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    無人機農業遙感在農作物病蟲草害診斷應用研究進展 | Open Access
    蘭玉彬, 鄧小玲, 曾國亮
    智慧農業    2019, 1 (2): 1-19.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201904-SA003
    摘要2603)   HTML5782)    PDF (1165KB)(4016)   

    農田作物信息的快速獲取與解析是開展精準農業實踐的前提和基礎。根據農作物病蟲草害的實際程度進行變量噴施和作業管理,可減少農業生產成本、優化作物栽培、提高農作物產量和品質,從而實現農業精準管理。近年來,隨著無人機產業的快速發展,無人機農業遙感技術因其空間分辨率高、時效性強和成本低等特點,在農作物病蟲草害監測應用中發揮了重要作用。本文首先介紹了精準農業航空的基本思想與系統組成和無人機遙感在精準農業航空的地位。接著探討了無人機農業遙感系統常見的成像方式和遙感影像解析方法,并闡述了國內外無人機農業遙感技術在農作物病蟲草害檢測研究的最新進展。最后總結了無人機農業遙感技術發展至今面臨的挑戰并展望了未來的發展方向。本文將為開展無人機農業遙感技術在精準農業航空領域的研究提供理論參考和技術支撐。

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    智慧農業發展現狀及戰略目標研究 | Open Access
    趙春江
    智慧農業    2019, 1 (1): 1-7.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA005
    摘要5139)   HTML16362)    PDF (433KB)(3690)   

    隨著現代信息技術在農業領域的廣泛應用,以智慧農業為表現形態的農業智能革命已經到來。智慧農業是農業信息化發展從數字化到網絡化再到智能化的高級階段,對農業發展具有里程碑意義,已成為世界現代農業發展的趨勢。分析了日本、歐盟、英國、加拿大、美國等國家和地區政府針對智慧農業發展相繼出臺的政策、措施和發展規劃,并分析了中國農業1.0到4.0的發展歷程和近年來智慧農業的發展現狀。圍繞發展過程中存在的各種問題和需求,闡述了突破智慧農業核心技術、實現農業“機器替代人力”、“電腦替代人腦”、“自主技術替代進口”的三大轉變,提高農業生產智能化和經營網絡化水平,加快信息化服務普及,降低應用成本,為農民提供用得上、用得起、用得好的個性化精準信息服務,大幅度提高農業生產效率、效能、效益,引領現代農業發展的戰略目標。最后并提出了8個重點任務建議和推動智慧農業發展的5項政策建議。

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    人工智能在水產養殖中研究應用分析與未來展望 | Open Access
    李道亮, 劉暢
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 1-20.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202004-SA007
    預出版日期: 2020-10-21

    摘要1850)   HTML6748)    PDF (2843KB)(2489)   

    中國水產養殖的生產模式已由粗放型向集約型轉變,生產結構不斷調整升級,生產水平不斷提高。但較低的勞動生產率、生產效率和資源利用率,低質量的水產品以及缺乏安全保障等問題都嚴重制約中國水產養殖業的快速發展。利用現代信息技術,研究智能設備來實現精確、自動化和智能化的水產養殖,提高漁業生產力和資源利用率是解決上述矛盾的主要途徑。水產養殖中的人工智能是研究利用計算機實現水產養殖的過程,也就是利用機器和計算機監視水下生物的生長,進行問題判斷、討論和分析,提出養殖相關決策,完成自動化養殖。為深入了解人工智能技術在水產養殖中的研究發展現狀,本文從水產養殖的生命信息獲取、水產生物生長調控與決策、魚類疾病預測與診斷、水產養殖環境感知與調控,以及水產養殖水下機器人5個具體方面入手,結合生產中面臨的實際問題,分析了人工智能在水產養殖中的研究應用現狀和技術特點;闡述了人工智能應用的主要技術手段和原理,總結了近年來人工智能技術在水產養殖中的最新應用研究進展,分析了當前人工智能技術在水產養殖發展中面臨的主要問題和挑戰,并提出了推動水產養殖轉型的主要建議,以期為加速推進中國漁業數字化、精準化和智慧化提供參考。

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    農業遙感衛星發展現狀及我國監測需求分析 | Open Access
    陳仲新, 郝鵬宇, 劉佳, 安萌, 韓波
    智慧農業    2019, 1 (1): 32-42.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201901-SA003
    摘要1885)   HTML2771)    PDF (572KB)(1783)   

    中國現代農業的發展以及鄉村振興戰略的實施需要大量及時有效的農業環境、生產條件、狀態及過程信息?;谵r業內在的特點,衛星遙感是農業信息快速準確獲取的關鍵技術手段之一。發達國家可用于農業應用的遙感衛星已經形成星座或體系進行聯合觀測,具有較高的觀測時間分辨率,衛星遙感器載荷設計較為充分地考慮了農業應用的需求,觀測手段不斷創新、觀測性能不斷提高。目前,我國農業遙感衛星應用還存在很多問題,例如傳感器多光譜遙感為主、觀測要素缺乏,受遙感傳感器性能和遙感衛星地面應用系統能力不足制約,缺少光學與微波等多手段同時相協同觀測能力、遙感數據保障率和質量有待提高等,遙感監測手段與國外先進水平存在一定差距。從國內農業生產常規監測、國外農業生產常規監測、重大農業政策執行情況監測和繪制重要農業資源圖四個方面全面分析了中國當前遙感衛星業務需求,并考慮未來發展深入分析了農業對遙感衛星應用裝備的需求。建議構建編隊順序飛行的,具備多光譜、高光譜、紅外以及微波等多種手段的農業衛星星座系統,有效提高多源數據融合精度,綜合提供不同波段、不同極化、主動被動、光學微波相互融合的多尺度衛星遙感數據及產品,促進農業遙感技術的快速發展,推動“天空地”數字農業的一體化發展。最后,提出了立足于用戶需求,建立中國民用遙感領域農業綜合觀測衛星系統采用“分步走”戰略建議。

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    農業模型發展分析及應用案例 | Open Access
    曹宏鑫, 葛道闊, 張文宇, 張偉欣, 曹靜, 梁萬杰, 宣守麗, 劉巖, 吳茜, 孫傳亮, 張玲玲, 夏吉安, 劉永霞, 陳昱利, 岳延濱, 張智優, 萬倩, 潘月, 韓旭杰, 吳菲
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 147-162.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.202002-SA006
    摘要1011)   HTML942)    PDF (2217KB)(1662)   

    農業模型、農業人工智能及數據分析等技術貫穿于智慧農業的信息感知、信息傳輸、信息處理與控制全過程,是智慧農業的核心技術。為進一步明晰農業模型的內涵和作用,促進農業模型進一步研究及應用,推動智慧農業健康、穩定和可持續發展,本研究采用系統分析、比較及關系框圖等方法,分析了農業模型的內涵,闡述了農業模型和智慧農業要素與過程的關系,明確了農業模型的作用并附以應用案例,比較了農業模型的國內外重要發展動態與趨勢。國內外農業模型研究與應用重要進展比較表明,農業模型研究應用需要考慮農業生物要素的4個水平、農業環境要素的6個尺度、農業技術與農業經濟要素的6個層次并采用相應方法進行,農業模型環境要素空間多尺度研究應用有較大發展潛力;農業模型與分子遺傳學、感知技術及人工智能技術結合,農業模型研究應用的公私有組織協作,糧食安全挑戰將成為農業模型進一步發展的重要推動力,且需更注重將各種農業系統模擬、數據庫、和諧性與開放數據及決策支持系統相連接。中國農業模型研究與應用已形成具有中國特色的作物模型系列,也融入農業模型的互比較與改進、智慧農業等世界潮流,需要搶抓機遇,加快發展。農業模型是農業系統要素內及要素間關系的定量化表達,是農業科學定量與綜合的重要方法,具有認識論價值,它與感知技術的結合可以在智慧農業數據獲取與處理中發揮不可或缺的作用,成為信息農業技術落地應用的重要橋梁和紐帶。

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    家畜智能養殖設備和飼喂技術應用研究現狀與發展趨勢 | Open Access
    趙一廣, 楊亮, 鄭姍姍, 熊本海
    智慧農業    2019, 1 (1): 20-31.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA017
    摘要1315)   HTML719)    PDF (990KB)(1637)   

    家畜智能養殖設備是智能農機裝備的組成部分之一,是國際農業裝備產業技術競爭的焦點。本文重點圍繞家畜智能養殖設備與飼喂技術在實踐中的應用,進行了系統的性能特點分析。目前家畜智能養殖設備的開發對象主要針對豬和奶牛,主要研發的系統包括妊娠母豬電子飼喂站、哺乳母豬精準飼喂系統、奶牛精準飼喂系統和擠奶機器人等。家畜智能養殖設備的工業化應用必須與養殖模式、畜舍結構布局結合起來,才能發揮設備的使用效率,同時從滿足動物的福利出發,與動物生理、生長及行為結合起來,形成設備與動物的互作和相互適應。最后指出了智能設備的研究必須與畜牧業生產的理論、目標產品的功能驅動及養殖方式的創新協調一致,要不斷地更新換代,才能助推畜牧業的轉型升級。

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    智能化無人機植保作業關鍵技術及研究進展 | Open Access
    徐旻, 張瑞瑞, 陳立平, 唐青, 徐剛
    智慧農業    2019, 1 (2): 20-33.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA025
    摘要1258)   HTML2256)    PDF (1405KB)(1605)   

    搭載高性能傳感器和施藥裝備的農業植保無人機系統是精準農業領域具有代表性的智能裝備之一。本研究首先從前端田間作業環境動態感知技術出發,闡述了無人機光譜成像遙感、多傳感器融合的SLAM實時環境建模等技術在無人機植保作業方面的應用情況;然后對精準施藥過程建模與優化控制有關的前沿技術進行了分析,包括旋翼下方風場結構演化及霧滴沉積過程仿真建模、多區域全覆蓋條件下的智能作業路徑規劃、精準變量施藥控制等;最后論述了作業效果評估與過程監管相關技術的發展現狀,包括施藥作業質量評價方法、基于云平臺數據管理的全過程可視化監管等。在總結現有技術發展現狀基礎上,對未來智能化無人機植保關鍵技術發展趨勢進行了預測,闡明了光譜圖像獲取與計算智能的深度學習識別聚類、基于高精度霧滴譜和風場模型預測的精準變量施藥作業路徑規劃、基于傳感器實時數據的作業質量評估和作業監管等新技術手段,將在遙感信息反演、藥液飄移抑制、作業效率優化、施藥過程管控等方面帶來革命性的進步,使植保作業數據化、透明化,全過程可觀化可控制,推動農業生產管理從機械化向智能化和智慧化邁進。

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    中國精準施藥技術和裝備研究現狀及發展建議 | Open Access
    何雄奎
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 133-146.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.201907-SA002
    摘要1091)   HTML4405)    PDF (871KB)(1462)   

    植物化學保護即使用植保機械噴施化學農藥是當前最主要的病蟲害防控方法,一直以來對保障農業生產安全與糧食有效供給起至關重要作用。能夠實現按需精準施藥、變量施藥、人機分離與人藥分離的高效、精準、智能的施藥技術和裝備是提高農藥藥效與利用率的保證,也是保障食品安全、降低農民勞動強度的重要措施,是目前國內外研究的熱點。本研究對精準施藥關鍵技術及研究現狀進行了分析,對適用于不同作業場景的精準施藥裝備的研究現狀、典型代表、應用進展等進行了分類總結,分析了目前精準施藥發展中面臨的挑戰,并提出了對策和建議。本研究可為精準施藥技術研究的推進、智能施藥裝備的研發和現代化農業的發展提供參考和思路。

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    天空地數字農業管理系統框架設計與構建建議 | Open Access
    吳文斌, 史云, 周清波, 楊鵬, 劉海啟, 王飛, 劉佳, 王利民, 張保輝
    智慧農業    2019, 1 (2): 64-72.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA021
    摘要872)   HTML1293)    PDF (665KB)(1448)   

    數據正在成為基礎性戰略資源。構建以天空地大數據為關鍵要素的數字農業管理系統,對于建設數字中國、推進農業高質量發展、搶占全球農業制高點具有重要意義。本研究圍繞農業農村部提出的天空地數字農業管理系統建設任務,從農業信息技術學科出發,首先給出了天空地數字農業的科學內涵,闡述了其與傳統數字農業的異同點,理清了天空地數字農業管理系統在資源調查、生產調度、災害監測、市場預警、決策服務的五大核心功能;其次,重點闡述了天空地數字農業管理系統的關鍵任務,即一個觀測體系(天空地一體化的數字農業觀測體系)、四個數字化(農業資源權屬、生產過程、災害監測和市場預警)、一個管理平臺(農業生產、加工、經營、管理、服務等全產業鏈的天空地數字農業管理平臺);然后,明確提出了天空地數字農業管理系統在標準規范研制、關鍵技術與裝備研發、系統集成與平臺開發三方面的科技創新重點任務;最后,針對天空地數字農業管理系統建設的復雜性和系統性,從規劃設計、科技創新、資源共享、多方參與、應用領域拓展等方面提出了發展建議。

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    基于遷移學習與卷積神經網絡的玉米植株病害識別 | Open Access
    陳桂芬, 趙姍, 曹麗英, 傅思維, 周佳鑫
    智慧農業    2019, 1 (2): 34-44.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA007
    摘要1050)   HTML618)    PDF (4817KB)(1375)   

    大數據背景下產生了海量圖像數據,傳統的圖像識別方法識別玉米植株病害準確率較低,已遠遠不能滿足需求。卷積神經網絡作為深度學習中的常用算法被廣泛用于處理機器視覺問題,能自動識別和提取圖像特征。因此,本研究提出一種基于數據增強與遷移學習相結合的卷積神經網絡識別玉米植株病害模型。該算法首先通過數據增強方法增加數據,以提高模型的泛化性和準確率;再構建基于遷移學習的卷積神經網絡模型,引入該模型的訓練方式,提取病害圖片特征,加速卷積神經網絡的訓練過程,降低網絡的過擬合程度;最后將該模型運用到從農田采集的玉米病害圖片,進行玉米病害的精確識別。識別試驗結果表明:使用數據增強與遷移學習的卷積神經網絡優化算法對玉米主要病害(玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉?。┑钠骄R別準確度達96.6%,和單一的卷積神經網絡相比,精度提高了25.6%,處理每張圖片時間為0.28s,比傳統神經網絡縮短了將近10倍。本算法的精確度和訓練速度上比傳統卷積神經網絡有明顯提高,為玉米等農作物植株病害的識別提供了新方法。

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    畜禽設施精細養殖中信息感知與環境調控綜述 | Open Access
    滕光輝
    智慧農業    2019, 1 (3): 1-12.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA006
    摘要1501)   HTML2466)    PDF (2880KB)(1326)   

    畜禽設施精細養殖是現代畜牧業發展的前沿領域,其核心在于物聯網與傳統設施養殖的深度融合。近年來,隨著傳統家庭式養殖模式逐漸退出,中國畜禽養殖場的管理方式已逐步邁向集約化、規?;驮O施化,基于養殖動物個體管理和質量保障且滿足動物福利要求的畜禽設施精細化養殖已成為畜禽養殖業的最新發展趨勢。本文在闡述畜禽設施精細養殖信息感知與環境調控的重要性的基礎上,介紹了信息感知與環境調控相關前沿技術,分析了面臨的問題與挑戰,指出智能傳感器技術將成為推動畜禽設施精細養殖進步的底層驅動技術,兼顧畜禽福利和生產性能的動物擬人化智能調控技術和策略等是面臨的重要挑戰。最后,就中國畜禽設施精細養殖關鍵技術如何落地提出了相關建議,旨在為中國畜禽設施養殖業的轉型升級和可持續發展提供理論參考和技術支撐。

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    基于CNN和遷移學習的農作物病害識別方法研究 | Open Access
    李淼, 王敬賢, 李華龍, 胡澤林, 楊選將, 黃小平, 曾偉輝, 張建, 房思思
    智慧農業    2019, 1 (3): 46-55.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201903-SA005
    摘要1445)   HTML2197)    PDF (2845KB)(1263)   

    互聯網是一個巨大的資源庫,也是一個豐富的知識庫。針對農作物小樣本引起的過擬合問題,本研究引入了知識遷移和深度學習的方法,采用互聯網公開的ImageNet圖像大數據集和PlantVillage植物病害公共數據集,以實驗室的黃瓜和水稻病害數據集AES-IMAGE為對象開展相關的研究與試驗。首先將批歸一化算法應用于卷積神經網絡CNN中的AlexNet和VGG模型,改善網絡的過擬合問題;再利用PlantVillage植物病害數據集得到預訓練模型,在改進的網絡模型AlexNet和VGG模型上用AES-IMAGE對預訓練模型參數調整后進行病害識別。最后,使用瓶頸層特征提取的遷移學習方法,利用ImageNet大數據集訓練出的網絡參數,將Inception-v3和Mobilenet模型作為特征提取器,進行黃瓜和水稻病害特征提取。本研究結合試驗結果探討了適用于農作物病害識別問題的最佳網絡和對應的遷移策略,表明使用VGG網絡參數微調的策略可獲得的最高準確率為98.33%,使用Mobilenet瓶頸層特征提取的策略可獲得96.8%的驗證準確率。證明CNN結合遷移學習可以利用充分網絡資源來克服大樣本難以獲取的問題,提高農作物病害識別效率。

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    作物病蟲害遙感監測研究進展與展望 | Open Access
    黃文江, 師越, 董瑩瑩, 葉回春, 鄔明權, 崔貝, 劉林毅
    智慧農業    2019, 1 (4): 1-11.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201905-SA005
    摘要1819)   HTML6949)    PDF (566KB)(1214)   

    病蟲害是農業生產過程中影響糧食產量和質量的重要生物災害。目前,我國的作物病蟲害監測方式以點狀的地面調查為主,無法大面積、快速獲取作物病蟲害發生狀況和空間分布信息,難以滿足作物病蟲害的大尺度科學監測和防控的需求。近年來,隨著國內外衛星光譜、時間和空間分辨率的不斷提升,利用遙感手段開展高效、無損的病蟲害監測成為有效提升我國病蟲害測報水平的重要手段。與此同時,多平臺、多種方式的作物病蟲害遙感監測也為病蟲害的有效防治和管理提供了重要科技支撐。本文從作物病蟲害光譜特征、遙感監測方法和遙感監測系統等方面闡述了作物病蟲害遙感監測研究的進展,分析了當前面臨的挑戰,并對未來發展趨勢進行了展望。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    現代信息技術在農業領域的應用分析與建議 | Open Access
    孔繁濤, 朱孟帥, 孫坦
    智慧農業    2019, 1 (4): 31-41.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201906-SA012
    摘要1790)   HTML9855)    PDF (964KB)(1183)   

    隨著信息技術的快速發展和農業農村經濟的平穩增長,農業信息技術越來越受到關注,資本和技術在農業領域逐漸發力的趨勢已經形成。近幾年,中國大型信息技術公司開始涉足農業產業,智慧農業發展勢頭強勁。本文分析了大型互聯網企業從事農業的現狀及技術應用特點;闡述了當前大批互聯網企業進入農業領域的原因,分析了信息技術與農業產業結合的關鍵領域及存在問題;重點剖析了信息技術在農業領域中的應用需求、瓶頸和前景;針對農業農村數字化發展與新技術應用,提出了防范市場投機風險、明晰主體功能定位、加強科技創新力度、做好引領示范帶動等政策建議。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    農情監測多旋翼無人機系統開發及性能評估 | Open Access
    朱姜蓬, 岑海燕, 何立文, 何勇
    智慧農業    2019, 1 (1): 43-52.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA011
    摘要976)   HTML644)    PDF (1255KB)(1168)   

    現代農業要求農業生產者實時、準確、全面地了解農作物的生長環境和生長狀態。與傳統的人工田間調查方式相比,無人機是一種高效的農田信息獲取平臺。本研究將自主研發的八旋翼無人機與農田信息采集設備進行整合,形成了一套用于農情監測的無人機系統,實現了無人機按照預設航線自動巡航并采集農田遙感圖像、地理位置信息以及環境照度信息。經測試,在飛行中,圖像采集設備能夠穩定維持垂直對地的姿態并進行拍攝,采集的數據能夠拼接成完整的農田正射影遙感圖像。測試結果表明研發的無人機系統能夠滿足低空農情監測作業要求。與商業化產品相比,該系統避免了因任務設備與飛機獨立工作而導致重拍、漏拍的情況,實現了無人機與任務設備高效協同作業。

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    太陽能殺蟲燈物聯網研究現狀與展望 | Open Access
    李凱亮, 舒磊, 黃凱, 孫元昊, 楊帆, 張宇, 霍志強, 王彥飛, 王心怡, 盧巧玲, 張亞成
    智慧農業    2019, 1 (3): 13-28.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA001
    摘要1228)   HTML676)    PDF (3195KB)(1130)   

    太陽能殺蟲燈在農業趨光性害蟲受燈光引誘并接觸金屬網時釋放高壓脈沖電流殺滅害蟲,可有效減少施用農藥造成的環境污染和食品安全問題。本文介紹了利用無線傳感器網絡技術提升太陽能殺蟲燈在農業遷飛性趨光害蟲防治領域的應用效果,明確提出了一種新型農業物聯網——太陽能殺蟲燈物聯網。首先,從殺蟲燈在國內農業生產中的應用研究現狀出發,總結了殺蟲燈在林果、水稻和蔬菜等作物生產種植中的部署特點和殺蟲工作時段分布情況;其次,分析了現有聯網型太陽能殺蟲燈節點的產品特點和殺蟲燈物聯網研究現狀;然后,結合太陽能殺蟲燈的能量采集方式、田間部署特點,綜合分析了基于太陽能能量采集方式的傳感器網絡研究現狀和基于啟發式的傳感器網絡節點部署研究現狀;最后,探討了太陽能殺蟲燈物聯網的節點部署、能量預留管理、蟲害爆發區域邊界定位、蟲情數據抗干擾傳輸等關鍵研究問題,并對太陽能殺蟲燈物聯網在農業生產中的應用進行了總結和展望。

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    蘋果無損檢測和品質分級技術研究進展及展望 | Open Access
    曹玉棟, 祁偉彥, 李嫻, 李哲敏
    智慧農業    2019, 1 (3): 29-45.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA011
    摘要967)   HTML1017)    PDF (1394KB)(1128)   

