉、水产品等9种主要农产品供需进行分析预测。将基于本模型的2019—2021年产量预测结果与国家统计局公布数据进行对比验证,三年平均预测准确率96.98%,表明本研究构建的预测模型能够高效地反映隐性指标变化对预测结果的影响。该模型可以通过及时地监测农业运行数据,为多区域、跨期的农业展望工作提供智能化技术支持。

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    69. 基于近红外机器视觉的鱼类摄食强度评估方法研究
    周超, 徐大明, 吝凯, 陈澜, 张松, 孙传恒, 杨信廷
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (1): 76-84.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA016
    摘要2070)   HTML448)    PDF(pc) (1290KB)(1400)    收藏

    在水产养殖中,鱼类的摄食强度可以反映其食欲,准确客观地评估鱼类的摄食强度对指导投喂和生产实践具有重要意义。针对当前鱼类摄食强度评估过程中存在的人工观测效率低、客观性不强的问题,本研究以实现鱼类食欲的自动客观分析为目的,提出了一种基于近红外机器视觉的游泳型鱼类摄食强度的评估方法。首先,利用近红外工业相机搭建了近红外图像采集系统,采集了鱼类摄食过程中的图像。经过一系列图像处理步骤后,利用灰度共生矩阵提取摄食图像的纹理特征变量信息,包括对比度、能量、相关性、逆差距和熵等。之后,将这5个特征变量作为输入向量构建了模型的数据集,并训练了支持向量机分类器。为了提高模型分类的准确率,利用网格搜索法选取支持向量机分类器的最优惩罚系数c和核函数参数g。最后利用训练好的模型将鱼类的摄食强度分为弱、一般、中和强4类,最终实现了鱼类摄食强度的评估。试验结果表明,图像纹理可以较好地描述鱼类摄食过程中的行为变化,正确识别4类摄食强度的准确率达到87.78%,且不需要考虑水花等对成像质量的影响,具有较强的适应性。本方法可用于鱼类食欲的自动客观评估,为后续投喂决策提供理论依据和方法支持。

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    70. 基于改进YOLOv5s和多模态图像的树上毛桃检测
    罗庆, 饶元, 金秀, 江朝晖, 王坦, 王丰仪, 张武
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 84-104.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202210004
    摘要950)   HTML118)    PDF(pc) (3285KB)(1391)    收藏

    毛桃等果实的准确检测是实现机械化、智能化农艺管理的必要前提。然而,由于光照不均和严重遮挡,在果园中实现毛桃,尤其是套袋毛桃的检测一直面临着挑战。本研究基于改进YOLOv5s和多模态视觉数据提出了面向机械化采摘的毛桃多分类准确检测。具体地,构建了一个多类标签的裸桃和套袋毛桃的RGB-D数据集,包括4127组由消费级RGB-D相机获取的像素对齐的彩色、深度和红外图像。随后,通过引入方向感知和位置敏感的注意力机制,提出了改进的轻量级YOLOv5s(小深度)模型,该模型可以沿一个空间方向捕捉长距离依赖,并沿另一个空间方向保留准确的位置信息,提高毛桃检测精度。同时,通过将卷积操作分解为深度方向的卷积与宽度、高度方向的卷积,使用深度可分离卷积在保持模型检测准确性的同时减少模型的计算量、训练和推理时间。实验结果表明,使用多模态视觉数据的改进YOLOv5s模型在复杂光照和严重遮挡环境下,对裸桃和套袋毛桃的平均精度(Mean Average Precision,mAP)分别为98.6%和88.9%,比仅使用RGB图像提高了5.3%和16.5%,比YOLOv5s提高了2.8%和6.2%。在套袋毛桃检测方面,改进YOLOv5s的mAP比YOLOX-Nano、PP-YOLO-Tiny和EfficientDet-D0分别提升了16.3%、8.1%和4.5%。此外,多模态图像、改进YOLOv5s对提升自然果园中的裸桃和套袋毛桃的准确检测均有贡献,所提出的改进YOLOv5s模型在检测公开数据集中的富士苹果和猕猴桃时,也获得了优于传统方法的结果,验证了所提出的模型具有良好的泛化能力。最后,在主流移动式硬件平台上,改进后的YOLOv5s模型使用五通道多模态图像时检测速度可达每秒19幅,能够实现毛桃的实时检测。上述结果证明了改进的YOLOv5s网络和含多类标签的多模态视觉数据在实现果实自动采摘系统视觉智能方面的应用潜力。

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    71. 典型拉曼光谱技术及其在农业检测中应用研究进展
    高振, 赵春江, 杨桂燕, 董大明
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (2): 121-134.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202201013
    摘要972)   HTML94)    PDF(pc) (819KB)(1389)    收藏

    拉曼光谱是一种散射光谱,具有快速、不易受水分干扰、样品无需预处理和在体检测等特点,可作为分析、测试物质分子成分和结构强有力的表征手段。随着拉曼光谱技术的不断发展,其在农业检测领域中逐渐发挥出极其重要的作用。本文概述了拉曼光谱的检测原理,从共聚焦显微拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱、表面增强拉曼光谱、针尖增强拉曼光谱、共振拉曼光谱、空间偏移拉曼光谱、移频激发拉曼差分光谱、基于非线性光学的拉曼光谱等8个方面介绍了拉曼光谱技术,重点总结了拉曼光谱技术在植物检测、土壤检测、水质检测、食品检测等方面的应用研究进展,并提出了其在农业检测领域中应用需要解决的难题和未来的发展方向,以期对未来农业生产和研究带来启发。

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    72. 植保无人机施药数值建模关键技术与验证方法研究进展
    唐青, 张瑞瑞, 陈立平, 李龙龙, 徐刚
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (3): 1-21.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202107-SA004
    摘要888)   HTML94)    PDF(pc) (2594KB)(1382)    收藏

