智慧农业(中英文)

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1. 基于多模态融合大模型架构Agri-QA Net的作物知识问答系统

吴华瑞, 赵春江, 李静晨

智慧农业(中英文) 2025, 7 (1): 1-10. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202411005

摘要（333）

HTML （74）

PDF（pc）（1010KB）（283）

【目的/意义】 随着农业信息化和智能化的快速发展，多模态人机交互技术在农业领域的重要性日益凸显。本研究提出了一种基于多模态融合的大模型架构Agri-QA Net，旨在针对甘蓝作物的农业知识，设计多模态专业问答系统。 【方法】 该模型通过整合文本、音频和图片数据，利用预训练的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型提取文本特征，声学模型提取音频特征，以及卷积神经网络提取图像特征，并采用基于Transformer的融合层来整合这些特征。此外，引入跨模态注意力机制和领域自适应技术，增强了模型对农业领域专业知识的理解和应用能力。本研究通过收集和预处理甘蓝种植相关的多模态数据，训练并优化了Agri-QA Net模型。 【结果和讨论】 实验评估表明，该模型在甘蓝农业知识问答任务上表现出色，相较于传统的单模态或简单多模态模型，具有更高的准确率和更好的泛化能力。在多模态输入的支持下，其准确率达到了89.5%，精确率为87.9%，召回率为91.3%，F₁值为89.6%，均显著高于单一模态模型。 【结论】 案例研究展示了Agri-QA Net在实际农业场景中的应用效果，证明了其在帮助农民解决实际问题中的有效性。未来的工作将探索模型在更多农业场景中的应用，并进一步优化模型性能。

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2. 人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展：制约因素、生成逻辑与推进路径

刘继芳, 周向阳, 李敏, 韩书庆, 郭雷风, 迟亮, 杨璐, 吴建寨

智慧农业(中英文) 2025, 7 (1): 165-177. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202407010

摘要（1057）

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PDF（pc）（1692KB）（193）

目的/意义 发展新质生产力对推动畜牧业高质量发展具有重要意义。本文旨在对人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展开展系统研究。厘清人工智能推动畜牧新质生产力高质量发展的机理和方向，深入分析畜牧新质生产力的内涵、特征、制约因素，以及推进路径。［进展］畜牧新质生产力是以生物技术、信息技术和绿色技术等前沿技术创新为主导，以数智化、绿色化、生态化为产业升级方向，基本内涵表现为更高素质的劳动者、更先进的劳动资料和更广范围的劳动对象。与传统生产力相比，畜牧新质生产力是以科技创新为导向、以新发展理念为引领、以全要素生产率提升为核心的先进生产力，具有生产效率高、产业效益好、可持续发展能力强的显著特征。中国畜牧新质生产力已具备较好发展基础，但也面临畜禽育种技术创新不足、核心竞争力不强，畜牧养殖机械化率不高、智能装备自主研发能力较弱，“机器换人”需求迫切、畜牧人才量质存在短板，养殖规模化程度不高、智能化管理水平有限等制约因素。人工智能在畜牧业中可以广泛应用在环境控制、精准饲喂、健康监测与疫病防控、供应链优化等领域。人工智能经由以数字技术为代表的畜牧业技术革命性突破，以数据要素为纽带的畜牧业生产力要素创新性配置，与数字经济相适应的畜牧业产业深度转型，催生畜牧新质生产力，赋能畜牧业高质量发展。［结论/ 【目的/意义】 发展新质生产力对推动畜牧业高质量发展具有重要意义。本文旨在对人工智能驱动畜牧新质生产力高质量发展开展系统研究。厘清人工智能推动畜牧新质生产力高质量发展的机理和方向，深入分析畜牧新质生产力的内涵、特征、制约因素，以及推进路径。 【进展】 畜牧新质生产力是以生物技术、信息技术和绿色技术等前沿技术创新为主导，以数智化、绿色化、生态化为产业升级方向，基本内涵表现为更高素质的劳动者、更先进的劳动资料和更广范围的劳动对象。与传统生产力相比，畜牧新质生产力是以科技创新为导向、以新发展理念为引领、以全要素生产率提升为核心的先进生产力，具有生产效率高、产业效益好、可持续发展能力强的显著特征。中国畜牧新质生产力已具备较好发展基础，但也面临畜禽育种技术创新不足、核心竞争力不强，畜牧养殖机械化率不高、智能装备自主研发能力较弱，“机器换人”需求迫切、畜牧人才量质存在短板，养殖规模化程度不高、智能化管理水平有限等制约因素。人工智能在畜牧业中可以广泛应用在环境控制、精准饲喂、健康监测与疫病防控、供应链优化等领域。人工智能经由以数字技术为代表的畜牧业技术革命性突破，以数据要素为纽带的畜牧业生产力要素创新性配置，与数字经济相适应的畜牧业产业深度转型，催生畜牧新质生产力，赋能畜牧业高质量发展。 【结论/展望】 提出了提升畜牧科技创新能力、建立畜牧业全链条信息化监管模式、加快畜牧绿色科技推广应用、提高畜牧业全产业链管理水平，以及完善重要畜禽品种商业化育种机制的畜牧新质生产力发展推进路径。