    中國蘋果總產量高,但出口量占比低,高端蘋果市場多被進口蘋果所占領,主要原因是缺乏果品品質分級精選技術與裝備,采摘后處理自動化程度低,大部分果品未經加工或簡單粗加工后進入消費市場,果品品質不穩定,大大降低了市場競爭力。本文分別對蘋果品質無損檢測和分級技術的現狀進行了研究進展分析,并對其發展進行了展望。蘋果無損檢測技術主要包括光譜、電特性、CT、色譜、電子鼻和計算機視覺技術,針對各種技術的功能特點和優缺點,提出了發展基于新型傳感器技術的蘋果氣味檢測方法;蘋果品質分級則主要采用基于機器視覺的多特征分級方法,蘋果品質無損檢測技術與分級技術的有機結合是蘋果品質分級技術的發展方向,同時這對于提高蘋果產業競爭力具有促進作用。整體而言,中國蘋果品質無損檢測和分級技術發展需求緊迫,檢測新技術如采用納米科學、生物技術和人工智能方法的傳感器技術及產品在蘋果無損、品質分級檢測方面具有巨大潛力,多技術的融合如集成電、光、氣和計算機視覺等實時、高效、高精度的蘋果品質分級系統可能是提高蘋果分級品質和提升蘋果產業競爭力的重要發展方向。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    農產品信息區塊鏈技術架構設計及應用展望 | Open Access
    梁昊, 劉思辰, 張一諾, 呂科
    智慧農業    2019, 1 (1): 67-75.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA020
    摘要1188)   HTML1885)    PDF (1064KB)(1048)   

    作為傳統農業大國,中國多次強調農業現代化的重要性。但生產分散、技術落后、基礎薄弱等問題嚴重阻礙了中國農業信息化的發展。區塊鏈由于采用了分布式存儲與計算方式,與分布式經濟系統具有較好的兼容性,在金融、物流、電子商務等多個行業具有廣泛的應用前景。本研究采用廣義區塊鏈的設計思想,結合中國農業發展中遇到的問題,設計了信息采集層、數據層、網絡層、共識層、激勵層、合約層與應用層的7層農產品信息區塊鏈技術架構。該架構可以提供靈活的分布式存儲機制、完備的信息共識體系、可靠的信息防篡改功能和實用的激勵回報措施。針對以上功能在農產品信息溯源和農產品市場信息透明化中的應用進行了說明,提出了建立區塊鏈農產品交易體系的概念,最后對區塊鏈在農業領域的應用進行了總結和展望。

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    作物生長過程模擬模型與形態三維可視化關鍵技術研究 | Open Access
    諸葉平, 李世娟, 李書欽
    智慧農業    2019, 1 (1): 53-66.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201901-SA005
    摘要1135)   HTML1634)    PDF (2416KB)(1006)   

    針對作物產量形成、品種適應性分析的數字化解析和可視化表達需求,以提高作物模擬模型的時效性、協同性和真實感為目標,結合物聯網技術與作物模擬模型,進行了田間數據實時采集;應用多智能體技術進行了作物協同模擬方法研究與框架設計;開展了作物生長過程模擬模型及基于作物模型的形態三維可視化關鍵技術研究,以小麥作物為例,進行了田間試驗,闡述了小麥三維形態模擬可視化系統的設計實現并進行了試驗驗證;構建了Logistic方程模擬小麥葉長、最大葉寬、葉片高度、株高等的生長變化,采用基于曲線、曲面的參數化建模方法和3D圖形庫OpenGL構造了小麥器官幾何模型。結果表明小麥葉長、最大葉寬、葉片高度和株高模擬模型R 2值在0.772~0.999之間,回歸方程的F值在10.153~4359.236之間,且Sig.小于顯著水平0.05,模型顯著性較好,模型的擬合度較高。本研究將作物模擬模型結果和形態結構模型有效結合,實現了以小麥為代表的作物在不同管理措施條件下的生長過程形態三維可視化表達,為作物生產數字化系統應用提供了更有效的途徑,該技術體系與方法同樣適用于玉米、水稻等作物。

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    基于云服務的棚室蔬菜智能終端系統設計與實現——以黑龍江省為研究案例 | Open Access
    張海峰, 李楊, 張宇, 宋麗娟, 唐立新, 畢洪文
    智慧農業    2019, 1 (3): 87-99.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA002
    摘要933)   HTML1357)    PDF (5851KB)(956)   

    棚室蔬菜產業在黑龍江省農業轉方式、調結構和供給側改革中占有重要的戰略地位。黑龍江省棚室蔬菜生產規模近年來發展較快,技術支撐需求也與日俱增。本研究針對黑龍江省棚室蔬菜發展規模與技術服務支撐能力不匹配的現狀,提出了基于云服務的棚室蔬菜智能終端系統及關鍵技術的實現方法。本研究以專家服務為主、數據挖掘技術為輔,以物聯網設備為感知手段、以智能手機為用戶終端,利用云服務對知識、資源、物聯網數據的整合配置能力,提供蔬菜專家及棚室蔬菜用戶對信息獲取、存儲、分析和決策的高效解決方案。本研究的部分內容已在黑龍江省農業科研部門、企業、蔬菜合作社、農戶等不同用戶群體中實驗應用,能夠為專家提供棚室蔬菜生產環境的遠程問診手段,適用于各類棚室蔬菜應用場景。本研究還提出了對大規模應用場景下的技術解決方案建議,可在全國的棚室蔬菜生產中推廣應用,實現更廣泛高效的專家技術服務支撐。

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    核心技術原始創新引領智慧農業健康發展 | Open Access
    高萬林, 張港紅, 張國鋒, 黃峰, 吳德華, 陶莎, 王敏娟
    智慧農業    2019, 1 (1): 8-19.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA015
    摘要1486)   HTML2096)    PDF (824KB)(953)   

    智慧農業是充分運用人的智慧發展農業的新形態,它是農業發展的新階段、新模式和新業態。農業信息技術的發展是智慧農業發展的必然要求,以農業大數據、云計算、物聯網、人工智能、農業等離子體等新一代技術可以賦能智慧農業,為智慧農業的健康發展提供了新技術、新手段和新方案。農業信息化標準化是引導農業科技進步與創新的前提,是智慧農業發展的迫切需要;農業物聯網與農業專用芯片是智慧農業發展的核心技術及裝備;農業大數據與云計算是海量復雜農業信息處理的有力技術支撐;農業信息安全與區塊鏈是保障農業信息安全、農產品質量認證與農業安全的關鍵;農業人工智能是提高農業勞動生產力、降低資源消耗、智能高效生產的必然選擇;農業等離子體技術是發展健康農業、提升農產品品質切實有效的新手段。智慧農業核心關鍵技術原始創新自主可控,必將引領智慧農業健康發展。

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    機載遙感系統在精準農業中的應用 | Open Access
    楊成海
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 1-22.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.201909-SA004
    摘要1342)   HTML7010)    PDF (1726KB)(951)   

    數十年來,遙感技術一直被用作精準農業的重要數據采集工具。根據距離地面的高度,遙感平臺主要包括衛星、有人駕駛飛機、無人駕駛飛機系統和地面車輛。這些遙感平臺上搭載的絕大多數傳感器是成像傳感器,也可以安裝激光雷達等其他傳感器。近年來,衛星成像傳感器的發展極大地縮小了基于飛機的成像傳感器在空間、光譜和時間分辨率方面的差距。最近幾年,作為低成本遙感平臺的無人機系統的出現極大地填補了有人駕駛飛機與地面平臺之間的間距。有人飛機具有飛行高度靈活、飛行速度快、載荷量大、飛行時間長、飛行限制少以及耐候性強等優勢,因此在未來仍將是主要的精準農業遙感平臺。本文的第1部分概述了遙感傳感器的類型和三個主要的遙感平臺(即衛星、有人駕駛飛機和無人駕駛飛機系統)。接下來的兩個部分重點介紹用于精準農業的有人機載成像系統,包括由安裝在農用飛機上的消費級相機組成的系統,并詳細描述了部分定制和商用機載成像系統,包括多光譜相機、高光譜相機和熱成像相機。第4部分提供了五個應用實例,說明如何將不同類型的遙感圖像用于精準農業應用中的作物生長評估和作物病蟲害管理。最后簡要討論了將不同遙感平臺和成像系統用于精準農業上的一些挑戰和未來的努力方向。

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    室內植物表型平臺及性狀鑒定研究進展和展望 | Open Access
    徐凌翔, 陳佳瑋, 丁國輝, 盧偉, 丁艷鋒, 朱艷, 周濟
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 23-42.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.202003-SA002
    摘要1378)   HTML5372)    PDF (1588KB)(920)   

    植物表型組學研究正逐漸向綜合化、規?;?、多尺度和高通量的方向快速發展。本文首先介紹了植物表型研究的最新動向。然后針對室內表型監測平臺的特點和各類室內表型針對的表型性狀進行了系統介紹,包括產量、品質、脅迫抗性(包括干旱、抗冷熱、鹽脅迫、重金屬和病蟲害)等。在此基礎上,本文還根據通量、傳感器集成度和平臺大小等把一些國內外流行的室內植物表型平臺進行了分類,并介紹了這些室內表型平臺在植物研究中的應用情況。同時,本文還介紹了室內表型數據的管理和解析方法。最后,本文著重討論了室內表型平臺的發展方向,并結合中國植物研究的實際情況對表型組學在中國的發展提出了展望,以期為中國植物表型研究提供指導和建議。

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    果蔬采摘機器手系統設計與控制技術研究現狀和發展趨勢 | Open Access
    吳劍橋, 范圣哲, 貢亮, 苑進, 周強, 劉成良
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 17-40.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202011-SA004
    摘要896)   HTML3780)    PDF (2346KB)(920)   

    鮮食果蔬收獲是難以實現機械化作業的生產環節,高效低損采摘也是農業機器人研發領域中的難題,導致目前市場化的自動化果蔬采摘裝備生產應用幾乎空白。針對鮮食果蔬采摘需求,為改善人工采摘費時費力、效率低下、自動化程度低的問題,近30年來,國內外學者設計了一系列自動化采摘設備,推動了農業機器人技術的發展。在研發鮮食果蔬采摘設備時,首先要確定采收對象和采收場景,針對作物的生長位置、形狀和重量、場景的復雜程度、所需自動化程度,通過復雜度預估、力學特性分析、姿態建模等方式,明確農業機器人的設計需求。其次,作為整個采摘動作的核心執行者,采摘機器人的末端執行器設計尤為重要。本文對采摘機器人末端執行器的結構進行了分類,總結了末端執行器的設計流程與方法,闡述了常見的末端執行器驅動方式、切割方案,并對果實收集機構進行了概括。再次,本文概述了采摘機器人的總體控制方案、識別定位方法、避障方法及自適應控制方案、品質分類方法以及人機交互、多機協作方案。為了總體評價采摘機器人的性能,本文還提出了平均采摘效率、長期采摘效率、采收質量、損傷率和漏采率指標。最后,本文對自動化采摘機械的總體發展趨勢進行了展望,指明了采摘機器手系統將向著采摘目標場景通用化、結構形式多樣化、全自動化、智能化、集群化方向發展的趨勢。

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    農機遠程智能管理平臺研發及其應用 | Open Access
    朱登勝, 方慧, 胡韶明, 王文權, 周延鎖, 王紅艷, 劉飛, 何勇
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 67-81.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202004-SA006
    摘要683)   HTML1139)    PDF (2701KB)(892)   

    本研究針對農機管理實時數據少、農機實時作業監管困難、服務信息不對稱等問題,首先提出專業化遠程管理平臺設計時應具有五大原則:專業化、標準化、云平臺、模塊化以及開放性?;谶@些原則,本研究設計了基于大田作業智能傳感技術、物聯網技術、定位技術、遙感技術和地理信息系統的可定制化的通用農機遠程智能管理平臺。平臺分別為各級政府管理部門、農機合作社、農機手、農戶設計并實現了基于WebGIS 的農機信息庫及農機位置服務、農機作業實時監測與管理、農田基礎信息管理、田間作物基本信息管理、農機調度管理、農機補貼管理、農機作業訂單管理等多個實用模塊。研究著重分析了在當前的技術背景下,平臺部分關鍵技術的實現方法,包括采用低精度GNSS定位系統前提下的作業面積的計算方法、GNSS定位數據處理過程中的數據問題分析、農機調度算法、作業傳感器信息的集成等,并提出了以地塊為核心的管理平臺建設思路;同時提出農機作業管理平臺將逐步從簡單作業管理轉向大田農機綜合管理。本平臺對同類型管理平臺的研發具有一定的參考與借鑒作用。

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    拖拉機自動轉向試驗臺研制 | Open Access
    杜娟, 李敏, 金誠謙, 印祥
    智慧農業    2019, 1 (2): 85-93.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201903-SA002
    摘要625)   HTML322)    PDF (1055KB)(848)   

    農業機械自動轉向是實現農業機械自動化和智能化的關鍵技術之一,農田作業工況較為復雜,拖拉機自動轉向裝置的現場安裝調試費時費力。針對這一問題,本研究研制了一種拖拉機自動轉向試驗臺,對拖拉機自動轉向裝置進行模擬調試與測試以保證其控制的準確性和可靠性,從而減少田間測試時間,降低安裝使用成本。本研究選用120馬力拖拉機前橋,通過對機械結構、液壓系統和電氣控制系統的設計計算,搭建了拖拉機自動轉向試驗臺。利用慣性測量單元對轉向系統工作性能進行測試,試驗結果表明方向盤平均轉向間隙為16.48°,車輪平均轉角延遲時間為0.14s,響應速度和穩定性符合農業機械轉向要求。所研制的拖拉機自動轉向試驗臺能夠用于測試拖拉機前橋的工作狀態,并對其轉向性能參數進行準確采集和記錄,可為農業機械自動轉向裝置的調試和性能檢測提供一個高效可靠的測試平臺。

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    基于北斗系統的大田智慧農業精準服務體系構建 | Open Access
    吳才聰, 方向明
    智慧農業    2019, 1 (4): 83-90.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201911-SA001
    摘要786)   HTML1074)    PDF (1195KB)(813)   

    農機精確導航技術正在中國大田種植領域規?;瘧?,但農機精準作業技術和農業生產精細管理技術的應用仍進展緩慢,精準農業技術、裝備與服務體系尚未完成構建,節本增效和節能環保等農業生產目標的實現仍缺乏技術手段。隨著物質、能量和信息三要素的不斷融合,智能農機系統呼之欲出,將為農業生產提供安全、高效和科學的解決方案?;谥悄苻r機系統的特點、中國農機社會化服務的特征及農業財政補貼的現狀,本研究以節本增效和節能環保為主要目標,圍繞農業生產組織、農機服務組織和農業主管部門等農機生產作業的核心參與者,融合農機社會化服務和農機精準化服務,建立了中國農機社會化精準服務體系。該體系預期可精確監測農機作業面積和肥藥施用量等基本作業參數,可作為社會化服務結算和作業補助發放的精準依據。本研究為實現肥藥雙減等目標、幫助國家有關農業補貼政策調整和促進中國精準農業技術的全面應用提供了解決思路和技術手段。

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    作物長勢監測儀數據采集與分析系統設計及應用 | Open Access
    王嬌嬌, 徐波, 王聰聰, 楊貴軍, 楊忠, 梅新, 楊小冬
    智慧農業    2019, 1 (4): 91-104.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201910-SA002
    摘要700)   HTML1735)    PDF (1549KB)(746)   

    針對中小農場對作物長勢快速監測與精確診斷的需求,本研究設計了作物長勢監測儀(CropSense)數據采集與分析系統,該系統實現了數據采集、處理、分析和管理的一體化集成。系統通過藍牙技術連接智能手機和作物長勢監測儀獲取作物采樣數據,經服務器中內置光譜模型計算得到地塊的作物生長參數分布專題圖。依據地塊預期產量指標,可提供可視化的專家決策處方。用戶只需點擊一次按鈕,即可實時獲取田間作物的監測診斷信息和專業的田間管理指導方案。目前系統已在多個研究機構實驗農場試用,其中在小湯山基地的應用示例結果顯示:在玉米大喇叭口期使用該系統進行作物診斷和指導施肥,比傳統的施肥方案減少約16.67%施肥量。該系統具有采集分析數據高效便利、推薦施肥方案優化合理等特點,在中國家庭農場快速增長的背景下,具有廣闊的應用前景。

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    基于3D打印的柔性機械手研制及試驗研究 | Open Access
    高國華, 董增雅, 孫曉娜, 王皓
    智慧農業    2019, 1 (1): 85-95.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA012
    摘要776)   HTML144)    PDF (1145KB)(720)   

    果實采摘是農業種植生產過程中最耗時費力的環節。為了實現果實的良好抓取,本研究設計了一款結構精簡、具有自適應性的柔性機械手。該機械手由柔性手指、氣動元件、手腕和底座組成,基于3D打印制作,裝配簡單。其中,氣動元件和柔性手指由柔性材料TPU和PLA打印而成,手腕為具有柔性的一體件打印而成;利用氣動元件的伸縮功能實現對手腕的驅動,帶動柔性手指自適應變形抓取果實。結合常曲率變形和D-H坐標法建立了單手腕的運動學模型。在此基礎上,進行了柔性機械手功能性驗證試驗和安全測試試驗。試驗結果表明,柔性機械手具有適應果實的形狀進行自適應抓取的功能,對表皮較為脆弱的果實沒有損傷;氣動元件滿足使用要求,可以完成對手腕的動作驅動。研究結果將為機械手柔性抓取結構的設計提供參考價值。

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    面向大規模農田生境監測的無線傳感器網絡節能優化策略 | Open Access
    張曉涵, 尹長川, 吳華瑞
    智慧農業    2019, 1 (2): 55-63.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA024
    摘要593)   HTML291)    PDF (1207KB)(716)   

    針對大規模農田生境監測場景中無線傳感器網絡節點在部分作物生長期內呈現節點空間冗余,以及傳感器節點采集到的數據之間通常具有很強的時間關聯性的特點,本研究提出一種基于矩陣補全的兩步節能優化策略來同時降低傳感器網絡的數據采集和傳輸能耗,以實現延長網絡壽命的目的。該算法首先通過對節點數據信息量的衡量來尋找出空間上的非冗余節點,剩余的冗余節點關閉其采集功能,只作為中繼節點傳輸數據;其次,利用矩陣補全算法的部分采樣原理在采樣階段進一步減少時間上的數據冗余量,達到同時降低采集和傳輸模塊能耗的目的。試驗結果表明,所提出的算法可減少網絡中83%的工作節點數目,有效降低了網絡能耗。

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    基于近紅外機器視覺的魚類攝食強度評估方法研究 | Open Access
    周超, 徐大明, 吝凱, 陳瀾, 張松, 孫傳恒, 楊信廷
    智慧農業    2019, 1 (1): 76-84.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.1.201812-SA016
    摘要1149)   HTML419)    PDF (1290KB)(695)   

    在水產養殖中,魚類的攝食強度可以反映其食欲,準確客觀地評估魚類的攝食強度對指導投喂和生產實踐具有重要意義。針對當前魚類攝食強度評估過程中存在的人工觀測效率低、客觀性不強的問題,本研究以實現魚類食欲的自動客觀分析為目的,提出了一種基于近紅外機器視覺的游泳型魚類攝食強度的評估方法。首先,利用近紅外工業相機搭建了近紅外圖像采集系統,采集了魚類攝食過程中的圖像。經過一系列圖像處理步驟后,利用灰度共生矩陣提取攝食圖像的紋理特征變量信息,包括對比度、能量、相關性、逆差距和熵等。之后,將這5個特征變量作為輸入向量構建了模型的數據集,并訓練了支持向量機分類器。為了提高模型分類的準確率,利用網格搜索法選取支持向量機分類器的最優懲罰系數c和核函數參數g。最后利用訓練好的模型將魚類的攝食強度分為弱、一般、中和強4類,最終實現了魚類攝食強度的評估。試驗結果表明,圖像紋理可以較好地描述魚類攝食過程中的行為變化,正確識別4類攝食強度的準確率達到87.78%,且不需要考慮水花等對成像質量的影響,具有較強的適應性。本方法可用于魚類食欲的自動客觀評估,為后續投喂決策提供理論依據和方法支持。

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    美國密西西比三角洲農業航空和精準農業技術研發現狀、展望與啟示 | Open Access
    黃巖波
    智慧農業    2019, 1 (4): 12-30.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201909-SA003
    摘要1044)   HTML2042)    PDF (1240KB)(677)   

    作物生產管理已經進入智慧農業階段。智慧農業是由最先進的農業信息技術、智能裝備以及大量的數據資源所驅動的先進農業科技理念。智慧農業繼承了精準農業概念,把農業生產管理由機械化和信息化提高到高度自動化和智能化的農業生產管理。精準農業從上世紀八十年代的粗略監測發展到本世紀10年代的詳細監測和控制。在精準農業的發展過程中,農業航空在作物保護和肥料施用方面起到了關鍵的作用。而在作物保護和肥料精準施用方面,基于全球導航產生的帶有空間信息遙感數據配方圖是至關重要的。隨著現代化農業的發展,農業航空會因更有效的土壤和植物健康監測和更加快速的機電系統響應,在推進精準農業實際應用上顯得越發重要。本文具體從美國最重要的農業地區之一密西西比三角洲出發,總體介紹了農業航空在精準農業向智慧農業邁進過程中的狀況。重點介紹了美國農業部在密西西比三角洲地區在航空應用技術和低空遙感方面的研發工作;為發展新一代精準農業和智慧農業,進一步研發農業航空技術的問題、挑戰和機會進行了討論;最后提出了中國發展智慧農業建議。

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    農業機械與信息技術融合發展現狀與方向 | Open Access
    陳學庚, 溫浩軍, 張偉榮, 潘佛雛, 趙巖
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 1-16.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202002-SA003
    摘要1652)   HTML7227)    PDF (2650KB)(658)   

    為理清國內外農業機械與信息技術融合發展現狀,找到重點發展方向,借此大力推進中國農業機械智能化發展,本文首先分析了國外農業機械與信息技術融合發展的現狀,總結了其發展的五大特點。之后指出中國農業機械化發展雖然成效顯著,但仍存在農機信息化融合的區域及結構發展不平衡、企業和農民對農業機械信息化的認可度還不高、基礎研究與關鍵技術研究薄弱、農機作業信息系統管理水平不高且缺乏統一標準等問題。最后提出了中國農業機械與信息技術融合發展的方向,包括促進智能感知技術發展與導航技術研究、推進農業機械裝備智能化、構建農機智慧作業系統、推進農機自主作業技術研究與無人農場建設、加強農機信息化技術標準制定與復合型人才培養等。農業機械與信息技術融合是中國現代農業機械發展的必然趨勢,利用信息技術促進農業機械的發展,能夠最大化發揮信息技術的引導效應,提高農業生產效率,對于推進中國農業機械高質高效發展具有重要意義。

