智慧农业(中英文)

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1. 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（1535）

HTML （244）

PDF（pc）（1045KB）（4107）

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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2. 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（2586）

HTML （636）

PDF（pc）（2582KB）（3527）

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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3. 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（1013）

HTML （153）

PDF（pc）（1780KB）（3270）

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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4. 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（3109）

HTML （529）

PDF（pc）（1061KB）（3026）

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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5. 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（2737）

HTML （726）

PDF（pc）（937KB）（2233）

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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6. 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（1064）

HTML （116）

PDF（pc）（3336KB）（2132）

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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7. 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（499）

HTML （68）

PDF（pc）（2214KB）（2055）

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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8. 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（863）

HTML （111）

PDF（pc）（1155KB）（2027）

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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9. 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（978）

HTML （138）

PDF（pc）（1435KB）（1726）

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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10. 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（1377）

HTML （168）

PDF（pc）（959KB）（1720）

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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11. 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（1613）

HTML （231）

PDF（pc）（1255KB）（1684）

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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12. 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（1785）

HTML （126）

PDF（pc）（3571KB）（1676）

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 $m A P$ 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 $R 2$ 分别为0.7967和0.7982，均方根误差 $R M S E$ 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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13. 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（1731）

HTML （251）

PDF（pc）（1950KB）（1656）

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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14. 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（377）

HTML （49）

PDF（pc）（1595KB）（1642）

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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15. 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（1540）

HTML （422）

PDF（pc）（2824KB）（1548）

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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16. 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（1417）

HTML （202）

PDF（pc）（853KB）（1524）

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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17. 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（790）

HTML （136）

PDF（pc）（1118KB）（1443）

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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18. 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（1307）

HTML （152）

PDF（pc）（1329KB）（1354）

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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19. 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（715）

HTML （51）

PDF（pc）（1122KB）（1347）

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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20. 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（1844）

HTML （154）

PDF（pc）（1623KB）（1314）

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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21. 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（781）

HTML （34）

PDF（pc）（2152KB）（1286）

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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22. 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（818）

HTML （92）

PDF（pc）（2594KB）（1208）

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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23. 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（422）

HTML （52）

PDF（pc）（2267KB）（1198）

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AP_0.5值为98.9%，AP_0.5:0.95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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24. 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（589）

HTML （29）

PDF（pc）（877KB）（1184）

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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25. 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（817）

HTML （94）

PDF（pc）（1912KB）（1184）

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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26. 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（1095）

HTML （205）

PDF（pc）（1097KB）（1182）

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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27. 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（874）

HTML （280）

PDF（pc）（3579KB）（1148）

［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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28. 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（889）

HTML （104）

PDF（pc）（3285KB）（1145）

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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29. 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（837）

HTML （117）

PDF（pc）（863KB）（1134）

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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30. 山地果园管道自动喷雾系统设计与试验

宋淑然, 胡圣洋, 孙道宗, 代秋芳, 薛秀云, 谢家兴, 李震

智慧农业(中英文) 2022, 4 (3): 86-94. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202205005

摘要（339）

HTML （32）

PDF（pc）（1218KB）（1128）

基于管道的自动喷雾技术及设施可以解决山地果园植保作业中喷雾作业效率低、劳动强度大、移动式喷雾机械难以进入的问题。本研究设计了适用于山地果园的管道自动喷雾系统，主要包括喷雾首部、喷雾管道、自动喷雾控制器及喷雾小组等结构，计算了山地果园管道药液压力损失，研制了自动喷雾控制器，并开发了控制程序。喷雾作业时，喷雾首部将药液经管道引入果园，利用自动喷雾控制器控制电磁阀，逐次打开或关闭喷雾小组，实现手动控制或自动控制喷雾。为确定电磁阀持续开通时间，进行了喷雾有效性试验。结果表明，控制喷雾小组的电磁阀持续开通8 s即可保证喷雾的有效性；采用这种管道自动喷雾设施的喷雾作业效率为2.61 hm²/h，与人工喷雾相比，提高了喷雾作业的效率。本研究可为山地果园的喷雾技术及智能施药设施的研发提供参考和思路。

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31. 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（694）

HTML （47）

PDF（pc）（1831KB）（1122）

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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32. 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（674）

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PDF（pc）（1057KB）（1072）

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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33. 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（706）

HTML （86）

PDF（pc）（2258KB）（1071）

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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34. 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（767）

HTML （31）

PDF（pc）（2496KB）（1069）

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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35. 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（866）

HTML （82）

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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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36. 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（755）

HTML （46）

PDF（pc）（1965KB）（1027）

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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37. 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（696）

HTML （60）

PDF（pc）（700KB）（991）

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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38. 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（629）

HTML （85）

PDF（pc）（1490KB）（963）

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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39. 射频加热技术在粮食储藏与加工中应用研究进展

李洪岳, 李青鸾, 郑建军, 令博, 王绍金

智慧农业(中英文) 2021, 3 (4): 1-13. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202106-SA001

摘要（787）

HTML （69）

PDF（pc）（983KB）（958）

粮食的储藏与加工是保障国家粮食安全的重要环节。射频技术凭借具有穿透深度大、加热迅速、整体加热、无化学残留等特点，已广泛应用于粮食产后研究，并在部分领域工业化应用前景广阔。为深入了解射频加热技术在粮食储藏与加工中应用研究进展，本文首先对射频技术展开概述，阐述了射频加热的基本原理，并对目前商业化应用的射频加热系统的类型与特点进行介绍；从粮食与储粮害虫的介电特性、储粮害虫的耐热性和粮食的加热均匀性改善三个方面概述了目前射频在粮食储藏与加工中的基础研究；在此基础上，结合生产中面临的实际问题对该技术在粮食产后杀虫、灭菌、钝酶和干燥等方面的应用进行了总结；最后，就该技术应用于粮食储藏与加工尚存的问题与未来研究方向提出了建议。本文可为射频技术在粮食储藏与加工中的应用研究提供指导作用。

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40. 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（900）

HTML （69）

PDF（pc）（1532KB）（954）

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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41. 基于激光点云的三维虚拟果园构建方法

冯涵, 张浩, 王梓, 江世界, 刘伟洪, 周凌卉, 王亚雄, 康峰, 刘星星, 郑永军

智慧农业(中英文) 2022, 4 (3): 12-23. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202207002

摘要（666）

HTML （85）

PDF（pc）（2426KB）（947）

针对果园管理数字化程度低、构建方法较为单一等问题，本研究提出了一种基于激光点云的三维虚拟果园构建方法。首先采用手持式三维点云采集设备（3D-BOX）结合即时定位与地图构建-激光测距与测绘（Simultaneous Localization and Mapping-Lidar Odometry and Mapping，SLAM-LOAM）算法获取果园点云数据集；然后通过统计滤波算法完成点云数据离群点与噪声点的去除，并结合布料模拟算法（Cloth Simulation Filtering，CSF）与DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，实现地面去除与果树聚类分割，进而使用VoxelGrid滤波器降采样；最后利用Unity3D引擎，构建虚拟果园漫游场景，将作业机械的实时GPS（Global Positioning System）数据从WGS-84坐标系转换为高斯投影平面坐标系，并通过LineRenderer显示实时轨迹，实现作业机械运动轨迹控制与作业轨迹的可视化展示。为验证虚拟果园构建方法的有效性，在海棠果园与芒果园开展果园构建方法测试。结果表明，所提出的点云数据处理方法对海棠果树与芒果树聚类分割的准确率分别达到了95.3%与98.2%；通过与实际芒果园的果树行距、株距对比，虚拟芒果园的平均行间误差约为3.5%，平均株间误差约为6.6%。并且将Unity3D构建出的虚拟果园与实际果园相比，该方法能够有效复现果园三维实际情况，得到了较好的可视化效果，为果园的数字化建模与管理提供了一种技术方案。

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42. 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（502）

HTML （154）

PDF（pc）（1296KB）（945）

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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43. 遥感技术在种植收入保险中的应用场景及研究进展

陈爱莲, 赵思健, 朱玉霞, 孙伟, 张晶, 张峭

智慧农业(中英文) 2022, 4 (1): 57-70. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202201011

摘要（925）

HTML （91）

PDF（pc）（820KB）（924）

种植收入保险已成为中国农业保险的一种重要形式，2022年将在13个粮食主产省的所有主产县开展。本文首先回顾了遥感技术在农业保险中的总体应用历程，其次，通过阐述现有种植收入保险的业务模式，展现了目前遥感技术在该模式下的应用场景，并对各种应用场景下的关键技术的应用研究进展进行了评述，包括耕地地块提取、作物分类提取、作物灾情评估和作物产量估算。最后，列举了目前种植收入保险常用的遥感数据源。通过综述，发现种植收入保险应用场景下最重要的两个技术层面的问题，一是地块提取和作物分类不够自动化，二是产量估算机理性不强、准确度不高。由此又延伸出两个行业层面的问题，一是遥感行业自身局限性问题，二是保险行业的现行业务与遥感技术结合的兼容性问题。对此，本文提出建立数据分发平台解决数据获取和与处理难和初始数据标准化的问题、完善耕地地块和作物类型样本库以促进地块提取和作物分类自动化、多学科交叉研究实现更快更准更科学地产量估算、农业保险遥感技术应用标准化，以及遥感技术应用合同化等五个具体建议。展望未来，种植收入保险乃至所有农业保险中遥感技术的应用模式应该是一个有数据可用、技术上更自动化智能化、有标准可依、有合同背书的新型模式。

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44. 基于机器视觉的胡麻种子自动化考种方法

毛永文, 韩俊英, 刘成忠

智慧农业(中英文) 2024, 6 (1): 135-146. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202309011

摘要（59）

HTML （35）

PDF（pc）（1671KB）（876）

目的/意义 胡麻种子的周长、面积、长短轴和千粒重是胡麻考种过程中常用的参数，对于胡麻的育种、栽培，以及种子品质和性状的评估都具有重要的意义。方法针对胡麻种子自动化考种时出现的数据统计错误率高、效率低等问题，基于机器视觉研究胡麻种子的轮廓特点、探索形态特征的测量方法，针对籽粒重叠现象提出基于融合角点特征的轮廓拟合图像分割方法，设计胡麻种子自动化考种数据实时分析系统，最终实现胡麻种子自动化考种的研究。本研究在工业相机获取的胡麻种子图像上进行试验。 结果和讨论 提出的自动化考种方法对不同品种胡麻种子的统计识别准确率达97.28%，百粒种子平均处理时长69.58 ms，相较于极限腐蚀算法、基于距离变换的分水岭算法，平均计算准确率比极限腐蚀算法提升19.6%，平均运算时间低于直接使用分水岭算法所需时间。结论自动化考种方法具有更好的计算准确率和处理速度，能够更准确地批量获取胡麻种子的形态学特征参数，使测量误差能够保持在10%以内，可为今后胡麻考种相关工作提供技术支撑，助力相关产业发展。

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45. 基于无人机图像以及不同机器学习和深度学习模型的小麦倒伏率检测

FLORES Paulo, ZHANG Zhao

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 23-34. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202104-SA003

摘要（1184）

HTML （135）

PDF（pc）（1857KB）（872）

小麦在生长过程中发生倒伏会严重影响其产量，因此实时且准确地对小麦倒伏状况监测有很重要的意义。传统的方法采用手工方式生成数据集，不仅效率低、易出错，而且生成的数据集不准确。针对这一问题，本研究提出了一种基于图像处理的自动数据集生成方法。首先利用无人机在15、46和91 m三个高度采集图像数据；采集完数据后，根据无倒伏、倒伏面积<50%和倒伏面积>50%的标准对每一块地的小麦倒伏情况进行人工评估；采用三种机器学习（支持向量机、随机森林、K近邻）和三种深度学习（ResNet101、GoogLeNet、VGG16）算法对小麦倒伏检测情况进行分类。结果显示，ResNet101的分类结果优于随机森林，并且在91 m高度采集的数据分类精度并不低于在15 m高度采集的数据。本研究证明了针对在91 m高度采集的无人机图像，采用ResNet101对小麦倒伏率检测是一种有效的替代人工检测的方法，其检测精度达到了75%。

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46. 果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人

刘理民, 何雄奎, 刘伟洪, 刘紫嫣, 韩虎, 李扬帆

智慧农业(中英文) 2022, 4 (3): 63-74. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202207008