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3. 水稻智慧无人农场关键技术研究现状与展望

于丰华, 许童羽, 郭忠辉, 白驹驰, 相爽, 国斯恩, 金忠煜, 李世隆, 王世宽, 刘美含, 惠尹宣

智慧农业(中英文) 2024, 6 (6): 1-22. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202410018

摘要（702）

HTML （123）

PDF（pc）（3047KB）（1628）

［目的/意义］ 水稻智慧无人农场是智慧农业的重要应用领域，代表了水稻生产现代化的关键路径，旨在推动农业的高质量发展。水稻智慧无人农场依托物联网、人工智能等先进信息技术，通过数据驱动和智能装备的集成，构建了涵盖水稻种植、管理、收获的全程无人化生产体系，提高水稻生产的效率和质量，降低生产成本。 ［进展］ 本文系统梳理了水稻智慧无人农场在产前、产中和产后三个主要环节的关键技术，包括高标准农田建设、无人育苗、土地平整、土壤养分检测、水稻旱直播、自动化插秧、精准变量施肥、田间病害诊断、智慧灌溉、水稻估产、无人收割及稻谷储藏、加工品质检测等。 ［结论/展望］ 通过对近年来国内外水稻智慧无人农场建设的案例进行综述，进而总结了无人农场关键技术在实际应用中面临的主要难点，分析了智慧无人农场在建设中所遇到的挑战，对政府、企业、科研机构、合作社等主体在推动水稻智慧无人农场建设中的角色和责任进行了总结，并提出了相关建议，为中国水稻智慧无人农场建设提供一定的支撑和发展思路。

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4. 设施农业机器人导航关键技术研究进展与展望

何勇, 黄震宇, 杨宁远, 李禧尧, 王玉伟, 冯旭萍

智慧农业(中英文) 2024, 6 (5): 1-19. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202404006

摘要（1189）

HTML （294）

PDF（pc）（2130KB）（3965）

【目的/意义】 随着科学技术的快速发展和劳动力成本的不断提高，机器人在设施农业领域的应用越来越广泛。设施环境复杂多样，如何让机器人实现稳定、精准、快速地导航仍然是当前需要解决的问题。 【进展】 本文基于设施农业智能机器人的自动导航关键技术展开综述。在自主定位与地图构建方面，详细介绍了信标定位、惯性定位、即时定位与建图技术，以及融合定位方法。其中，依据使用的传感器不同，即时定位与建图技术可进一步划分为视觉、激光和融合三种不同类型。在全局路径规划方面，探讨了点到点局部路径规划和全局遍历路径规划在设施农业中的应用。针对规划目标数量的不同，详细介绍了单目标路径规划和多目标路径规划。此外，在机器人的自动避障技术方面，讨论了一系列设施农业中常用的避障控制算法。 【结论/展望】 总结了当前设施农业智能机器人自动导航技术面临的挑战，包括复杂环境、遮挡严重、成本高、作业效率低、缺乏标准化平台和公开数据集等问题。未来研究应重点关注多传感器融合、先进算法优化、多机器人协同作业，以及数据标准化与共享平台的建设。这些方向将有助于提升机器人在设施农业中的导航精度、效率和适应性，为智能农业的发展提供参考和建议。

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5. 采摘机器人全果园视觉感知及自主作业综述

陈明猷, 罗陆锋, 刘威, 韦慧玲, 王金海, 卢清华, 骆少明

智慧农业(中英文) 2024, 6 (5): 20-39. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202405022