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    面向農產品交易流程的多鏈式區塊鏈應用技術研究 | Open Access
    梁昊, 劉思辰, 張一諾, 呂科
    智慧農業    2019, 1 (4): 72-82.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201907-SA001
    摘要652)   HTML869)    PDF (1340KB)(642)   

    區塊鏈技術由于其分布式存儲、交易信息透明、可追溯性強等特點,同中國農產品交易體系具有很好的互補性和適用性,應用前景廣闊。然而中國的農產品交易體系又具有產品多樣性,交易流程復雜性,用戶群體的廣泛性、分散性,隱私保護性等特點,為區塊鏈技術在中國的農產品交易信息體系中的應用造成了很多現實困難。針對以上問題,本研究采用聯盟鏈的設計思想,提出了包括農產品交易信息鏈、用戶信息鏈、農產品信息鏈的多鏈式農產品交易信息區塊鏈應用技術。農產品信息鏈提供農產品的詳細信息,并保證信息的可追溯性和不可篡改性。在用戶信息鏈中引入區塊鏈節點準入機制,為農產品交易平臺提供實名制憑證登記與管理功能。交易信息鏈記錄所有交易智能合約的處理結果,通過加入通道技術,實現不同交易信息的相互隔離,可滿足交易信息和用戶數據的隱私保護和交易數據的快速處理。通過智能合約對交易利潤進行自動分成,提高執行效率,降低交易成本。最終建立透明、高效、適用性強的農產品交易區塊鏈架構。

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    水肥濃度智能感知與精準配比系統研制與試驗 | Open Access
    金洲, 張俊卿, 郭紅燕, 胡宜敏, 陳翔宇, 黃河, 王紅艷
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 82-93.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202003-SA012
    摘要519)   HTML1394)    PDF (2031KB)(612)   

    為解決農場當地當時的復合肥料精準化配料問題,本研究將水肥一體化智能灌溉施肥系統作為研究對象,構建了水肥濃度智能感知與精準配比系統。首先提出現場在線水肥溶液智能感知模型的快速建立方法,利用數據分析算法從傳感器實時監測的一系列濃度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型設計水肥濃度智能感知與精準配比系統的框架結構,闡述系統工作原理;并通過三種水體模擬在線配肥驗證了該系統原位指導水肥濃度配比的有效性,同時評價了水體電導率對水肥配比濃度的干擾。試驗結果表明,正則化條件下二階的多項式擬合曲線是表達溶液電導率與水肥濃度的變化關系最優的模型,相關系數R2均大于0.999,由此模型可得出用戶關心的復合肥各指標濃度。三種水體模擬在線配肥結果表明,水體會干擾電導率導致無法準確反演水肥配比的濃度,相對偏差值超過了0.1。因此,本研究提出的在線水肥智能感知與精準配比系統實現了消除當地水體電導率對水肥配比準確性的干擾,通過模型計算實現復合肥精準化配比,并得出各指標濃度。該系統結構簡單,配比精準,易與現有水肥一體機或者人工配肥系統結合使用,可廣泛應用于設施農業栽培、果園栽培和大田經濟作物栽培等環境下的精準智能施肥。

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    基于輕量級無錨點深度卷積神經網絡的樹上蘋果檢測模型 | Open Access
    夏雪, 孫琦鑫, 侍嘯, 柴秀娟
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 99-110.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.202001-SA004
    摘要1004)   HTML1758)    PDF (2005KB)(583)   

    為提高現有蘋果目標檢測模型在硬件資源受限制條件下的性能和適應性,實現在保持較高檢測精度的同時,減輕模型計算量,降低檢測耗時,減少模型計算和存儲資源占用的目的,本研究通過改進輕量級的MobileNetV3網絡,結合關鍵點預測的目標檢測網絡(CenterNet),構建了用于蘋果檢測的輕量級無錨點深度學習網絡模型(M-CenterNet),并通過與CenterNet和單次多重檢測器(Single Shot Multibox Detector,SSD)網絡比較了模型的檢測精度、模型容量和運行速度等方面的綜合性能。對模型的測試結果表明,本研究模型的平均精度、誤檢率和漏檢率分別為88.9%、10.9%和5.8%;模型體積和幀率分別為14.2MB和8.1fps;在不同光照方向、不同遠近距離、不同受遮擋程度和不同果實數量等條件下有較好的果實檢測效果和適應能力。在檢測精度相當的情況下,所提網絡模型體積僅為CenterNet網絡的1/4;相比于SSD網絡,所提網絡模型的AP提升了3.9%,模型體積降低了84.3%;本網絡模型在CPU環境中的運行速度比CenterNet和SSD網絡提高了近1倍。研究結果可為非結構環境下果園作業平臺的輕量化果實目標檢測模型研究提供新的思路。

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    基于多源數據的華北平原夏玉米種植區劃研究 | Open Access
    刁興良, 楊再潔, 李奇峰, 于景鑫, 鄭文剛, 史磊剛
    智慧農業    2019, 1 (2): 73-84.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201901-SA002
    摘要687)   HTML417)    PDF (1101KB)(578)   

    精準識別農業生產環境信息和農業生產特征,對氣象、土壤和作物等多源數據進行綜合分類,是提高農業資源利用效率和優化農業種植結構的基礎。本研究基于近20年(1998~2017年)氣象數據和華北五省的玉米單產統計數據,首先構建了華北平原氣候資源和玉米生產時空分布特征數據庫,研究區內的降雨量、活動積溫、日照時數、太陽輻射和玉米單產均存在顯著的時空變化;利用作物精細種植區劃方法,將華北平原夏玉米種植區分為極不適宜區、不適宜區、較適宜區、適宜區、極適宜區五大類,各類面積分別占總體的比例約為10%、11%、25%、30%、24%;進一步通過環境類別歸屬度分析方法,將每一大類分為5小類,概率大于75%的相對穩定區域約占總面積的63%,小于75%的波動區域約占37%;極不適宜區、不適宜區和較適宜區,三類時空分布比較穩定,隸屬度為100%分別占各類面積的87.67%、70.41%和84.28%,波動區主要發生在極適宜區和適宜區,以及適宜區和較適宜區之間。本研究構建的華北平原夏玉米精細區劃結果,對提高研究區資源利用效率和優化玉米產業布局具有重要的指導意義。

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    施藥技術參數對旋翼植保無人機噴霧特性的影響 | Open Access
    朱航, 李宏澤, 黃鈺, 于海濤, 董云哲, 李君興
    智慧農業    2019, 1 (3): 113-122.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA001
    摘要634)   HTML323)    PDF (3184KB)(566)   

    植保無人機的高質量作業是農業航空實現精準作業的前提,因此對噴霧系統作業特性進行研究顯得尤為重要。為了探究影響植保無人機噴霧質量的因素,本研究應用噴霧性能綜合試驗臺(吉林省農業機械研究院研制)對無人機在不同旋翼轉速、噴霧高度、離心噴頭轉速情況下的霧滴沉積分布、霧滴粒徑進行了試驗測試并對12組試驗的沉積特性和粒徑數據進行了回歸分析。結果表明,同組參數的3次重復試驗一致性較好,霧滴發生明顯飄移且最大有效沉積率為46.31%,最小為31.74%,由此霧滴有效沉積率均低于50%;對比霧滴粒徑DV10、DV50和DV90的回歸分析結果,噴霧高度P值大于0.5,噴頭轉速和旋翼轉速P值小于0.5,由此可知,噴霧高度對沉積量影響極顯著,但對霧滴粒徑的影響不顯著;噴頭轉速和旋翼轉速對霧滴粒徑影響極顯著,而對沉積量影響不顯著。本研究試驗結果可為提高無人機作業質量和噴灑效率提供理論依據及數據支撐。

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    基于嵌入式系統的小麥條銹病遠程監測平臺設計與試驗 | Open Access
    季云洲, 都盛佳, 紀同奎, 宋懷波
    智慧農業    2019, 1 (3): 100-112.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201903-SA004
    摘要605)   HTML290)    PDF (5092KB)(562)   

    為了實現小麥條銹病的遠程實時監測,設計并搭建了基于嵌入式系統的小麥條銹病遠程監測平臺,實現了用戶對大田小麥條銹病發病狀況的實時監測。首先基于Arduino微控制器和42步進電機控制的六棱柱轉軸和傳送裝置結合,通過藍牙控制六棱柱轉軸上的電磁吸附裝置吸附金屬加工后的載玻片設計了孢子捕捉器,實現了空氣中小麥條銹病孢子圖像的采集;其次,通過高倍光學顯微鏡和電子目鏡將采集到的孢子圖像通過Linux核心板上傳至云端服務器,并通過基于Python的圖像處理算法對圖像進行中值濾波、邊緣提取、角點檢測等處理實現孢子計數;最后通過基于Android平臺的應用軟件實現遠程查看孢子圖像和計數處理結果。試驗結果表明,該平臺服務器圖像處理算法可實現孢子的準確計數,對測試圖像的計數準確率為100%,孢子捕捉器的玻片切換成功率為95%。該研究可為大田小麥條銹病的實時監測奠定基礎,也可為大田內其他氣傳病害的監測提供借鑒。

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    信息農機農藝技術融合的小麥智慧生產模式研究 | Open Access
    馬新明, 馬兆務, 許鑫, 席磊, 熊淑萍, 李海洋
    智慧農業    2019, 1 (4): 62-71.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201910-SA001
    摘要576)   HTML1540)    PDF (1015KB)(556)   

    為研究智慧農業發展模式與實現途徑,本研究設計了小麥產前、產中和產后各生產階段信息技術與農機農藝融合的基本框架,即產前利用精準導航和激光平地技術實現對土地精準規范化作業,利用空間插值技術和變量施肥技術實現精準化播種與施肥;產中利用物聯網和圖像處理技術開展營養診斷服務;產后運用傳感器技術開展產量實時預測服務。完成并實現了普通農機裝備的智能化改造和與農業生產相適應的播種收獲裝備的研發;研究了具有高效利用光熱資源、提高產量和綠色發展的小麥生產優化種植模式;研發了與小麥產前品種播期播量選擇和施肥推薦、產中苗情營養診斷、產后產量實時測報等相關系統,并在河南省進行了試驗。試驗結果表明,采用信息技術與農機農藝融合方案可使小麥增產18.4%,增加產投比16.7%和8.1%,表明信息技術與農機農藝融合的小麥智慧化生產模式是有效的、可行的。

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    基于長短時記憶網絡(LSTM)的蟹塘溶解氧估算優化方法 | Open Access
    朱南陽, 吳昊, 尹達恒, 王志強, 蔣永年, 郭亞
    智慧農業    2019, 1 (3): 67-76.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201905-SA004
    摘要684)   HTML130)    PDF (2818KB)(553)   

    水中溶解氧含量低會影響螃蟹的成活率,保證低溶解氧時刻溶解氧的預測精度非常重要。目前,溶解氧傳感器價格昂貴且易遭受腐蝕,因此通過相關變量來間接估計溶解氧濃度有重要的意義。本研究在長短時記憶網絡(LSTM)模型的基礎上,優化LSTM反向傳播時的損失函數,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧預測模型(LDO-LSTM)。LDO-LSTM的損失函數是在平均絕對百分比誤差(MAPE)基礎上,根據溶解氧值的變化趨勢和溶解氧濃度大小,分別賦予不同權值的權重函數,并通過均方根誤差(RMSE)和平均絕對百分比誤差(MAPE)來評估LDO-LSTM和LSTM在不同范圍的溶解氧估算能力。對模型的測試試驗結果表明:在溶解氧高于6mg/L時,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值穩定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L時,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分別比LSTM低0.25和0.139,說明了LDO-LSTM網絡不但可以保證整體溶氧預測精度,而且能夠提高較低溶解氧值的估算精度。本研究對于降低水產養殖成本、提高溶解氧估算精度有著重要的作用。

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    融合K-means聚類分割算法與凸殼原理的遮擋蘋果目標識別與定位方法 | Open Access
    江梅, 孫颯爽, 何東健, 宋懷波
    智慧農業    2019, 1 (2): 45-54.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.2.201903-SA003
    摘要690)   HTML427)    PDF (1240KB)(537)   

    自然場景下蘋果目標的精確識別與定位是智慧農業信息感知與獲取領域的重要內容。為了解決自然場景下蘋果目標識別與定位易受枝葉遮擋的問題,在K-means聚類分割算法的基礎上,提出了基于凸殼原理的目標識別算法,并與基于去偽輪廓的目標識別算法和全輪廓擬合目標識別算法作了對比?;谕箽ぴ淼哪繕俗R別算法利用了蘋果近似圓形的形狀特性,結合K-means算法與最大類間方差算法將果實與背景分離,由凸殼原理得到果實目標的凸殼多邊形,對凸殼多邊形進行圓擬合,標定出果實位置。為驗證算法有效性,對自然場景下的157幅蘋果圖像進行了測試,基于凸殼原理的目標識別算法、基于去偽輪廓的目標識別方法和全輪廓擬合目標識別方法的重疊率均值分別為83.7%、79.5%和70.3%,假陽性率均值分別為2.9%、1.7%和1.2%,假陰性率均值分別為16.3%、20.5%和29.7%。結果表明,與上面兩種對比算法相比較,基于凸殼原理的目標識別算法識別效果更好且無識別錯誤的情況,該算法可為自然環境下的果實識別與分割問題提供借鑒與參考。

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    基于紋理特征與植被指數融合的水稻含水量無人機遙感監測 | Open Access
    萬亮, 岑海燕, 朱姜蓬, 張佳菲, 杜曉月, 何勇
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 58-67.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.201911-SA002
    摘要630)   HTML1997)    PDF (1511KB)(508)   

    含水量是表征水稻生理和健康狀況的關鍵參數,精確預測水稻含水量對于水稻育種和大田精準管理具有重要意義。目前,利用無人機搭載光譜圖像傳感器監測作物生長的研究主要集中在利用植被指數評估作物在單一或者幾個生育期的生長參數,針對作物含水量監測的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼無人機低空遙感平臺獲取不同生育期水稻冠層的RGB圖像和多光譜圖像,通過提取植被指數和紋理特征,分析水稻的動態生長變化,并構建了基于隨機森林回歸方法的含水量預測模型。試驗結果表明:(1)從無人機圖像提取的植被指數、紋理特征以及地面測量的含水量都能用于監測水稻生長,并且這些參數隨水稻生長呈現出了相似的動態變化趨勢;(2)與RGB圖像相比,多光譜圖像評估水稻含水量具有更高的潛力,其中歸一化光譜指數NDSI771,611實現了更好的預測精度(R2=0.68,RMSEP=0.039,rRMSE =5.24%);(3)融合植被指數和紋理特征能夠進一步改善含水量的預測結果(R2=0.86,RMSEP=0.026,rRMSE=3.51%),預測誤差RMSEP分別減小了16.13%和18.75%。上述結果表明,基于無人機遙感技術監測水稻含水量是可行的,可為農田精準灌溉和田間管理決策提供新思路。

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    蜂群箱體關鍵參數在線監測系統與性能測試 | Open Access
    楊選將, 李華龍, 李淼, 胡澤林, 廖建軍, 劉先旺, 郭盼盼, 岳旭東
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 115-125.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202004-SA001
    摘要287)   HTML460)    PDF (2059KB)(495)   

    隨著信息技術的發展,利用大數據分析、物聯網監控、傳感器感知、無線通信等技術構建一種蜂箱蜂群實時在線監測系統,是減少因開箱檢查造成蜂群應激反應的可行解決方案。本研究針對蜂箱封閉環境進行實時監測困難的現狀,利用STM32F103VBT6 32位微控制器,同時融合了溫濕度傳感器、微麥克風以及激光對射傳感器,開發了一套低功耗、可連續工作的蜂群箱體關鍵參數在線監測系統,實現了養蜂生產過程中多參數信息獲取以及蜂箱內蜂群的環境參數和生活狀態的實時在線監測。系統主要包括核心處理模塊、數據采集模塊、數據發送模塊以及數據庫服務器等。數據采集模塊包括蜂箱內部溫濕度采集單元、蜂群聲音采集單元、蜜蜂進出巢數量計數單元等,通過接入移動通信網絡進行數據傳輸。系統現場部署性能測試結果表明,研制的系統能夠實時監測蜂箱內溫濕度,有效區別進出蜂箱的蜜蜂并記錄進出巢門的蜜蜂數量,且自動獲取的蜂群聲音與標準的蜂群聲音分布相吻合。本系統符合設計要求,采集參數準確可靠,可以作為蜂群相關研究的數據采集方法。

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    基于遙感數據的大尺度區域水田空間格局及生態服務價值變化分析 | Open Access
    劉園, 周清波, 余強毅, 吳文斌
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 43-57.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.202001-SA002
    摘要336)   HTML1345)    PDF (2131KB)(477)   

    受經濟和氣候驅動,長江經濟帶水田空間格局發生了顯著變化,影響區域糧食安全與生態安全。本研究基于1990-2015年土地利用遙感監測數據,利用GIS的空間分析功能,探究長江經濟帶水田空間格局動態變化特征,采用當量因子法計算生態系統服務價值(ESV),分析了水田變化的綜合影響。結果表明:1)1990-2015年長江經濟帶水田規模持續縮減,共減少了17390km2,減幅呈增長態勢具有顯著地域差異,長江中上游與下游的水田減幅相差約為9.56%。其中下游減幅較大,水田占區域比例隨之降低,中上游恰好相反。2)由于經濟建設及水產養殖的發展,水田主要轉化為建設用地和水系,水田主要由水系、旱地和濕地等轉化而來。長江三角洲城市群、長江中游及成渝城市群的水田變化最為劇烈,建設用地侵占水田擴張的現象分布廣泛,水田轉為水系主要在兩湖平原局部地區。3)水田與其他生態系統的轉化對ESV是正影響,水田轉為水系對此貢獻最大,其轉化規模決定了不同時期ESV凈增量的大小,水系轉化為水田損失的價值最多,建設用地侵占水田次之。不同市域的水田變化情況不一致,因此ESV增減情況具有明顯差異。4)生態系統服務中水文調節、水資源供給增強的同時,食物生產、氣體調節受到嚴重損害,與水資源規模擴大和水田資源大量流失有直接關系。研究結果有助于揭示長江流域水田的時空變化過程及其對各項生態系統服務的影響,可為區域土地利用規劃、農業政策與生態可持續發展提供理論支持。

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    利用圖像和機器學習檢測大豆作物幼苗期玉米雜苗 | Open Access
    FLORESPaulo, MATHEWJithin, JAHANNusrat, STENGERJohn
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 61-74.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202007-SA002
    預出版日期: 2020-10-12

    摘要793)   HTML2563)    PDF (1967KB)(474)   

    在大豆-玉米輪作生產過程中,玉米雜苗會與大豆苗競爭水和肥料,而且很容易遮住大豆苗,影響害蟲(如玉米根蟲)的防控,降低大豆品質。因此,在大豆幼苗期及時檢測出玉米雜苗并對其進行處理非常重要。傳統的人工檢測方法主觀性強、效率低,傳感器和算法的發展為自動檢測玉米雜苗提供了更好的解決方案。本研究在溫室環境下模仿田間條件,待玉米和大豆發芽后,連續5天用因特爾RealSense D435相機采集彩色圖像,并人工裁剪幼苗圖像區域,在此基礎上對圖像進行分割和去噪。在采集圖像形狀、色彩和紋理特征值后, 對所采集的特征值進行權重分析, 保留前10種重要的特征值導入基于特征的機器學習算法中進行模型訓練和預測。預測結果表明,支持向量機模型(SVM)、神經網絡(NN)和隨機森林(RF)的預測精度分別為85.3%,81.5%和82.6%。將數據集導入GoogLeNet和VGG-16 兩種深度學習模型進行訓練, 預測精度分別為96.0%和96.2%。VGG-16 模型在區分大豆幼苗和玉米雜苗中有較好的表現,彩色圖像和VGG-16 模型組成的系統可以自動檢測大豆生長過程中玉米雜苗的情況,為農民提供準確的信息,幫助其進行生產決策和田間管理。

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    基于機器視覺與深度學習的西蘭花表型快速提取方法研究 | Open Access
    周成全, 葉宏寶, 俞國紅, 胡俊, 徐志福
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 121-132.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.201912-SA003
    摘要675)   HTML874)    PDF (1813KB)(452)   

    準確獲取西蘭花花球面積和新鮮度是確定其長勢的關鍵步驟,本研究通過對深度殘差網絡ResNet進行改進得到一種新型的西蘭花花球分割模型,并通過花球部位黃綠顏色占比判斷其新鮮度,實現低成本高效準確地西蘭花表型信息提取。主要技術流程包括:(1)基于地面自動影像獲取平臺拍攝西蘭花花球正射影像并建立原始數據集;(2)對訓練圖像進行預處理并輸入模型進行分割;(3)基于顏色信息用粒子群結構PSO和大津法Otsu對分割結果進一步進行閾值分割,獲取其新鮮度指標。試驗結果表明:本研究建立的分割模型精度優于傳統深度學習模型和基于顏色空間變換和閾值分割模型,4個評價指標結構相似性指數(SSIM)、平均精度(Precision)、平均召回率(Recall)、F-度量(F-measure)結果分別為0.911、0.897、0.908和0.907,相比于傳統方法提升了10%-15%,且對土壤反射率波動、冠層陰影、輻射強度變化等干擾具有一定的魯棒性。同時,在分割結果的基礎上采用PSO-Otsu法可以實現花球新鮮度快速分析,其精度超過了0.8。本研究結果實現了西蘭花田間多表型參數的高通量獲取,可以為作物田間長勢監測研究提供重要參考。

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    基于深度殘差網絡的番茄葉片病害識別方法 | Open Access
    吳華瑞
    智慧農業    2019, 1 (4): 42-49.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201908-SA002
    摘要927)   HTML851)    PDF (1077KB)(441)   

    傳統深度學習模型在用于蔬菜病害圖像識別時,存在由于網絡梯度退化導致的識別性能下降問題。為此,本文研究了一種基于深度殘差網絡模型的番茄葉片病害識別方法。該方法首先利用貝葉斯優化算法自主學習網絡中難以確定的超參數,降低了深度學習網絡的訓練難度。在此基礎上,通過在傳統深度神經網絡中添加殘差單元,解決了由于梯度爆炸/消失造成的過深層次病害識別網絡模型性能下降的問題,能夠實現番茄葉片圖像的高維特征提取,根據該特征可進行有效病害鑒定。試驗結果表明,本研究中基于超參數自學習構建的深度殘差網絡模型在番茄病害公開數據集上取得了良好的識別性能,對白粉病、早疫病、晚疫病和葉霉病等4種番茄葉片常見病害的識別準確率達到95%以上。本研究可為快速準確識別番茄葉片病害提供參考。