    随着植保无人机在精细农业上的应用日益增长,目前在植保无人机下洗风场演化及其作用下的雾滴沉积飘移过程的数值模拟方法取得了快速多样化发展,但对各方法的优势、缺陷、适用范围及验证手段仍缺乏系统的梳理。本文针对无粘模型、计算流体力学模型及格子玻尔兹曼模型分别开展论述。基于涡元法的无粘尾涡模型优势在于计算过程简单,但由于缺乏粘性和湍流模型,其雾滴沉积飘移模拟精度较低。计算流体力学模型又分为有限体积法与有限差分法。其中,有限体积法鲁棒性高,可适用于各种复杂环境的模拟,但格式精度有限,其模拟的翼尖涡耗散速度远快于实际情况;有限差分法能够实现对翼尖涡演化的高时空精度模拟,但其存在网格结构化要求高,算力要求过大等问题。格子玻尔兹曼方法在计算具有复杂边界条件和非平稳运动物体的三维流场问题中具备优势,但其在功能多样性和完备性上还存在不足。上述数值模型精度还需综合运用田间实验及室内实验,如高速粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)或相位多普勒测速(Phase Doppler Interferometry,PDI)方法进行验证和优化。最后,本文提出了未来植保无人机施药模拟及验证方法发展方向。

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    73. 基于改进YOLOX的自然环境中火龙果检测方法
    商枫楠, 周学成, 梁英凯, 肖明玮, 陈桥, 罗陈迪
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (3): 120-131.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202207001
    摘要504)   HTML63)    PDF(pc) (2267KB)(1372)    收藏

    自然环境下果实的精准检测是火龙果采摘机器人执行采摘作业的先决条件。为提高自然环境下果实识别的精确性、鲁棒性和检测效率,本研究对YOLOX(You Only Look Once X)网络进行改进,提出了一种含有注意力模块的目标检测方法。为便于在嵌入式设备上部署,本方法以YOLOX-Nano网络为基准,将卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)添加到YOLOX-Nano的主干特征提取网络中,通过为主干网络提取到不同尺度的特征层分配权重系数来学习不同通道间特征的相关性,加强网络深层信息的传递,降低自然环境背景下对火龙果识别的干扰。对该方法进行性能评估和对比试验,经过训练后,该火龙果目标检测网络在测试集的AP0.5值为98.9%,AP0.5:0.95的值为72.4%。在相同试验条件下对比其它YOLO网络模型,该方法平均检测精度分别超越YOLOv3、YOLOv4-Tiny和YOLOv5-S模型26.2%、9.8%和7.9%。最后对不同分辨率的火龙果果园自然环境下采集的视频进行实时测试。试验结果表明,本研究提出的改进YOLOX-Nano目标检测方法,每帧平均检测时间为21.72 ms,F1值为0.99,模型大小仅3.76 MB,检测速度、检测精度和模型大小满足自然环境下火龙果采摘的技术要求。

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    74. 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验
    顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (2): 48-58.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.2.202005-SA004
    摘要1374)   HTML311)    PDF(pc) (1763KB)(1369)    收藏

    溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义,但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题,难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理,利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜,经激发光照射后产生红色荧光,该荧光寿命可由溶解氧浓度调节;然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知;再以STM32F103微处理器作为主控芯片,编写下位机程序实现激发光脉冲产生,利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换(FFT)计算激发光与参照光的相位差,进而转化为溶解氧浓度,实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想,利用屏蔽排线直接插拔连接,便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试,本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L,响应延迟小于2 s,溶氧敏感膜使用寿命约1年,可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时,本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点,为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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    75. 基于机器视觉与深度学习的西兰花表型快速提取方法研究
    周成全, 叶宏宝, 俞国红, 胡俊, 徐志福
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 121-132.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.201912-SA003
    摘要1486)   HTML928)    PDF(pc) (1813KB)(1368)    收藏

    准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤,本研究通过对深度残差网络ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型,并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度,实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括:(1)基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集;(2)对训练图像进行预处理并输入模型进行分割;(3)基于颜色信息用粒子群结构PSO和大津法Otsu对分割结果进一步进行阈值分割,获取其新鲜度指标。试验结果表明:本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型,4个评价指标结构相似性指数(SSIM)、平均精度(Precision)、平均召回率(Recall)、F-度量(F-measure)结果分别为0.911、0.897、0.908和0.907,相比于传统方法提升了10%-15%,且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时,在分割结果的基础上采用PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析,其精度超过了0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取,可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。

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    76. 基于纹理特征与植被指数融合的水稻含水量无人机遥感监测
    万亮, 岑海燕, 朱姜蓬, 张佳菲, 杜晓月, 何勇
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 58-67.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.201911-SA002
    摘要1649)   HTML2059)    PDF(pc) (1511KB)(1351)    收藏

    含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的RGB图像和多光谱图像,通过提取植被指数和纹理特征,分析水稻的动态生长变化,并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明:(1)从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长,并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势;(2)与RGB图像相比,多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力,其中归一化光谱指数NDSI771,611实现了更好的预测精度(R2=0.68,RMSEP=0.039,rRMSE =5.24%);(3)融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果(R2=0.86,RMSEP=0.026,rRMSE=3.51%),预测误差RMSEP分别减小了16.13%和18.75%。上述结果表明,基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的,可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。

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    77. 面向植物病害识别的卷积神经网络精简结构Distilled-MobileNet模型
    邱文杰, 叶进, 胡亮青, 杨娟, 李其利, 莫贱友, 易万茂
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (1): 109-117.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.1.202009-SA004
    摘要1500)   HTML114)    PDF(pc) (1643KB)(1339)    收藏