摘要（818）

HTML （147）

PDF（pc）（4030KB）（3921）

【目的/意义】 采摘机器人是智慧农业的重要组成部分，其感知、规划、控制相关基础方法理论目前已有系统化研究。然而，构建具备全果园“感知-移动-采摘”一体化作业能力的实用型采摘系统仍面临诸多挑战。针对该问题，本文调研并报道了本领域近期案例，将全果园自主作业的关键技术划分为局部目标感知、全局地图构建和自主作业行为规划三个子问题并进行综述。 【进展】 首先回顾了近距离、局部范围内水果目标的精细视觉感知方法，包括基于低级特征融合、高级特征学习、RGB-D信息融合，以及多视角信息融合的4种方法；介绍与分析了全局尺度下的果园地图构建与大规模场景视觉感知案例；在感知的基础上，调研分析采摘机器人自主作业行为规划方法，包括底盘移动路径规划、机械臂视点规划与避障路径规划等方面的最新研究；最后对采摘机器人自主作业系统构建案例进行报道与分析。 【结论/展望】 感知、移动、采摘模块的高效协同是实现采摘机器人从基础功能样机进一步迈向实用型机器的关键，已有的视觉感知、规划与控制算法的鲁棒性与稳定性均需增强，协同程度需进一步提高。此外，提及了采摘机器人应用的几个开放性研究问题，并描述了其未来发展趋势。

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6. 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（792）

HTML （99）

PDF（pc）（2448KB）（3655）

[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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7. 农田土壤理化参数快速获取技术研究进展与展望

齐江涛, 程盼婷, 高芳芳, 郭丽, 张瑞瑞

智慧农业(中英文) 2024, 6 (3): 17-33. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202404003

摘要（748）

HTML （114）

PDF（pc）（1524KB）（5148）

[目的/意义] 土壤是农业基本的生产资料，其质量与农业高效生产和可持续发展密切相关。由于以往对农田的高强度利用以及土壤侵蚀等原因，导致部分农田出现土壤有机质明显下降、地力减弱和生态功能退化等现象。土壤理化参数作为揭示土壤空间特征、评估土壤肥力的关键指标，对农田可持续利用起着至关重要的作用。因此，土壤理化参数信息的快速获取极为必要。［进展］探讨了农田土壤理化参数获取技术的研究意义，总结了当前用于农田土壤理化参数信息获取的主要技术，包括以电化学分析和光谱分析为主的实验室快速检验技术，以电磁感应、探地雷达、多光谱、高光谱和热红外为主的近地快速感知技术，以直接反演法、间接反演法和结合分析法为主的卫星遥感技术，以及近年的新型快速获取技术，如生物传感、环境磁学、太赫兹光谱和伽马能谱等，梳理了各方法的优缺点及适用情况。［结论/展望］结合农田环境的作业需求，依据未来研究的侧重方向提出发展建议，包括开发便携化、智能化和经济型的近地土壤信息获取系统及设备，实现土壤信息的原位快速检测。优化低空土壤信息获取平台的性能，完善数据的解译方法；联合多因素构建卫星遥感反演模型，利用多种共享开放的云计算平台实现数据的深度挖掘。深入探索多源数据融合在土壤理化参数信息获取中的研究与应用，构建泛化能力强、可靠性高的土壤信息感知算法和模型等，从而实现土壤理化参数信息快速、精准和智能化获取。

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8. 农业大模型：关键技术、应用分析与发展方向

郭旺, 杨雨森, 吴华瑞, 朱华吉, 缪祎晟, 顾静秋

智慧农业(中英文) 2024, 6 (2): 1-13. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202403015

摘要（2798）

HTML （492）

PDF（pc）（1482KB）（3669）

［目的/意义］ 近年来，人工智能在农业领域的应用取得了显著进展，但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术，已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能，尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。［进展］ 本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法，展示了在参数规模扩大与自监督训练下，模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后，分析了大模型在农业领域应用的主要场景；按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类，在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状，展示了大模型在农业上取得的研究进展。［结论/展望］ 对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解，展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统，并为公众提供专业优质的农业服务。

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9. 作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述

张建华, 姚琼, 周国民, 吴雯迪, 修晓杰, 王健

智慧农业(中英文) 2024, 6 (2): 14-27. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202401015

摘要（1660）

HTML （110）

PDF（pc）（1376KB）（5875）

[目的/意义] 作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容，是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础，对现代作物育种具有重要意义。［进展］ 大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。［结论/展望］从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性，研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法，以及提高模型解释性等方面，展望了作物表型技术主要发展方向。

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10. 农业传感器：研究进展、挑战与展望

王儒敬

智慧农业(中英文) 2024, 6 (1): 1-17. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202401017