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    近地遙感技術在大田作物株高測量中的研究現狀與展望 | Open Access
    張建, 謝田晉, 楊萬能, 周廣生
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 1-15.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA033
    摘要663)   HTML147)    PDF (1983KB)(433)   

    株高是動態衡量作物健康和整體生長狀況的關鍵指標,廣泛用于估測作物的生物學產量和最終籽粒產量。傳統的人工測量方式存在規模小、效率低以及耗時長等問題。近十年來,近地遙感技術在農業領域發展迅速,使得高精度、高頻次、高效率的作物株高采集成為可能。本文首先回顧了國內外基于遙感手段獲取株高研究的論文發表情況;其次對獲取株高的不同平臺以及傳感器的基本原理、優勢及其局限性進行了介紹和評述,重點論述了激光雷達和可見光相機兩種傳感器的測高流程與涉及的關鍵技術;在此基礎上歸納了株高在作物生物量估算、倒伏監測、產量預測和輔助育種等方面的應用研究進展;最后對近地遙感技術在株高獲取上存在的問題進行討論分析,并從測高平臺和傳感器、裸土探測和插值算法、株高應用研究及農學與遙感測高差異四個方向進行了展望,可為今后近地遙感測高的研究與方法應用提供參考。

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    基于地形特征的無人機遙感梯田影像邊緣提取方法 | Open Access
    楊亞男, 康洋, 樊曉, 常亞棟, 張瀚文, 張宏鳴
    智慧農業    2019, 1 (4): 50-61.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.4.201908-SA005
    摘要578)   HTML978)    PDF (2234KB)(427)   

    梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作農業區重點建設的高產穩產農田設施,為糧食增產、農民增收提供了有力保障。因僅基于影像數據采用邊緣提取方法進行梯田區域分割效果不理想,及時準確地掌握梯田信息較為困難。無人機遙感技術的不斷發展為高精度梯田地形信息的獲取提供了新方法。本研究以甘肅省榆中縣為例,首先從數字高程模型DEM數據中提取坡度,將正射影像與坡度數據融合,并通過基于Canny算子的粗邊緣提取方法和基于多尺度分割的精細邊緣提取方法,對比分析坡度對無人機遙感梯田影像邊緣提取的影響。試驗結果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均優于單一的正射影像數據提取效果,粗邊緣提取方法中正射影像和坡度融合的數據源精度平均提高了23.97%,精細邊緣提取方法中正射影像和坡度融合的數據源精度平均提高了17.84%。研究表明,在無人機遙感梯田影像邊緣提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的邊緣提取效果。

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    基于多源農地空間數據的“兩區”劃定應用研究 | Open Access
    游炯, 裴志遠, 王飛
    智慧農業    2019, 1 (3): 56-66.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201906-SA005
    摘要468)   HTML85)    PDF (5259KB)(427)   

    發展智慧農業的基礎和前提是數字化,尤其是對農地資源利用、農地權屬、農業生產等農業全要素的數字化。目前,國內農業數字化水平較低,農地資源空間信息應用較少,需要加快開展農地空間數據在農業生產信息采集分析和農業政策決策執行等方面的應用,推動我國智慧農業的發展。本研究圍繞“十三五”以來新增的糧食生產功能區和重要農產品生產保護區(以下統稱“兩區”)劃定農業基礎性工作,歸納了“兩區”劃定的相關概念,總結了劃定的業務流程;結合農業生產智能化管理的業務需求和數字化成圖的拓撲關系需求,為“兩區”劃定設計了“區—片塊—地塊”三級空間結構;提出了基于多源農地空間數據的“兩區”劃定圖件測制關鍵技術,在分析“兩區”行業功用的基礎上,以“區—片塊—地塊”空間結構為制圖導向,融合現有多源農地空間數據在空間分布和語義屬性上的關聯性,從特定空間尺度實現了“兩區”空間分布圖制作;提出了基于多源農地空間數據的“兩區”劃定數據建庫關鍵技術,分析了“兩區”劃定數據建庫的業務需求,從空間信息結構視角實現對“兩區”劃定地理空間實體的抽象化;總結并討論了多源農地空間數據在“兩區”劃定過程中的整合應用及存在的問題。研究表明,多源農地空間數據能夠在“兩區”劃定的關鍵技術環節起到數據支撐作用,同時也需針對具體的應用環境判斷其信息可用性,降低多源農地空間數據的偏差及局部缺失對“兩區”劃定這類系統性工程所造成的影響,實現對基礎數據、專題數據、管理數據和統計數據的有效集成,為“兩區”劃定及智慧農業領域同類基礎性工作的有效推行提供參考與借鑒。

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    基于拉曼光譜和自熒光光譜的柑橘黃龍病快速檢測方法 | Open Access
    代芬, 邱澤源, 邱倩, 劉楚健, 黃國增, 黃雅琳, 鄧小玲
    智慧農業    2019, 1 (3): 77-86.   doi:10.12133/j.smartag.2019.1.3.201812-SA026
    摘要728)   HTML73)    PDF (4597KB)(425)   

    為了快速檢測黃龍病這一柑橘毀滅性病害,分析了柑橘黃龍病樣本和健康樣本的自熒光和拉曼光譜差異,建立了基于自熒光光譜、拉曼光譜和混合光譜的PLS-DA模型,進行了模型的結果比較,最后繪制了三種模型的分類器特征曲線ROC,通過曲線下面積AUC參數進一步評價了模型的性能。試驗結果表明,柑橘黃龍病葉片樣本和健康葉片樣本的自熒光光譜和拉曼光譜存在差異信息。在785nm波長激光誘導下,柑橘葉片樣本都產生了比較強的自熒光。黃龍病葉片的自熒光相對于健康樣本的自熒光在小于1203cm -1范圍更弱,而在大于1206cm -1范圍更強,其下降的斜率(絕對值)相對健康樣本更小。在典型的黃龍病樣本和健康樣本的拉曼光譜數據中,均可發現具有以下拉曼峰且具有一致性:920cm -1,1160cm -1,1289cm -1,1331cm -1和1529cm -1。黃龍病樣本和健康樣本相比在1257cm -1、1396cm -1、1446cm -1、1601 cm -1和1622cm -1具有更大的拉曼峰值強度和光譜帶寬,在1006cm -1、1160cm -1、1191cm -1和1529cm -1位置譜峰強度較弱,提示黃龍病樣本的類胡蘿卜素含量較低?;谧詿晒夤庾V、拉曼光譜和混合光譜三種光譜的PLS-DA模型鑒別的準確率分別為86.08%、98.17%和94.75%。進一步計算三種模型的ROC曲線下面積AUC參數分別為0.9313、0.9991和0.9875,拉曼光譜模型的AUC值最大,也表明拉曼光譜模型的鑒別效果最優。拉曼光譜分析技術可以成為探索柑橘黃龍病快速診斷鑒別的新途徑。

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    基于紅邊優化植被指數的寒地水稻葉片葉綠素含量遙感反演研究 | Open Access
    于豐華, 許童羽, 郭忠輝, 杜文, 王定康, 曹英麗
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 77-86.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.201911-SA003
    摘要503)   HTML1188)    PDF (1328KB)(425)   

    水稻葉片葉綠素含量遙感診斷是實現水稻精準施肥的核心要素。本研究通過分析寒地水稻關鍵生育期葉片高光譜反射率信息,同時結合PROSPECT模型葉綠素含量吸收系數,參考借鑒現有高光譜植被指數的構造方法和形式,利用相關性分析、連續投影法、遺傳算法優化的粗糙集屬性簡約法進行高光譜特征選擇,提出了僅含有695、507和465nm 3個高光譜特征波段的紅邊優化指數(ORVI)。與Index Data Base數據庫中其他用于葉綠素含量反演植被指數,包括ND528,587、SR440,690、CARI、MCARI的反演結果進行了對比分析,結果表明:IDB數據庫中的已有4種植被指數葉綠素含量反演模型的決定系數R2分別為0.672、0.630、0.595和0.574;ORVI植被所建立的葉綠素含量反演模型的決定系數R2為0.726,均方根誤差RMSE為2.68,精度高于其他植被指數,說明了ORVI在實際的應用中,能夠作為快速反演水稻葉綠素含量的高光譜植被指數。本研究能夠為寒地水稻葉綠素含量高光譜遙感診斷及管理決策提供一定的客觀數據支撐和模型參考。

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    太陽能殺蟲燈物聯網故障診斷特征分析及潛在挑戰 | Open Access
    楊星, 舒磊, 黃凱, 李凱亮, 霍志強, 王彥飛, 王心怡, 盧巧玲, 張亞成
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 11-27.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202005-SA002
    摘要858)   HTML2437)    PDF (3592KB)(413)   

    太陽能殺蟲燈物聯網(SIL-IoTs)是一種基于農業場景與物聯網技術的新型物理農業蟲害防治工具,通過無線傳輸太陽能殺蟲燈組件狀態數據,用戶可后臺實時查看太陽能殺蟲燈運行狀態,具有殺蟲計數、蟲害區域定位、輔助農情監測等功能。但隨著SIL-IoTs快速發展與廣泛應用,故障診斷難和維護難等矛盾日益突出?;诖?,本研究首先闡述了SIL-IoTs的結構和研究現狀,分析了故障診斷的重要性,指出了故障診斷是保障其可靠性的主要手段。接著介紹了目前太陽能殺蟲燈節點自身存在的故障及其在無線傳感網絡(WSNs)中的體現,并進一步對WSNs中的故障進行分類,包括基于行為、基于時間、基于組件以及基于影響區域的故障四類。隨后討論了統計方法、概率方法、層次路由方法、機器學習方法、拓撲控制方法和移動基站方法等目前主要使用的WSNs故障診斷方法。此外,還探討了SIL-IoTs故障診斷策略,將故障診斷從行為上分為主動型診斷與被動型診斷策略,從監測類型上分為連續診斷、定期診斷、直接診斷與間接診斷策略,從設備上分為集中式、分布式與混合式策略。在以上故障診斷方法與策略的基礎上,介紹了后臺數據異常、部分節點通信異常、整個網絡通信異常和未診斷出異常但實際存在異常四種故障現象下適用的WSNs故障診斷調試工具,如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后,強調了SIL-IoTs的特性對故障診斷帶來的潛在挑戰,包括部署環境復雜、節點任務沖突、連續性區域節點無法傳輸數據和多種故障診斷失效等情形,并針對這些潛在挑戰指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs為農業物聯網中典型應用,因此本研究可擴展至其它農業物聯網中,并為這些農業物聯網的故障診斷提供參考。

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    蜂群多特征長期監測系統設計與試驗研究 | Open Access
    洪葳, 胥保華, 劉升平
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 105-114.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202005-SA001
    摘要363)   HTML549)    PDF (1997KB)(407)   

    目前,針對蜂群發生崩潰式消失的現象還缺乏有效的觀測和分析手段。本研究在分析蜂群行為與檢測特征的基礎上,設計了一種基于物聯網技術的蜂群多特征長期監測系統。該系統采用太陽能供電,融合了多種傳感器,能夠檢測蜂群的多個特征(蜂箱內部的溫度、濕度、蜂群重量、聲音和蜜蜂的進出量),并利用無線數據同步傳輸技術將這些數據上傳到遠程云服務器中?;谠撓到y,本研究還進行了針對意大利蜜蜂從2018年秋季到2020年春季為期235天的長期連續監測試驗,記錄了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱內部溫度、濕度、蜂群重量、聲音和進出量的逐小時的細致變化。試驗結果表明,在此期間,蜂箱內的平均溫度呈現從25℃下降到-5℃再回升至15℃的拋物線變化,相應的進出巢次數也由大約8萬次/天減少至0次/天再增加至5萬次/天。在越冬期中,蜂群的重量呈現出大約25 g/天的線性下降趨勢,同時蜂箱內也更為安靜,聲音的頻率集中于0~64 Hz。由此表明,在不干擾蜂群的情況下,該監測系統獲得的特征數據能夠有效地揭示蜂群的日?;顒雍挖厔葑兓?,可用來研究蜂群的行為生物學、探索崩潰式的蜂群消失成因以及發展精確化蜜蜂養殖業。

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    農產品質量安全納米傳感應用研究分析與展望 | Open Access
    王培龍, 唐智勇
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 1-10.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202003-SA003
    摘要726)   HTML1387)    PDF (1634KB)(398)   

    納米材料具有特殊的尺寸效應和優異的光電性質,已在傳感分析中得到高度重視和廣泛應用,大幅提高了傳感分析技術的性能。近年來,智慧農業發展迅速,農產品質量安全作為農業生產的重要組成部分,對農業傳感技術的靈敏度、穩定性和檢測通量等指標要求越來越高。本綜述簡要闡述了幾種常用的納米材料的性質和特點,包括碳基納米材料、金屬納米材料和金屬-有機框架材料等。重點論述了基于納米材料的化學傳感、生物傳感、電化學傳感和光譜傳感等常用傳感分析技術和器件,以及納米傳感分析技術在農產品質量安全,尤其在克倫特羅和三聚氰胺等危害物,甲硝唑、二噁英類化合物,違禁添加物,真菌毒素,鋅、鎘、鉛等目標物,丙烯酰胺、呋喃類、硝基呋喃類抗生素監測等方面的應用。納米材料的制備和修飾技術扔需要進一步提升,多目標、高通量納米傳感器件在實際應用中的價值廣受關注,在線傳感分析在農產品質量安全智慧監控方面有迫切需求需要快速、實時、在線監測。

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    助力鄉村振興推進“智慧農業”創新發展 | Open Access
    智慧農業    2019, 1 (1): 98-98.  
    摘要586)      PDF (1706KB)(396)   
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    用于作物表型信息邊緣計算采集的認知無線傳感器網絡分簇路由算法 | Open Access
    汪進鴻, 韓宇星
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 28-47.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.201909-SA005
    摘要438)   HTML1329)    PDF (2980KB)(352)   

    隨著無線終端數量的快速增長和多媒體圖像等高帶寬傳輸業務需求的增加,農業物聯網相關領域可預見地會出現無線頻譜資源緊缺問題。針對基于傳統物聯網的作物表型信息采集系統中存在由于節點密集部署導致數據傳輸過程容易出現頻譜競爭、數據擁堵的現象以及固定電池的網絡由于能耗不均衡引起監測周期縮減等諸多問題,本研究建立了一個認知無線傳感器網絡(CRSN)作物表型信息采集模型,并針對模型提出一種引入邊緣計算機制的動態頻譜和能耗均衡(DSEB)的事件驅動分簇路由算法。算法包括:(1)動態頻譜感知分簇,采用層次聚類算法結合頻譜感知獲取的可用信道、節點間的距離、剩余能量和鄰居節點度為相似度對被監控區域內的節點進行聚類分簇并選取簇頭,構建分簇拓撲的過程對各分簇大小的均衡性引入獎勵和懲罰因子,提升網絡各分簇平均頻譜利用率;(2)融入邊緣計算的事件觸發數據路由,根據構建的分簇拓撲結構,將待檢測各區域變化異常表型信息觸發事件以簇內匯聚和簇間中繼交替迭代方式轉發至匯聚節點,簇內匯聚包括直傳和簇內中繼,簇間中繼包括主網關節點和次網關節點-主網關節點兩種情況;(3)基于頻譜變化和通信服務質量(QoS)的自適應重新分簇:基于主用戶行為變化引起的可用信道改變,或分簇效果不佳對通信服務質量產生的干擾,觸發CRSN進行自適應重新分簇。此外,本研究還提出了一種新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假設sink為中心),即在網關或簇頭節點選取計算式中引入與節點到sink的距離成正比的權重系數。算法仿真結果表明,與采用K-medoid分簇和能量感知的事件驅動分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN節點數為定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在網絡生存期與能效等方面均具有一定的改進;在主用戶節點數為定值時,所提算法比其它兩種算法具有更高頻譜利用率。

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    基于數字化植物表型平臺(D3P)的田間小麥冠層光截獲算法開發 | Open Access
    劉守陽, 金時超, 郭慶華, 朱艷, Baret Fred
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 87-98.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.202002-SA004
    摘要720)   HTML1381)    PDF (1794KB)(351)   

    冠層光截獲能力是反映作物品種間差異的重要功能性狀,高通量表型冠層光截獲對提高作物改良效率具有重要意義。本研究以小麥為研究目標,利用數字化植物表型平臺(D3P)模擬生成了100種冠層結構不同的小麥品種在5個生育期的三維冠層場景,記錄了從原始冠層結構中提取的綠色葉面積指數(GAI)、平均傾角(AIA)和散射光截獲率(FIPARdif)信息作為真實值,進一步利用上述三維小麥場景開展了虛擬的激光雷達(LiDAR)模擬實驗,生成了對應的三維點云數據?;谀M的點云數據提取了其高度分位數特征(H)和綠色分數特征(GF)。最后,利用人工神經網絡(ANN)算法分別構建了從不同LiDAR點云特征(H、GF和H+GF)輸入到FIPARdif、GAI和AIA的反演模型。結果表明,對于GAI、AIA和FIPARdif,預測精度從高到低對應的點云特征輸入為GF+H > H > GF。由此可見,H特征對提高目標表型特性的估算精度起到了重要作用。輸入GF + H特征,在中等測量噪音(10%)情況下,FIPARdif和GAI的估算均獲得了滿意精度,R2分別為0.95和0.98,而AIA的估算精度(R2=0.20)還有待進一步提升。本研究基于D3P模擬數據開展,算法的實際表現還有待通過田間數據進一步驗證。盡管如此,本研究驗證了D3P協助表型算法開發的能力,展示了高通量LiDAR數據在估算田間冠層光截獲和冠層結構方面的較高潛力。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    基于熒光法的溶解氧傳感器研制及試驗 | Open Access
    顧浩, 王志強, 吳昊, 蔣永年, 郭亞
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 48-58.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202005-SA004
    摘要387)   HTML198)    PDF (1763KB)(342)   

    溶解氧含量的測量對水產養殖具有極其重要的意義,但目前中國市面上的溶解氧傳感器存在價格昂貴、不能持續在線測量及更新部件維護困難等問題,難以在水產養殖物聯網中大規模推廣和發揮作用。本研究基于熒光淬滅原理,利用水中溶解氧濃度與熒光信號相位差的關系進行低成本、易維護溶解氧傳感器的研發。首先利用自制備溶氧敏感膜,經激發光照射后產生紅色熒光,該熒光壽命可由溶解氧濃度調節;然后利用光信號敏感器件設計光電轉化電路實現光信號感知;再以STM32F103微處理器作為主控芯片,編寫下位機程序實現激發光脈沖產生,利用相敏檢波原理以及快速傅里葉變換(FFT)計算激發光與參照光的相位差,進而轉化為溶解氧濃度,實現溶解氧的測量。熒光探測部分與系統主控部分采用分離式設計思想,利用屏蔽排線直接插拔連接,便于傳感器探測頭的拆卸、更換、維護以及實現遠距離在線測量。經測試,本溶解氧傳感器的測量范圍是0~20 mg/L,響應延遲小于2 s,溶氧敏感膜使用壽命約1年,可以實時不間斷地對溶解氧濃度進行測量。同時,本傳感器具有測量方便、制作成本低、體積小等特點,為中國水產養殖低成本溶解氧傳感器的研發與市場化奠定了良好的基礎。

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    面向植物病害識別的卷積神經網絡精簡結構Distilled-MobileNet模型 | Open Access
    邱文杰, 葉進, 胡亮青, 楊娟, 李其利, 莫賤友, 易萬茂
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 109-117.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202009-SA004
    預出版日期: 2021-02-22

    摘要440)   HTML33)    PDF (1643KB)(342)   

    卷積神經網絡(CNN)的發展帶來了大量的網絡參數和龐大的模型體積,極大地限制了其在小規模計算資源設備上的應用。為將CNN應用在各種小型設備上,研究了一種基于知識蒸餾的結構化模型壓縮方法。該方法首先利用VGG16訓練了一個識別率較高的教師模型,再將該模型中的知識通過蒸餾的方法遷移到MobileNet,從而大幅減少了模型的參數量。將知識蒸餾后的Distilled-MobileNet模型應用在14種作物的38種常見病害分類中。進行了知識蒸餾在VGG16、AlexNet、GoogleNet和ResNet 4種不同網絡結構上的表現測試,結果表明,當VGG16作為教師模型時,模型準確率提升了97.54%;使用單個病害識別率、平均準確率、模型內存、平均識別時間4個指標對訓練好的Distilled-MobileNet模型進行真實環境下準確性評估,經測試,模型的平均準確率達到了97.62%,平均識別時間縮短至0.218 s,僅占VGG16模型的13.20%,模型大小壓縮僅為19.83 MB,相比于VGG16縮小了93.60%,使其具備了較高的準確性和實時性要求。本方法模型在壓縮內存體積和縮短識別時間上較傳統神經網絡有了明顯提高,為內存和計算資源受限設備上的病害識別提供了新的思路。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    基于多光譜成像和卷積神經網絡的玉米作物營養狀況識別方法研究 | Open Access
    吳剛, 彭要奇, 周廣奇, 李曉龍, 鄭永軍, 嚴海軍
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 111-120.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.202001-SA001
    摘要551)   HTML1256)    PDF (2440KB)(340)   

    水肥一體化自動裝備的使用能夠有效提高水肥資源利用率,但需要在作業前獲知作物的營養狀況及水肥需求量,而通過人工手持測量儀器來獲取這些信息,存在著時效性差和勞動強度大等缺點。針對以上問題,本研究以常見的作物玉米為研究對象,使用大疆精靈Ⅲ無人機攜帶RedEdge-M多光譜相機在田間上空采集玉米多光譜圖像,同時使用YLS-D系列植株營養測定儀測量玉米植株的氮素和水分含量等營養信息,根據這些信息將采集的圖像分為3個等級(每個等級共包含530幅五通道圖像,其中480幅作為訓練集,50幅作為驗證集),提出了一種基于卷積神經網絡的玉米作物營養狀況識別方法。并基于TensorFlow深度學習框架搭建了ResNet18卷積神經網絡模型,通過向模型輸入彩色圖像數據和五通道多光譜圖像數據,分別訓練出適合于彩色圖像和多光譜圖像的玉米植株營養狀況等級識別模型。試驗結果表明:訓練后的模型能夠識別玉米作物的彩色圖像和多光譜圖像,能夠輸出玉米的營養狀況等級和GPS 信息,識別彩色圖像模型在驗證集的正確率為84.7%,識別多光譜圖像模型在驗證集的正確率為90.5%,模型訓練平均時間為4.5h,五通道圖像識別平均用時為3.56s。該識別方法可快速無損地獲取玉米作物的營養狀況,為有效提高水肥資源利用率提供了方法和依據。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    基于深度學習與特征可視化方法的草地貪夜蛾及其近緣種成蟲識別 | Open Access
    魏靖, 王玉亭, 袁會珠, 張夢蕾, 王振營
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 75-85.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202008-SA001
    預出版日期: 2020-09-27