    卷积神经网络(CNN)的发展带来了大量的网络参数和庞大的模型体积,极大地限制了其在小规模计算资源设备上的应用。为将CNN应用在各种小型设备上,研究了一种基于知识蒸馏的结构化模型压缩方法。该方法首先利用VGG16训练了一个识别率较高的教师模型,再将该模型中的知识通过蒸馏的方法迁移到MobileNet,从而大幅减少了模型的参数量。将知识蒸馏后的Distilled-MobileNet模型应用在14种作物的38种常见病害分类中。进行了知识蒸馏在VGG16、AlexNet、GoogleNet和ResNet 4种不同网络结构上的表现测试,结果表明,当VGG16作为教师模型时,模型准确率提升了97.54%;使用单个病害识别率、平均准确率、模型内存、平均识别时间4个指标对训练好的Distilled-MobileNet模型进行真实环境下准确性评估,经测试,模型的平均准确率达到了97.62%,平均识别时间缩短至0.218 s,仅占VGG16模型的13.20%,模型大小压缩仅为19.83 MB,相比于VGG16缩小了93.60%,使其具备了较高的准确性和实时性要求。本方法模型在压缩内存体积和缩短识别时间上较传统神经网络有了明显提高,为内存和计算资源受限设备上的病害识别提供了新的思路。

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    78. 基于地物高光谱和无人机多光谱的黄河三角洲土壤盐分机器学习反演模型
    范承志, 王梓文, 杨兴超, 罗永开, 徐学欣, 郭斌, 李振海
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 61-73.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202212001
    摘要753)   HTML49)    PDF(pc) (1831KB)(1327)    收藏

    土壤盐渍化是限制黄河三角洲地区农业经济发展的重要因素,进一步阻碍了农业生产。为了探索无人机影像在地表无植被覆盖条件下的土壤盐分含量反演状况,以黄河三角洲典型区域为研究区,获取地物高光谱和无人机多光谱两种数据源与样点土壤盐分含量,通过优选敏感光谱参量,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和随机森林(Random Forest,RF)两种机器学习算法建立土壤盐分含量反演模型,实现研究区的土壤盐分含量反演。结果表明:(1)高光谱1972 nm波段与土壤盐分含量间的敏感性最高,相关系数为-0.31。(2)两种不同数据源优化后的RF模型均优于PLSR,且稳定性更好。(3)基于地物高光谱的RF模型(R2 =0.54,RMSEv=3.30 g/kg)优于基于无人机多光谱的RF模型(R2 =0.54,验证RMSRv=3.35 g/kg)。(4)结合无人机影像采用多光谱RF模型对研究区耕地的土壤盐分含量进行反演,研究区总体以轻、中度盐渍化土壤为主,对作物的耕种具有一定程度的限制。本研究构建并对比了两种不同源数据的黄河三角洲土壤盐分反演模型,并结合各自数据源的优势进行优化,探索了地表无植被覆盖情况下的土壤盐分含量反演方法,对更精准反演土地盐渍化程度提供了参考。

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    79. 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望
    王培龙, 唐智勇
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (2): 1-10.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.2.202003-SA003
    摘要1451)   HTML1431)    PDF(pc) (1634KB)(1323)    收藏

    纳米材料具有特殊的尺寸效应和优异的光电性质,已在传感分析中得到高度重视和广泛应用,大幅提高了传感分析技术的性能。近年来,智慧农业发展迅速,农产品质量安全作为农业生产的重要组成部分,对农业传感技术的灵敏度、稳定性和检测通量等指标要求越来越高。本综述简要阐述了几种常用的纳米材料的性质和特点,包括碳基纳米材料、金属纳米材料和金属-有机框架材料等。重点论述了基于纳米材料的化学传感、生物传感、电化学传感和光谱传感等常用传感分析技术和器件,以及纳米传感分析技术在农产品质量安全,尤其在克伦特罗和三聚氰胺等危害物,甲硝唑、二噁英类化合物,违禁添加物,真菌毒素,锌、镉、铅等目标物,丙烯酰胺、呋喃类、硝基呋喃类抗生素监测等方面的应用。纳米材料的制备和修饰技术扔需要进一步提升,多目标、高通量纳米传感器件在实际应用中的价值广受关注,在线传感分析在农产品质量安全智慧监控方面有迫切需求需要快速、实时、在线监测。

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    80. 冬小麦田植保无人飞机喷施除草剂雾滴粒径及沉积飘移分布特性评估
    王国宾, 韩鑫, 宋灿灿, 伊丽丽, 鲁文霞, 兰玉彬
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (3): 38-51.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202107-SA005
    摘要823)   HTML33)    PDF(pc) (2496KB)(1323)    收藏

    随着植保无人飞机作业面积的增加,雾滴飘移风险也日益凸显,尤其以除草剂飘移风险危害最高。为明确除草剂溶液对雾滴粒径的影响及植保无人飞机喷施除草剂雾滴沉积飘移分布特性,本研究通过室内雾化室测定了植保无人飞机安装的离心转盘雾化喷头喷洒清水及常用的15种麦田除草剂溶液的雾滴粒径分布,并通过田间试验在药箱中添加荧光示踪剂(60 g/hm2)测定喷施作业区和飘移区的雾滴沉积量分布。室内测定结果表明,与清水相比,除草剂溶液对雾滴粒径影响显著。除唑草酮水分散粒剂外,其余溶液经离心转盘雾化喷头喷洒后,雾滴体积中径较清水均有所降低,且最大降低22.0%;小雾滴(V<150 μm)比例均有所增加,最大增加50.8%。田间飘移试验表明,植保无人飞机喷洒150 μm雾滴,在环境侧风风速为3.76 m/s时,作业区的雾滴沉积覆盖度和雾滴沉积密度仅为风速0.74 m/s时的41.3%和42.2%,且均匀性显著降低。在飘移区下风向12 m位置,雾滴沉积量为作业区的10%以下;下风向50 m处,雾滴沉积量低于检测限(0.0002 μL/cm2)。飘移比率随风速的增加而增加,当风速达到3.76 m/s时,雾滴飘移比率达到46.4%。不同侧风风速下,90%的累积飘移位置在4.8~22.4 m。对飘移区沉积量与飘移距离、侧风风速拟合,结果表明下风向沉积量与风速呈正比。本研究为植保无人飞机冬麦田不同风速作业下的雾滴飘移距离提供数据支持,为喷雾飘移缓冲带、飘移风险评估提供依据。