摘要（1825）

HTML （412）

PDF（pc）（1179KB）（10497）

目的/意义 农业传感器是数字农业、信息农业、智慧农业等现代农业发展模式的源头技术，也是推动农业科技迭代升级和农业生产方式变革的重要驱动力。农业传感器应用环境（水、气及土壤）和监测对象（动植物）多样复杂、规模大，因此，高环境适应性、高可靠性和低成本的农业传感器是实现智慧农业的基础与核心。［进展］本文对农业传感器进行分类，并对农业传感器前沿研究趋势进行分析，综述农业传感器在不同应用场景下的研究现状，从农业环境传感器（水、大气和土壤等）、动植物生命信息传感器、农产品质量安全传感器和农机传感器四大类进行深入分析，总结现有农业传感器在研发和使用过程中的通用性和局限性。［结论/展望］在农业传感器面临的挑战与展望中，具体分析了现阶段农业传感器大规模应用严重不足的核心瓶颈，包括低成本化、专用化、高稳定性及自适应，归纳出“农业泛在感知”的概念，为农业传感器技术研发提供思路和参考。

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11. 农业机器人技术进展、挑战与趋势

赵春江, 范贝贝, 李瑾, 冯青春

智慧农业(中英文) 2023, 5 (4): 1-15. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312030

摘要（2799）

HTML （424）

PDF（pc）（2498KB）（4220）

［目的/意义］农业机器人是全球农业装备的战略制高点和竞争焦点，也是加快推动中国农业强国建设的重点方向之一。世界农业强国与中国均围绕本国农业发展特点，正在加强农业机器人政策与规划布局，带动农业机器人产业进入稳定增长期。［进展］本文阐述了农业机器人概念及特征，全球农业机器人发展政策与战略规划布局，以及产业发展状况。针对农田作业机器人、果园采摘机器人和设施蔬菜生产机器人等3类典型农业机器人的产业背景、前沿进展、发展面临的挑战和关键技术卡点开展了深入分析。［结论/展望］展望了在全球农业劳动力的日益短缺的大背景下，农业机器人产业快速发展面临的机遇，提出了未来农业机器人技术在自主导航、自主学习、实时监控、作业管控等方面的发展趋势。

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12. 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（871）

HTML （179）

PDF（pc）（837KB）（5368）

[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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13. 基于无人机遥感和深度学习的葡萄卷叶病感染程度诊断方法

刘易雪, 宋育阳, 崔萍, 房玉林, 苏宝峰

智慧农业(中英文) 2023, 5 (3): 49-61. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202308013

摘要（779）

HTML （119）

PDF（pc）（3044KB）（1020）

[目的/意义] 葡萄卷叶病是一种严重影响葡萄产量和品质的病害。葡萄卷叶病感染程度类别之间存在严重的数据不平衡，导致无人机遥感技术难以进行精确的诊断。针对此问题，本研究提出一种结合细粒度分类和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的方法，用于提高无人机遥感图像中葡萄卷叶病感染程度分类的性能。 [方法] 以蛇龙珠品种卷叶病识别诊断为例，使用GANformer分别对每一类的葡萄园正射影像的分块图像进行学习，生成多样化和逼真的图像以增强数据，并以Swin Transformer tiny作为基础模型，提出改进模型CA-Swin Transformer，引入通道注意力机制（Channel Attention，CA）来增强特征表达能力，并使用ArcFace损失函数和实例归一化（Instance Normalization，IN）来改进模型的性能。 [结果和讨论] GANformer可以生成FID score为93.20的蛇龙珠虚拟冠层图像，有效地改善数据不平衡问题。同时，相比基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的深度学习模型，基于Transformer的深度学习模型在卷叶病感染程度诊断的问题上更具优势。最佳模型Swin Transformer在增强数据集上达到83.97%的准确率，比在原始数据集上提高3.86%，且高于GoogLeNet、MobileNetV2、NasNet Mobile、ResNet18、ResNet50、CVT和T2TViT等对照模型。而本研究所提的CA-Swin Transformer在增强数据后的测试集上达到86.65%的分类精度，比在原始的测试集上使用Swin Transformer精度提高6.54%。 [结论] 本研究基于CA-Swin Transformer使用滑动窗口法制作了葡萄园蛇龙珠卷叶病严重程度分布图，为葡萄园卷叶病的防治提供了参考。同时，本研究的方法为无人机遥感监测作物病害提供了一种新的思路和技术手段。

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14. 基于PADC-PCNN与平稳小波变换多焦距绿色植株图像融合算法