    摘要654)   HTML747)    PDF (1962KB)(332)   

    草地貪夜蛾是對糧食安全具有巨大威脅的害蟲,早發現、早防治對蟲情控制具有重要意義。目前,利用深度學習方法進行草地貪夜蛾及其近緣種成蟲識別的相關研究存在數據量嚴重偏小的情況,有可能造成模型未能真正學習到草地貪夜蛾及其近緣種成蟲的環形紋、腎形紋等關鍵視覺特征。針對上述問題,本研究在建立包含草地貪夜蛾在內的7種夜蛾科成蟲,10,177幅圖像組成的數據庫基礎上,采用遷移學習方式建立了VGG-16、ResNet-50和DenseNet-121,3種夜蛾成蟲識別深度學習模型,并用相同的測試集測試了所有模型。結果表明,構建的模型識別準確率均超過了98%。此外,本研究用特征可視化技術展現了模型習得的特征,并驗證了這些特征和專家進行人工識別的關鍵視覺特征的一致性——ResNet-50和DenseNet-121的平均特征識別率在85%左右,進一步支持了用深度學習進行草地貪夜蛾成蟲實時識別的可行性。研究發現,不同模型對夜蛾科成蟲視覺特征的學習能力不一樣,在評價模型時不能僅看識別率,還需要加入視覺特征識別率指標對模型的學習內容進行評價。本研究通過試驗證明可視化分析可以直觀認識模型的特征學習情況,可為行業內或其他領域的研究人員提供參考。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    衛星遙感估產技術在大豆區域收入保險中的應用 | Open Access
    陳愛蓮, 李家裕, 張圣軍, 朱玉霞, 趙思健, 孫偉, 張峭
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 139-152.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202006-SA002
    預出版日期: 2020-11-18

    摘要553)   HTML781)    PDF (4211KB)(331)   

    本研究針對中國近年來重點發展的創新型區域收入保險缺少第三方實時客觀產量數據的問題,引入了衛星遙感估產技術,探討其應用模式和適用性。以山東省嘉祥縣大豆區域收入保險為例,基于哨兵2號衛星遙感數據提取大豆種植地塊,計算歸一化植被指數(NDVI)和作物生理參數,結合氣象衛星遙感數據與實地抽樣測產數據,建立了多參數線性回歸模型估算大豆產量。研究結果顯示,衛星遙感獲取的研究區大豆種植面積為124 km2,與當地農業局上報的127 km2相差3 km2;采用實測地塊驗證,種植分布地塊遙感識別精度達90%;產量估算結果顯示,2018年8月23日大豆結莢期的NDVI和9月7日大豆鼓粒期的NDVI對大豆單產的解釋度最佳,多參數回歸模型計算全區平均產量為244,500 kg/km2,與常年299,800 kg/km2相比,體現了受災嚴重的農情;產量估算數據與實測數據之間的回歸系數達0.92,可滿足應用需求。結果表明,基于哨兵2號衛星遙感數據能夠準確識別研究區大豆種植分布,并能在大豆收獲后最快一周完成產量估算,指導保險公司的理賠工作。

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    畜禽舍防疫消毒機器人設計與試驗 | Open Access
    馮青春, 王秀, 邱權, 張春鳳, 李斌, 徐瑞峰, 陳立平
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 79-88.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA005
    摘要582)   HTML568)    PDF (2302KB)(330)   

    針對畜禽養殖防疫消毒勞動強度大、安全性差的問題,設計了防疫消毒機器人系統,以實現畜禽舍防疫消毒噴霧的智能化作業。機器人系統由移動承載平臺、防疫噴霧部件、環境監測傳感器以及控制器等4部分構成,支持全自動運行和遙控操作2種工作模式。針對畜禽舍內弱光、低應激的工況條件,提出了“磁標-射頻識別”組合的導航路徑探測方法,實現在畜禽舍內養殖籠架間的自主移動。設計了風助式藥液噴嘴,可同步實現消毒藥液的霧化和擴散。通過對噴嘴內腔風場進行流體動力學仿真,對噴嘴氣體導流和藥液霧化部件結構參數進行了優化設計,確定了錐形導流墊塊和霧化柵板的傾角分別為75°和90°。最后,在禽舍內對機器人導航和噴霧性能進行了現場測試。試驗結果表明,機器人移動平臺可滿足0.1~0.5 m/s速度范圍的自動巡線導航,其實際軌跡相對磁釘標記的最大偏移量為50.8 mm;風助式噴嘴可適用于200~400 mL/min流量的藥液噴灑,形成的霧滴直徑(DV.9)為51.82~137.23 μm,霧滴沉積密度為116~149 個/cm2。本畜禽舍防疫消毒機器人可實現養殖舍內消毒和免疫藥液的智能化噴霧作業。

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    設施溫室影像采集與環境監測機器人系統設計及應用 | Open Access
    郭威, 吳華瑞, 朱華吉
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 48-60.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202007-SA006
    預出版日期: 2020-10-14

    摘要569)   HTML1935)    PDF (2668KB)(328)   

    中國設施園藝近30年來發展迅速,面積目前居世界首位,但由于務農人數呈下降趨勢,如何用“機器代替人力”成為當前研究熱點。為實現設施溫室生產的數據感知環節作物影像和環境監測數據精細化采集,本研究設計了一套多自由度設施溫室影像采集與環境監測機器人系統。機器人由感知中樞、決策中樞和執行中樞三部分構成,分別進行機器視角環境感知、數據分析與決策指令生成和動作執行。在感知層實現多角度圖像、實時視頻和監測數據網格化精確采集,為作物多源異構數據精細化匯聚奠定基礎;傳輸層通過無線網橋將監測數據與控制指令匯聚至本地數據中心;數據處理層通過作物基礎模型分析進行控制指令反饋信息,同時對上傳圖像進行預處理;最終在應用層提供web端和手機端智能服務。系統可廣泛地應用在設施溫室生產與研究中,用于黃瓜、番茄、大棚桃等作物的全生育期圖像、實時視頻和監測數據收集與分析處理,已在北京小湯山國家精準農業基地7號日光溫室、石家莊市農林科學研究院5號日光溫室進行示范應用,取得了較好的效果。

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    中國智能農機裝備標準體系框架構建與研制建議 | Open Access
    胡小鹿, 梁學修, 張俊寧, 梅岸君, 呂程序
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 116-123.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202004-SA002
    預出版日期: 2020-10-16

    摘要488)   HTML510)    PDF (1107KB)(322)   

    針對中國智能農機裝備標準化工作中缺乏系統性標準體系指導的問題,本研究構建了中國智能農機裝備標準體系框架。首先從標準體系、具體標準、國際化水平等方面分析了中國智能農機裝備標準化現狀及存在問題;依托智能農機裝備標準體系框架構建的目標及原則,總結了級別、約束力、通用性、性質、對象、標準類別、參考模型、行業分類、產業環節等構成標準體系框架的維度。之后利用級別、類別、產業環節構建了中國智能農機裝備標準體系三維框架結構,并將其二維分解為基礎層、共性通用層和應用領域層。最后提出了中國智能農機裝備標準研究與編制的建議。本研究可為中國智能農機裝備標準的制修訂、實施與服務提供系統性指導,引領中國智能農機裝備產業快速發展。

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    奶牛跛行自動識別技術研究現狀與挑戰 | Open Access
    韓書慶, 張晶, 程國棟, 彭英琦, 張建華, 吳建寨
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 21-36.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202006-SA003
    錄用日期: 2020-09-25
    預出版日期: 2020-09-25

    摘要702)   HTML656)    PDF (1720KB)(312)   

    奶牛跛行是奶牛發生肢蹄病的外在表現。人工識別跛行奶牛存在效率低、成本高、主觀性強等問題。奶業對奶牛跛行自動識別技術需求日益強烈。本文從機器視覺技術、壓力分布測量技術、可穿戴技術、行為分析技術和跛行分類技術5個方面,分析了奶牛跛行自動識別技術的原理、功能、特點及研究現狀??偨Y發現,當前奶牛跛行自動識別技術研究大多集中在傳感器研發和算法開發,而性能驗證和決策支持的研究較少,面臨的主要挑戰包括高質量跛行識別數據獲取難度大,缺乏早期跛行識別技術手段,奶牛個體差異干擾模型識別精度,牧場非結構化環境對識別系統性能要求高,以及技術應用效果難評估等。因此,為促進奶牛跛行自動識別技術的發展,建議推動牧場跛行監測數據共享,研究奶牛個體跛行判別模型的構建方法,開發融合跛行檢測、體況評分等多功能的一體化智能通道,并分析評價跛行自動識別技術應用在保障動物福利、環境生態、糧食安全等方面的重要意義。

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    專題導讀--農業遙感與表型獲取分析 | Open Access
    朱艷, 楊貴軍
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 0-0.  
    摘要491)      PDF (58084KB)(312)   

            遙感技術已在農業領域較為廣泛成功地應用。農業遙感在作物長勢監測、災害監測、作物產量和品質估測、對象的識別和信息提取等方面有重要的意義。與此同時,高通量表型信息獲取以及圖像處理、表型信息分析技術的提高,促進了表型組學的發展,推動了農業的跨越式發展。為集中報道國內外在農業遙感和表型獲取分析領域取得的進展,《智慧農業(中英文)》期刊在本期出版“農業遙感與表型信息獲取分析”專題。此專題共包括10篇論文,其中2篇綜述性論文,8篇研究性論文,作者來自于中國、美國、英國、法國等4個國家。論文聚焦農業遙感與表型領域的機載成像系統應用、遙感監測、農學參量反演、表型檢測識別、深度學習等熱點話題。

             楊成海介紹了用于精準農業的有人機載成像系統,描述了部分定制和商用機載成像系統,并討論了將不同遙感平臺和成像系統用于精準農業上的挑戰和未來方向。

             徐凌翔等介紹了世界上植物表型研究的最新動向,系統地闡述了室內表型監測平臺的特點和各類室內表型性狀,分類介紹了室內植物表型平臺,并著重討論了其發展方向。

             劉園等基于1990-2015年土地利用數據,利用GIS空間分析,探究了長江經濟帶水田空間格局動態變化特征,采用當量因子法計算了生態系統服務價值,最后分析了水田變化的綜合影響。

             萬亮等利用無人機低空遙感平臺獲取了不同生育期水稻冠層的RGB圖像和多光譜圖像,通過提取植被指數和紋理特征分析水稻的動態生長變化,并構建了基于隨機森林回歸方法的含水量預測模型。

             付元元等針對光譜PCA主成分特征難以保證較高的遙感類別可分性及精度問題,提出了一種基于分散矩陣選擇PCA混合光譜特征的提取方法,采用AVIRIS機載高光譜數據驗證此法具有更高類別可分性和精度。

             于豐華等通過分析寒地水稻關鍵生育期葉片高光譜反射率信息,結合PROSPECT模型葉綠素含量吸收系數,利用紅邊優化指數進行葉綠素含量反演,精度比其它植被指數的反演精度更佳。

             劉守陽等利用數字化植物表型平臺D3P模擬生成小麥5個生育期的三維冠層場景,基于LiDAR模擬的點云數據和人工神經網絡算法構建了冠層光截模型。

             夏雪等通過改進MobileNetV3網絡,結合關鍵點預測的目標檢測網絡CenterNet,構建了用于蘋果檢測的輕量級無錨點深度學習網絡模型M-CenterNet,并對比了模型CenterNet和經典SSD網絡在檢測精度、模型容量和運行速度等方面的綜合性能。

            吳剛等用無人機在田間上空采集玉米多光譜圖像,基于TensorFlow深度學習框架搭建了ResNet18卷積神經網絡模型,向模型輸入彩色圖像數據和五通道多光譜圖像數據,分別訓練出了適合于RGB圖像和多光譜圖像的玉米植株營養狀況等級識別模型。

            周成全等對深度殘差網絡ResNet進行改進得到了一種新型的西蘭花花球分割模型,實現了低成本高效準確地提取西蘭花表型信息。

            我們對所有為專題提交論文的作者表示深切的感謝。我們也感謝所有的專題審稿人,在百忙之中抽出寶貴時間負責任地完成審稿工作,通過他們的嚴格審查、及時的回應以及專業和建設性的意見,最終幫助我們完成了組稿和評審把關。最后特別感謝《智慧農業(中英文)》的編輯團隊,在他們的努力推動下,使得這個專題得以順利出版。

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    基于無人機多光譜遙感的夏玉米葉面積指數估算方法 | Open Access
    邵國敏, 王亞杰, 韓文霆
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 118-128.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202006-SA001
    預出版日期: 2020-10-09

    摘要485)   HTML749)    PDF (3246KB)(294)   

    無人機多光譜遙感技術可以快速、無損地監測農作物葉面積指數(LAI)。為研究水分脅迫條件下,利用無人機多光譜植被指數估算夏玉米LAI的可行性,本研究基于無人機多光譜遙感系統,結合同時期實地采集的夏玉米LAI,選擇5種植被指數,包括歸一化差值植被指數(NDVI)、土壤調節植被指數(SAVI)、增強型植被指數(EVI)、綠度歸一化植被指數(GNDVI)和抗大氣指數(VARI),作為模型輸入參數,使用隨機森林回歸算法建立全生育期不同灌溉條件下大田玉米冠層植被指數與LAI之間的關系模型,并與一元線性回歸和多元線性回歸算法建立的模型進行對比分析。結果表明,在充分灌溉條件下,植被指數的多元線性回歸模型可以較好地估算LAI(R2 = 0.83);在水分脅迫條件下,植被指數的隨機森林回歸模型可以較好地估算LAI(R2 = 0.74~0.87),水分脅迫因素對該模型影響較小,且NDVI和VARI對估算LAI的貢獻最大。上述結果表明基于無人機多光譜遙感技術,使用隨機森林回歸算法估算多種灌溉條件下的夏玉米LAI是可行的。該研究為實現快速、準確地監測全生育期不同灌溉條件下的大田夏玉米LAI提供了技術和方法支持。

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    不同飛行參數下八旋翼植保無人機下洗氣流場對霧滴沉積分布特性的影響 | Open Access
    王昌陵, 何雄奎, BONDSJane, 齊鵬, 楊苡, 高萬林
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 124-136.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202003-SA005
    預出版日期: 2020-10-28

    摘要450)   HTML264)    PDF (2470KB)(292)   

    近年來,應用植保無人機防治農業有害生物已成為中國植保機械發展的一大新亮點。無人機旋翼提供飛行升力的同時具有下洗氣流場,低空低量施藥作業霧滴沉積分布質量優劣與旋翼下洗氣流場的作用密不可分。為探究植保無人機旋翼下洗氣流場對噴霧效果的影響,本研究以當前植保無人機主流機型——“X型”布局八旋翼無人機為研究對象,采用實際作業測試方式,利用微氣象測量系統測定無人機飛行狀態下旋翼下方不同水平位置下洗氣流場風速,同時采用誘惑紅示蹤劑水溶液代替農藥噴霧獲取噴霧沉積分布情況,重點對下洗氣流場分布實測結果進行可視化分析,包括不同飛行高度、不同速度下旋翼下洗氣流場分布特性與霧滴沉積分布特性以及二者的相互關系。測試結果顯示:八旋翼植保無人機飛行過程中隨著飛行速度加快(1.0~6.0 m/s)和飛行高度升高(1~2 m),冠層位置X、Y、Z三向下洗氣流場總體表現為氣流強度由強到弱、分布狀態由集中到分散的變化趨勢;X方向氣流來源于下洗氣流與外界空氣相互作用產生的卷揚氣流,對噴施霧滴的作用為逆飛行方向;Y方向為下洗卷揚氣流以及地面效應共同作用的結果,對霧滴的作用為垂直于航線朝向兩側;Z方向為下洗氣流豎直向下方向分量,對霧滴下降沉積具有直接促進作用;飛行速度與下洗氣流場范圍內風速峰值(P<0.05,r=-0.836)和有效噴幅內平均沉積量(P<0.05,r=-0.833)均表現出顯著負相關;在飛行速度為1.0 m/s和3.0 m/s時,霧滴沉積量與下洗氣流場風速均呈現極顯著正相關關系(P<0.01,r>0),即垂直地面方向的下洗氣流場越強,有效噴幅內沉積的霧滴越多;速度加快至6.0 m/s,風速顯著降低,氣流場對霧滴沉積的促進作用逐步消失(P>0.05)。因此,植保無人機作業時飛行速度不應設置超過6.0 m/s,避免因下洗氣流場作用減弱而導致霧滴損失。本研究結果可為改善低空低量施藥作業質量和無人機田間作業規范的制定提供技術參考和支撐。

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    基于Lasso回歸和BP神經網絡的蔬菜短期價格預測組合模型研究 | Open Access
    喻溈舸, 吳華瑞, 彭程
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 108-117.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202008-SA003
    預出版日期: 2020-11-19

    摘要405)   HTML373)    PDF (1295KB)(288)   

    蔬菜是居民生活飲食的重要組成部分,蔬菜價格預測存在著價格波動幅度大、影響因素復雜多樣、精度不高等難點。本研究以黃瓜為研究對象,分析了影響黃瓜價格的供給、需求、流通等因素,引入Lasso回歸模型對影響因素進行篩選,獲得12項關聯度較大的因素。在此基礎上,構建了一種基于影響因素的Lasso回歸方法與BP神經網絡相結合的組合模型(L-BPNN),開展黃瓜短期價格預測,并與Lasso回歸模型、BP神經網絡模型、RBF神經網絡模型等回歸分析和智能分析方法等進行了對比驗證研究。結果表明:使用L-BPNN模型預測黃瓜價格,其平均相對誤差最小,僅為0.66%,比Lasso回歸模型、BP神經網絡模型和RBF神經網絡模型分別低64.52%、82.11%和86.2%,具有較高的預測精度。本研究結果實現了黃瓜的短期價格預測,也可推廣到其他蔬菜品種,對于保障菜農收入、穩定蔬菜市場價格等具有重要意義。

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    基于無人機圖像以及不同機器學習和深度學習模型的小麥倒伏率檢測 | Open Access
    FLORES Paulo, ZHANG Zhao
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 23-34.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202104-SA003
    摘要299)   HTML41)    PDF (1857KB)(284)   

    小麥在生長過程中發生倒伏會嚴重影響其產量,因此實時且準確地對小麥倒伏狀況監測有很重要的意義。傳統的方法采用手工方式生成數據集,不僅效率低、易出錯,而且生成的數據集不準確。針對這一問題,本研究提出了一種基于圖像處理的自動數據集生成方法。首先利用無人機在15、46和91 m三個高度采集圖像數據;采集完數據后,根據無倒伏、倒伏面積<50%和倒伏面積>50%的標準對每一塊地的小麥倒伏情況進行人工評估;采用三種機器學習(支持向量機、隨機森林、K近鄰)和三種深度學習(ResNet101、GoogLeNet、VGG16)算法對小麥倒伏檢測情況進行分類。結果顯示,ResNet101的分類結果優于隨機森林,并且在91 m高度采集的數據分類精度并不低于在15 m高度采集的數據。本研究證明了針對在91 m高度采集的無人機圖像,采用ResNet101對小麥倒伏率檢測是一種有效的替代人工檢測的方法,其檢測精度達到了75%。

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    基于調制近紅外反射光譜的土壤養分近場遙測方法研究 | Open Access
    矯雷子, 董大明, 趙賢德, 田宏武
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 59-66.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202005-SA003
    摘要294)   HTML866)    PDF (1790KB)(283)   

    土壤養分作為農業生產的重要指標,含量過少會降低農作物產量,過多則會造成環境污染。因此,快速、準確檢測土壤養分對于精準施肥和提高作物產量具有重要意義?;谌雍突瘜W分析的傳統方法能夠全面準確地檢測土壤養分,但檢測過程中土壤的取樣及預處理過程繁瑣、操作復雜、費時費力,不能實現土壤養分的原位快速檢測。本研究基于調制近紅外光譜,提出了一種土壤養分主動式近場遙測方法,可有效避免土壤反射自然光的干擾。該方法使用波長范圍1260~1610 nm的8通道窄帶激光二極管作為近紅外光源,通過測量8通道激光光束的土壤反射率,建立土壤養分中氮(N)關于土壤反射率的計量模型,實現了N的快速檢測。在74組已知N含量的土壤樣品中,選取54組作為訓練集,20組作為預測集?;谝话憔€性模型,對訓練集中土壤N含量與土壤反射率的定量化參數進行訓練,篩選顯著波段后的計量模型R2達到0.97?;诮⒌挠嬃磕P?,預測集中土壤N含量預測值與參考值的決定系數R2達到0.9,結果表明該方法具有土壤養分現場快速檢測的能力。

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    農業農村部農業信息技術學科群 | Open Access
    智慧農業    2019, 1 (1): 97-97.  
    摘要581)      PDF (4250KB)(270)   
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    自動導航與測控技術在保護性耕作中的應用現狀和展望 | Open Access
    王春雷, 李洪文, 何進, 王慶杰, 盧彩云, 陳立平
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 41-55.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202002-SA002
    預出版日期: 2020-12-10

    摘要478)   HTML1612)    PDF (2504KB)(261)   

    實現智能化是提升保護性耕作機具作業質量和效率的重要途徑,自動導航與測控技術作為智能化技術的重要組成部分,近年來在保護性耕作中的應用發展迅速。本文首先從接觸式、機器視覺式和GNSS式三種免少耕播種自動導航技術入手,闡述了自動導航技術在保護性耕作中的應用現狀;然后對作業參數監測技術的發展動態進行了詳細介紹,包括地表秸稈覆蓋率的快速檢測技術、免少耕播種機播種參數監測技術及保護性耕作機具作業面積監測技術;之后闡述了保護性耕作機具作業控制技術的發展現狀,主要介紹了免少耕播種機漏播補償控制技術和作業深度控制技術。最后在總結自動導航與測控技術在保護性耕作中現有應用的基礎上,展望了未來保護性耕作機具自動導航技術、作業參數監測技術和保護性耕作機具作業控制技術三者的研究方向。

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    AVIRIS高光譜數據空-譜特征在植被分類中的對比分析 | Open Access
    付元元, 楊貴軍, 段丹丹, 張永濤, 顧曉鶴, 楊小冬, 徐新剛, 李振海
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 68-76.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.1.201911-SA005
    摘要375)   HTML505)    PDF (825KB)(260)   