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    81. 施药技术参数对旋翼植保无人机喷雾特性的影响
    朱航, 李宏泽, 黄钰, 于海涛, 董云哲, 李君兴
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (3): 113-122.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA001
    摘要1199)   HTML333)    PDF(pc) (3184KB)(1316)    收藏

    植保无人机的高质量作业是农业航空实现精准作业的前提,因此对喷雾系统作业特性进行研究显得尤为重要。为了探究影响植保无人机喷雾质量的因素,本研究应用喷雾性能综合试验台(吉林省农业机械研究院研制)对无人机在不同旋翼转速、喷雾高度、离心喷头转速情况下的雾滴沉积分布、雾滴粒径进行了试验测试并对12组试验的沉积特性和粒径数据进行了回归分析。结果表明,同组参数的3次重复试验一致性较好,雾滴发生明显飘移且最大有效沉积率为46.31%,最小为31.74%,由此雾滴有效沉积率均低于50%;对比雾滴粒径DV10、DV50和DV90的回归分析结果,喷雾高度P值大于0.5,喷头转速和旋翼转速P值小于0.5,由此可知,喷雾高度对沉积量影响极显著,但对雾滴粒径的影响不显著;喷头转速和旋翼转速对雾滴粒径影响极显著,而对沉积量影响不显著。本研究试验结果可为提高无人机作业质量和喷洒效率提供理论依据及数据支撑。

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    82. 基于图像处理多算法融合的杂草检测方法及试验
    苗中华, 余孝有, 徐美红, 何创新, 李楠, 孙腾
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (4): 103-115.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA006
    摘要1379)   HTML1561)    PDF(pc) (4725KB)(1301)    收藏

    自动化除草是现代精确农业科学领域的研究热点。已有的自动化除草解决方案中普遍存在鲁棒性不强、过度依赖大量样本等问题,针对上述问题,本研究提出了基于图像处理多算法融合的田间杂草检测方法,设计了一套田间杂草自动识别算法。首先通过设置颜色空间的阈值从图像中分割土壤背景。然后采用面积阈值、模板匹配和饱和度阈值三种方法对作物和杂草进行分类。最后基于投票的方式,综合权衡上述三种方法,实现对作物和杂草的精准识别与定位。以大豆田间除草为对象进行了试验研究,结果表明,使用融合多图像处理算法的投票方法进行作物和杂草识别定位,杂草识别平均错误率为1.79%,识别精度达到98.21%。相较单一的面积阈值、模板匹配和饱和度阈值方法,基于投票权重识别杂草的精度平均提升5.71%。同时,针对复杂多变的农业场景,进行了存在雨滴和阴影干扰的鲁棒性测试,实现了90%以上的作物识别结果,表明本研究方法具有较好的适应性和鲁棒性。本研究算法可为智能移动机器人除草作业等智慧农业领域应用提供技术支持。

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    83. 不同飞行参数下八旋翼植保无人机下洗气流场对雾滴沉积分布特性的影响
    王昌陵, 何雄奎, BONDSJane, 齐鹏, 杨苡, 高万林
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (4): 124-136.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.4.202003-SA005
    摘要1206)   HTML286)    PDF(pc) (2470KB)(1296)    收藏

    近年来,应用植保无人机防治农业有害生物已成为中国植保机械发展的一大新亮点。无人机旋翼提供飞行升力的同时具有下洗气流场,低空低量施药作业雾滴沉积分布质量优劣与旋翼下洗气流场的作用密不可分。为探究植保无人机旋翼下洗气流场对喷雾效果的影响,本研究以当前植保无人机主流机型——“X型”布局八旋翼无人机为研究对象,采用实际作业测试方式,利用微气象测量系统测定无人机飞行状态下旋翼下方不同水平位置下洗气流场风速,同时采用诱惑红示踪剂水溶液代替农药喷雾获取喷雾沉积分布情况,重点对下洗气流场分布实测结果进行可视化分析,包括不同飞行高度、不同速度下旋翼下洗气流场分布特性与雾滴沉积分布特性以及二者的相互关系。测试结果显示:八旋翼植保无人机飞行过程中随着飞行速度加快(1.0~6.0 m/s)和飞行高度升高(1~2 m),冠层位置XYZ三向下洗气流场总体表现为气流强度由强到弱、分布状态由集中到分散的变化趋势;X方向气流来源于下洗气流与外界空气相互作用产生的卷扬气流,对喷施雾滴的作用为逆飞行方向;Y方向为下洗卷扬气流以及地面效应共同作用的结果,对雾滴的作用为垂直于航线朝向两侧;Z方向为下洗气流竖直向下方向分量,对雾滴下降沉积具有直接促进作用;飞行速度与下洗气流场范围内风速峰值(P<0.05,r=-0.836)和有效喷幅内平均沉积量(P<0.05,r=-0.833)均表现出显著负相关;在飞行速度为1.0 m/s和3.0 m/s时,雾滴沉积量与下洗气流场风速均呈现极显著正相关关系(P<0.01,r>0),即垂直地面方向的下洗气流场越强,有效喷幅内沉积的雾滴越多;速度加快至6.0 m/s,风速显著降低,气流场对雾滴沉积的促进作用逐步消失(P>0.05)。因此,植保无人机作业时飞行速度不应设置超过6.0 m/s,避免因下洗气流场作用减弱而导致雾滴损失。本研究结果可为改善低空低量施药作业质量和无人机田间作业规范的制定提供技术参考和支撑。