摘要（531）

HTML （49）

PDF（pc）（1905KB）（866）

为同时实现果园智能植保机自主导航及自动对靶喷雾，研制了一种果园自主导航兼自动对靶喷雾机器人。首先采用单个3D LiDAR（Light Detection and Ranging）采集果树信息确定兴趣区（Region of Interest，ROI），对ROI内点云进行2D化处理得到果树质心坐标，通过随机一致性（Random Sample Consensus，RANSAC）算法得到果树行线，并确定果树行中间线（导航线），进而控制机器人沿导航线行驶。通过编码器及惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）确定机体速度及位置，IMU矫正采集到的果树分区冠层信息，最后通过程序判断分区冠层的有无控制喷头是否喷雾。结果表明，机器人自主导航时最大横向定位偏差为21.8 cm，最大航向偏角为4.02°，相比于传统连续喷雾机施药液量、空中漂移量及地面流失量分别减少20.06%、38.68%及51.40%。本研究通过单个3D LiDAR、编码器及IMU在保证喷雾效果的前提下，实现了喷雾机器人自主导航及自动对靶喷雾，降低了农药使用量及飘失量。

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47. 基于Informer神经网络的农产品物流需求预测分析——以华中地区为例

左敏, 胡天宇, 董微, 张可心, 张青川

智慧农业(中英文) 2023, 5 (1): 34-43. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202302001

摘要（413）

HTML （147）

PDF（pc）（1323KB）（864）

保障农产品物流稳定性即是保障民生问题的关键。对农产品物流需求的预测是合理规划农产品物流稳定性的重要保证。然而，农产品物流需求的预测实际较为复杂，预测过程中会受到各种因素影响。因此，为了保证对农产品物流需求预测的准确性，需要考虑多方面影响因素。本研究以农产品物流需求作为研究对象，利用Informer神经网络构建预测农产品物流需求的神经网络模型，以华中地区河南省、湖北省和湖南省为例，对三省的农产品物流需求进行预测。同时用长短时记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络和Transformer神经网络对华中三省农产品物流进行需求预测，将三种模型预测结果进行对比。对比结果表明本研究构建的基于Informer神经网络模型预测测试误差平均百分比为3.39%，低于LSTM和Transformer神经网络模型的4.43%和4.35%。并且用该Informer神经网络模型对三省预测出的预测值与实际值结果较为接近，河南省2021年的预测值为4185.33，实际值为4048.1，误差为3.389%；湖北省2021年的预测值为2503.64，实际值2421.78，误差为3.380%；湖南省2021年的预测值，2933.31，实际值为2836.86，误差为3.340%。表明该模型对华中三省的农产品物流需求预测的结果较为准确。三省2023年的预测值高于2021年的预测值。因此，在2021年物流运输配套设施的基础上，必须保证物流运输效率，加强物流运输能力，以满足华中地区日益增长的物流需求。

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48. 人工智能在农业风险管理中的应用研究综述

桂泽春, 赵思健

智慧农业(中英文) 2023, 5 (1): 82-98. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202211004

摘要（585）

HTML （85）

PDF（pc）（1410KB）（857）

农业是关系国计民生的基础产业，但同时又是弱质产业，传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息挖掘不足、精确度不高和鲁棒性差等问题。人工智能（Artificial Intelligence，AI）拥有基于大数据的强非线性拟合、端到端建模和特征自学习等强大功能可很好地解决上述问题。本文首先分析了AI在农业脆弱性评估、农业风险预测，以及农业损害评估三大方面的研究进展，得出如下结论：1. AI在农业脆弱性评估中的特征重要性评估缺乏科学有效的验证指标，且应用方式导致无法比较多个模型之间的优劣，建议采用主客观法进行评价；2. 在风险预测中，发现随着预测时间的增加，机器学习模型的预测能力往往会下降，过拟合问题是风险预测中的常见问题，且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少；3. 农业生产环境复杂，应用场景多变是影响损害评估准确性的重要因素，提升深度学习模型的特征提取能力和鲁棒性是未来技术发展需要克服的重点和难点问题。然后，针对AI应用过程中存在的性能提升问题和小样本问题提出了相应的解决方案。对于性能提升问题，根据使用者对人工智能的熟悉程度，可分别采用多种模型比较法、模型组合法和神经网络结构优化法以提升模型的性能表现；对于小样本的问题，往往可以将数据增强、生成对抗网络和迁移学习相结合，以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准确性。最后，对AI在农业风险管理中的应用进行了展望。未来可以考虑将人工智能引入农业脆弱性曲线的构建；针对农业产业链的上下游关系和与农业相关的行业关系，更多地应用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入研究；损害评估建模过程中可以更多地引入评估目标相关领域的专业知识以增强对目标的特征学习，对小样本数据进行增广也是未来研究的重点内容。

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49. 海南岛橡胶林叶面积指数遥感估算模型比较研究

戴声佩, 罗红霞, 郑倩, 胡盈盈, 李海亮, 李茂芬, 禹萱, 陈帮乾

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 45-54. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202106-SA003

摘要（704）

HTML （38）

PDF（pc）（2387KB）（848）

叶面积指数（LAI）是描述植被生长状况和冠层结构的一个重要参数，快速获取大面积植被与作物LAI对于生态系统科学研究、农林业生产指导具有十分重要的理论和实践意义。本研究选取海南岛典型热带作物——橡胶树为研究对象，构建基于卫星遥感植被指数的橡胶林LAI估算模型并分析其变化规律。结果表明，相较于归一化植被指数（NDVI）、绿色归一化植被指数（GNDVI）、比值植被指数（RVI）和宽动态范围植被指数（WDRVI）四个指数，增强植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、差值植被指数（DVI）和改良土壤调节植被指数（MSAVI）四个指数同LAI之间的相关性较高。构建的基于不同植被指数的橡胶林LAI估算模型（一元线性、指数和对数模型）中，基于EVI指数的橡胶林LAI一元线性估算模型效果最佳，其决定系数R²为0.69。经验证，该模型估算的橡胶林LAI精度较高，观测和模拟的橡胶林LAI线性拟合R²为0.67，均方根误差RMSE为0.16，平均相对误差RE为-0.25%，但在橡胶林LAI中值区存在低估现象，同时在LAI高值区和低值区存在一定的高估现象。从空间分布来看，海南岛橡胶林LAI高值区（4.40~6.23）主要分布在海南岛西部儋州、白沙等市县，LAI中值区（3.80~4.40）主要分布在海南岛中部澄迈、屯昌、琼中等市县，LAI低值区（2.69~3.80）主要分布在海南岛东部和南部的定安、琼海、万宁、乐东、三亚等市县。总之，构建的基于EVI指数的橡胶林LAI一元线性估算模型精度较高，克服了NDVI、GNDVI、RVI等植被指数容易出现指数饱和问题，具有较好的科学性和良好的推广应用价值。

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50. 苹果生产智能底盘与除草及收获装备技术研究进展

段罗佳, 杨福增, 闫彬, 史帅旗, 秦纪凤

智慧农业(中英文) 2022, 4 (3): 24-41. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202206010

摘要（233）

HTML （28）

PDF（pc）（1521KB）（844）

苹果产业作为苹果主产区经济发展的支柱产业，为当地果农增收、农业增效做出了重要贡献。随着产业的转型升级，苹果生产机械化和智能化的发展程度将影响其经济效益。为推进苹果生产智能化技术研究与智能装备研发，本文概述了苹果生产各个环节机械化水平，阐述了动力底盘、除草装备、收获装备等苹果生产装备主要技术特点，归纳了自动调平与控制、自主导航、自动避障、杂草识别、杂草去除、苹果识别、苹果定位、苹果分离等技术分别在智能化动力底盘、智能除草装备、苹果采收机器人上的研究与应用进展，并阐明了上述3种智能装备关键技术的基本原理和特点。在此基础上，指出了目前苹果生产智能装备技术面临的挑战，并提出了发展建议。

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51. 基于密度估计和VGG-Two的大豆籽粒快速计数方法

王莹, 李越, 武婷婷, 孙石, 王敏娟

智慧农业(中英文) 2021, 3 (4): 111-122. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202101-SA002

摘要（678）

HTML （57）

PDF（pc）（1631KB）（832）

为快速准确计数大豆籽粒，提高大豆考种速度和育种水平，本研究提出了一种基于密度估计和VGG-Two（VGG-T）的大豆籽粒计数方法。首先针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集缺乏的问题，提出了基于数字图像处理技术的预标注和人工修正标注相结合的快速目标点标注方法，加快建立带标注的公开可用大豆籽粒图像数据集。其次构建了适用于籽粒图像数据集的VGG-T网络计数模型，该模型基于VGG16，结合密度估计方法，实现从单一视角大豆籽粒图像中准确计数籽粒。最后采用自制的大豆籽粒数据集对VGG-T模型进行测试，分别对有无数据增强的计数准确性、不同网络的计数性能以及不同测试集的计数准确性进行了对比试验。试验结果表明，快速目标点标注方法标注37,563个大豆籽粒只需花费197 min，比普通人工标注节约了1592 min，减少约 $96 %$ 的人工工作量，大幅降低时间成本和人工成本；采用VGG-T模型计数，其评估指标在原图和补丁（patch）情况下的平均绝对误差分别为 $0.6$ 和 $0.2$ ，均方误差为0.6和0.3，准确性高于传统图像形态学操作以及ResNet18、ResNet18-T和VGG16网络。在包含不同密度大豆籽粒的测试集中，误差波动较小，仍具有优良的计数性能，同时与人工计数和数粒仪相比，计数11,350个大豆籽粒分别节省大约 $2.493 ? h$ 和 $0.203 ? h$ ，实现大豆籽粒的快速计数任务。

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52. 科技革命、颠覆性技术与智慧农业

胡瑞法, 刘万嘉文

智慧农业(中英文) 2022, 4 (4): 138-143. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202205002

摘要（1000）

HTML （135）

PDF（pc）（475KB）（810）

本文首先阐述了科技革命的概念与满足条件，提出并分析了内生及外生农业颠覆性技术及其差异，特别是提出了跨界技术的概念并论证了其对农业科技进步的外生影响。然后分析了作为跨界技术的集大成者——智慧农业技术的特点，智慧农业对传统农业生产技术与生产方式的替代以及智慧农业与农村经济转型的关系。在此基础上讨论了中国智慧农业发展所面临的问题。最后有针对性地提出了促进颠覆性技术创新和智慧农业发展的政策建议，包括加强关键颠覆性核心技术研发、改革现有的农业高等教育体系、推动跨界技术的农业产业化研发以及在高标准农田及规模化养殖场实施智慧农业生产等。

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53. 基于NB-IoT网络的兔舍环境实时监测系统

秦英栋, 贾文珅

智慧农业(中英文) 2023, 5 (1): 155-165. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202211008

摘要（380）

HTML （50）

PDF（pc）（1662KB）（809）

为满足兔舍环境监测调控需求，同时摆脱传统布线网络局限性，缩减网络资费、电路元件和控制系统成本，本研究提出一种基于窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）的兔舍环境实时监测系统。系统基于Arduino开发板，使用移远BC260Y模块与消息队列遥测传输协议（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）实现网络连接，利用SGP30、MQ137、5516光敏电阻传感器等多种传感器实现兔舍内部声、光、水、温、气五方面实时监测。数据在本地、云端存储的同时，系统可根据阈值报警，协助创造兔的最佳生存环境。研究中对比了NB-IoT网络与Wi-Fi、LoRa等其他网络的异同，根据物联网三层架构详细介绍了系统搭建技术与过程，并系统分析了元器件价格，经核算，整机成本不超过400元。设备在空舍测试中，检测到CO₂浓度为420~440 ppm；MQ系列传感模组电压比值稳定于1；温度处于22~24 ℃；湿度上下波动10％；日光灯亮灭引起电压差2.6 V。进行了系统的网络与能耗测试，通过不同时间、场地、网络连接方式的对比，验证了本系统传输稳定可靠，能耗合理。系统使用MQTT通信协议的NB-IoT网络，平均每秒消息处理量（Transactions Per Second，TPS）为0.57，每分钟收发34.2条，上下浮动1条。系统运行时，电压约为12.5 V，电流约为0.42 A，平均功率为5.3 W。发生通信时，没有产生额外功耗，适用于实际养殖生产。本研究可为偏远或较大规模的养殖监测设备选取提供设备成本与网络选择参考价值。

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54. 基于改进Mask R-CNN模型的工厂化养蚕蚕体识别与计数

何锐敏, 郑可锋, 尉钦洋, 张小斌, 张俊, 朱怡航, 赵懿滢, 顾清

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 163-173. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202201012