    植被分類是高光譜影像分類中的特定應用問題,光譜特征和空間特征是植被分類中常用的兩類特征,比較這兩類特征的性能,對實際植被分類應用中選擇合適的特征類型或兩者的有效結合具有指導意義。用主成分分析(PCA)提取光譜特征時,常選擇前幾個主成分(PCs)作為光譜特征,雖然它們包含較大的信息量但并不能保證較高的類別可分性和分類正確率,針對這一問題本研究提出了一種混合特征提取方法,對高光譜影像在PCA的基礎上用改進的基于分散矩陣的特征選擇方法選出具有較高類別可分性的PCs用于后續分類。利用一景AVIRIS高光譜植被影像,從分類精度的角度,首先比較了所提出的混合特征提取方法和原始PCA、獨立主成分分析(ICA)及線性判別分析(LDA)3種常用子空間特征提取方法在高光譜影像植被分類中的性能。試驗結果表明所提出的混合特征提取方法在研究中數據集1和2上均獲得了最高的總體分類正確率,分別為82.7%和86.5%。與原始PCA相比,本研究提出的混合特征提取方法的總體分類正確率,在數據集1和2上分別提高了1.5%和2.5%。由此闡明了所提出的混合特征提取方法在高光譜植被分類中的有效性。對光譜特征和空間特征在高光譜影像植被分類性能的比較中,總體上空間特征獲得的分類正確率比光譜特征高,特別是Gabor特征,在兩個數據集上均獲得了最高的總體分類正確率分別為95.5%和96.7%。由此表明空間特征較光譜特征在高光譜影像植被分類中更具優勢。本研究結果為后續改進空-譜特征方法及其兩者有效結合,進一步提高植被分類正確率提供了參考。

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    考慮日光溫室空間異質性的黃瓜葉片濕潤時間估算模型研究 | Open Access
    劉鑒, 任愛新, 劉冉, 紀濤, 劉慧英, 李明
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 135-144.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202001-SA003
    摘要318)   HTML290)    PDF (1629KB)(258)   

    葉片濕潤時間(LWD)是植物病害模型的重要輸入變量之一,它與許多葉部病原菌的侵染有關,影響病原侵染和發育速率。為了準確地預測日光溫室黃瓜病害的發生時間和方位,本研究于2019年3月和9月在北京兩個不同類型日光溫室內按照棋盤格法設置了9個采樣點部署溫濕光傳感器和目測葉片濕潤時間,每隔1 h采集一次溫度、濕度、輻射和葉片濕潤數據進行定量估算分析。分析結果表明:BP神經網絡模型在兩個溫室的試驗條件下獲得了相似的準確度(ACC為0.90和0.92),比相對濕度經驗模型估算葉片濕潤時間的準確度(ACC為0.82和0.84)更高,平均絕對誤差MAE分別為1.81和1.61 h,均方根誤差RSME分別為2.10和1.87,決定系數R2分別為0.87和0.85;在晴天和多云天氣條件下,葉片濕潤時間的空間分布總體規律是南部>中部>北部,南面是葉片濕潤平均時間(12.17 h/d)最長的區域;由東向西方向上,葉片濕潤時間的空間分布總體規律是東部>西部>中部,中部是葉片濕潤平均時間(4.83 h/d)最短的區域;雨天的葉片濕潤平均時間比晴天和多云長,春季和秋季分別為17.15和17.41 h/d。這些變化和差異對溫室黃瓜種群水平方向的葉片濕潤時間分布具有重要影響,與大多數高濕性黃瓜病害的發生規律密切相關。本研究為預測溫室黃瓜病害分布提供了有價值的參考,對控制病害流行和減少農藥使用具有重要意義,提出的區域化分析溫室內葉片濕潤時間的方法,可以為模擬日光溫室葉片濕潤時間的空間分布提供參考。

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    《智慧農業》主編寄語 | Open Access
    智慧農業    2019, 1 (1): 99-99.  
    摘要513)      PDF (1629KB)(256)   
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    基于圖像處理多算法融合的雜草檢測方法及試驗 | Open Access
    苗中華, 余孝有, 徐美紅, 何創新, 李楠, 孫騰
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 103-115.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA006
    摘要429)   HTML1500)    PDF (4725KB)(253)   

    自動化除草是現代精確農業科學領域的研究熱點。已有的自動化除草解決方案中普遍存在魯棒性不強、過度依賴大量樣本等問題,針對上述問題,本研究提出了基于圖像處理多算法融合的田間雜草檢測方法,設計了一套田間雜草自動識別算法。首先通過設置顏色空間的閾值從圖像中分割土壤背景。然后采用面積閾值、模板匹配和飽和度閾值三種方法對作物和雜草進行分類。最后基于投票的方式,綜合權衡上述三種方法,實現對作物和雜草的精準識別與定位。以大豆田間除草為對象進行了試驗研究,結果表明,使用融合多圖像處理算法的投票方法進行作物和雜草識別定位,雜草識別平均錯誤率為1.79%,識別精度達到98.21%。相較單一的面積閾值、模板匹配和飽和度閾值方法,基于投票權重識別雜草的精度平均提升5.71%。同時,針對復雜多變的農業場景,進行了存在雨滴和陰影干擾的魯棒性測試,實現了90%以上的作物識別結果,表明本研究方法具有較好的適應性和魯棒性。本研究算法可為智能移動機器人除草作業等智慧農業領域應用提供技術支持。

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    白蘆筍采收機器人視覺定位與采收路徑優化方法 | Open Access
    李揚, 張萍, 苑進, 劉雪美
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 65-78.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202009-SA003
    摘要462)   HTML983)    PDF (3495KB)(252)   

    依據筍芽出土狀態的選擇性收獲是目前白蘆筍公認的最佳收獲方式。針對采收過程中機器視覺識別筍尖存在筍尖與壟面紋理和顏色相近等識別難題,本研究提出了一種變尺度感興趣區域(ROI)檢測方法,融合圖像色域變換、直方圖均值化、形態學和紋理濾波等技術,研究了筍尖識別與精準定位方法;在定位多筍尖坐標基礎上,提出了多筍芽的采收路徑優化方法,解決了因采收路徑不合理導致的采收效率低的問題。首先,通過機器人視覺系統實時采集采收區域圖像并進行RGB三通道高斯濾波,采用HSV色域變換并進行直方圖均值化處理。在此基礎上,對筍尖、土壤進行特征聚類分析,根據筍芽抽發程度研究變尺度ROI檢測方法,對采集圖像中筍尖的形態學以及筍尖和土壤的紋理進行統計學分析,設定筍尖的似圓度閾值,并參考紋理特征參數,判定筍尖位置,計算其幾何中心,獲得筍尖輪廓中心坐標。其次,為實現白蘆筍的高效采收,根據多目標點與集箱點的位置分布,本研究設計了一種基于多叉樹遍歷的采收路徑優化算法,以獲得多個目標筍尖的最優采收路徑。最后,搭建采收機器人試驗平臺開展了筍尖定位與采收驗證性試驗。結果表明,視覺系統對白蘆筍的識別率可達98.04%,筍尖輪廓中心坐標的定位最大誤差X方向為0.879 mm,Y方向為0.882 mm,采收筍的個數在不同情況下,采用路徑優化后的末端執行器運動距離平均可節省43.89%,末端執行器定位成功率達到100%,在實驗室環境下的白蘆筍采收率達到88.13%,驗證了采用視覺定位的白蘆筍采收機器人選擇性采收的可行性。

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    土壤有機質含量高光譜估測模型構建及精度對比 | Open Access
    劉恬琳, 朱西存, 白雪源, 彭玉鳳, 李美炫, 田中宇, 姜遠茂, 楊貴軍
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 129-138.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.201912-SA004
    預出版日期: 2020-09-29

    摘要382)   HTML360)    PDF (1642KB)(248)   

    土壤有機質含量對作物的生長發育有著顯著影響。為實現對蘋果果園土壤有機質含量快速、實時估測,本研究以山東省煙臺市棲霞市蘋果園為研究區,采集100個土壤樣本,利用ASD FieldSpec3便攜式地物光譜儀獲取其高光譜反射率,利用定量化學方法測定土壤有機質含量。采用移動平均法對高光譜數據進行預處理,分析果園土壤的反射光譜特征,研究光譜反射率與其有機質含量的相關關系,篩選土壤有機質含量的敏感波長并構建光譜指數后,分別建立多元線性回歸模型(MLR)、支持向量機(SVM)和隨機森林(RF)模型,并對模型精度進行驗證比較。結果表明,篩選出的土壤有機質含量的敏感波長為678、709、1931、1939、1996和2201 nm。用篩選出的波長構建光譜參數,最終構建的光譜指數分別為NDSI(678,709)、NDSI(678,1931)、NDSI(678,2201)、NDSI(709,1939)和NDSI(1939,2201)。建立的MLR、SVM和RF回歸模型中,以RF模型精度最優,其校正樣本集R2為0.8804,RMSE為0.1423,RPD達到2.25;驗證模型的R2為0.7466,RMSE為0.1266,RPD為1.79,建立的RF定量模型反演蘋果果園土壤有機質含量效果較好。因此,可以利用RF方法快速預測蘋果果園土壤有機質含量,了解土壤養分分布狀況,指導農民合理施肥,從而提高果園生產管理效率。

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    基于植株需光差異特性的設施黃瓜立體光環境智能調控系統 | Open Access
    張仲雄, 李斌, 馮盼, 張盼, 來海斌, 胡瑾, 張海輝
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 94-104.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202005-SA007
    摘要312)   HTML771)    PDF (2566KB)(248)   

    光是植物進行光合作用的主要能量來源,光照好壞直接影響作物的產量和品質。本研究針對現有植物補光系統多以功能葉光合能力為基準進行冠層補光,導致冠層新生葉光抑制、株間功能葉位補光不足以及補光位置不能適應作物生長進行動態調整的問題,以黃瓜為研究對象,設計了一種基于植株需光差異特性的設施黃瓜立體光環境智能調控系統。該系統由智能控制子系統、冠層-株間LED補光子系統、冠層-株間環境監測子系統和補光燈升降子系統組成,通過ZigBee技術實現各子系統間無線通信。其中冠層-株間環境監測子系統分別獲取冠層和株間環境信息并發送至智能控制子系統,智能控制子系統根據環境實時信息調用冠層調控模型和株間適宜葉位調控模型獲得相應調控目標值,并將其下發至冠層-株間補光燈,實現冠層與株間補光燈的動態實時調控。在陜西省涇陽縣蔬菜產業綜合服務區蔬菜基地分別部署立體補光設備和傳統冠層補光設備,并進行系統調控效果驗證試驗。結果表明,立體補光區黃瓜植株的株高和莖粗顯著增長,其中相比傳統冠層補光區平均株高、莖粗分別增長了8.03%和7.24%,相比自然處理區平均株高、莖粗分別增長了26.51%和36.03%;在一個月的采摘期內,立體補光區相比傳統冠層補光區和自然處理區產量分別提升了0.28和1.39 kg/m2,經濟效益分別增加了2.82和4.88 CNY/m2,說明立體光環境調控系統能夠提高經濟效益,具有應用推廣價值。

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    基于核相互子空間法的番茄葉部病害快速識別模型 | Open Access
    張燕, 李慶學, 吳華瑞
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 86-97.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202009-SA001
    預出版日期: 2020-11-04

    摘要288)   HTML514)    PDF (1950KB)(216)   

    近年來,基于葉片圖像的番茄病害識別研究受到廣泛關注。本研究利用番茄葉部病害圖像中病斑的顏色和紋理的差異,通過提取番茄病害葉片圖像的顏色矩(CM)、顏色聚合向量(CCV)和方向梯度直方圖(HOG)等顏色紋理特征,引入核相互子空間法(KMSM),建立了番茄葉部病害快速識別模型(CCHKMSM)。該模型首先通過高斯核函數,將從不同類別葉部病害圖像數據中抽取的顏色及紋理特征映射到高維空間;然后對映射的高維空間進行主成分分析,建立非線性病害特征空間;最后基于非線性特征空間最小正則角對病害進行識別。本研究分別以公共農業病蟲害數據集PlantVillage中的9種番茄病害類和1類健康番茄葉片圖像,以及實際場景下采集的3種葉部病蟲害圖像數據集開展算法驗證試驗?;赑lantVillage的試驗結果表明,當每類樣本集數量為350張時,本研究所提出的CCHKMSM模型識別率達到100%,模型訓練時間為0.1540 s,平均識別時間為0.013 s;同時,在樣本數量150張到1000張的測試區間內,模型平均識別率為99.14%。該識別率高于其他典型的機器學習模型,與基于深度學習的識別方法相當?;趯嶋H復雜場景下采集病害圖像集的實驗中,通過對原始圖像切割分塊后,對各病害的平均識別率為96.21%。試驗結果表明,本研究提出的CCHKMSM模型識別準確率高且計算量小,其訓練時間和測試時間都遠低于深度學習等方法。該方法對系統要求低,具有在手持設備、邊緣計算終端等低配置感知系統中的應用潛力。

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    油電混合果園自動導航車控制器硬件在環仿真平臺設計與應用 | Open Access
    吳應新, 吳劍橋, 楊雨航, 李沐桐, 甘玲, 貢亮, 劉成良
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 149-164.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA004
    摘要259)   HTML878)    PDF (3760KB)(214)   

    果園由于面積范圍廣、地形復雜、壕溝多、雜草叢生、土壤濕度較高且土質較為疏松,對自動導航小車(AGV)的機械結構、控制系統,以及能源動力系統的設計都提出了更高的標準和要求?;旌蟿恿GV小車可以滿足果園中長距離移動的需求。為探索合適的混合動力AGV控制系統算法以及能量管理策略,同時減少設計過程中由于果園地形復雜導致的控制器設計驗證迭代、需求多樣化問題帶來的人力、物力,以及時間成本,本研究針對果園面積廣的特點,選擇串聯式油電混合動力系統進行AGV動力能源系統模型的搭建。另外,針對果園AGV需要適應地形范圍廣的特點,采用履帶車模型結構,利用硬件在環仿真技術,以樹莓派作為控制系統搭載控制算法實物,利用Matlab和RecurDyn軟件建立包含能源動力系統、電機驅動系統、履帶車行駛部分模型以及路面模型的系統實時仿真模型,最終實現了串聯式混合動力AGV控制器硬件在環仿真功能?;诖壉壤e分微分(PID)以及模糊控制器控制算法的仿真驗證表明,模糊控制器控制算法能夠減少參數調節帶來的時間成本,在轉向角度小時響應速度加快了50%,在轉向角度大時串級PID控制器產生了10%的超調,而模糊控制器無超調,轉向更加平穩。結果表明硬件在環仿真平臺能夠有效地應用于果園AGV控制器的開發,避免了控制實物試驗,在降低成本的同時可以加快果園自動導航小車的開發過程。

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    面向番茄植株相近色目標識別的多波段圖像融合方法 | Open Access
    馮青春, 陳建, 成偉, 王秀
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (2): 126-134.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.2.202002-SA001
    摘要318)   HTML673)    PDF (1659KB)(214)   

    針對溫室番茄智能化管理需要,研究莖稈、葉片和綠果等3類相近色目標的多波段圖像融合方法,以凸顯目標與背景亮度差異,提高目標視覺識別效率。根據其各自在300~1000 nm范圍的反射光譜特征差異,建立了針對其光譜數據分類的Lasso正則化邏輯回歸模型?;谀P偷南∈杞馓卣?,確定具有較大權值系數的450、600和900 nm等3個波段作為最優成像波段,在此基礎上構建了溫室番茄植株多波段圖像在線采集系統。結合最優成像波段下相近色目標圖像特征分析,提出了基于NSGA-II的多波段圖像加權融合方法,以增強特定目標與近色背景物體的圖像亮度差異。最后通過現場試驗對多波段圖像融合效果進行評估。結果表明,分別以莖稈、葉片和綠果器官作為識別目標,通過多波段圖像融合處理后,目標與背景之間的圖像灰度差異絕對差值相應達到單波段圖像的2.02、8.63和7.89倍,即被識別目標與其他近色背景的亮度差異顯著增強,且背景物的亮度波動得到抑制。本研究結果可以為農業環境近色目標視覺識別相關研究提供參考。

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    蛋雞設施養殖環境質量評價預測模型構建方法及性能測試 | Open Access
    李華龍, 李淼, 詹凱, 劉先旺, 楊選將, 胡澤林, 郭盼盼
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 37-47.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202003-SA010
    預出版日期: 2020-10-26

    摘要346)   HTML482)    PDF (2140KB)(204)   

    蛋雞設施養殖環境質量對蛋雞的健康生長和生產性能的提升至關重要。蛋雞養殖環境是多環境因子相互影響制約的復雜非線性系統,憑借單一的養殖環境參數難以對環境質量做出準確有效的評價。針對上述問題,本研究綜合蛋雞設施養殖環境的溫度、濕度、光照強度、氨氣濃度等多個環境影響因子,在布谷鳥搜索算法優化神經網絡(CS-BP)預測模型的基礎上,構建了改進的CS-BP的蛋雞設施養殖環境質量評價預測模型。將構建的改進CS-BP預測模型與BP神經網絡、遺傳算法優化BP神經網絡(GA-BP)、粒子群算法優化BP神經網絡(PSO-BP)3種深度學習方法進行性能參數分析比對,結果表明:改進CS-BP評價預測模型的平均絕對誤差(MAE)、平均相對誤差(MAPE)和決定系數(R2)分別為0.0865、0.0159和0.8569,其各項指標性能均優于上述3種對比模型,該模型具有較強的模型泛化能力和較高的預測精度。對改進CS-BP的蛋雞設施養殖環境質量評價模型進行測試,其分類準確率達0.9333以上。本研究構建的模型可以為蛋雞設施養殖環境質量提供更加全面有效的科學評價,對實現蛋雞生產環境的最優控制,促進蛋雞生產性能的提升具有重要意義。

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    基于訂單位置聚類的雛雞配送車輛調度優化模型 | Open Access
    陳棟, 陳天恩, 姜舒文, 張馳, 王聰, 魯夢瑤
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 137-148.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202011-SA006
    摘要220)   HTML428)    PDF (2529KB)(201)   

    為解決大型禽業企業物流訂單位置跨度大、配送車輛調度工作人工參與度高、雛雞配送成本高的問題,本研究結合車輛路徑優化問題求解思路,提出了基于訂單位置聚類的雛雞配送車輛調度優化模型。模型通過引入K-means聚類算法,實現了基于訂單位置的配送單元劃分方法,并基于肘部法則與輪廓系數法設計了自動化訂單位置聚類流程,實現了訂單配送單元的自主式劃分。在劃分的各組訂單基礎上,以配送成本最優作為目標函數,建立雛雞配送車輛調度優化模型,并結合改進的遺傳算法進行求解。研究采用北京某禽業企業實際訂單數據,對訂單未聚類情況下的整體調度優化與聚類分組情況下的調度優化兩種情況的結果進行了對比分析,結果表明訂單聚類分組情況下,優化模型使配送車輛平均每天總里程比訂單未聚類情況降低69.84%,可以得出,加入聚類算法的訂單分組優化更適合實際訂單位置跨度大、訂單數量多的車輛調度場景?;谝陨涎芯?,研發設計了適用于雛雞配送的車輛調度優化服務系統,實現了訂單自動化聚類、配送車輛調度優化、定制化模型服務等功能,通過模型的實際應用,達到了為禽業企業提供智能化配送車輛調度優化服務的目的,切實提高了企業運行效率,降低了企業配送成本。

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    國家農業信息化工程技術研究中心 | Open Access
    智慧農業    2019, 1 (1): 96-96.  
    摘要658)      PDF (6518KB)(200)   
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    天然橡膠割膠機器人視覺伺服控制方法與割膠試驗 | Open Access
    周航, 張順路, 翟毅豪, 王松, 張春龍, 張俊雄, 李偉
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 56-64.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA001
    預出版日期: 2021-01-26

    摘要364)   HTML214)    PDF (1923KB)(194)   

    自動化割膠不僅可以把膠工從繁重的體力勞動和惡劣的工作環境中解放出來,還能降低對膠工的技術依賴,極大地提高生產效率。實現非結構環境下作業信息自主獲取及割膠位置伺服控制是割膠機器人的關鍵技術。針對工作環境復雜多變、作業信息疊加交互、目標背景特征相近、亞毫米級作業精度要求等技術難點,本研究以人工橡膠林中橡膠樹為割膠對象研發割膠機器人,通過建立割膠軌跡的空間數學模型,規劃機器人快速接近和遠離操作空間的運動路徑;采用雙目立體視覺技術獲取樹干和割線結構參數,融合機器人運動學、機器視覺技術和多傳感器反饋控制技術研制了割膠機器人模塊化樣機。割膠機器人主要由軌道式機器人移動平臺、多關節機械臂、雙目立體視覺系統和末端執行器等組成。在海南天然橡膠林進行的割膠試驗結果表明,在割膠機器人切割1 mm厚的橡膠樹皮時,耗皮量誤差約為0.28 mm,切割深度誤差約為0.49 mm。該研究可為探索天然橡膠樹的自動化割膠作業提供技術參考。

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    輪式谷物聯合收獲機視覺導航系統設計與試驗 | Open Access
    丁幼春, 王緒坪, 彭靖葉, 夏中州
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 89-102.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.4.202010-SA002
    摘要342)   HTML262)    PDF (3064KB)(194)   

    為提高聯合收獲機收獲質量與效率,構建了輪式谷物聯合收獲機視覺導航控制系統,結合OpenCV設計了谷物收獲邊界直線檢測算法識別水稻田間已收獲區域與未收獲區域邊界,經預處理、二次邊緣分割和直線檢測等得到聯合收獲機視覺導航作業前視目標路徑,并根據前視路徑相對位置信息進行田間動態標定獲得聯合收獲機滿幅收獲作業狀態;提出了一種基于前視點的直線路徑跟蹤控制方法,通過預糾偏控制實現維持滿割幅的同時防止作物漏割,以相對位置偏差值和實時轉向后輪轉角作為視覺導航控制器的輸入,并根據糾偏策略對應輸出轉向輪控制電壓大小。稻田試驗結果表明,該導航系統實現了輪式聯合收獲機田間相對位置姿態的可靠采集及目標直線路徑跟蹤控制的穩定執行,在田間照度符合人眼正常工作的情況下,收獲邊界識別算法檢測準確率不低于96.28%,單幀檢測時間50 ms以內;以不產生漏割為前提的視覺導航平均割幅率為94.16%,隨作業行數增多,割幅一致性呈提高趨勢。本研究可為聯合收獲機自動導航滿割幅作業提供技術支撐。

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    基于輕量化改進YOLOv5的蘋果樹產量測定方法 | Open Access
    李志軍, 楊圣慧, 史德帥, 劉星星, 鄭永軍
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 100-114.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202105-SA005
    摘要230)   HTML34)    PDF (3571KB)(189)   