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    84. 基于探地雷达的田块尺度下不同深度土壤含水量监测
    张文瀚, 杜克明, 孙彦坤, 刘布春, 孙忠富, 马浚诚, 郑飞翔
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (1): 84-96.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202010
    摘要779)   HTML93)    PDF(pc) (2258KB)(1295)    收藏

    为确定田块尺度下探地雷达对不同深度及相邻反射层间土壤含水量的反演精度、有效反演深度、最佳反演深度及最优反演模型,本研究采用1000 MHz中心频率探地雷达设备,分别在无降雨偏干旱土壤和降雨后湿润土壤两种条件下,在选定农田区域基于共中心点法采集雷达波数据,提取有效地表波与反射波数据,通过双曲线拟合法分别获取不同深度反射层雷达波的传播速度,计算得出土壤的相对介电常数,最后根据土壤体积含水量和介电常数之间的经验模型计算获得不同深度的土壤体积含水量。通过Topp、Roth、Herkelrath和Ferre四种经验模型分别进行土壤体积含水量反演测定,同时以利用烘干法获取的代表性测定土壤含水量实测值为指标进行精度验证。田间试验结果表明,1000 MHz探地雷达的有效反演深度范围为0~50 cm;土壤偏干旱和偏湿润条件的最佳反演深度分别为50 cm和40 cm;Roth模型相关性最好,决定系数R2最高为0.750,且Roth模型反演土壤含水量值最稳定,在土壤偏干旱和偏湿润条件下均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)平均值分别为0.0401 m3/m3和0.0335 m3/m3;相对误差(Relative Error,RE)最低为3.0%。探地雷达具备对定量深度田间土壤含水量快速、精准监测的能力,但其反演模型需根据不同土壤类型等条件进行相应参数校正。

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    85. 设施温室影像采集与环境监测机器人系统设计及应用
    郭威, 吴华瑞, 朱华吉
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (3): 48-60.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.3.202007-SA006
    摘要1280)   HTML1990)    PDF(pc) (2668KB)(1290)    收藏

    中国设施园艺近30年来发展迅速,面积目前居世界首位,但由于务农人数呈下降趋势,如何用“机器代替人力”成为当前研究热点。为实现设施温室生产的数据感知环节作物影像和环境监测数据精细化采集,本研究设计了一套多自由度设施温室影像采集与环境监测机器人系统。机器人由感知中枢、决策中枢和执行中枢三部分构成,分别进行机器视角环境感知、数据分析与决策指令生成和动作执行。在感知层实现多角度图像、实时视频和监测数据网格化精确采集,为作物多源异构数据精细化汇聚奠定基础;传输层通过无线网桥将监测数据与控制指令汇聚至本地数据中心;数据处理层通过作物基础模型分析进行控制指令反馈信息,同时对上传图像进行预处理;最终在应用层提供web端和手机端智能服务。系统可广泛地应用在设施温室生产与研究中,用于黄瓜、番茄、大棚桃等作物的全生育期图像、实时视频和监测数据收集与分析处理,已在北京小汤山国家精准农业基地7号日光温室、石家庄市农林科学研究院5号日光温室进行示范应用,取得了较好的效果。

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    86. 无人机遥感在饲草作物生长监测中的应用研究进展
    卓越, 丁峰, 严海军, 徐婧
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 35-48.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202206004
    摘要898)   HTML127)    PDF(pc) (863KB)(1287)    收藏

    饲草作物生长的动态监测与定量估算对于饲草规模化生产具有重要意义。无人机遥感分辨率高、灵活性强、成本低,近年来在饲草作物生长监测领域发展迅速,应用场景不断拓展。为了掌握无人机在饲草监测的国内外应用现状,确定重点发展方向,本文首先从数据获取、数据处理和饲草作物生长监测关键技术三个方面简述了无人机遥感在饲草作物监测中的基本研究方法。其次按照传感器类型从可见光、多光谱、高光谱、热红外和激光雷达遥感五个方面阐述了无人机遥感饲草作物生长监测的应用现状。最后针对研究应用中尚未解决的关键技术问题展望了未来的发展方向,提出融合饲草作物时空尺度数据和多源遥感数据、进一步拓展数据获取手段、研发智能化数据分析综合平台是未来饲草作物监测领域应用创新的关键所在。

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    87. 融合K-means聚类分割算法与凸壳原理的遮挡苹果目标识别与定位方法
    江梅, 孙飒爽, 何东健, 宋怀波
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (2): 45-54.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201903-SA003
    摘要1231)   HTML448)    PDF(pc) (1240KB)(1268)    收藏

    自然场景下苹果目标的精确识别与定位是智慧农业信息感知与获取领域的重要内容。为了解决自然场景下苹果目标识别与定位易受枝叶遮挡的问题,在K-means聚类分割算法的基础上,提出了基于凸壳原理的目标识别算法,并与基于去伪轮廓的目标识别算法和全轮廓拟合目标识别算法作了对比。基于凸壳原理的目标识别算法利用了苹果近似圆形的形状特性,结合K-means算法与最大类间方差算法将果实与背景分离,由凸壳原理得到果实目标的凸壳多边形,对凸壳多边形进行圆拟合,标定出果实位置。为验证算法有效性,对自然场景下的157幅苹果图像进行了测试,基于凸壳原理的目标识别算法、基于去伪轮廓的目标识别方法和全轮廓拟合目标识别方法的重叠率均值分别为83.7%、79.5%和70.3%,假阳性率均值分别为2.9%、1.7%和1.2%,假阴性率均值分别为16.3%、20.5%和29.7%。结果表明,与上面两种对比算法相比较,基于凸壳原理的目标识别算法识别效果更好且无识别错误的情况,该算法可为自然环境下的果实识别与分割问题提供借鉴与参考。

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    88. 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望
    黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (1): 129-143.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA034
    摘要1376)   HTML94)    PDF(pc) (2413KB)(1263)    收藏