摘要（412）

HTML （30）

PDF（pc）（2357KB）（809）

精准饲喂是全龄人工饲料工厂化养蚕节本增效的核心技术之一，家蚕自动化识别与计数是实现精准饲喂的关键环节。本研究基于机器视觉系统获取工厂化养蚕过程中蚕在4龄和5龄期的数字图像，利用改进深度学习模型Mask R-CNN检测蚕体和残余饲料。通过在Mask R-CNN模型框架中加入像素重加权策略和边界框细调策略，从噪声数据中训练一个鲁棒性更好的目标检测模型，实现模型性能的优化，提高对蚕体和饲料边界的检测和分割能力。改进Mask R-CNN模型对蚕的检测和分割交并比阈值为0.5时的平均精度（Average Precision at IoU=0.5，AP50）分别为0.790和0.795，识别准确率为96.83%；对残余饲料的检测和分割AP50分别为0.641和0.653，识别准确率为87.71%。模型部署在NVIDIA Jetson AGX Xavier开发板上，单张图像平均检测时间为1.32 s，最长检测时间为2.05 s，运算速度可以满足养蚕盒单元在生产线上移动实时检测的要求。该研究为工厂化养蚕精准饲喂信息系统和投喂装置的研发提供了核心算法，可提高人工饲料的利用率，提升工厂化养蚕生产管理水平。

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55. 东北三省地区生长季旱涝对春玉米产量的影响

王蔚丹, 孙丽, 裴志远, 马尚杰, 陈媛媛, 孙娟英, 董沫

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 126-137. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202106-SA004

摘要（804）

HTML （57）

PDF（pc）（1771KB）（805）

评估生长季旱涝对作物产量的影响有助于农民采取措施增产保收。本研究基于1988—2017年气象站点数据和灾情、产量等统计数据，以中国东北三省为研究区，通过对比多时间尺度指标——标准化降水指数（SPI）和标准化降水蒸散指数（SPEI）与旱涝受灾率的关系，选择优势指数表征东北春玉米生长季干湿状况，基于HP滤波构建相对气象产量，利用距离相关分析方法选取合理时间尺度和关键月份的指数，分析这些指数与春玉米相对气象产量的关系以及不同生育阶段水分条件与产量之间的关系。结果表明：（1）SPI、SPEI均能表征东北地区农作物受旱和受涝状况，整体上SPEI在表征东北地区旱涝时更具优越性，尤其在辽宁省，因旱受灾率与SPI和SPEI相关系数差距明显，因涝受灾率与SPEI相关系数最大值为0.54，与SPI相关性不显著。（2）辽宁省SPEI₃-8与相对气象产量的距离相关系数最大，吉林省和黑龙江省SPEI₆-8与相对气象产量的距离相关系数最大；各省对应的SPEI与相对气象产量呈向下的抛物线趋势，其中辽宁省春玉米产量受干旱和雨涝的共同影响，吉林、黑龙江两省主要受干旱灾害的影响。（3）辽宁省春玉米在拔节—抽穗期主要受干旱影响，生长季后期受洪涝灾害影响较前期加重；当SPEI为1.0左右时，吉林省春玉米在出苗—拔节、拔节—抽穗期可达到最高产，抽穗—乳熟期受干旱影响严重；黑龙江关键生育期主要受旱灾影响，在出苗—拔节、拔节—抽穗期正常偏湿年份可达到最高产量，但中度及以上雨涝仍会导致玉米减产，抽穗—乳熟期在轻度湿润时可高产，重度湿润时会因涝减产。本研究对东北三省地区预估旱涝灾害对春玉米产量影响和及时采取灾害防御措施具有一定的参考价值。

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56. 电子鼻技术在肉与肉制品检测中的研究进展和应用展望

刘洋, 贾文珅, 马洁, 梁刚, 汪慧华, 周巍

智慧农业(中英文) 2021, 3 (4): 29-41. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202011-SA003

摘要（699）

HTML （41）

PDF（pc）（1178KB）（795）

电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点，满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展；从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向，对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析，突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性；指出电子鼻技术在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐，电子鼻仪器体积大、价格高昂，模型通用性和普及性不够等不足。最后，本文从硬件系统和软件系统两方面，对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望，包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能，增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度；软件系统方面不断探索引入新的模式识别算法，使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。

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57. 基于深度学习的玉米和大豆期货价格智能预测

许钰林, 康孟珍, 王秀娟, 华净, 王浩宇, 沈震

智慧农业(中英文) 2022, 4 (4): 156-163. DOI: 10.12133/j.smartag.SA20220712

摘要（824）

HTML （99）

PDF（pc）（872KB）（791）

玉米和大豆为同季旱粮作物，“争地”矛盾十分突出，同时掌握玉米和大豆两者的价格是必要的。相较于现货，农产品期货价格具有价格发现功能。因此，玉米和大豆期货价格分析和预测对种植结构调整和农户作物品种选择均具有重要意义。本研究首先分析了玉米和大豆期货价格的相关性，通过相关性计算和格兰杰因果检验，发现玉米和大豆期货具有较强的正向相关性，且大豆期货价格是玉米期货价格的格兰杰原因；其次，基于长短时记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）模型对玉米和大豆期货价格进行预测，并引入注意力机制（Attention）对期货价格预测模型行优化。对比结果表明，与差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，ARIMA）和支持向量回归模型（Support Vector Regression，SVR）相比，LSTM模型在各项指标中均为更优，而与单一的LSTM模型相比，加入Attention机制的Attention-LSTM模型在各项指标中均更优。其中，玉米和大豆期货预测结果的平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）分别提升3.8%和3.3%，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）分别提升0.6%和1.8%，平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）分别提升4.8%和2.9%，证明了Attention机制的加入可以帮助模型提取有效信息，提升性能。最后，使用LSTM模型结合大豆期货历史价格共同预测玉米期货价格，MAE提升了6.9%、RMSE提升了1.1%、MAPE提升了5.3%。试验结果表明，本研究使用Attention-LSTM模型对玉米和大豆期货价格进行预测，相较于通用预测模型，Attention-LSTM模型能够提高大豆和玉米期货价格预测精度，且结合相关农产品期货价格数据，可以提升单个农产品期货模型的预测性能。

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58. 农业复杂环境下尺度自适应小目标识别算法——以蜜蜂为研究对象

郭秀明, 诸叶平, 李世娟, 张杰, 吕纯阳, 刘升平

智慧农业(中英文) 2022, 4 (1): 140-149. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202203003

摘要（831）

HTML （70）

PDF（pc）（1997KB）（782）

农业生产环境中的目标识别对象常具有分布密集、体积小、密度大的特点，加之农田环境光照多变、背景复杂，导致已有目标检测模型无法取得令人满意的效果。本研究以提高小目标的识别性能为目标，以蜜蜂识别为例，提出了一种农业复杂环境下尺度自适应小目标识别算法。算法克服了复杂多变的背景环境的影响及目标体积较小导致的特征提取困难，实现目标尺度无关的小目标识别。首先将原图拆分为一些较小尺寸的子图以提高目标尺度，将已标注的目标分配到拆分后的子图中，形成新的数据集，然后采用迁移学习的方法重新训练并生成新的目标识别模型。在模型的使用中，为使子图识别结果能正常还原，拆分的子图之间需具有一定的重叠率。收集所有子图的目标识别结果，采用非极大抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）去除由于模型本身产生的冗余框，提出一种交小比非极大抑制（Intersection over Small NMS，IOS-NMS）进一步去除子图重叠区域中的冗余框。在子图像素尺寸分别为300×300、500×500和700×700，子图重叠率分别为0.2和0.05的情况下进行验证试验，结果表明：采用SSD（Single Shot MultiBox Detector）作为框架中的目标检测模型，新提出的尺度自适应算法的召回率和精度普遍高于SSD模型，最高分别提高了3.8%和2.6%，较原尺度的YOLOv3模型也有一定的提升。为进一步验证算法在复杂背景中小目标识别的优越性，从网上爬取了不同尺度、不同场景的农田复杂环境下的蜜蜂图像，并采用本算法和SSD模型进行了对比测试，结果表明：本算法能提高目标识别性能，具有较强的尺度适应性和泛化性。由于本算法对于单张图像需要多次向前推理，时效性不高，不适用于边缘计算。

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59. 基于无人机遥感表型监测的苎麻优质种质资源筛选方法

付虹雨, 王薇, 廖澳, 岳云开, 许明志, 王梓薇, 陈建福, 佘玮, 崔国贤

智慧农业(中英文) 2022, 4 (4): 74-83. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202209001

摘要（731）

HTML （38）

PDF（pc）（1187KB）（771）

苎麻是重要的纤维作物之一，由于土地资源紧缺及优良品种的推广应用等原因，苎麻遗传变异和遗传多样性减少，对苎麻种质资源多样性调查和保护的需求日趋加大。基于无人机遥感的作物表型测量方法可以对不同基因型作物的生长特性进行频繁、快速、无损、精准的监测，实现作物种质资源调查，筛选特异优质品种。为了实现苎麻种质资源表型的高效综合评价，辅助筛选优势苎麻品种，本研究提出了一种基于无人机遥感影像的苎麻种质资源表型监测及筛选方法。首先，基于无人机遥感影像，利用Pix4dmapper软件生成试验区的数字地表模型（Digital Surface Model，DSM）和正射影像；然后，对苎麻种质资源关键表型参数（株高、株数、叶面积指数、叶片叶绿素含量、含水量）进行估测。基于DSM采用“差分法”提取苎麻株高，基于正射图像采用目标检测算法提取苎麻株数，采用机器学习方法估测苎麻叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）、叶片叶绿素含量（SPAD值）、含水量；最后，根据提取的各项遥感表型参数，采用变异性分析和主成分分析方法对苎麻种质资源进行遗传多样性分析。结果表明，（1）基于无人机遥感的苎麻表型估测效果较好，株高的拟合精度为0.93，均方根误差为5.65 cm；SPAD值、含水量、LAI的拟合指标分别达到0.66、0.79、0.74，RMSE分别为2.03、2.21、0.63；（2）苎麻种质资源的遥感表型存在较大差异，LAI、株高和株数的估测值变异系数分别达到20.82%、24.61%和35.48%；（3）利用主成分分析法将苎麻种质资源的遥感表型聚类为因子1（株高、LAI）和因子2（LAI、SPAD值），因子1可用于苎麻种质资源结构特征评价，因子2可以作为高光效苎麻资源的筛选指标。本研究将为作物种质资源表型监测和育种相关分析提供参考。

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60. 商业化肉牛繁育大数据平台设计与关键技术

马为红, 李嘉位, WANG Zhiquan, 高荣华, 丁露雨, 于沁杨, 余礼根, 赖成荣, 李奇峰

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 99-109. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202203005

摘要（479）

HTML （58）

PDF（pc）（1993KB）（749）

针对当前中国肉牛繁育管理水平和信息化智能化水平不高等问题，本研究借鉴国际先进肉牛养殖国家的经验，建立了适合中国的商业化肉牛繁育大数据平台。该平台主要完成肉牛种质信息资源的整合，在线自动测定肉牛关键繁育性状，全程服务支撑肉牛繁育过程，形成肉牛种质资源大数据分析决策，并实现肉牛联合育种创新模式。本文详细介绍了商业化肉牛繁育大数据软件平台开发思路，包括数据中心的实现、软件平台前端开发技术和后端开发技术等，并总结了该平台的关键技术创新和模式创新内容，包括肉牛种质资源与良种管理系谱深度挖掘技术，非接触式繁育性状自动获取评价技术，以及多源异构信息融合提供智能决策支持等，为中国肉牛种业发展提供可持续发展的信息化解决方案，以促进肉牛育种整体水平的提高。

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61. 基于植物功能-结构模型的玉米-大豆条带间作光截获行间差异研究

李双伟, 朱俊奇, EVERS Jochem B., VAN DER WERF Wopke, 郭焱, 李保国, 马韫韬

智慧农业(中英文) 2022, 4 (1): 97-109. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202002