    果樹測產是果園管理的重要環節之一,為提升蘋果果園原位測產的準確性,本研究提出一種包含改進型YOLOv5果實檢測算法與產量擬合網絡的產量測定方法。利用無人機及樹莓派攝像頭采集摘袋后不同著色時間的蘋果果園原位圖像,形成樣本數據集;通過更換深度可分離卷積和添加注意力機制模塊對YOLOv5算法進行改進,解決網絡中存在的特征提取時無注意力偏好問題和參數冗余問題,從而提升檢測準確度,降低網絡參數帶來的計算負擔;將圖片作為輸入得到估測果實數量以及邊界框面總積。以上述檢測結果作為輸入、實際產量作為輸出,訓練產量擬合網絡,得到最終測產模型。測產試驗結果表明,改進型YOLOv5果實檢測算法可以在提高輕量化程度的同時提升識別準確率,與改進前相比,檢測速度最大可提升15.37%,平均mAP最高達到96.79%;在不同數據集下的測試結果表明,光照條件、著色時間以及背景有無白布均對算法準確率有一定影響;產量擬合網絡可以較好地預測出果樹產量,在訓練集和測試集的決定系數R2分別為0.7967和0.7982,均方根誤差RMSE分別為1.5317和1.4021 ㎏,不同產量樣本的預測精度基本穩定;果樹測產模型在背景有白布和無白布的條件下,相對誤差范圍分別在7%以內和13%以內。本研究提出的基于輕量化改進YOLOv5的果樹產量測定方法具有良好的精度和有效性,基本可以滿足自然環境下樹上蘋果的測產要求,為現代果園環境下的智能農業裝備提供技術參考。

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    農業干旱衛星遙感監測與預測研究進展 | Open Access
    韓東, 王鵬新, 張悅, 田惠仁, 周西嘉
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 1-14.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202104-SA002
    預出版日期: 2021-07-07

    摘要298)   HTML59)    PDF (1255KB)(188)   

    干旱是影響農業生產的主要氣候因素。傳統的農業干旱監測主要是基于氣象和水文數據,雖然能提供監測點上較為精確的干旱監測結果,但是在監測面上的農業干旱時,仍存在一定的局限。遙感技術的快速發展,尤其是目前在軌的衛星傳感器感測的電磁波段涵蓋了可見光、近紅外、熱紅外和微波等波段,為區域尺度農業干旱監測提供了新的手段。充分利用衛星遙感數據獲得的豐富地表信息進行農業干旱監測和預測具有重要的研究意義。本文從遙感指數方法、土壤含水量方法和作物需水量方法三個方面闡述了基于衛星遙感的農業干旱監測研究進展。農業干旱預測是在干旱監測的基礎上進行時間軸的預測,本文在總結干旱監測進展的基礎上,進一步簡述了以干旱指數方法和作物生長模型方法為主的農業干旱預測研究進展。

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    基于YOLOv4和自適應錨框調整的谷穗檢測方法 | Open Access
    郝王麗, 尉培巖, 郝飛, 韓猛, 韓冀皖, 孫瑋蓉, 李富忠
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 63-74.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA066
    摘要411)   HTML58)    PDF (2620KB)(183)   

    Foxtail millet ear detection and counting are essential for the estimation of foxtail millet production and breeding. However, traditional foxtail millet ear counting approaches based on manual statistics are usually time-consuming and labor-intensive. In order to count the foxtail millet ears accurately and efficiently, an adaptive anchor box adjustment foxtail millet ear detection method was proposed in this research. Ear detection dataset was firstly established, including 784 images and 10,000 ear samples. Furthermore, a novel foxtail millet ear detection approach based on YOLOv4 (You Only Look Once) was developed to quickly and accurately detect the ear of foxtail millet in the specific box. For verifying the effectiveness of the proposed approach, several criteria, including the mean average Precision, F1-score,Recall and mAP were employed. Moreover, ablation studies were designed to validate the effectiveness of the proposed method, including (1) evaluating the performance of the proposed model through comparing with other models (YOLOv2, YOLOv3 and Faster-RCNN); (2) evaluating the model with different Intersection over Union (IOU) thresholds to achieve the optimal IOU thresholds; (3) evaluating the foxtail millet ear detection with or without anchor boxes adjustment to verify the effectiveness of the adjustment of anchor boxes;(4) evaluating the changing reasons of model criteria and (5) evaluating the foxtail millet ear detection with different input original image size respectively. Experimental results showed that YOLOv4 could obtain the superior ear detection performance. Specifically, mAP and F1-score of YOLOv4 achieved 78.99% and 83.00%, respectively. The Precision was 87% and the Recall was 79.00%, which was about 8% better than YOLOv2, YOLOv3 and Faster RCNN models, in terms of all criteria. Moreover, experimental results indicates that the proposed method is superior with promising accuracy and faster speed.

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    太陽能殺蟲燈物聯網節點的防盜防破壞設計及展望 | Open Access
    黃凱, 舒磊, 李凱亮, 楊星, 朱艷, 汪小旵, 蘇勤
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 129-143.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA034
    摘要357)   HTML26)    PDF (2413KB)(159)   

    太陽能殺蟲燈在有效控制蟲害的同時,可減少農藥施藥量。隨著其部署數量的增加,被盜被破壞的報道也越來越多,嚴重影響了蟲害防治效果并造成了較大的經濟損失。為有效地解決太陽能殺蟲燈物聯網節點被盜被破壞問題,本研究以太陽能殺蟲燈物聯網為應用場景,對太陽能殺蟲燈硬件進行改造設計以獲取更多的傳感信息;提出了太陽能殺蟲燈輔助設備——無人機殺蟲燈,用以被盜被破壞出現后的部署、追蹤和巡檢等應急應用。通過上述硬件層面的改造設計和增加輔助設備,可以獲取更為全面的信息以判斷太陽能殺蟲燈物聯網節點被盜被破壞情況。但考慮到被盜被破壞發生時間短,僅改造硬件層面還不足以實現快速準確判斷。因此,本研究進一步從內部硬件、軟件算法和外形結構設計三個層面,探討了設備防盜防破壞的優化設計、設備防盜防破壞判斷規則的建立、設備被盜被破壞的快速準確判斷、設備被盜被破壞的應急措施、設備被盜被破壞的預測與防控,以及優化計算以降低網絡數據傳輸負荷六個關鍵研究問題,并對設備防盜防破壞技術在太陽能殺蟲燈物聯網場景中的應用進行了展望。

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    基于高光譜數據的玉米葉面積指數和生物量評估 | Open Access
    束美艷, 陳向陽, 王喜慶, 馬韞韜
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 29-39.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA004
    摘要282)   HTML23)    PDF (1944KB)(148)   

    利用高光譜技術獲取玉米農學參數信息,有助于提升玉米精準管理水平。本研究基于3個種植密度和5份玉米材料的田間試驗,獲取玉米大喇叭口期的地面ASD高光譜數據與無人機高光譜影像,分析不同種植密度下不同遺傳材料的葉面積指數(LAI)和單株地上部生物量,構建基于全波段、敏感波段和植被指數的LAI和單株地上部生物量高光譜估算模型,比較分析兩類高光譜數據在玉米表型性狀參數上的監測能力。結果表明,野生型玉米材料的冠層光譜反射率在近紅外波段隨著種植密度的增大而增大;同一種植密度下的野生型玉米材料的光譜反射率在可見光和近紅外波段均為最低。在可見光波段550 nm的波峰處,4種轉基因材料的光譜反射率比野生型玉米材料的光譜反射率提高4.52%~19.9%,在近紅外波段870 nm的波峰處,4種轉基因材料的光譜反射率比野生型玉米材料的光譜反射率提高23.64%~57.05%?;?1個高光譜植被指數構建的模型對LAI的估算效果最好,測試集決定系數R2為0.70,均方根誤差RMSE為0.92,相對均方根誤差rRMSE為15.94%。敏感波段反射率(839~893 nm和1336~1348 nm)對玉米單株地上部生物量估算效果最佳,測試集R2為0.71,RMSE為12.31 g,rRMSE為15.89%。綜上,田間非成像高光譜和無人機成像高光譜在玉米LAI及生物量估算方面具有較好的一致性,能夠快速有效地提取地塊尺度玉米農學參數信息,本研究可為高光譜技術在小區尺度的精準農業管理應用提供參考。

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    專題導讀——農業大數據與人工智能 | Open Access
    李 淼, 吳華瑞
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 0-1.  
    摘要562)      PDF (140KB)(145)   

    農業大數據是大數據理念、技術和方法在農業方面的實踐,是跨行業、跨專業、跨業務的數據分析與挖掘,以及數據可視化的具體展示。人工智能技術是推動智慧農業發展的核心力量之一,在農業領域的應用潛力巨大。大數據與人工智能技術的應用將推進農業智能化發展,促進農業精細化管理,提高農業工作者的生產效率。

    《智慧農業(中英文)》期刊實時關注當前農業領域熱點研究技術,在2020年第3期組織出版了農業大數據與人工智能專題。本專題刊登9篇來自中國農業大學、中國科學院、美國北達科他州州立大學、中國農業科學院、國家農業信息化工程技術研究中心等單位專家團隊稿件,希望能對感興趣的讀者們有所啟發。

    李道亮教授團隊總結了近年來人工智能技術在水產養殖中的最新應用研究進展,分析了其面臨主要問題和挑戰,并從水產養殖的生命信息獲取、水產生物生長調控與決策、魚類疾病預測與診斷、水產養殖環境感知與調控,以及水產養殖水下機器人5個方面分析了人工智能在水產養殖中的應用現狀和技術特點。

    吳建寨研究員團隊從機器視覺技術、壓力分布測量技術、可穿戴技術、行為分析技術和跛行分類技術5個方面,分析了奶牛跛行自動識別技術的原理、功能、特點及研究現狀,指出了奶牛跛行自動識別研究方向和面臨的挑戰。

    李淼和詹凱研究員團隊綜合設施蛋雞養殖環境多影響因子,構建了改進的谷鳥搜索算法優化神經網絡CS-BP與蛋雞設施養殖環境質量評價預測模型,實現了蛋雞生產環境的最優控制,促進了蛋雞生產性能的提升。

    吳華瑞研究員團隊設計了一套多自由度設施溫室影像采集與環境監測機器人系統,可廣泛地應用在設施溫室生產與研究中,在北京小湯山國家精準農業基地取得了較好的應用示范效果。

    張昭博士團隊將相機采集作物彩色圖像特征導入機器學習算法中進行模型訓練和精度預測,發現VGG-16模型在區分大豆幼苗和玉米雜苗中有較好的表現。

    王玉亭博士和王振營研究員團隊建立了夜蛾圖像數據庫,包含草地貪夜蛾在內的7種夜蛾科成蟲10,177幅圖像,采用遷移學習方式建立了VGG-16、ResNet-50DenseNet-121 3種夜蛾成蟲識別深度學習模型,識別準確率均超過了98%。

    張燕博士團隊引入核相互子空間法,建立了番茄葉部病害快速識別模型CCHKMSM,并分別以PlantVillage圖像和實際場景下采集的病蟲害圖像數據集開展算法驗證試驗,結果表明CCHKMSM模型識別準確率高且計算量小,具有在手持設備、邊緣計算終端等低配置感知系統中的應用潛力。

    于合龍教授團隊提出了一種基于粒子群和模擬退火協同優化的農田物聯網混合多跳路由算法PSMR,該算法提高了不同距離簇首的能耗均衡性能,實現了大規模農田復雜環境長時間、高效、穩定的數據采集監測。

    為解決蔬菜價格預測精度不高的問題,吳華瑞研究員團隊以黃瓜為例分析了影響價格的供給、需求、流通等因素,構建了Lasso回歸方法與BP神經網絡相結合的組合模型L-BPNN,實現了黃瓜短期價格高精度預測。

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    基于Micro-CT的玉米籽粒顯微表型特征研究 | Open Access
    趙歡, 王璟璐, 廖生進, 張穎, 盧憲菊, 郭新宇, 趙春江
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 16-28.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202103-SA004
    摘要326)   HTML37)    PDF (2085KB)(143)   

    植物顯微表型主要是指植物組織、細胞和亞細胞水平的表型信息,是植物表型組學研究的重要組成部分。針對傳統籽粒顯微性狀檢測方法效率低、誤差大且指標單一等問題,本研究利用Micro-CT掃描技術對5種類型11個品種玉米籽粒開展顯微表型精準鑒定研究?;趯T序列圖像的處理解析,共獲取籽粒、胚、胚乳、空腔、皮下空腔、胚乳空腔和胚空腔的34項顯微表型指標。其中,胚乳空腔表面積、籽粒體積、胚乳體積比和胚乳空腔比表面積等4項表型指標在不同類型玉米間差異顯著(P-value<0.05)。普通玉米胚乳空腔表面積和籽粒體積顯著大于其它類型玉米,高油玉米胚乳空腔比表面積最大,甜玉米胚乳空腔比表面積最小,爆裂玉米胚乳體積比最大。進一步利用34項玉米籽粒表型指標開展差異分析和聚類分析,可將11個不同品種玉米分為四類,其中第一類以普通玉米為主,第二類以爆裂玉米為主,第三類是甜玉米,第四類是高油玉米。結果表明,Micro-CT掃描技術不僅可以實現玉米籽粒顯微表型的精準鑒定,還可以為玉米籽粒分類、品種檢測等提供技術支撐。

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    基于粒子群與模擬退火協同優化的農田物聯網混合多跳路由算法 | Open Access
    孫浩然, 孫琳, 畢春光, 于合龍
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (3): 98-107.   doi:10.12133/j.smartag.2020.2.3.202007-SA001
    預出版日期: 2020-10-28

    摘要224)   HTML164)    PDF (1518KB)(142)   

    農業無線傳感器網絡對農田土壤、環境和作物生長的多源異構信息的獲取起關鍵作用。針對傳感器在農田中非均勻分布且受到能量制約等問題,本研究提出了一種基于粒子群和模擬退火協同優化的農田物聯網混合多跳路由算法(PSMR)。首先,通過節點剩余能量和節點度加權選擇簇首,采用成簇結構實現異構網絡高效動態組網。然后通過簇首間多跳數據結構解決簇首遠距離傳輸能耗過高問題,利用粒子群與模擬退火協同優化方法提高算法收斂速度,實現sink節點加速采集簇首中的聚合數據。對算法的仿真試驗結果表明,PSMR算法與基于能量有效負載均衡的多路徑路由策略方法(EMR)相比,無線傳感器網絡生命周期提升了57%;與貪婪外圍無狀態路由算法(GPSR-A)相比,在相同的網絡生命周期內,第1個死亡傳感器節點推遲了兩輪,剩余能量標準差減少了0.04 J,具有良好的網絡能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通過簇首間多跳降低遠端簇首額外能耗,提高了不同距離簇首的能耗均衡性能,為實現大規模農田復雜環境的長時間、高效、穩定地數據采集監測提供了技術基礎,可提高農業物聯網的資源利用效率。

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    基于快速葉綠素熒光技術的油菜冠層生化參數垂直異質性分析 | Open Access
    張佳菲, 萬亮, 何勇, 岑海燕
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 40-50.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202103-SA005
    摘要200)   HTML9)    PDF (3024KB)(139)   

    準確獲取作物冠層生化信息對監測作物生長和指導精準施肥具有重要意義?,F有的作物生化參數的垂直分布研究以高光譜遙感反演為主,缺乏與光合生理的聯系。本研究主要探究了不同氮素處理水平下油菜苗期冠層內的葉綠素、類胡蘿卜素、干物質和水分等生化參數的垂直分布變化特性,同時利用快速葉綠素熒光技術測定了葉片的光合性能,并通過線性回歸分析和主成分分析進一步剖析了熒光響應與生化參數的內在聯系。試驗結果表明:(1)苗期中期油菜冠層的葉綠素含量、類胡蘿卜素含量、干物質和水分含量均呈拋物線型的非均勻垂直分布,而葉綠素與類胡蘿卜素的比值具有與其他生化參數不同的垂直分布模式,其隨著葉位升高和施氮量的增加逐漸下降,與推動力DFTotal、電子鏈末端量子產額φRo等熒光參數的垂直分布模式相同;(2)熒光參數,特別是DFTotal,對油菜葉片葉綠素與類胡蘿卜的比值、葉綠素和干物質含量具有較強的評估能力;(3)缺氮會降低苗期油菜葉片的光系統I和II(PSI和PSII)性能,通過最大光化學效率φPo等熒光參數可對氮素脅迫進行診斷;而不同葉位葉片在PSI性能即電子末端傳遞效率上具有顯著差異,通過DFTotal可有效表征冠層生化參數的垂直異質性。上述結果表明,應用快速葉綠素熒光技術對作物進行生化信息的垂直異質性監測具有可行性,可為指導精準施肥和提高優質優產提供新思路和技術支撐。

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    國家精準農業航空施藥技術國際聯合研究中心 | Open Access
    智慧農業    2019, 1 (2): 94-95.  
    摘要374)      PDF (7561KB)(136)   
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    利用多時序激光點云數據提取棉花表型參數方法 | Open Access
    陽旭, 胡松濤, 王應華, 楊萬能, 翟瑞芳
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 51-62.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA003
    摘要257)   HTML26)    PDF (2561KB)(135)   

    當前,能夠實現作物表型參數高效、準確的測量和作物生育期表型參數的動態量化研究是表型研究和育種中亟待解決的問題之一。本研究以棉花為研究對象,采用三維激光掃描LiDAR技術獲取棉花植株的多時序點云數據,針對棉花植株主干的幾何特性,利用隨機抽樣一致算法(RANSAC)結合直線模型完成主干提取,并對剩余的點云進行區域增長聚類,實現各葉片的分割;在此基礎上,完成植株體積、株高、葉長、葉寬等性狀參數的估計。針對多時序棉花激光點云數據,采用匈牙利算法完成相鄰時序作物點云數據的對齊、葉片器官對應關系的建立。同時,對各植株表型參數動態變化過程進行了量化。本研究針對3株棉花的4個生長點的點云數據,分別完成了主干提取、葉片分割,以及表型參數測量和動態量化。試驗結果表明,本研究所采用的主干提取及葉片分割方法能夠實現棉花的枝干和葉片分割。提取的株高、葉長、葉寬等表型參數與人工測量值的決定系數均趨近于1.0;同時,本研究實現了棉花表型參數的動態量化過程,為三維表型技術的實現提供了一種有效的方法。

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    基于遙感與氣象數據的冬小麥主產區籽粒蛋白質含量預報 | Open Access
    王琳, 梁健, 孟范玉, 孟煬, 張永濤, 李振海
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 15-22.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA007
    預出版日期: 2021-06-30

    摘要231)   HTML37)    PDF (1605KB)(125)   

    開展小麥籽粒蛋白質含量的監測預報研究對于指導農戶調優栽培、企業分類收儲、期貨小麥價格、進口政策調整等具有重要意義。本研究以冬小麥主產區(河南省、山東省、河北省、安徽省和江蘇?。檠芯繀^域,構建了冬小麥籽粒蛋白質含量多層線性預測模型,并實現了2019年冬小麥蛋白質含量預報。為了解決預測模型在年際擴展和空間擴展存在偏差的問題,在蛋白質含量估算模型中考慮了氣象因素(溫度、降水、輻射量)、冬小麥筋型、抽穗—開花期增強型植被指數(EVI)等因素。結果表明,融合3個氣象因素的蛋白質含量估算模型建模集精度(R2 = 0.39,RMSE = 1.04%)與驗證集精度(R2 = 0.43、RMSE = 0.94%)均高于融合2個氣象因子的估算模型和單個氣象因子的估算模型。將蛋白質含量估算模型應用冬小麥主產區的蛋白質含量遙感估算,得到了2019年冬小麥主產區品質預報圖,并形成黃淮海地區冬小麥品質分布專題圖。本研究結果可同時為后續小麥種植區劃和實現綠色、高產、優質、高效糧食生產提供數據支撐。

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    舒磊教授科研團隊 | Open Access
    智慧農業    2019, 1 (3): 123-.  
    摘要1430)      PDF (156306KB)(124)   
    舒磊教授科研團隊于2017年11月加入南京農業大學工學院。團隊期望依托南京農業大學和英國林肯大學共同籌建“南農—林肯智能工程研究中心”,專門從事農業信息化、農業工程等領域的研究工作。
    團隊結合南京農業大學的農業科學和英國林肯大學的機械故障診斷、農業機器人等優勢學科,以農業工程學科為依托,以建設成為具有國際領先水平的農業智能工程研究團隊為目標,針對農業無線傳感器網絡研究領域中的關鍵性科學問題,重點圍繞“茶用菊花采摘機器人”“植物表型信息采集與存儲”“農業物聯網故障診斷與農業裝備故障診斷”“太陽能殺蟲燈物聯網應用與研究”“光伏農場物聯網應用與研究”和“基于群智感知的農業大數據應用與研究”六個科研方向,開展農業物聯網基礎理論和人工智能在農業工程學科中的應用研究工作。

    團隊致力于鍛煉和培養一批能為我國現代農業乃至智慧農業等行業提供技術支撐的復合型人才,為現代農業發展和社會進步提供長遠和強大的技術支持與智力支持。歡迎廣大海內外優秀青年才俊加入!