    太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时,可减少农药施药量。随着其部署数量的增加,被盗被破坏的报道也越来越多,严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题,本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景,对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息;提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯,用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备,可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短,仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此,本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面,探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控,以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题,并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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    89. 面向农产品交易流程的多链式区块链应用技术研究
    梁昊, 刘思辰, 张一诺, 吕科
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (4): 72-82.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201907-SA001
    摘要1373)   HTML901)    PDF(pc) (1340KB)(1263)    收藏

    区块链技术由于其分布式存储、交易信息透明、可追溯性强等特点,同中国农产品交易体系具有很好的互补性和适用性,应用前景广阔。然而中国的农产品交易体系又具有产品多样性,交易流程复杂性,用户群体的广泛性、分散性,隐私保护性等特点,为区块链技术在中国的农产品交易信息体系中的应用造成了很多现实困难。针对以上问题,本研究采用联盟链的设计思想,提出了包括农产品交易信息链、用户信息链、农产品信息链的多链式农产品交易信息区块链应用技术。农产品信息链提供农产品的详细信息,并保证信息的可追溯性和不可篡改性。在用户信息链中引入区块链节点准入机制,为农产品交易平台提供实名制凭证登记与管理功能。交易信息链记录所有交易智能合约的处理结果,通过加入通道技术,实现不同交易信息的相互隔离,可满足交易信息和用户数据的隐私保护和交易数据的快速处理。通过智能合约对交易利润进行自动分成,提高执行效率,降低交易成本。最终建立透明、高效、适用性强的农产品交易区块链架构。

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    90. 基于数字化植物表型平台(D3P)的田间小麦冠层光截获算法开发
    刘守阳, 金时超, 郭庆华, 朱艳, Baret Fred
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 87-98.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.202002-SA004
    摘要1606)   HTML1419)    PDF(pc) (1794KB)(1258)    收藏

    冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台(D3P)模拟生成了100种冠层结构不同的小麦品种在5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数(GAI)、平均倾角(AIA)和散射光截获率(FIPARdif)信息作为真实值,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达(LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征(H)和绿色分数特征(GF)。最后,利用人工神经网络(ANN)算法分别构建了从不同LiDAR点云特征(H、GF和H+GF)输入到FIPARdif、GAI和AIA的反演模型。结果表明,对于GAI、AIA和FIPARdif,预测精度从高到低对应的点云特征输入为GF+H > H > GF。由此可见,H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入GF + H特征,在中等测量噪音(10%)情况下,FIPARdif和GAI的估算均获得了满意精度,R2分别为0.95和0.98,而AIA的估算精度(R2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。

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    91. 天然橡胶割胶机器人视觉伺服控制方法与割胶试验
    周航, 张顺路, 翟毅豪, 王松, 张春龙, 张俊雄, 李伟
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (4): 56-64.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA001
    摘要1256)   HTML241)    PDF(pc) (1923KB)(1255)    收藏

    自动化割胶不仅可以把胶工从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解放出来,还能降低对胶工的技术依赖,极大地提高生产效率。实现非结构环境下作业信息自主获取及割胶位置伺服控制是割胶机器人的关键技术。针对工作环境复杂多变、作业信息叠加交互、目标背景特征相近、亚毫米级作业精度要求等技术难点,本研究以人工橡胶林中橡胶树为割胶对象研发割胶机器人,通过建立割胶轨迹的空间数学模型,规划机器人快速接近和远离操作空间的运动路径;采用双目立体视觉技术获取树干和割线结构参数,融合机器人运动学、机器视觉技术和多传感器反馈控制技术研制了割胶机器人模块化样机。割胶机器人主要由轨道式机器人移动平台、多关节机械臂、双目立体视觉系统和末端执行器等组成。在海南天然橡胶林进行的割胶试验结果表明,在割胶机器人切割1 mm厚的橡胶树皮时,耗皮量误差约为0.28 mm,切割深度误差约为0.49 mm。该研究可为探索天然橡胶树的自动化割胶作业提供技术参考。

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    92. 基于遥感数据的大尺度区域水田空间格局及生态服务价值变化分析
    刘园, 周清波, 余强毅, 吴文斌
    智慧农业(中英文)    2020, 2 (1): 43-57.   DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.1.202001-SA002
    摘要879)   HTML1364)    PDF(pc) (2131KB)(1235)    收藏

    受经济和气候驱动,长江经济带水田空间格局发生了显著变化,影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于1990-2015年土地利用遥感监测数据,利用GIS的空间分析功能,探究长江经济带水田空间格局动态变化特征,采用当量因子法计算生态系统服务价值(ESV),分析了水田变化的综合影响。结果表明:1)1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减,共减少了17390km2,减幅呈增长态势具有显著地域差异,长江中上游与下游的水田减幅相差约为9.56%。其中下游减幅较大,水田占区域比例随之降低,中上游恰好相反。2)由于经济建设及水产养殖的发展,水田主要转化为建设用地和水系,水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈,建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛,水田转为水系主要在两湖平原局部地区。3)水田与其他生态系统的转化对ESV是正影响,水田转为水系对此贡献最大,其转化规模决定了不同时期ESV净增量的大小,水系转化为水田损失的价值最多,建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致,因此ESV增减情况具有明显差异。4)生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时,食物生产、气体调节受到严重损害,与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响,可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。

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    93. 食品冷链能效评估与碳排放核算研究综述
    王想, 邹金桂, 李由, 孙韵, 张小栓
    智慧农业(中英文)    2023, 5 (1): 1-21.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202301007
    摘要585)   HTML164)    PDF(pc) (1296KB)(1235)    收藏