摘要（686）

HTML （45）

PDF（pc）（1459KB）（747）

间作种植形成了异质冠层空间结构，但因此导致的作物生长、表型和光截获的行间差异目前还少有定量化。为解析条带间作生产力的行间差异，本研究基于田间观测数据构建植物功能-结构模型（Functional-Structural Plant Model，FSPM），量化间作系统中光截获的行间差异。于2017—2018年开展了玉米和大豆单作、2行玉米和2行大豆的2:2 MS间作以及3行玉米和6行大豆的3:6 MS间作田间试验。基于植物生长平台GroIMP开发了玉米-大豆间作的FSPM，模型较好地模拟了叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）、株高和光截获系数动态三个指标，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）分别为0.24～0.70 m²/m²、0.06～0.17 m和0.06～0.10。田间试验结果表明，间作种植显著增加了玉米节间直径。受玉米遮阴影响，大豆节间变长、变细，且随大豆条带变窄差异越明显。模型模拟的2:2 MS间作玉米光截获比单作玉米高35.6%，3:6 MS边行玉米和内行玉米的光截获分别比单作玉米高27.8%和20.3%。2:2 MS与3:6 MS边行大豆的光截获比单作大豆分别少36.0%和28.8%；3:6 MS大豆内I行和内II行比单作大豆的光截获分别少4.1%和1.8%。基于三维FSPM，未来可进行不同生长环境下间作种植模式等的布局优化，以达到最佳系统光截获优势。

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62. 无人机农林业应用全球研究态势分析

陈梅香, 张瑞瑞, 陈立平, 唐青, 夏浪

智慧农业(中英文) 2021, 3 (3): 22-37. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202107-SA006

摘要（877）

HTML （94）

PDF（pc）（2611KB）（718）

无人机具有作业效率高、地形适应性好等独特优势，近年在农林业中应用范围不断扩大，相关研究成果数量呈快速上升式发展。为掌握无人机农林应用全球研究态势，本研究采集2011—2020年期间Web of Science 核心合集数据库中无人机农林应用全球研究相关文献数据，利用VOSviewer等统计软件对文献进行科学计量分析。分析结果表明，自2017年开始，无人机农林业应用研究发文数量快速增加，全球已有94个国家/地区、1778个机构开展了研究；发文量排名前三位的国家依次是美国、中国和澳大利亚，表明这三个国家从事无人机农林业应用的科研实力强，学术影响力大；共有398种期刊发表了有关无人机农林业应用研究文章，约占全部收录期刊的1.90%，说明更多的期刊开始关注无人机农林业应用研究；发文最多的期刊是由MDPI主办的Remote Sensing；被引次数最多的文章内容主要是关注无人机系统在摄影测量和遥感上的传感、导航、定位和通用数据处理等的研究现状。此外，对无人机农林业应用研究热点进行分析发现，无人机施药、无人机病虫害遥感、植物表型获取是无人机农林业应用的主要研究热点。本研究可为无人机在农林业上的创新研究、科研团队之间的合作提供参考。

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63. 对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型EMD-RF-LSTM

尹航, 李祥铜, 徐龙琴, 李景彬, 刘双印, 曹亮, 冯大春, 郭建军, 李利桥

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 115-125. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202106-SA008

摘要（763）

HTML （40）

PDF（pc）（1929KB）（708）

溶解氧（DO）浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度，本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络（EMD-RF-LSTM）的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解（EMD）对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取，得到不同尺度下的固有模态分量（IMF）；然后分别采用长短时记忆神经网络（LSTM）和随机森林（RF）对高、低频不同尺度IMF进行建模；最后结合各分量预测结果构建叠加模型，实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用，在基于真实数据集的性能测试中，经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机（ELM）模型对比，平均绝对误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和，EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.0129、0.1156和0.0844，其中关键指标MAPE较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分别降低了84.07%、57.57%和49.81%，预测精度显著提高。结果表明，本研究针对经验模态分解后高、低频分量分别预测的策略可有效提升综合性能，表明本研究模型具有较高的预测精度，能够较准确地实现对虾养殖水体中溶解氧浓度预测。

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64. 复杂环境下肉牛三维点云重建与目标提取方法

李嘉位, 马为红, 李奇峰, 薛向龙, WANG Zhiquan

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 64-76. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202206003

摘要（576）

HTML （51）

PDF（pc）（2809KB）（706）

基于点云采集技术的非接触式测量能够缓解肉牛在采集体尺体重等参数时的应激问题，但采集肉牛的三维数据耗时长且易受环境干扰而产生大量无关噪点，难以适应实际养殖环境需求。为解决该问题，本研究开发了一种非接触式肉牛三维点云重建与目标提取系统与方法，采集的肉牛三维点云可为肉牛育种育肥提供大量标准化和三维量化表型数据。三维点云采集系统由Kinect DK深度相机、红外对射光栅触发器和射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）触发器组成，可在肉牛自由通过步行道的瞬间实现肉牛点云的多角度瞬时采集。肉牛点云目标提取方法基于C++语言与点云处理库（Point Cloud Library，PCL）开发，通过空间直通滤波、统计学离群点滤波、随机抽样一致（Random Sample Consensus，RANSAC）形态拟合与点云抽稀、基于降维密度聚类的感知盒滤波等算法有效滤除与肉牛紧贴的栏杆等干扰，不破坏点云的完整性，实现肉牛点云的三维重建与分析。在养殖场中对20头肉牛进行了124次点云采集与目标提取试验。结果表明，重建的肉牛三维模型与肉牛真实形态1:1对应，系统的采集成功率为91.89%，采集的点云与真实值相比，体尺重建误差为0.6%。该系统与方法可以在无人干预的情况下，实现多角度肉牛点云数据的自动采集与三维重建，并从复杂环境中自动提取目标肉牛的点云，为非接触式肉牛体高、体宽、体斜长、胸围、腹围和体重等核心表型参数的测量提供重要的方法支撑，促进肉牛育种和育肥的标准化管理。

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65. 农业病虫害图像数据集构建关键问题及评价方法综述

管博伦, 张立平, 朱静波, 李闰枚, 孔娟娟, 汪焱, 董伟

智慧农业(中英文) 2023, 5 (3): 17-34. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202306012

摘要（415）

HTML （114）

PDF（pc）（1576KB）（699）

[目的/意义] 农业病虫害科学数据集是农业病虫害监测预警的基础，也是发展智慧农业重要的组成部分，对农业病虫害防治具有重要意义。随着深度学习技术在农业病虫害智能监测预警中应用效果的凸显，构建高质量的农业病虫害数据集逐步受到专家学者的重视。为了进一步构建高质量、分布均衡的农业病虫害图像数据集，提高检测模型的准确性和鲁棒性，本文以构建农业病虫害图像数据集面临的挑战为切入点，对农业病虫害数据集的构建进行了全面综述。 [进展] 分别从数据集层次、数据样本层次和使用层次总结构建农业病虫害图像数据集所面临的类间类内样本不均衡、选择偏差、目标多尺度、目标密集、数据分布不均、图像质量参差不齐、数据集规模不足以及数据集可用性等问题，从图像采集和标注方法两个方面，分析以上问题的主要成因，并归纳算法的改进策略和建议，最后总结了数据集相关评价方法。 [结论/展望] 结合农业病虫害图像识别实际需求，对构建高质量农业病虫害图像数据集提出了相关建议：（1）结合实际使用场景构建农业病虫害数据集。多视角、多环境下采集图像数据构建数据集，从算法提取特征的角度，科学、合理划分数据类别，构建样本数量分布和特征分布均衡的数据集；（2）平衡数据集与算法间的关系。研究数据集特征与算法性能之间的关系，需充分考虑数据集中的类别和分布，以及与模型匹配的数据集规模，以提高算法准确性、鲁棒性和实用性。深入研究农业病虫害图像数据规模与模型性能的关联关系、病虫害图像数据标注方法、模糊、密集、遮挡等目标的识别算法和高质量农业病虫害数据集评价指标，进一步提高农业病虫害智能化水平；（3）增强数据集的使用价值。构建多模态农业病虫害数据集，创新数据采集组织形式，开发数据中台，挖掘多模态数据间的关联性，提高数据使用便捷性，为应用落地、业务创新提供高效服务。

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66. 基于改进ResNet50模型的自然环境下苹果物候期识别

刘永波, 高文波, 何鹏, 唐江云, 胡亮

智慧农业(中英文) 2023, 5 (2): 13-22. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202304009

摘要（368）

HTML （95）

PDF（pc）（2822KB）（696）

［目的/意义］ 针对传统方法对自然环境下苹果物候期图像识别精度低、覆盖面不全等问题，提出一种基于改进ResNet50模型的苹果物候期识别方法。 ［方法］ 通过搭建球形摄像机获取复杂背景下的苹果图像数据集，以ResNet50作为基础模型，引入SE（Squeeze-and-Excitation Network）通道注意力机制强化对苹果图像的特征提取能力，并结合余弦退火衰减学习率的Adam优化器，实现自然环境下高原红富士苹果物候期图像的智能识别。［结果和讨论］在32,000幅苹果树图像集上进行了试验，结果表明，改进ResNet50模型对苹果物候期图像进行识别，验证集准确率达到96.35%，测试集准确率达到91.94%，平均检测时间为2.19 ms，相较于AlexNet、VGG16、ResNet18、ResNet34、ResNet101以及经典ResNet50模型，最优验证集准确率分别提升了9.63%、5.07%、5.81%、4.55%、0.96%和2.33%。 ［结论］ 改进ResNet50可实现对苹果物候期有效识别，该研究成果可为果园物候期识别提供参考，通过集成至果树生育期智能监测生产管理平台，实现苹果园区的智能化管控。

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67. 利用无人机影像监测不同生育阶段玉米群体株高的精度差异分析

杨进, 明博, 杨飞, 许红根, 李璐璐, 高尚, 刘朝巍, 王克如, 李少昆

智慧农业(中英文) 2021, 3 (3): 129-138. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202105-SA008

摘要（790）

HTML （80）

PDF（pc）（1548KB）（689）

为明确利用无人机影像监测玉米群体株高的精度及其影响因素，本研究基于无人机搭载光学成像设备构建大田玉米群体数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM），研究不同生育时期下玉米群体株高监测的精度差异。针对3个玉米品种、8个播期处理构建的株高差异化群体，用多旋翼无人机搭载高清RGB相机和多光谱成像设备，采集试验区高清RGB和多光谱影像，获取玉米群体数字高程信息DEM和各处理区植株高度，分析不同品种和播期处理下基于无人机和人工测量株高间的相关关系。试验结果表明，高清RGB相机和多光谱成像设备获取的DEM均能反映玉米群体的高度差异。高清RGB相机的株高监测精度优于多光谱成像设备，但株高监测精度不足，难以反映玉米群体的较小株高差异。不同生育阶段对玉米株高监测精度具有较大影响，生育前期冠层尚未全部覆盖地表或生育后期植株衰老叶片枯黄下垂时，受裸露地表影响，群体株高被严重低估。本研究分析了影响无人机搭载成像设备监测玉米株高精度的因素，可为该方法应用于大田生产提供借鉴意义。

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68. 水禽智能化养殖研究现状及发展趋势

刘又夫, 肖德琴, 周家鑫, 卞智逸, 招胜秋, 黄一桂, 王文策

智慧农业(中英文) 2023, 5 (1): 99-110. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202205007

摘要（416）

HTML （39）

PDF（pc）（2057KB）（681）

水禽养殖在向规模化、标准化与智能化方向迅速发展。智能养殖装备和信息化技术的研究与应用是促进水禽养殖业健康持续发展的关键，对提高水禽养殖的产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、契合绿色环保的发展理念以及实现高质量转型发展具有重要意义。本文重点介绍了智能化水禽棚舍的发展、水禽棚舍环境智能调控技术，以及智能化水禽饲喂、饮水、加药消杀和自动粪污处理等智能化设备的最新研究进展。此外，还介绍了可应用于水禽的信息采集技术现状，包括视觉成像系统、声音捕获系统和穿戴式传感器，以及智能管理技术的最新应用进展。最后指出了水禽产业的智能化养殖所面临的困难，并对未来水禽的智能化养殖的发展和改进提出了建议。

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69. 基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法

郑晨曦, 温维亮, 卢宪菊, 郭新宇, 赵春江

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 150-162. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202203009

摘要（567）

HTML （89）

PDF（pc）（1803KB）（676）

针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重，难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题，本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法，制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范，并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义，提出了小麦植株表型参数计算方法，实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标。其中，植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算，用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度；小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标，根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明，在保持植株原始三维形态结构的前提下，提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高，R² 分别为0.93、0.98、0.93、0.85；叶宽和叶倾角与实测数据的R² 分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数，为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。

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70. 基于DSSAT CERES-Wheat 模型的未来40年冬小麦最适播期分析

