智慧农业(中英文)

畜禽设施精细养殖中信息感知与环境调控综述 | Open Access

滕光辉

2019, 1(3): 1-12. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA006

摘要 ( 2675 )

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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。

太阳能杀虫灯物联网研究现状与展望 | Open Access

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

2019, 1(3): 13-28. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA001

摘要 ( 2511 )

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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。

苹果无损检测和品质分级技术研究进展及展望 | Open Access

曹玉栋, 祁伟彦, 李娴, 李哲敏

2019, 1(3): 29-45. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA011

摘要 ( 1911 )

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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。

基于CNN和迁移学习的农作物病害识别方法研究 | Open Access

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

2019, 1(3): 46-55. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201903-SA005

摘要 ( 2570 )

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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。

基于多源农地空间数据的“两区”划定应用研究 | Open Access

游炯, 裴志远, 王飞

2019, 1(3): 56-66. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA005

摘要 ( 824 )

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发展智慧农业的基础和前提是数字化,尤其是对农地资源利用、农地权属、农业生产等农业全要素的数字化。目前,国内农业数字化水平较低,农地资源空间信息应用较少,需要加快开展农地空间数据在农业生产信息采集分析和农业政策决策执行等方面的应用,推动我国智慧农业的发展。本研究围绕“十三五”以来新增的粮食生产功能区和重要农产品生产保护区（以下统称“两区”）划定农业基础性工作,归纳了“两区”划定的相关概念,总结了划定的业务流程;结合农业生产智能化管理的业务需求和数字化成图的拓扑关系需求,为“两区”划定设计了“区—片块—地块”三级空间结构;提出了基于多源农地空间数据的“两区”划定图件测制关键技术,在分析“两区”行业功用的基础上,以“区—片块—地块”空间结构为制图导向,融合现有多源农地空间数据在空间分布和语义属性上的关联性,从特定空间尺度实现了“两区”空间分布图制作;提出了基于多源农地空间数据的“两区”划定数据建库关键技术,分析了“两区”划定数据建库的业务需求,从空间信息结构视角实现对“两区”划定地理空间实体的抽象化;总结并讨论了多源农地空间数据在“两区”划定过程中的整合应用及存在的问题。研究表明,多源农地空间数据能够在“两区”划定的关键技术环节起到数据支撑作用,同时也需针对具体的应用环境判断其信息可用性,降低多源农地空间数据的偏差及局部缺失对“两区”划定这类系统性工程所造成的影响,实现对基础数据、专题数据、管理数据和统计数据的有效集成,为“两区”划定及智慧农业领域同类基础性工作的有效推行提供参考与借鉴。

基于长短时记忆网络（LSTM）的蟹塘溶解氧估算优化方法 | Open Access

朱南阳, 吴昊, 尹达恒, 王志强, 蒋永年, 郭亚

2019, 1(3): 67-76. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA004

摘要 ( 1242 )

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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。

基于拉曼光谱和自荧光光谱的柑橘黄龙病快速检测方法 | Open Access

代芬, 邱泽源, 邱倩, 刘楚健, 黄国增, 黄雅琳, 邓小玲

2019, 1(3): 77-86. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201812-SA026

摘要 ( 1224 )

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为了快速检测黄龙病这一柑橘毁灭性病害,分析了柑橘黄龙病样本和健康样本的自荧光和拉曼光谱差异,建立了基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱的PLS-DA模型,进行了模型的结果比较,最后绘制了三种模型的分类器特征曲线ROC,通过曲线下面积AUC参数进一步评价了模型的性能。试验结果表明,柑橘黄龙病叶片样本和健康叶片样本的自荧光光谱和拉曼光谱存在差异信息。在785nm波长激光诱导下,柑橘叶片样本都产生了比较强的自荧光。黄龙病叶片的自荧光相对于健康样本的自荧光在小于1203cm ^-1范围更弱,而在大于1206cm ^-1范围更强,其下降的斜率（绝对值）相对健康样本更小。在典型的黄龙病样本和健康样本的拉曼光谱数据中,均可发现具有以下拉曼峰且具有一致性：920cm ^-1,1160cm ^-1,1289cm ^-1,1331cm ^-1和1529cm ^-1。黄龙病样本和健康样本相比在1257cm ^-1、1396cm ^-1、1446cm ^-1、1601 cm ^-1和1622cm ^-1具有更大的拉曼峰值强度和光谱带宽,在1006cm ^-1、1160cm ^-1、1191cm ^-1和1529cm ^-1位置谱峰强度较弱,提示黄龙病样本的类胡萝卜素含量较低。基于自荧光光谱、拉曼光谱和混合光谱三种光谱的PLS-DA模型鉴别的准确率分别为86.08%、98.17%和94.75%。进一步计算三种模型的ROC曲线下面积AUC参数分别为0.9313、0.9991和0.9875,拉曼光谱模型的AUC值最大,也表明拉曼光谱模型的鉴别效果最优。拉曼光谱分析技术可以成为探索柑橘黄龙病快速诊断鉴别的新途径。

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 | Open Access

张海峰, 李杨, 张宇, 宋丽娟, 唐立新, 毕洪文

2019, 1(3): 87-99. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA002

摘要 ( 1513 )

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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。

基于嵌入式系统的小麦条锈病远程监测平台设计与试验 | Open Access

季云洲, 都盛佳, 纪同奎, 宋怀波

2019, 1(3): 100-112. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201903-SA004

摘要 ( 1119 )

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为了实现小麦条锈病的远程实时监测,设计并搭建了基于嵌入式系统的小麦条锈病远程监测平台,实现了用户对大田小麦条锈病发病状况的实时监测。首先基于Arduino微控制器和42步进电机控制的六棱柱转轴和传送装置结合,通过蓝牙控制六棱柱转轴上的电磁吸附装置吸附金属加工后的载玻片设计了孢子捕捉器,实现了空气中小麦条锈病孢子图像的采集;其次,通过高倍光学显微镜和电子目镜将采集到的孢子图像通过Linux核心板上传至云端服务器,并通过基于Python的图像处理算法对图像进行中值滤波、边缘提取、角点检测等处理实现孢子计数;最后通过基于Android平台的应用软件实现远程查看孢子图像和计数处理结果。试验结果表明,该平台服务器图像处理算法可实现孢子的准确计数,对测试图像的计数准确率为100%,孢子捕捉器的玻片切换成功率为95%。该研究可为大田小麦条锈病的实时监测奠定基础,也可为大田内其他气传病害的监测提供借鉴。

施药技术参数对旋翼植保无人机喷雾特性的影响 | Open Access

朱航, 李宏泽, 黄钰, 于海涛, 董云哲, 李君兴

2019, 1(3): 113-122. doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA001

摘要 ( 1148 )

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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D_V10、D_V50和D_V90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。

舒磊教授科研团队 | Open Access

2019, 1(3): 123.

摘要 ( 2465 )

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