    能效评估与碳排放核算可为食品冷链节能减排策略的制定提供理论工具和实践支持,同时也是实现食品冷链可持续发展的先决条件。本文首先阐述了一般食品冷链中能耗与碳排放的关系,以及太阳能值、标准煤和等效电3种能耗折算标准的原理及应用,并对食品冷链各环节能源消耗情况进行了分析。在此基础上,从宏观能效、微观能效、能源经济、环境能效、综合能效5个方面提出了10个能效指标,构建了食品冷链能效评估指标体系,并综述了其他能效评估指标和方法。此外,本文还介绍了碳排放折算标准,重点对中国电力碳排放因子作了论述,并回顾了排放因子法、生命周期评价法、投入产出法,以及混合生命周期评价法4种碳排放核算方法的由来、原理以及优缺点等,以及生命周期评价法在食品冷链碳足迹计算中的基本流程,并提出了食品冷链节能减排策略。最后,对食品冷链的能效评估与碳排放核算进行了简要展望,以期为推动中国食品冷链的可持续发展提供借鉴。

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    94. 信息农机农艺技术融合的小麦智慧生产模式研究
    马新明, 马兆务, 许鑫, 席磊, 熊淑萍, 李海洋
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (4): 62-71.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.4.201910-SA001
    摘要1255)   HTML1580)    PDF(pc) (1015KB)(1229)    收藏

    为研究智慧农业发展模式与实现途径,本研究设计了小麦产前、产中和产后各生产阶段信息技术与农机农艺融合的基本框架,即产前利用精准导航和激光平地技术实现对土地精准规范化作业,利用空间插值技术和变量施肥技术实现精准化播种与施肥;产中利用物联网和图像处理技术开展营养诊断服务;产后运用传感器技术开展产量实时预测服务。完成并实现了普通农机装备的智能化改造和与农业生产相适应的播种收获装备的研发;研究了具有高效利用光热资源、提高产量和绿色发展的小麦生产优化种植模式;研发了与小麦产前品种播期播量选择和施肥推荐、产中苗情营养诊断、产后产量实时测报等相关系统,并在河南省进行了试验。试验结果表明,采用信息技术与农机农艺融合方案可使小麦增产18.4%,增加产投比16.7%和8.1%,表明信息技术与农机农艺融合的小麦智慧化生产模式是有效的、可行的。

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    95. 基于多源数据的华北平原夏玉米种植区划研究
    刁兴良, 杨再洁, 李奇峰, 于景鑫, 郑文刚, 史磊刚
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (2): 73-84.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201901-SA002
    摘要1259)   HTML447)    PDF(pc) (1101KB)(1224)    收藏

    精准识别农业生产环境信息和农业生产特征,对气象、土壤和作物等多源数据进行综合分类,是提高农业资源利用效率和优化农业种植结构的基础。本研究基于近20年(1998~2017年)气象数据和华北五省的玉米单产统计数据,首先构建了华北平原气候资源和玉米生产时空分布特征数据库,研究区内的降雨量、活动积温、日照时数、太阳辐射和玉米单产均存在显著的时空变化;利用作物精细种植区划方法,将华北平原夏玉米种植区分为极不适宜区、不适宜区、较适宜区、适宜区、极适宜区五大类,各类面积分别占总体的比例约为10%、11%、25%、30%、24%;进一步通过环境类别归属度分析方法,将每一大类分为5小类,概率大于75%的相对稳定区域约占总面积的63%,小于75%的波动区域约占37%;极不适宜区、不适宜区和较适宜区,三类时空分布比较稳定,隶属度为100%分别占各类面积的87.67%、70.41%和84.28%,波动区主要发生在极适宜区和适宜区,以及适宜区和较适宜区之间。本研究构建的华北平原夏玉米精细区划结果,对提高研究区资源利用效率和优化玉米产业布局具有重要的指导意义。

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    96. 丘陵山地拖拉机调平与防翻关键技术研究现状与发展趋势
    牟孝栋, 杨福增, 段罗佳, 刘志杰, 宋卓颖, 李宗霖, 管寿青
    智慧农业(中英文)    2024, 6 (3): 1-16.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312015
    摘要228)   HTML31)    PDF(pc) (2448KB)(1222)    收藏

    [目的/意义] 丘陵山区的机械化、智能化是未来农机行业研究和发展的热点。中国丘陵山区耕地面积占比超过50%,且面临坡陡路窄、地块碎小、地形地貌复杂等多种环境因素制约,各生产环节存在“无机可用,无好机用”的现实问题,并且缺乏适合丘陵山区大坡度农机装备研发的理论支撑。[进展] 综述了国内外丘陵山地拖拉机调平及防翻系统的研究现状。其中拖拉机车身调平技术平行四杆与液压差高式结构简单,折腰扭腰式更适合连续起伏的崎岖路面,重心可调与全向调平式坡地牵引性与适应性均较好;驾驶室及座椅调平技术基于角度传感器自适应控制,关键在于缓解驾驶疲劳提高舒适度;车身与农具姿态协同控制技术大都采用PID控制技术实现协同控制,但缺乏作业效果反馈机制;拖拉机防翻保护装置与预警技术在防翻保护架的基础上,通过环境模拟感知提前预判翻车危险信号并及时反馈。[结论/展望]未来丘陵山地拖拉机调平、防翻预警及无人化、自动化技术的发展方向:1)结构优化、灵敏度高、稳定性好的山地拖拉机调平系统研究;2)坡地适应性好的农机具仿形系统研究;3)环境感知、自动干涉的防翻预警技术研究;4)农机精准导航技术、智能化监测技术和农机作业远程调度与管理技术研究;5)坡地纵向稳定性理论研究。以期为研发符合中国丘陵山地复杂作业环境的高可靠性、高安全性山地拖拉机提供借鉴参考。

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    97. 叫声在生猪福利监测中的研究进展与挑战
    纪楠, 尹艳玲, 沈维政, 寇胜利, 戴百生, 王国维
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (2): 19-35.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202204004
    摘要777)   HTML65)    PDF(pc) (700KB)(1221)    收藏