胡亚南, 梁驹, 梁社芳, 李世娟, 诸叶平, 鄂越

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 68-76. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202104-SA005

摘要（758）

HTML （38）

PDF（pc）（1378KB）（673）

在适播期内播种是促进小麦高产稳产的关键管理技术。为应对未来气候变化带来的不利影响，提高小麦高产优质主产区的冬小麦产量，本研究选取黄淮海和江淮地区作为研究区，并在研究区内选择3个代表站点，利用DSSAT CERES-Wheat模型在基准时段和未来40年分别开展了4种典型浓度路径的温室气体排放气候情景（RCPs）、51个播期处理的模型模拟试验，以明确未来冬小麦生育期内气候要素和最适播期变化特征，定量分析采用最适播期管理措施对冬小麦的增产效应。分析试验结果表明：未来冬小麦生育期内气候特征呈现暖干化的趋势；冬小麦生育期天数随温度升高而缩短，缩短天数在研究区地理空间上自北向南递增；最适播期随温度升高而推迟，在各时段、各情景下均随纬度减小而推迟；相对于基准时段，3个站点2030s时段的最适播期推迟最大天数分别自北向南递增5 d、8 d和13 d，2050s时段最适播期较2030s时段有不同程度的推迟，且各站点以2050s 时段RCP8.5情景下的推迟天数最多；采取最适播期播种的管理措施，在3个站点均有不同程度的增产效应，黄淮海北片的增产效应最小，黄淮海南片和江淮地区增产幅度相对较高，集中在2%~4%之间。因此，未来黄淮海和江淮地区可采取推迟播期、选择适播期的管理措施来应对气候变暖情况，提高冬小麦产量。

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71. 基于双目视觉和改进YOLOv8的玉米茎秆宽度原位识别方法

左昊轩, 黄祺成, 杨佳昊, 孟繁佳, 李思恩, 李莉

智慧农业(中英文) 2023, 5 (3): 86-95. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202309004

摘要（240）

HTML （47）

PDF（pc）（1659KB）（657）

[目的/意义] 玉米茎秆宽度是影响玉米抗倒伏能力的重要指标。玉米茎秆宽度测量存在人工采集过程繁琐、设备自动采集识别精度误差较大等问题，研究一种玉米茎秆宽度原位检测与高精度识别方法具有重要应用价值。 [方法] 采用ZED2i双目相机并将其固定在田间获取实时的玉米茎秆左目和右目图片，对原始图片进行数据增强，使用YOLOv8对玉米茎秆进行识别，再通过多次增加注意力机制（Coordinate Attention，CA）模块，和替换损失函数（Efficient IoU Loss，EIoU）的方法，进一步提高玉米茎秆的识别精度，然后通过对玉米茎秆的三维重建，获取识别框边界点在世界坐标系下的三维数据，通过距离公式计算出茎秆宽度。最后对改进后的YOLOv8模型与YOLOv8原模型、YOLOv7、YOLOv5、Faster RCNN、SSD进行对比，验证模型的识别准确性和识别精度。 [结果和讨论] 改进后的YOLOv8模型的查准率P、查全率R、平均精确率mAP_0.5、平均精确率mAP_0.5∶0.95分别达到了96.8%、94.1%、96.6%、77.0%，玉米茎秆宽度原位检测宽度计算的线性回归决定系数R²，均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE分别为0.373、0.265和0.244 cm，可满足实际生产对玉米茎秆宽度测量精度的要求。 [结论] 本研究提出的基于改进YOLOv8模型的玉米茎秆宽度原位识别方法可以实现对玉米茎秆的原位准确识别，很好地解决了目前人工测量耗时费力和机器视觉识别精度较差的问题，为实际生产应用提供了理论依据。

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72. 改进YOLOv4的温室环境下草莓生育期识别方法

龙洁花, 郭文忠, 林森, 文朝武, 张宇, 赵春江

智慧农业(中英文) 2021, 3 (4): 99-110. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202109-SA006

摘要（845）

HTML （79）

PDF（pc）（2697KB）（652）

针对目前设施农业数字化栽培调控技术中对作物的生育期实时检测与分类问题，提出一种改进YOLOv4的温室环境下草莓生育期识别方法。该方法将注意力机制引入到YOLOv4主干网络的跨阶段局部残差模块（Cross Stage Partial Residual，CSPRes）中，融合草莓不同生长时期的目标特征信息，同时降低复杂背景的干扰，提高模型检测精度的同时保证实时检测效率。以云南地区的智能设施草莓为试验对象，结果表明，本研究提出的YOLOv4-CBAM（YOLOv4-Convolutional Block Attention Module）模型对开花期、果实膨大期、绿果期和成熟期草莓的检测平均精度（Average Precision，AP）分别为92.38%、82.45%、68.01%和92.31%，平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）为83.79%，平均交并比（Mean Inetersection over Union，mIoU）为77.88%，检测单张图像时间为26.13 ms。YOLOv4-CBAM模型检测草莓生育期的mAP相比YOLOv4、YOLOv4-SE、YOLOv4-SC模型分别提高8.7%、4.82%和1.63%。该方法可对草莓各生育期目标进行精准识别和分类，并为设施草莓栽培的信息化、规模化调控提供有效的理论依据。

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73. 基于Penman-Monteith模型和路径排序算法相结合的草莓灌溉方法与验证

张宇, 赵春江, 林森, 郭文忠, 文朝武, 龙洁花

智慧农业(中英文) 2021, 3 (3): 116-128. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202104-SA001

摘要（590）

HTML （55）

PDF（pc）（1359KB）（647）

灌溉是影响作物产量的重要因素。为更加有效、精确地控制设施作物的灌溉，本研究以“章姬”草莓为例，将作物实时生长特征引入灌溉决策模型中，将Penman-Monteith（P-M）模型和知识推理相结合对草莓的灌溉展开研究。首先明确影响草莓灌溉的因子和影响系数，然后建立“章姬”草莓灌溉知识结构和草莓灌溉知识图谱，接着应用路径排序算法（Path Ranking Algorithm，PRA）对P-M模型计算的灌溉值进行调整，实现草莓的精准灌溉。知识推理中每个专家的灌溉调整策略都不相同，本试验以草莓产量最大为目标，选择概率值最高的一组灌溉推理值对灌溉进行调整。试验结果表明，在规定时间采收的情况下，本研究提出的基于Penman-Monteith模型和路径排序算法相结合的方法比传统P-M模型方法的果实总产量、单株果实均产量和果实均重百分比分别提高2478.5g、20.65g和12.15%（单个果实均重提高1.65g），硬度提升了0.1 kg/cm²。表明该方法根据作物生长状态对作物灌溉进行调整合理，为精确灌溉提供了新的思路。

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74. 基于遥感与气象数据的冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预报

王琳, 梁健, 孟范玉, 孟炀, 张永涛, 李振海

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 15-22. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA007

摘要（876）

HTML （62）

PDF（pc）（1605KB）（639）

开展小麦籽粒蛋白质含量的监测预报研究对于指导农户调优栽培、企业分类收储、期货小麦价格、进口政策调整等具有重要意义。本研究以冬小麦主产区（河南省、山东省、河北省、安徽省和江苏省）为研究区域，构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型，并实现了2019年冬小麦蛋白质含量预报。为了解决预测模型在年际扩展和空间扩展存在偏差的问题，在蛋白质含量估算模型中考虑了气象因素（温度、降水、辐射量）、冬小麦筋型、抽穗—开花期增强型植被指数（EVI）等因素。结果表明，融合3个气象因素的蛋白质含量估算模型建模集精度（R² = 0.39，RMSE = 1.04%）与验证集精度（R² = 0.43、RMSE = 0.94%）均高于融合2个气象因子的估算模型和单个气象因子的估算模型。将蛋白质含量估算模型应用冬小麦主产区的蛋白质含量遥感估算，得到了2019年冬小麦主产区品质预报图，并形成黄淮海地区冬小麦品质分布专题图。本研究结果可同时为后续小麦种植区划和实现绿色、高产、优质、高效粮食生产提供数据支撑。

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75. 果园风送喷雾机出风口风场CFD建模与试验

翟长远, 张燕妮, 窦汉杰, 王秀, 陈立平

智慧农业(中英文) 2021, 3 (3): 70-81. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202106-SA007

摘要（611）

HTML （34）

PDF（pc）（2094KB）（625）

塔式果园风送喷雾机是目前普遍使用的果园喷雾机，塔式结构易产生旋转和不规则的垂直气流，导致喷雾机出风口两侧风场分布不对称，且分布规律不易预测。为探究适用塔式果园风送喷雾机出风口风场建模方法，本研究基于喷雾机出风口风场计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）建模方法，提出了用户定义函数（User-Defined Function，UDF）分段式三维风速入口边界条件设置方法，并研究了湍流模型和计算域尺寸对喷雾机CFD风场模拟结果的影响特性。采用Fluent软件，建立了三种CFD模型：模型一以11个区域的平均风速作为边界条件；模型二采用UDF分段式三维风速入口作为边界条件；为进一步研究计算域尺寸对风场模拟的影响，建立了小计算域尺寸的模型三。三种模型均采用基于雷诺时均控制（Reynolds-Averaged Navier-Stokes，RANS）方程的 $k - ε$ 湍流模型和 $k - ω$ 湍流模型进行风场计算。为了验证模型的可靠性，设计了空间风场立体测量系统，实现了精确快速空间风速测量。验证结果表明，Standard $k - ε$ 、Realizable $k - ε$ 、BSL $k - ω$ 和SST $k - ω$ 湍流模型较适合风场CFD建模，其中Standard $? k - ε$ 湍流模型运算结果最优，模型决定系数R²为0.81。基于UDF分段式三维风速入口边界条件设置方法不仅提高了仿真结果的准确性（提高了5%），而且降低了计算的复杂性。在其他参数设置相同的情况下，大尺寸计算域模型的性能略优于小尺寸计算域。实际建模过程中建议根据计算机计算能力、仿真的实际要求设置合适的计算域尺寸。本研究结果可为喷雾机出风口风场CFD建模方法提供参考。

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76. 田间玉米苗期高通量动态监测方法

张小青, 邵松, 郭新宇, 樊江川

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 88-99. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA003

摘要（762）

HTML （65）

PDF（pc）（3369KB）（621）

目前对玉米出苗动态检测监测主要是依靠人工观测，耗时耗力且只能选择小的样方估算整体出苗情况。为解决人工出苗动态管理不精准的问题，实现田间精细化管理，本研究以田间作物表型高通量采集平台获取的高时序可见光图像和无人机平台获取的可见光图像两种数据源构建了不同光照条件下的玉米出苗过程图像数据集。考虑到田间存在环境背景复杂、光照不均等因素，在传统Faster R-CNN的基础上构建残差单元，使用ResNet50作为新的特征提取网络来对Faster R-CNN进行优化，首先实现对复杂田间环境下玉米出苗识别和计数；进而基于表型平台所获取的高时序图像数据，对不同品种、不同密度的玉米植株进行出苗动态连续监测，对各玉米品种的出苗持续时间和出苗整齐度进行评价分析。试验结果表明，本研究提出的方法应用于田间作物高通量表型平台出苗检测时，晴天和阴天的识别精度分别为95.67%和91.36%；应用于无人机平台出苗检测时晴天和阴天的识别精度分别91.43%和89.77%，可以满足实际应用场景下玉米出苗自动检测的需求。利用表型平台可获取时序数据的优势，进一步进行了玉米动态出苗检测分析，结果表明利用本模型得到的动态出苗结果与人工实际观测具有一致性，说明本研究提出的模型的具有鲁棒性和泛化性。

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77. 基于校正WOFOST模型的枣树生长模拟与水分利用评价

白铁成, 王涛, 张楠楠

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 55-67. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA008