李嘉豪, 瞿宏俊, 高名喆, 仝德之, 郭亚

智慧农业(中英文) 2023, 5 (3): 121-131. DOI: 10.12133/j.smartag.SA202308005

摘要（355）

HTML （31）

PDF（pc）（1435KB）（691）

[目的/意义] 构建绿色植株三维点云模型需大量清晰图像，受镜头景深限制，在采集大纵深植株图像时图像会部分失焦，导致出现边缘模糊、纹理细节丢失等问题，现有的处理算法难以兼顾处理质量和处理速度。本研究目的是提出一种新型算法，提高融合图像质量问题的同时兼顾处理速度。 [方法] 提出了一种基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的参数自适应双通道脉冲耦合神经网络（Parameter Adaptation Dual Channel Pulse Coupled Neural Network，PADC-PCNN）与平稳小波变换（Stationary Wavelet Transform， SWT）的植株图像融合方法。首先对植株的RGB图像进行通道分离，针对含纹理细节等特征较多的G通道进行NSST分解，低频子带使用梯度能量融合规则，高频子带使用PADC-PCNN融合规则；对轮廓信息和背景信息多的R、B通道，采用速度快且具备平移不变性的平稳小波变换，用以抑制伪Gibbs效应。自建了480幅图像共8组数据，以光照环境、距离和植株颜色为变量，同时采集不同焦距图像验证算法性能。 [结果和讨论] 基于PADC-PCNN-SWT算法与常用的快速导向滤波算法（Fast Guided Filter，FGF）、随机游走算法（Random Walk，RW）、非下采样剪切波变换的脉冲耦合神经网络算法（Nonsubsampled Shearlet Transform based Pulse-Coupled Neural Network，NSST-PCNN）、平稳小波变换算法（Stationary Wavelet Transform，SWT）和非下采样剪切波变换的参数自适应双通道脉冲耦合神经网络（Nonsubsampled Shearlet Transform based Parameter-Adaptive Dual-Channel Pulse-Coupled Neural Network，NSST-PADC）等五种算法相比，在清晰度上比前四种算法分别提高了5.6%、8.1%、6.1%和17.6%，在空间频率上比前四种算法分别提高了2.9%、4.8%、7.1%和15.9%，而相较于融合效果最好的NSST-PADC算法在处理速度方面平均提升200.0%，同时调焦范围约6 mm。 [结论] 本研究提出的基于PADC-PCNN-SWT多焦距图像融合算法实现了在保障融合质量的同时，提高了融合图像的效率，为搭建绿色植株三维点云模型提供高质量数据的同时节省了时间。

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15. 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（2345）

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［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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16. 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（1089）

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PDF（pc）（2531KB）（1971）

［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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17. 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（3427）

HTML （785）

PDF（pc）（2582KB）（7278）

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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18. 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（1988）

HTML （276）

PDF（pc）（853KB）（4195）

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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19. 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（2040）

HTML （498）

PDF（pc）（2824KB）（3335）

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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20. 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（1453）

HTML （232）

PDF（pc）（1097KB）（2824）

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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21. 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（3593）

HTML （859）

PDF（pc）（937KB）（10231）

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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22. 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（1911）

HTML （205）

PDF（pc）（959KB）（4682）

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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23. 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（1061）

HTML （102）

PDF（pc）（2594KB）（6641）

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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24. 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（3393）

HTML （503）

PDF（pc）（1983KB）（2819）

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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25. 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（1526）

HTML （146）

PDF（pc）（2085KB）（2604）

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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26. 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（4761）

HTML （7784）

PDF（pc）（2650KB）（5508）

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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27. 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（4550）

HTML （4270）

PDF（pc）（2346KB）（14011）

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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28. 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（1646）

HTML （1729）

PDF（pc）（2504KB）（2063）

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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29. 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（7641）

HTML （7389）

PDF（pc）（2843KB）（13808）

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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30. 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（2082）

HTML （2701）

PDF（pc）（1967KB）（1871）

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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31. 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（2057）

HTML （861）

PDF（pc）（1962KB）（3438）

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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32. 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（1582）

HTML （1435）

PDF（pc）（1634KB）（4033）

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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33. 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战

杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成

智慧农业(中英文) 2020, 2 (2): 11-27. DOI: 10.12133/j.smartag.2020.2.2.202005-SA002

摘要（2051）

HTML （2503）

PDF（pc）（3592KB）（1874）

太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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34. 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（2711）

HTML （7182）

PDF（pc）（1726KB）（4248）

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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35. 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（3045）

HTML （5507）

PDF（pc）（1588KB）（6157）

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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36. 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（3326）

HTML （4655）

PDF（pc）（871KB）（6241）

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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37. 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（4381）

HTML （7208）

PDF（pc）（566KB）（7008）

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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38. 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（2185）

HTML （2177）

PDF（pc）（1240KB）（25198）

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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39. 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（3262）

HTML （10049）

PDF（pc）（964KB）（3688）

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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40. 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（3127）

HTML （2595）

PDF（pc）（2880KB）（5167）

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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