    叫声是评估生猪福利水平的重要方式之一。本文首先分析了生猪叫声与福利之间的相互关系。其中,与生猪福利密切相关的三种生猪叫声包括咳嗽声、尖叫声和呼噜声。基于这三种声音进一步分析声音与环境,声音与身体状况,以及声音与健康之间的关系。随后,对当下的生猪福利监测所采用的传感器,包括穿戴式与非接触式两大类进行分析,并简述不同方式的优劣势。基于非接触式的优势及麦克风传感器技术的可行性,从声音的获取和标记、特征提取以及声音分类三个方面对现有的生猪声音处理技术进行了阐述和评估。最后,从声音监测技术、生猪个体福利监测、商业应用以及养猪从业者四个角度讨论了叫声在生猪福利监测中面临的研究困境以及发展趋势。研究发现,目前关于生猪声音分析的研究大多集中在分类器的选择和识别算法的改进上,而对端点检测和特征选择的研究较少。同时,当下面临的主要挑战还包括不同生长阶段的音频数据获取难度较高,缺乏公共的猪舍内音频数据库以及缺少完善的声音指标与动物福利监测评价体系。总体来说,建议进一步对声音识别过程中涉及的各部分技术进行深入探索,同时加强跨学科专家之间的合作,共同推动声音监测在生猪实际生产中的应用,从而加快精准畜牧业的实现。

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    98. 南方蓝莓智能温室促早熟生产多因子协调控制技术
    徐立鸿, 刘辉辉, 徐赫, 蔚瑞华, 蔡文韬
    智慧农业(中英文)    2021, 3 (4): 86-98.   DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202109-SA007
    摘要812)   HTML50)    PDF(pc) (1965KB)(1214)    收藏

    为达到蓝莓提前上市、获得更大经济效益的目的,本团队将南方蓝莓移至环境可控型智能温室中试验生产,探索研究出南方蓝莓智能温室促早熟生产控制技术。首先从蓝莓物候期、品种特点、土壤pH、水肥灌溉方式、小气候环境区间等方面进行了较为详细全面的调研与总结,明确了无土栽培蓝莓全周期管理要点和环境调控范围;接着基于Venlo型温室对蓝莓生产做布局,并基于物联网技术,建立蓝莓植物工厂化生产控制系统,串联硬件层、软件层和云端,实现现场端环境检测调控、数据云存储与远程控制等技术;在温室环境多因子协调控制模型基础上,针对蓝莓生长环境特点,探索研究了一套蓝莓温室多因子协调控制算法,用于环境调控。试验温室位于江苏省苏州市昆山市花桥镇东南部。经实际验证,整体调控系统效果显著,并于2021年5月初采收了第一波果实,使南方品种蓝莓提早近一个月进入果实采摘期。其中相比未蓄冷的蓝莓植株,蓄冷后的“明星”“绿宝石”“蓝美1号”“海岸”单株产量分别增加51.5%、85.5%、43.8%和94.7%,单果重量分别增加10.9%、7.2%、2.6%和5.3%。试验证明采用多因子协调控制算法进行调控能够提高蓝莓的产量和品质,取得显著经济效益,为南方温室蓝莓植物工厂化促早熟生产管理提供示范。

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    99. 基于深度图像的多姿态肉牛体尺自动测量方法
    叶文帅, 康熙, 贺志将, 李孟飞, 刘刚
    智慧农业(中英文)    2022, 4 (4): 144-155.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202210001
    摘要1026)   HTML81)    PDF(pc) (1532KB)(1211)    收藏

    养殖场中肉牛较为活跃,采集得到的图像数据中肉牛姿态多变,肉牛姿态端正帧较少,导致自动测量肉牛体尺困难。针对以上问题,本研究通过分析肉牛骨架特征和肉牛图像边缘轮廓特征,提出一种多姿态肉牛体尺自动测量方法。首先,利用深度相机Azure Kinect DK从正上方采集肉牛俯视深度视频数据,对视频数据进行分帧处理;其次,对原始深度图像进行预处理,将肉牛从复杂的背景中提取出来;再次,利用Zhang-Suen算法提取目标图像肉牛骨架,检测骨架交点和端点,分析肉牛头部特征,并确定头部去除点,去除图像中肉牛头部信息;最后,利用改进的U弦长曲率算法提取肉牛轮廓曲率曲线,根据曲率值确定体尺测点,将体尺测点转换到三维空间中,计算体尺参数。本研究通过分析大量深度图像数据,将图像中肉牛姿态分为左歪、右歪、姿态端正、低头和抬头五类。试验结果表明,本研究提出的基于骨架的多姿态肉牛头部去除方法在5种姿态下的头部去除成功率均高于92%;在23头肉牛不同姿态共46帧深度图像中,利用基于改进U弦长曲率的体尺测点提取方法,测得体直长测量的平均绝对误差为2.73 cm,体高测量的平均绝对误差为2.07 cm,腹宽测量的平均绝对误差为1.47 cm。研究结果可为精确测量多姿态下肉牛体尺提供支撑。

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    100. 基于长短时记忆网络(LSTM)的蟹塘溶解氧估算优化方法
    朱南阳, 吴昊, 尹达恒, 王志强, 蒋永年, 郭亚
    智慧农业(中英文)    2019, 1 (3): 67-76.   DOI: 10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA004
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    水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络(LSTM)模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型(LDO-LSTM)。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差(MAPE)基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)来评估LDO-LSTM和LSTM在不同范围的溶解氧估算能力。对模型的测试试验结果表明:在溶解氧高于6mg/L时,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值稳定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L时,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分别比LSTM低0.25和0.139,说明了LDO-LSTM网络不但可以保证整体溶氧预测精度,而且能够提高较低溶解氧值的估算精度。本研究对于降低水产养殖成本、提高溶解氧估算精度有着重要的作用。

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