摘要（953）

HTML （38）

PDF（pc）（1931KB）（621）

为实现定量化分析温、光和水资源对果树生长的影响，本研究以成龄骏枣树为研究对象，提出了基于校正WOFOST模型的枣树生长和水分运移模拟方法。利用2016和2017年的田间试验观测数据，重点校正WOFOST模型的物候学发育、初始化、绿叶、CO₂同化、干物质分配、呼吸作用和水分利用参数。在田间尺度，完成总地上生物量（TAGP）、叶面积指数（LAI）和土壤水分含量的动态模拟和精度验证；在县域尺度，使用55个果园的最大LAI、单产、实际蒸散量（ $E T a$ ）和水分利用效率（WUE）数据评价模型区域尺度的模拟性能。结果表明，在田间尺度，校正模型模拟不同灌溉梯度TAGP的决定系数R²范围为0.92~0.98，归一化均方根误差NRMSE为8.7%~20.5%；模拟LAI的R²范围为0.79~0.97，NRMSE为8.3%~21.1%；模拟土壤水分含量的决定系数R²范围为0.29~0.75，NRMSE为4.1%~6.1%。在县域尺度，两年模拟最大LAI与实测LAI的R²分别为0.64和0.78，NRMSE分别为13.3%和10.7%；模拟单产的R²分别为0.48和0.60，NRMSE分别是12.1%和11.9%；模拟 $E T a$ 均方根误差分别为36.1 mm（7.9%）和30.8 mm（7.4%）；模型也表现了较高的WUE模拟精度（10%<NRMSE<20%），均方根误差RMSE值分别为0.23和0.28 kg/m³。WOFOST模型在田间和县域尺度都取得了较高的枣树生长和水分运移模拟精度，可为土壤、气象、灌溉管理和枣树生长耦合影响的定量化分析提供新思路。

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78. 用于边缘计算设备的果树挂果量轻量化估测模型

夏雪, 柴秀娟, 张凝, 周硕, 孙琦鑫, 孙坦

智慧农业(中英文) 2023, 5 (2): 1-12. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202305004

摘要（477）

HTML （143）

PDF（pc）（2277KB）（613）

［目的/意义］ 挂果量是果树栽培管理的重要指标。传统人力抽样估测果树挂果量的方法不仅耗时费力，而且容易产生较大误差。本研究提出一种用于边缘计算设备的轻量化模型，实现视频中树上柑橘挂果量的自动估测。 ［方法］ 该模型采用CSPDarkNet53+PAFPN结构作为特征提取网络，实现更快的推理速度和更低的模型复杂度，在果实跟踪过程中引入Byte算法改进FairMOT的数据关联策略，对视频中的柑橘进行预测跟踪，以提升挂果量估测准确性。［结果和讨论］在边缘计算设备NVIDIA Jetson AGX上进行模型性能测试结果表明，本研究所建模型对柑橘挂果量的平均估测精度（Average Estimating Precision，AEP）和处理速度（Frames Per Second，FPS）分别达到91.61%和14.76，模型估测值与人工测得真实值的决定系数R²为0.9858，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为4.1713，模型参数量、计算量（Floating Point Operations，FLOPs）和模型大小分别为5.01 M、36.44 G和70.20 MB，展现出较对比模型更优的挂果量估测性能和更低的模型复杂度。 ［结论］ 试验结果证明了本研究所建模型在边缘计算设备上对柑橘挂果量估测的有效性，基于算法模型研发的果园挂果量远程监测系统可满足用于果园移动平台行进状态下的果树挂果量估测需求。本研究可为果园生产力自动监测分析提供技术支持。

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79. 高地隙四轮独立驱动喷雾机路径跟踪模型预测控制

王子杰, 刘国海, 张多, 沈跃, 姚震, 张贺

智慧农业(中英文) 2021, 3 (3): 82-93. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202105-SA006

摘要（551）

HTML （28）

PDF（pc）（2159KB）（602）

针对传统燃油驱动、前轮转向的高地隙喷雾机传动效率低、碳排放高、环境污染、智能化水平低、灵活性差等问题，本研究提出了一种适用于无人驾驶的高地隙四轮独立驱动（Four Wheel Independent Drive，4WID）喷雾机。其采用混合动力、前后双转向桥的4WID，转向半径小，前后轮的运行轨迹高度一致，能够减少田间植保作业时的压苗现象。考虑水田极端作业环境下驱动轮的滑移、陷坑等问题，基于喷雾机线性时变的运动学模型（LTV），构建了考虑驱动轮滑移的分层路径跟踪控制。上层模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）器根据预期路径、车辆当前位置，获得喷雾机的转向角和运动速度，实现路径跟踪。下层以模糊控制和积分分离PID控制构建驱动轮滑移控制器，从而实现路径跟踪、运动速度、驱动轮滑移的有效控制，提高了喷雾机在复杂作业环境中的稳定性和路径跟踪精度。采用Adams/Matlab的联合仿真结果表明，在复杂的工况条件下，喷雾机驱动轮的滑移率依然控制在±20%之内，防止驱动轮发生过度滑移对车速和转向角产生不良影响，有利于喷雾机稳定性的提升。本喷雾机能够快速准确地跟踪期望路径，与未考虑驱动轮滑移的控制相比，能够适应更加复杂的工作环境，跟踪精度有明显提升。

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80. 中国饲料营养大数据分析平台研制

熊本海, 赵一广, 罗清尧, 郑姗姗, 高华杰

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 110-120. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202205003

摘要（538）

HTML （41）

PDF（pc）（1590KB）（601）

饲料粮缺口的逐渐加大，导致中国饲料粮安全问题逐步转化为粮食安全问题。因此，全面整合饲料营养基础数据资源，提高一切可利用饲料资源的营养价值，成为中国今后长期保障国家粮食安全的技术措施之一。本研究依据16类中国饲料原料描述规范和属性数据标准，全面用数字化模式收集整理了自“六五”至“十三五”期间累积的50万条以上已有饲料资源的种类、空间分布、饲料成分含量及营养价值特性数据，利用MySQL网络数据库及PHP程序语言，开发了新一代饲料营养大数据分析平台（http：//www.chinafeeddata.org.cn/）并提供Web数据共享功能。首先，平台提供所有入库数据的可视化分析，可实现单个或多个饲料多种养分和多种图形模式的直观比对。通过二维码技术提供所有饲料营养属性数据及饲料实体样本溯源数据的移动端实时分享与下载服务。其次，平台构建了通过已知饲料概略养分在线预测其他有效养分的回归模型，为饲料原料养分变异提供动态分析。最后，平台基于地理信息系统技术，将饲料概略养分和主要矿物元素含量数据与其所处的地理位置分布相结合，实现了饲料营养数据地理信息图谱的分布查询及对比分析，同时提供各种数据的下载方式，为已有饲料数据的全面应用带来便利。研究表明，拓展饲料资源数据并提供饲料养分的预测分析模型，可最大化利用已有饲料养分数据的价值，进一步嵌入各类饲料配方的网络计算模块，可以达到饲料营养数据的一站式服务及数据的最大化升值服务。

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81. 基于高光谱遥感的冬小麦涝渍胁迫识别及程度判别分析

杨菲菲, 刘升平, 诸叶平, 李世娟

智慧农业（中英文） 2021, 3 (2): 35-44. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.2.202105-SA001

摘要（690）

HTML （48）

PDF（pc）（1233KB）（584）

冬小麦涝渍胁迫频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全，还威胁社会经济稳定和可持续发展。为识别冬小麦涝渍胁迫及判别其胁迫程度，本研究设置冬小麦涝渍胁迫梯度盆栽试验，采用ASD地物光谱仪和Gaiasky-mini2推扫式成像光谱仪分别测定叶片及冠层高光谱数据，结合植被指数、归一化均值距离和光谱微分差信息熵等方法，监测冬小麦是否遭受涝渍胁迫并判别其涝渍胁迫程度。试验结果显示，简单比值色素指数SRPI是识别涝渍胁迫冬小麦的最优植被指数。红光吸收谷（RW：640~680 nm）是识别冬小麦涝渍胁迫程度的最优波段，在RW波段内，抽穗、开花和灌浆期的光谱微分差信息熵可判别冬小麦涝渍胁迫程度，胁迫程度越大，光谱微分差信息熵越大。本研究为涝渍胁迫监测提供了一种新方法，在涝渍胁迫精确防控中具有较好的应用前景。

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82. 基于轻量级MobileNet V3-YOLOv4的生长期菠萝成熟度分析

李阳德, 马晓慧, 王骥

智慧农业(中英文) 2023, 5 (2): 35-44. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202211007

摘要（210）

HTML （44）

PDF（pc）（1858KB）（578）

［目的/意义］ 菠萝的贮藏性与成熟度相关，菠萝采摘前对其成熟度进行识别尤为重要。本研究目的在于提出一种新型网络模型，提高菠萝成熟度自动识别的准确率和速度。 ［方法］ 首先针对菠萝训练数据集样本少与实时性差等不足，利用在自然环境下拍摄的菠萝照片，自建了种植区场景菠萝成熟度分析数据集。之后将YOLOv4骨干网络替换成轻量级网络MobileNet V3，提出了轻量级的MobileNet V3-YOLOv4网络。同时训练了原YOLOv4模型、MobileNet V1-YOLOv4模型、MobileNet V2-YOLOv4模型以及Faster R-CNN、YOLOv3、SSD300、Retinanet、Centernet等五种不同的单、双阶段网络模型，并对比模型的评价指标，分析本文模型的优越性。［结果和讨论］试验结果表明，MobileNet V3-YOLOv4训练时间为11,924 s，参数量为53.7 MB，训练好的MobileNet V3-YOLOv4在验证集的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）为90.92%，对于黄熟期菠萝和青熟期菠萝两种类别的检测精确率（Precision）分别为100%和98.85%，平均精度（Average Precision，AP）值分别为87.62%、94.21%，召回率（Recall）分别为77.55%、86.00%，F₁分数（F₁ Score）分别为0.87和0.92，推理速度（Frames Per Second，FPS）80.85 img/s。 ［结论］ 本研究提出的MobileNet V3-YOLOv4实现了在降低训练速度、减小参数量的同时，提高了菠萝成熟度识别的精度和推理速度，满足实际检测需求。

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83. 基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法

陈占琦, 张玉安, 王文志, 李丹, 何杰, 宋仁德

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 77-85. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202201001

摘要（551）

HTML （74）

PDF（pc）（1841KB）（576）

牦牛个体身份标识是实现个体建档、行为监测、精准饲喂、疫病防控及食品溯源的前提。针对智慧畜牧智能化、信息化等养殖平台中动物个体识别技术应用需求，本研究提出一种基于迁移学习的多尺度特征融合牦牛脸部识别算法（Transfer Learning-Multiscale Feature Fusion-VGG， T-M-VGG）。以预训练的视觉几何组网络（Visual Geometry Group Network，VGG）为骨干网络构建基于迁移学习的卷积神经网络模型，获取其Block3、Block4、Block5输出的特征图，分别用F3、F4、F5表示，将F3和F5经过三个不同膨胀系数的空洞卷积组成的并行空洞卷积模块增大感受野后，送入改进的特征金字塔进行多尺度特征融合；最后利用全局平均池化代替全连接层分类输出。试验结果表明，本研究提出的T-M-VGG算法在194头牦牛的38,800张数据集中识别准确率达到96.01%，模型大小为70.75 MB。随机选取12张不同类别牦牛图像进行面部遮挡测试，识别准确率为83.33%。本算法可以为牦牛脸部识别研究提供参考。

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84. 人工智能辅助种植策略对温室草莓生产调控效果对比研究

耿闻轩, 赵俊晔, 阮继伟, 侯跃辉

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 183-193. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202203006

摘要（476）

HTML （82）

PDF（pc）（869KB）（564）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）辅助种植有助于提高设施园艺作物精准化管理水平、缓解日益凸显的劳动力紧缺问题。草莓是典型的劳动密集型园艺作物，研究对比采用不同AI种植策略和关键技术对草莓温室生产的调控效果，可对园艺作物种植的AI技术改进和产业化应用提供参考。本研究对比分析了4个不同AI种植策略对草莓生长发育和产量及品质的调控效果，并以人工种植管理为参照，对AI种植的技术特点和存在问题进行了分析。结果表明，知识图谱、深度学习、视觉识别、作物模型和作物生长仿真器等技术在草莓AI种植中各有优势。其中，AI-1组采用知识图谱技术将专家经验、作物数据和环境数据进行融合，建立了标准化草莓种植知识结构和智慧种植决策方法，对作物生产发育的调控较为稳健，以较低的投入获得了最高产值。与人工种植管理相比，AI种植策略组的平均产量提高了1.66倍，平均产值提高了1.82倍，最高投入产投比提高了1.27倍。针对高产优质的目标，在配备较完善的智能化设备和控制组件的温室生产条件下，AI辅助种植能有效提高草莓种植管控的精准度，减少水肥和劳动力的投入，获得较高的收益，但也存在对人工管理扰动的模拟难、作物本体信息采集难等问题。

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85. 基于软X射线成像技术的柑橘内部浮皮和枯水检测

许骞, 蔡健荣, 杜灿, 孙力, 白竣文

智慧农业(中英文) 2021, 3 (4): 53-65. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202106-SA009

摘要（554）

HTML （39）

PDF（pc）（1718KB）（560）

针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题，本研究自制了一套软X射线成像系统，包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置。本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数，以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准，通过调节成像装置参数，确定了最佳的成像参数为：X射线源的管电压60 kV，管电流1.3 mA，线阵探测器的积分时间5.5 ms，柑橘输送带的传送速度10 cm/s。通过圆孔金属板对列方向畸变进行检测，结果表明，传送速度稳定，列方向畸变可以忽略；利用70 mm不锈钢标定球对行方向上的畸变进行检测，计算了行方向上不同位置的投影畸变系数，并建立了畸变校正模型。在上述参数下采集柑橘的软X射线图像，采用高斯滤波对柑橘图像进行去噪处理；利用图像增强算法对去噪后的图像进行对比度增强处理；将固定阈值分割法和形态学算法融合，以去除柑橘图像背景区域、分离柑橘果肉区域和果皮区域。最后通过面积百分比法计算柑橘果肉面积和柑橘果实面积比判别柑橘内部浮皮程度；提取柑橘果实区域的灰度特征，获取柑橘枯水区域，计算柑橘枯水面积和柑橘果肉面积比，判别柑橘枯水程度。以清江椪柑为实验对象，结果表明自制软X射线成像装置对清江椪柑的浮皮和枯水的总体识别率分别为96.2%和86.9%。说明本研究提出的方法能够实现柑橘内部浮皮和枯水的无损检测。

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86. 基于介电特征的苹果霉心病检测方法

李东博, 黄铝文, 赵旭博

智慧农业(中英文) 2021, 3 (4): 66-76. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202102-SA035

摘要（664）

HTML （26）

PDF（pc）（1520KB）（557）

针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别，且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题，本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型，从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标（9个频率下的12项介电指标）作为原始参数，使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理，并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型。试验结果表明，基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳，在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%；基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之，分类准确率分别可达到94.66%和94.29%；基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差，分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明，使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。

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87. 基于无人机图像颜色与纹理特征的小麦不同生育时期生物量估算

戴冕, 杨天乐, 姚照胜, 刘涛, 孙成明

智慧农业(中英文) 2022, 4 (1): 71-83. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202004

摘要（657）

HTML （116）

PDF（pc）（1004KB）（556）

为实现小麦生物量田间快速无损监测，开展基于不同密度、氮肥和品种处理的田间试验，应用无人机获取小麦越冬前期、拔节期、孕穗期和开花期4个时期的RGB图像，通过影像处理获取小麦颜色指数和纹理特征参数，并同时期通过田间取样获取小麦生物量；分析不同颜色指数和纹理特征参数与小麦生物量的关系，筛选出适合小麦生物量估算的颜色和纹理特征指数。结果表明，不同时期图像颜色指数和小麦生物量均有较高的相关性，且大部分达到极显著相关水平；图像纹理特征指数与小麦生物量的相关性较差，只有少数指标达到显著或极显著相关水平。基于上述结果，研究利用相关性最高的颜色指数或颜色指数与纹理特征指数结合构建小麦不同生育时期的生物量估算模型，并通过独立的实测生物量数据对模型进行了验证，模型模拟值与实测值之间的相关性均达到了极显著水平（P<0.01），RMSE均较小。其中，颜色指数模型在4个时期的R²分别为0.538、0.631、0.708和0.464，RMSE分别为27.88、516.99、868.26和1539.81 kg/ha。而颜色和纹理指数结合的模型在4个时期的R²分别为0.571、0.658、0.753和0.515，RMSE分别为25.49、443.20、816.25和1396.97 kg/ha，说明模型估算的结果是可靠的，且精度较高。同时结合无人机图像颜色和纹理特征指数的小麦生物量估测模型的效果要优于单一颜色指数模型。研究可为小麦田间长势实时监测与生物量估算提供新的手段。

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88. 融合ECA机制与DenseNet201的水稻病虫害识别方法

潘晨露, 张正华, 桂文豪, 马家俊, 严晨曦, 张晓敏

智慧农业(中英文) 2023, 5 (2): 45-55. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202305002

摘要（265）

HTML （51）

PDF（pc）（1686KB）（545）

［目的/意义］ 针对传统人工识别病虫害存在的效率过低、成本过高等问题，提出一种融合ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制与DenseNet201的水稻图像识别模型GE-DenseNet（G-ECA DenseNet）。 ［方法］ 首先在ECA机制上引入Ghost模块的思想构成G-ECA Layer结构，增强其提取特征的能力。其次，在DenseNet201原有的Dense Block前引入G-ECA Layer，使模型具有更优的通道特征提取能力。由于实验所用的数据集较小，将DenseNet201在ImageNet数据集上预训练的权重参数迁移到GE-DenseNet中。训练时，采用Focal Loss函数来解决各分类样本不均衡的问题。同时，使用Adam优化器以避免在模型训练初期由于部分权重随机初始化而导致反向传播的梯度变化剧烈的问题，在一定程度上削弱了网络训练的不确定性。［结果和讨论］在包含水稻胡麻斑病、水稻铁甲虫、稻瘟病与健康水稻的3355张图像数据集上进行了实验测试，识别准确率达到83.52%。由GE-DenseNet模型的消融对比实验可得，引入了Focal Loss函数与G-ECA Layer层之后，模型准确率上升2.27%。将所提模型与经典NasNet（4@1056）、VGG-16和ResNet50模型相比，分类准确率分别提高了6.53%、4.83%和3.69%；相较于原始的DenseNet201，对水稻铁甲虫的识别准确率提升达20.32%。 ［结论］ 加入G-ECA Layer结构能够使模型更为准确地捕捉适合于水稻病虫害识别的特征信息，从而使GE-DenseNet模型能够实现对不同水稻病虫害图像更为准确地识别，为及时防治病虫害，减少各类损失提供技术支持。

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89. 农机装备数字孪生：从概念到应用

郭大方, 杜岳峰, 武秀恒, 侯思余, 栗晓宇, 张延安, 陈度

智慧农业(中英文) 2023, 5 (2): 149-160. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202305007

摘要（502）

HTML （131）

PDF（pc）（2531KB）（533）

［目的/意义］ 农机装备是先进农业生产理念落地的物质支撑，如何提升农机装备设计制造水平及运维管控能力，充分发挥装备性能，是智慧农业未来发展所面临的核心问题。数字孪生是一种融合多种信息技术、促进虚实交互融合的先进理念，有助于更加清晰地认识农机装备及其运行过程，从而解决从设计到回收阶段的复杂性问题，进而全方位地提升农机装备作业质量，更好地满足农业生产需求。［进展］首先围绕数字孪生在农机装备领域的应用，总结数字孪生的研究动态，分析农机装备数字孪生的概念与内涵，提出系统性的体系架构。然后从宏观发展、系统实现、项目实施多个角度阐述农机装备数字孪生的实现路线。最后介绍农机装备数字孪生的典型应用场景和案例。［结论/展望］数字孪生为农机装备转型升级提供了新方法，为提升农业机械化生产水平提供了新途径，为实现智慧农业提供了新思路。本文可为农机装备数字孪生相关研究工作的开展提供参考，为数字孪生赋能智慧农业和智能装备奠定理论基础。

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90. 基于改进Linknet网络的黄土高原苹果园精准提取

张志博, 赵西宁, 高晓东, 张利, 杨孟豪

智慧农业(中英文) 2022, 4 (3): 95-107. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202206001

摘要（325）

HTML （18）

PDF（pc）（2040KB）（532）

黄土高原近20年来苹果栽植面积迅猛增加，对区域生态水文和社会经济发展均产生了重要影响。但该区域果园地块小且场景复杂，仅有县/市尺度统计数据，尚无苹果园实际的空间分布信息。为此，本研究建立了无人机低空遥感影像专业数据集。融合迁移学习与深度学习方法，将残差神经网络ResNet34网络迁移到Linknet网络，得到R_34_Linknet网络。将R_34_Linknet网络与5种常用的深度学习语义分割模型SegNet、FCN_8s、DeeplabV3+、UNet和Linknet应用于黄土高原苹果园空间分布提取，表现最好的模型为R_34_Linknet，其在测试集上的调和平均值F₁为87.1%，像素准确度PA为92.3%，均交并比MIoU为81.2%，频权交并比FWIoU为85.7%，平均像素准确度MPA为89.6%。将空间金字塔池化结构（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）与R_34_Linknet网络相结合，扩大网络的感受野，得到R_34_Linknet_ASPP网络；然后对ASPP结构进行改进，得到R_34_Linknet_ASPP+网络。对比三种网络性能，表现最优的为R_34_Linknet_ASPP+，在测试集上F₁为86.3%，PA为94.7%，MIoU为82.7%，FWIoU为89.0%，MPA为92.3%。使用R_34_Linknet_ASPP+在长武县王东沟和白水县通积村提取苹果园面积精度分别为94.22%和95.66%。本研究提出的R_34_Linknet_ASPP+方法提取到的苹果园更加准确，苹果园地块边缘处效果更好，可作为黄土高原苹果园空间分布制图等研究的技术支撑和理论依据。

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91. 油料作物产量遥感监测研究进展与挑战

马宇靖, 吴尚蓉, 杨鹏, 曹红, 谭杰扬, 赵荣坤

智慧农业(中英文) 2023, 5 (3): 1-16. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202303002

摘要（435）

HTML （136）

PDF（pc）（837KB）（524）

[目的/意义] 油料作物是粮食供应和非粮食供应的重要组成部分，也是食用植物油和植物蛋白的重要来源。实时、动态、大范围的油料作物生长监测对指导农业生产、维持粮油市场稳定、确保国民生命健康具有重大意义。遥感技术因其覆盖范围广、获取信息及时、快速等优势被广泛应用于区域作物产量监测研究和应用中。 [进展] 本文首先介绍了利用遥感技术对油料作物进行估产的相关背景；其次，从遥感参数反演、面积监测及估产研究三个方面综述了基于遥感技术的油料作物监测研究现状，指出数据同化技术在油料作物估产方面具有极大潜力，并从同化方法、网格选取两方面进行详细阐述。 [结论/展望] 指出了遥感技术在油料作物监测中的机遇，提出了基于遥感技术的油料作物估产在作物特征选取、空间尺度确定以及遥感数据选择等方面存在的一些问题和挑战，并对未来油料作物估产研究的发展趋势进行了展望。本文可为油料作物的区域估产及生长监测的深入研究提供借鉴和参考。

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92. 带时间窗的多目标蔬菜运输配送路径优化算法

王芳, 滕桂法, 姚竟发

智慧农业(中英文) 2021, 3 (3): 152-161. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202109-SA010

摘要（436）

HTML （35）

PDF（pc）（1125KB）（505）

为了解决蔬菜运输耗时长、成本高、保鲜时间短，导致送达到客户手上蔬菜质量降低等问题，在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件下，本研究提出了一种带时间窗多目标蔬菜配送路径优化的遗传-模拟退火（Genetic Algorithm and Simulated Annealing，GA-SA）算法。在遗传算法（Genetic Algorithm，GA）操作过程中引入模拟退火（Simulated Annealing，SA）算法自适应（Metropolis）接受准则：首先将原始种群进行遗传算法的选择、交叉、变异等操作，形成新一代路径种群，此时通过引入Metropolis准则，对新一代路径种群分布情况进行修正、选择、交叉、变异，得到目标路径种群，达到全部车辆配送完返回到配送中心的耗时最少、成本最低、车辆使用最少的多目标，求得蔬菜运输的最优路径。设计以保定市为配送中心以及向保定市下辖的各个乡镇为配送点进行蔬菜运输路径优化的试验，结果证明，与传统的GA、SA相比，GA-SA能够有效增快其收敛速度，优化后的配送路线总成本分别降低了约23.7%和4%，总路程分别减少了22.6%和3%，耗时分别减少了26.2和2.6 h，车辆分别少使用2辆和1辆。本研究可为冷鲜食品以及其他运输路径优化研究提供参考价值。

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93. 基于靶标叶面积密度参数的变量喷雾控制系统开发与性能试验

范道全, 张美娜, 潘健, 吕晓兰

智慧农业(中英文) 2021, 3 (3): 60-69. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.3.202107-SA007

摘要（558）

HTML （31）

PDF（pc）（1798KB）（495）

变量喷雾技术是提高农药利用率、节省农药用量的重要手段之一。为达到果园施药减量增效的效果，本研究开发了一种变量喷雾控制系统，提出了叶面积密度参数与执行机构脉宽调制（Pulse Width Modulation，PWM）占空比的计算方法。该系统上位机基于激光LiDAR传感器探测的点云密度表征叶面积密度作为施药参数，并根据喷药处方计算各喷头对应电磁阀的PWM占空比，通过RS485通讯实时发送施药处方到下位机的可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC），下位机PLC根据接收的PWM占空比控制对应电磁阀的开关频率实现喷头喷雾流量的调节。通过试验测量了施药单元网格尺寸、系统延时时间以及PWM占空比与喷头流量之间的模型参数三部分关键系统参数。结果表明在0.2、0.3和0.4 MPa压力下PWM占空比与喷头流量之间均为线性关系，线性拟合优度均在0.98以上。最后，通过喷雾试验验证变量喷雾样机的有效性，试验结果表明，采样点水敏纸上单位面积（cm²）最少雾滴个数为35滴，达到了有效喷雾效果；当靶标冠幅与总冠幅比为39.9%时，变量喷雾模式相比于连续恒定式喷雾省药71.96%，相比于对靶开关式喷雾省药29.72%，达到了减量效果。

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94. 自走式果园多工位收获装备设计与试验

缪友谊, 陈红, 陈小兵, 田皓予, 袁栋

智慧农业(中英文) 2022, 4 (3): 42-52. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202206007

摘要（341）

HTML （44）

PDF（pc）（1391KB）（494）

为解决现代化果园水果收获过程中人工劳动强度大、作业效率低、配套机械匮乏等问题，结合果树矮砧宽行密植模式和农艺种植要求，本研究设计了一种自走式果园多工位收获装备。首先介绍了自走式果园多工位收获装备的整机结构和工作原理，然后根据“两侧、两高度、六工位”采摘作业模式，对履带自走式底盘、扩展作业平台、果实自动输送装箱及转运系统的关键部件进行了参数分析、计算与结构设计。田间试验结果表明，所设计的自走式果园多工位收获装备可同步于六工位人工采收速度，苹果采收损伤率为4.67％，装箱均布系数为1.475，装箱速度为72.9个/min，能够满足果园采收作业要求。

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95. 中国智慧冷链发展水平评价及对策建议

杨霖, 杨斌, 任青山, 杨信廷, 韩佳伟

智慧农业(中英文) 2023, 5 (1): 22-33. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202302003

摘要（370）

HTML （133）

PDF（pc）（1380KB）（492）

新一代信息技术促使冷链智能化水平得以快速发展，精准把控智慧冷链发展水平是实现技术瓶颈重点突破与发展方向战略布局的前提基础与保障。基于此，本研究从供给能力、仓储能力、运输能力、经济效益、信息化水平等维度构建了中国智慧冷链发展评价指标体系，运用熵权法并结合优劣解距离法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution，TOPSIS）对2017—2021年中国30个省市（不包含西藏、香港、澳门、台湾）的智慧冷链发展水平进行定量评价，通过探索性空间数据分析法（Exploratory Spatial Data Analys，ESDA）和地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）分析评价指标对不同省市的影响变化。研究结果表明，经济发展状况、配套设施建设与信息化水平对智慧冷链建设影响作用较大；东部沿海地区智慧冷链发展普遍较好，西南和西北地区发展缓慢，整体发展较为落后；评价指标具有显著时空异质性，影响程度随空间位置和时间发生变化。为提升中国智慧冷链整体发展水平，就加强配套设施建设、促进信息化转型升级提出相应发展对策。本研究可为实现中国智慧冷链全局性谋划、战略性布局、整体性推进等提供科学依据。

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96. 采用表面增强拉曼光谱技术快速检测脐橙果皮中抑霉唑残留

张莎, 刘木华, 陈金印, 赵进辉

智慧农业(中英文) 2021, 3 (4): 42-52. DOI: 10.12133/j.smartag.2021.3.4.202106-SA002

摘要（564）

HTML （24）

PDF（pc）（1209KB）（475）

由于采后处理过程中脐橙保鲜剂抑霉唑易通过果皮渗进果肉中残留，不慎食用后会对人体产生危害。因此，本研究探索一种基于表面增强拉曼光谱技术（Surface-Enhanced Raman Spectroscopy，SERS）的脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测方法。首先对SERS检测条件进行优化，分别确定了最优的检测条件为反应时间2 min，金胶加入量400 μL，NaBr作为电解质溶液且加入量为25 μL。基于以上最优检测条件，以自适应迭代惩罚最小二乘法（Adaptive Iterative Reweighted Penalized Least Squares，air PLS）、air PLS+归一化、air PLS+基线校正、air PLS+一阶导数、air PLS+标准正态变量（Standard Normal Distribution，SNV）和air PLS+多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction，MSC）处理后的6组光谱数据为研究对象，分别采用这6种光谱预处理法建立支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）模型并对预测性能进行比较后发现，air PLS方法所建立模型的预测集相关系数（Coefficient of the Determinant for the Prediction Set，R_P）最大，预测集均方根误差（Root-Mean-Square Error of Prediction，RMSEP）最小。对光谱数据进行主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）特征提取，选择前7个主成分得分作为SVR预测模型的输入值。采用SVR、多元线性回归（Multiple Linear Regression，MLR）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，PLSR）三种建模方法分析比较其对应的预测性能，其中SVR模型的预测集R_P可高达0.9156，预测集RMSEP为4.8407 mg/kg，相对标准偏差（Relative Standard Deviation，RPD）为2.3103，表明基于SVR算法对脐橙表面抑霉唑残留的预测值越接近实测值，越能有效提高模型预测准确性。试验结果表明，利用SERS结合PCA及SVR建模，可实现对脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测。

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97. 基于高斯混合-隐马尔科夫融合算法识别奶牛步态时相

张楷, 韩书庆, 程国栋, 吴赛赛, 刘继芳

智慧农业(中英文) 2022, 4 (2): 53-63. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202204003

摘要（414）

HTML （28）

PDF（pc）（1428KB）（475）

奶牛步态时相是反映奶牛健康及跛行严重程度的重要指标。为准确自动识别奶牛步态时相，本研究提出一种融合高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的无监督学习奶牛步态时相识别算法 GMM-HMM。使用惯性测量单元采集奶牛后肢加速度和角速度信号，通过卡尔曼滤波消除噪声，筛选并提取特征值，构建GMM-HMM模型，实现奶牛静立相、连续步态中的站立相和摆动相等3种步态时相的自动识别。结果表明，静立相识别的准确率、召回率和F₁分别为89.28%、90.95%和90.91%，连续步态中的站立相识别的准确率、召回率和F₁分别为91.55%、86.71%和89.06%，连续步态中的摆动相识别的准确率、召回率和F₁分别为86.67%、91.51%和89.03%。奶牛步态分割的准确率为91.67%，相较于基于事件的峰值检测法和动态时间规整算法准确率分别提高了4.23%和1.1%。本研究可为下一步基于穿戴式步态分析的奶牛跛行特征提取提供技术参考。

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98. 利用表面增强拉曼光谱定量检测植物激素脱落酸

张燕燕, 李灿, 苏睿, 李林泽, 位文涛, 李保磊, 胡建东

智慧农业(中英文) 2022, 4 (1): 121-129. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202001

摘要（675）

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PDF（pc）（1359KB）（452）

植物激素脱落酸（Abscisic Acid，ABA）在调控植物生长和发育方面具有重要作用。然而，ABA在植物组织中含量较低，迫切需要快速灵敏的检测方法。本研究建立了一种基于适配体识别和表面增强拉曼光谱（Surface-Enhanced Raman Spectroscopy，SERS）检测的ABA快速、定量检测方法。ABA适配体修饰的纳米金颗粒兼具SERS信号增强和选择性识别等特点，实现了复杂植物样品基质中痕量ABA的快速、灵敏检测。当ABA分子出现时，适配体将与ABA分子特异性结合，结合后的适配体折叠成G-四聚体结构，将ABA分子包裹在四聚体结构内，拉近ABA分子与金纳米颗粒之间的距离，获得增强并稳定的ABA分子SERS信号。在适配体浓度优化的条件下，该方法检测限为0.1μmol/L，线性相关系数R²=0.9855，重复性相对标准偏差（Relative Standard Deviation，RSD）≤6.71%，且SERS增强基底的稳定性良好（>6个月）。特别是，该方法用于小麦叶片中ABA的检测，检测结果与酶联免疫吸附剂测定（Enzyme Linked Immunosorbent Assay，ELISA）具有良好的吻合度（相对误差≤9.13%）。该研究为植物激素快速检测提供了有效的解决方案。

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99. 基于羧基化石墨烯-海藻酸钠复合材料的脱落酸电化学免疫传感器的构建及应用

董宏图, 周思蒙, 王清涛, 王成, 罗斌, 李爱学

智慧农业(中英文) 2022, 4 (1): 110-120. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202202007

摘要（478）

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脱落酸（Abscisic Acid，ABA）是一种重要的植物激素，在种子和芽休眠、器官大小控制、植物衰老和死亡等发育过程中发挥作用，同时调控植物的生物与非生物胁迫。为快速、准确地测定植物体内ABA的含量，本研究开发了一种新型的ABA免疫传感器。通过在电极表面修饰羧基化石墨烯（GR-COOH）及海藻酸钠（Sodium Alginate，SA）来增加抗体的固定量，从而提高传感器的检测性能。对GR-COOH、SA、ABA抗体的浓度进行了优化，根据ABA抗体和抗原的结合导致电极阻抗发生变化的原理，实现了ABA的检测。传感器在10 pmol/L~1 μmol/L范围内与ABA浓度呈线性关系，实测的检测下限为10 pmol/L，具有较好的稳定性和选择性。进一步以感染柑橘黄龙病的脐橙为研究对象，通过制备的基于GR-COOH-SA复合材料的ABA免疫传感器检测了黄龙病菌侵染下脐橙叶片中ABA的含量变化。结果表明，脐橙感染黄龙病后，叶片中ABA的含量增加，从而表明ABA在植物的抗病反应中发挥重要作用。进一步研究了ABA合成途径中关键酶的基因CitZEP表达量的变化，植株感病后基因表达量升高，传感器测得的ABA含量升高与传感器的检测结果相符，表明基于GR-COOH-SA复合材料的ABA免疫传感器具有较好的实用性。

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100. 基于多源数据的马铃薯植株表型参数提取

胡松涛, 翟瑞芳, 王应华, 刘志, 朱剑忠, 任荷, 杨万能, 宋鹏

智慧农业(中英文) 2023, 5 (1): 132-145. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202302009

摘要（304）

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作物具有结构多样、生长环境复杂等特征。RGB图像数据能真实地反映植株的纹理特征与颜色特征，三维点云数据包含了作物的体量信息。将RGB图像和三维点云数据结合，实现作物的二维和三维表型参数提取，对表型组学的方法研究具有重要意义。本研究以马铃薯为研究对象，使用RGB相机和激光扫描仪分别采集了50个马铃薯的RGB图像与三维激光点云数据。对比了OCRNet，UpNet，PaNet和DeepLab v3+四种深度学习语义分割方法的分割精度，并选择精度较高的OCRNet网络实现马铃薯顶视图像的语义分割。优化了Mean shift聚类算法流程，完成了马铃薯植株激光点云的单株分割，并结合欧式聚类和K-Means聚类算法对单株马铃薯植株点云的茎和叶进行准确地分割。同时，提出一种利用编号建立马铃薯单株RGB图像和激光点云间一一对应关系的策略，并以此为基础分别从RGB图像与激光点云中提取同一马铃薯植株包括最大宽度、周长、面积、株高、体积、叶长与叶宽在内的8个二维表型参数与10个三维表型参数。最后，选择了比较具有代表性、易测量的叶片数、株高、最大宽度三个表型参数进行精度评估，平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）分别为8.6%、8.3%和6.0%，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）分别为1.371片、3.2 cm和1.86 cm，决定系数R²分别为0.93、0.95和0.91。精度评估的结果表明，所提取的表型参数能够准确、高效地反映马铃薯的生长状态，将马铃薯的RGB影像数据与三维激光点云数据相结合，能够充分发挥RGB图像纹理颜色特征丰富、三维点云能够提供体量信息的优势，实现马铃薯植株二维与三维表型参数高精度、非破坏性的提取。本研究成果不仅可以为马铃薯的种植和育种提供重要的技术支持，还可以为基于表型数据的研究提供有力支持。

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