    舒磊,南京農業大學教授/博士生導師、英國林肯大學“林肯教授”/博士生導師、廣東省“揚帆計劃”引進緊缺拔尖人才、南農—林肯智能工程研究中心(籌)主任。分別在韓國慶熙大學攻讀碩士(世界排名247)、愛爾蘭國立高威大學攻讀博士(世界排名243)、日本大阪大學從事博士后研究(世界排名67)。
    主持國家自然科學青年基金及省級重大國際聯合項目等共12項,科研總經費超1250萬元。長期從事無線傳感器網絡領域的研究,共發表論文400余篇。在Google Scholar上他引次數為8474次,H-index為51。在Guide2Research網站對全球計算機學科高被引研究者H-index統計排名中為英國區域第99名。(數據更新日期:2019-08-01)

    曾獲2014年中國計算機學會計算機應用專委會“特別貢獻獎”、連續獲得2017年度和2018年度IEEE Access期刊“Outstanding Associate Editor”、IEEE HealthCom 2017 “Outstanding Leadership Award”、連續獲得2017年度(2 out of 254)和2018年度(5 out of 598)IEEE Systems Journal期刊(JCR Q1, IF: 4.463)最優論文獎、2018年度Journal of Network and Computer Applications期刊(JCR Q1, IF: 5.273)最優論文獎、獲得IEEE SIGTELCOM 2017、EAI WICON 2016、IEEE ComManTel 2014、IEEE ICC 2013和IEEE GLOBECOM 2010國際學術會議的最優論文獎。

    現擔任IEEE Communications Magazine (JCR Q1, IF: 10.356)、IEEE Network (JCR Q1, IF: 7.503)、IEEE Transactions on Industrial Informatics (JCR Q1, IF: 7.377)、IEEE Systems Journal (JCR Q1, IF: 4.463)、IEEE Access (JCR Q1, IF: 4.098)等期刊編委  (影響因子年份:2018年)。
    曾在超過50個各類國際會議中擔任主席。例如,擔任Chinacom 2014、Qshine 2015、Healthcom 2017、Collaboratecom 2017、DependSys 2018等會議的大會主席,擔任INISCOM 2015、WICON 2016、Chinacom 2017、Qshine 2017、Simutool 2017、INISCOM 2017、WMNC 2017和中國計算機應用大會(NCCA 2015、NCCA 2016、NCCA 2018)等會議的程序委員會主席。擔任超過150個國際會議的評委,例如ICDCS、DCOSS、MASS、ICC、Globecom、ICCCN、WCNC和ISCC等。



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    基于輪廓坐標系轉換擬合的柚子果形檢測分級方法 | Open Access
    李燕, 沈杰, 謝航, 高廣垠, 劉建雄, 劉潔
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 86-95.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA007
    摘要315)   HTML7)    PDF (1652KB)(122)   

    針對柚子果形和尺寸分級依賴人工經驗判斷的現狀,本研究提出一種采用輪廓坐標系轉換擬合、果形特征提取結合方向角補償算法檢測柚子縱、橫徑尺寸并基于果形指數對柚子形狀缺陷進行判斷的方法。以CMOS相機、點陣式LED光源、平面鏡、計算機、箱體和支架搭建圖像采集裝置,獲取168個不同尺寸與形狀等級的沙田柚樣本全表面圖像數據。選擇G-B分量灰度圖像進行去噪與分割,利用Laplacian算子邊緣檢測算法提取果實的邊緣像素,采用多項式擬合方式完成直角坐標向極坐標的轉換從而簡化果形描述,利用特征點極角值補償樣本縱橫徑的隨機方向,繼而區別類球形和類梨形兩種類型計算柚子的縱徑和橫徑。以廣東梅州沙田柚為對象進行試驗,結果表明,利用輪廓坐標系轉換擬合、果形特征提取結合方向角補償算法的方法檢測柚子縱徑的平均絕對誤差、最大絕對誤差和平均相對誤差分別為2.23 mm、7.39 mm和1.6%,橫徑的平均絕對誤差、最大絕對誤差和平均相對誤差分別為2.21 mm、7.66 mm和1.4%。從柚子輪廓極坐標的擬合函數中提取3個峰值高度、3個波峰寬度和1個波谷值差值7個特征值,利用BP神經網絡算法建立柚子果形判別模型并用獨立驗證集進行驗證,形狀判別的總識別率為83.7%。本方法能為柚子尺寸和形狀的自動化檢測與分級提供快速無損方法。

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    基于超體素聚類和局部特征的玉米植株點云雄穗分割 | Open Access
    朱超, 吳凡, 劉長斌, 趙健翔, 林麗麗, 田雪瑩, 苗騰
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 75-85.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202102-SA001
    摘要309)   HTML19)    PDF (1993KB)(119)   

    針對當前三維點云處理方法在玉米植株點云中識別雄穗相對困難的問題,提出一種基于超體素聚類和局部特征的玉米植株點云雄穗分割方法。首先通過邊連接操作建立玉米植株點云無向圖,利用法向量差異計算邊權值,并采用譜聚類方法將植株點云分解為多個超體素子區域;隨后結合主成分分析方法和點云直線特征提取植株頂部的子區域;最后利用玉米植株點云的平面局部特征在頂部子區域中識別雄穗點云。對3種點云密度的15株成熟期玉米植株點云進行測試,采用F1分數作為分割精度判別指標,試驗結果與手動分割真值相比,當點云密度為0.8、1.3和1.9個點/cm時,雄穗點云分割的平均F1分數分別為0.763、0.875和0.889,分割精度隨點云密度增加而增高。結果表明,本研究提出的基于超體素聚類和局部特征的玉米植株點云雄穗分割方法具備在玉米植株點云中提取雄穗的能力,可為玉米高通量表型檢測、玉米三維重建等研究和應用提供技術支持。

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    基于語義融合與模型蒸餾的農業實體識別 | Open Access
    李亮德, 王秀娟, 康孟珍, 華凈, 樊夢涵
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 118-128.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202012-SA001
    摘要350)   HTML18)    PDF (1473KB)(118)   

    當前農業實體識別標注數據稀缺,部分公開的農業實體識別模型依賴手工特征,實體識別精度低。雖然有的農業實體識別模型基于深度學習方法,實體識別效果有所提高,但是存在模型推理延遲高、參數量大等問題。本研究提出了一種基于知識蒸餾的農業實體識別方法。首先,利用互聯網的海量農業數據構建農業知識圖譜,在此基礎上通過遠程監督得到弱標注語料。其次,針對實體識別的特點,提出基于注意力的BERT層融合模型(BERT-ALA),融合不同層次的語義特征;結合雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)和條件隨機場CRF,得到BERT-ALA+BiLSTM+CRF模型作為教師模型。最后,用BiLSTM+CRF模型作為學生模型蒸餾教師模型,保證模型預測耗時和參數量符合線上服務要求。在本研究構建的農業實體識別數據集以及兩個公開數據集上進行實驗,結果顯示,BERT-ALA+BiLSTM+CRF模型的macro-F1相對于基線模型BERT+ BiLSTM+CRF平均提高1%。蒸餾得到的學生模型BiLSTM+CRF的macro-F1相對于原始數據訓練的模型平均提高3.3%,預測耗時降低了33%,存儲空間降低98%。試驗結果驗證了基于注意力機制的BERT層融合模型以及知識蒸餾在農業實體識別方面具有有效性。

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    面向果園多機器人通信的AODV路由協議改進設計與測試 | Open Access
    毛文菊, 劉恒, 王東飛, 楊福增, 劉志杰
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (1): 96-108.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.1.202101-SA001
    摘要218)   HTML16)    PDF (2632KB)(99)   

    針對多機器人在果園中作業時的通信需求,本研究基于Wi-Fi信號在桃園內接收強度預測模型,提出了一種引入優先節點和路徑信號強度閾值的改進無線自組網按需平面距離向量路由協議(AODV-SP)。對AODV-SP報文進行設計,并利用NS2仿真軟件對比了無線自組網按需平面距離向量路由協議(AODV)和AODV-SP在發起頻率、路由開銷、平均端到端時延及分組投遞率4個方面的性能。仿真試驗結果表明,本研究提出的AODV-SP路由協議在發起頻率、路由開銷、平均端到端時延及分組投遞率4個方面的性能均優于AODV協議,其中節點的移動速度為5 m/s時,AODV-SP的路由發起頻率和路由開銷較AODV分別降低了3.65%和7.09%,節點的移動速度為8 m/s時,AODV-SP的分組投遞率提高了0.59%,平均端到端時延降低了13.09%。為進一步驗證AODV-SP協議的性能,在實驗室環境中搭建了基于領航-跟隨法的小型多機器人無線通信物理平臺并將AODV-SP在此平臺應用,并進行了靜態丟包率和動態測試。測試結果表明,節點相距25 m時靜態丟包率為0,距離100 m時丟包率為21.01%;動態行駛時能使機器人維持鏈狀拓撲結構。本研究可為果園多機器人在實際環境中通信系統的搭建提供參考。

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    田間玉米苗期高通量動態監測方法 | Open Access
    張小青, 邵松, 郭新宇, 樊江川
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 88-99.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA003
    預出版日期: 2021-07-07

    摘要159)   HTML22)    PDF (3369KB)(86)   

    目前對玉米出苗動態檢測監測主要是依靠人工觀測,耗時耗力且只能選擇小的樣方估算整體出苗情況。為解決人工出苗動態管理不精準的問題,實現田間精細化管理,本研究以田間作物表型高通量采集平臺獲取的高時序可見光圖像和無人機平臺獲取的可見光圖像兩種數據源構建了不同光照條件下的玉米出苗過程圖像數據集??紤]到田間存在環境背景復雜、光照不均等因素,在傳統Faster R-CNN的基礎上構建殘差單元,使用ResNet50作為新的特征提取網絡來對Faster R-CNN進行優化,首先實現對復雜田間環境下玉米出苗識別和計數;進而基于表型平臺所獲取的高時序圖像數據,對不同品種、不同密度的玉米植株進行出苗動態連續監測,對各玉米品種的出苗持續時間和出苗整齊度進行評價分析。試驗結果表明,本研究提出的方法應用于田間作物高通量表型平臺出苗檢測時,晴天和陰天的識別精度分別為95.67%和91.36%;應用于無人機平臺出苗檢測時晴天和陰天的識別精度分別91.43%和89.77%,可以滿足實際應用場景下玉米出苗自動檢測的需求。利用表型平臺可獲取時序數據的優勢,進一步進行了玉米動態出苗檢測分析,結果表明利用本模型得到的動態出苗結果與人工實際觀測具有一致性,說明本研究提出的模型的具有魯棒性和泛化性。

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    農業農村部漁業信息重點實驗室 | Open Access
    智慧農業    2019, 1 (2): 96-97.  
    摘要412)      PDF (16989KB)(86)   
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    ??瘜ёx——農業機器人與智能裝備 | Open Access

    劉成良
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 0-1.  
    摘要439)     

    習近平總書記指出,“要大力推進農業機械化、智能化,給農業現代化插上科技的翅膀”。農業機器人和智能裝備實現了先進智能化技術和農業機械的深度融合,其大面積應用推廣將大幅提高農業生產效率,進一步降低農民勞動強度。為集中報道農業機器人與智能裝備領域取得的最新理論、技術與應用成果,《智慧農業(中英文)》期刊在2020年第4期組織了農業機器人與智能裝備???,共刊載文章12篇,內容涵蓋農業機械與信息技術融合思考、果蔬采摘機械手、保護性耕作機具導航與測控、特種機器人平臺研制、植保無人機、智能農機標準等方面。期待本??某霭婺転楸绢I域從業人員提供參考和思路。也感謝作者、審稿人以及編輯團隊為本??霭孀龀龅呐?。

    陳學庚院士團隊分析了國外農業機械與信息技術融合的發展特點,并指出,促進智能感知技術發展與導航技術研究、推進農業機械裝備智能化、構建農機智慧作業系統、推進農機自主作業技術研究與無人農場建設、加強農機信息化技術標準制定與復合型人才培養等是中國農業機械與信息技術融合發展的方向。

    劉成良教授團隊聚焦蔬果采摘機械手系統,從采收對象和場景分析出發,總結了采摘機械機構和采摘控制方案以及主流評價指標,指明了采摘機械機器人將向著采摘目標場景通用化、結構形式多樣化、全自動化、智能化、集群化方向發展。

    李洪文教授團隊闡述了自動導航技術和作業控制技術在保護性耕作中的應用現狀,指出將智能技術、農藝知識與理論、傳統保護性耕作技術與機具三者進行深度融合,才能促進保護性耕作機具向高效化、高質化、精準化、智能化方向快速發展。

    針對中國智能農機裝備標準化工作中缺乏系統性標準體系指導的問題,胡小鹿等構建了中國智能農機裝備標準體系框架,指導相關標準制修訂、實施與服務。

    在特種農業機器人平臺研發方面,陳立平研究員團隊基于磁標-射頻識別和風助式藥液噴嘴設計了畜禽養殖防疫消毒機器人系統,實現了畜禽舍防疫消毒噴霧的智能化作業;苑進教授團隊針對白蘆筍選擇性采收過程中識別難的問題,提出了變尺度感興趣區域檢測方法的筍尖識別與精準定位方法,并提出了多筍芽的采收路徑優化方法;張春龍副教授團隊針對亞毫米級作業精度等技術難點,融合機器人運動學、機器視覺技術和多傳感器反饋控制技術研制了割膠機器人模塊化樣機。

    在智能農業裝備相關技術研究方面,何雄奎教授團隊利用微氣象測量系統測定了無人機飛行狀態下旋翼下方不同水平位置下洗氣流場風速和噴霧沉積分布情況,對無人機下洗氣流場分布實測結果進行了可視化分析;丁幼春教授團隊結合OpenCV和前視點的直線路徑跟蹤控制方法構建了輪式谷物聯合收獲機視覺導航控制系統;苗中華教授團隊提出了基于圖像處理多算法融合的田間雜草檢測方法,設計了一套田間雜草自動識別算法;為探索合適的混合動力果園自動導航小車(AGV)控制系統算法以及能量管理策略,貢亮副教授團隊實現了串聯式混合動力AGV控制器硬件在環仿真功能;陳天恩研究員團隊則結合車輛路徑優化問題求解思路,提出了基于訂單位置聚類的雛雞配送車輛調度優化模型,為禽業企業提供了智能化配送車輛調度優化服務,降低了成本。
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    周濟教授實驗室(中國)介紹 | Open Access
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 165-166.  
    摘要220)      PDF (11866KB)(78)   
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    基于校正WOFOST模型的棗樹生長模擬與水分利用評價 | Open Access
    白鐵成, 王濤, 張楠楠
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 55-67.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA008
    預出版日期: 2021-07-07

    摘要309)   HTML13)    PDF (1931KB)(77)   

    為實現定量化分析溫、光和水資源對果樹生長的影響,本研究以成齡駿棗樹為研究對象,提出了基于校正WOFOST模型的棗樹生長和水分運移模擬方法。利用2016和2017年的田間試驗觀測數據,重點校正WOFOST模型的物候學發育、初始化、綠葉、CO2同化、干物質分配、呼吸作用和水分利用參數。在田間尺度,完成總地上生物量(TAGP)、葉面積指數(LAI)和土壤水分含量的動態模擬和精度驗證;在縣域尺度,使用55個果園的最大LAI、單產、實際蒸散量(ETa)和水分利用效率(WUE)數據評價模型區域尺度的模擬性能。結果表明,在田間尺度,校正模型模擬不同灌溉梯度TAGP的決定系數R2范圍為0.92~0.98,歸一化均方根誤差NRMSE為8.7%~20.5%;模擬LAI的R2范圍為0.79~0.97,NRMSE為8.3%~21.1%;模擬土壤水分含量的決定系數R2范圍為0.29~0.75,NRMSE為4.1%~6.1%。在縣域尺度,兩年模擬最大LAI與實測LAI的R2分別為0.64和0.78,NRMSE分別為13.3%和10.7%;模擬單產的R2分別為0.48和0.60,NRMSE分別是12.1%和11.9%;模擬ETa均方根誤差分別為36.1 mm(7.9%)和30.8 mm(7.4%);模型也表現了較高的WUE模擬精度(10%<NRMSE<20%),均方根誤差RMSE值分別為0.23和0.28 kg/m3。WOFOST模型在田間和縣域尺度都取得了較高的棗樹生長和水分運移模擬精度,可為土壤、氣象、灌溉管理和棗樹生長耦合影響的定量化分析提供新思路。

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    從群體到個體尺度——基于數據的DSSAT和GreenLab作物模型連接探索 | Open Access
    王秀娟, 康孟珍, 華凈, DE REFFYE Philippe
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 77-87.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202103-SA006
    摘要147)   HTML8)    PDF (2152KB)(77)   

    作物模型的研究涉及作物生長發育的復雜過程,空間上從分子到細胞、組織、器官、個體、群體等不同尺度,時間尺度上可以從秒到年?;诓煌难芯啃枨?,切換作物模型尺度,可使得作物模型的適用性更廣泛靈活。其中,如何從群體尺度的作物模型轉入個體尺度的作物模型是本研究的內容。本研究基于四個玉米品種的兩個處理(灌溉和雨養)的已有的實驗數據和基于這些數據的DSSAT系統的模擬數據,校準功能結構模型GreenLab的參數,以計算結果一致為指標,探索不同空間尺度模型建立接口的方法,比較不同模型的特點。結果表明,GreenLab模型可以復現DSSAT系統的模擬數據和實際測量數據,進一步可以反演出各種器官之間生物量的分配并進行三維可視化展示。最后討論了不同空間尺度模型結合的優勢及應用領域。

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    基于DSSAT CERES-Wheat 模型的未來40年冬小麥最適播期分析 | Open Access
    胡亞南, 梁駒, 梁社芳, 李世娟, 諸葉平, 鄂越
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 68-76.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202104-SA005
    摘要141)   HTML14)    PDF (1378KB)(76)   

    在適播期內播種是促進小麥高產穩產的關鍵管理技術。為應對未來氣候變化帶來的不利影響,提高小麥高產優質主產區的冬小麥產量,本研究選取黃淮海和江淮地區作為研究區,并在研究區內選擇3個代表站點,利用DSSAT CERES-Wheat模型在基準時段和未來40年分別開展了4種典型濃度路徑的溫室氣體排放氣候情景(RCPs)、51個播期處理的模型模擬試驗,以明確未來冬小麥生育期內氣候要素和最適播期變化特征,定量分析采用最適播期管理措施對冬小麥的增產效應。分析試驗結果表明:未來冬小麥生育期內氣候特征呈現暖干化的趨勢;冬小麥生育期天數隨溫度升高而縮短,縮短天數在研究區地理空間上自北向南遞增;最適播期隨溫度升高而推遲,在各時段、各情景下均隨緯度減小而推遲;相對于基準時段,3個站點2030s時段的最適播期推遲最大天數分別自北向南遞增5 d、8 d和13 d,2050s時段最適播期較2030s時段有不同程度的推遲,且各站點以2050s 時段RCP8.5情景下的推遲天數最多;采取最適播期播種的管理措施,在3個站點均有不同程度的增產效應,黃淮海北片的增產效應最小,黃淮海南片和江淮地區增產幅度相對較高,集中在2%~4%之間。因此,未來黃淮海和江淮地區可采取推遲播期、選擇適播期的管理措施來應對氣候變暖情況,提高冬小麥產量。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    中國農業大學藥械與施藥技術研究中心 | Open Access
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (1): 163-164.  
    摘要375)      PDF (53980KB)(76)   
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    基于高光譜遙感的冬小麥澇漬脅迫識別及程度判別分析 | Open Access
    楊菲菲, 劉升平, 諸葉平, 李世娟
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 35-44.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202105-SA001
    預出版日期: 2021-08-23

    摘要154)   HTML17)    PDF (1233KB)(74)   

    冬小麥澇漬脅迫頻發不僅嚴重影響區域糧食安全和生態安全,還威脅社會經濟穩定和可持續發展。為識別冬小麥澇漬脅迫及判別其脅迫程度,本研究設置冬小麥澇漬脅迫梯度盆栽試驗,采用ASD地物光譜儀和Gaiasky-mini2推掃式成像光譜儀分別測定葉片及冠層高光譜數據,結合植被指數、歸一化均值距離和光譜微分差信息熵等方法,監測冬小麥是否遭受澇漬脅迫并判別其澇漬脅迫程度。試驗結果顯示,簡單比值色素指數SRPI是識別澇漬脅迫冬小麥的最優植被指數。紅光吸收谷(RW:640~680 nm)是識別冬小麥澇漬脅迫程度的最優波段,在RW波段內,抽穗、開花和灌漿期的光譜微分差信息熵可判別冬小麥澇漬脅迫程度,脅迫程度越大,光譜微分差信息熵越大。本研究為澇漬脅迫監測提供了一種新方法,在澇漬脅迫精確防控中具有較好的應用前景。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    對蝦養殖溶解氧濃度組合預測模型EMD-RF-LSTM | Open Access
    尹航, 李祥銅, 徐龍琴, 李景彬, 劉雙印, 曹亮, 馮大春, 郭建軍, 李利橋
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 115-125.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202106-SA008
    預出版日期: 2021-08-23

    摘要162)   HTML20)    PDF (1929KB)(74)   

    溶解氧(DO)濃度是對蝦養殖水質檢測的核心指標。為提高對蝦養殖溶解氧濃度的預測精度,本研究提出了一種基于經驗模態分解、隨機森林和長短時記憶神經網絡(EMD-RF-LSTM)的對蝦養殖溶解氧濃度組合預測模型。首先采用經驗模態分解(EMD)對養殖水質溶解氧濃度時序數據進行多尺度特征提取,得到不同尺度下的固有模態分量(IMF);然后分別采用長短時記憶神經網絡(LSTM)和隨機森林(RF)對高、低頻不同尺度IMF進行建模;最后結合各分量預測結果構建疊加模型,實現對溶解氧濃度時序數據的綜合預測。本研究模型在廣東省湛江市南三島對蝦養殖基地展開了試驗及應用,在基于真實數據集的性能測試中,經驗模態分解后EMD-ELM模型與極限學習機(ELM)模型對比,平均絕對誤差(MAPE)、均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)分別降低了30.11%、29.60%和32.95%。在經驗模態分解基礎上用RF和LSTM對不同特征尺度的本征模態分量分別預測后疊加求和,EMD-RF-LSTM模型預測的精度指標MAPE、RMSEMAE分別為0.0129、0.1156和0.0844,其中關鍵指標MAPE較EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分別降低了84.07%、57.57%和49.81%,預測精度顯著提高。結果表明,本研究針對經驗模態分解后高、低頻分量分別預測的策略可有效提升綜合性能,表明本研究模型具有較高的預測精度,能夠較準確地實現對蝦養殖水體中溶解氧濃度預測。

    圖表 | 參考文獻 | 相關文章 | 多維度評價
    東北三省地區生長季旱澇對春玉米產量的影響 | Open Access
    王蔚丹, 孫麗, 裴志遠, 馬尚杰, 陳媛媛, 孫娟英, 董沫
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 126-137.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202106-SA004
    預出版日期: 2021-08-23

    摘要166)   HTML19)    PDF (1771KB)(72)   

    評估生長季旱澇對作物產量的影響有助于農民采取措施增產保收。本研究基于1988—2017年氣象站點數據和災情、產量等統計數據,以中國東北三省為研究區,通過對比多時間尺度指標——標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)與旱澇受災率的關系,選擇優勢指數表征東北春玉米生長季干濕狀況,基于HP濾波構建相對氣象產量,利用距離相關分析方法選取合理時間尺度和關鍵月份的指數,分析這些指數與春玉米相對氣象產量的關系以及不同生育階段水分條件與產量之間的關系。結果表明:(1)SPI、SPEI均能表征東北地區農作物受旱和受澇狀況,整體上SPEI在表征東北地區旱澇時更具優越性,尤其在遼寧省,因旱受災率與SPI和SPEI相關系數差距明顯,因澇受災率與SPEI相關系數最大值為0.54,與SPI相關性不顯著。(2)遼寧省SPEI3-8與相對氣象產量的距離相關系數最大,吉林省和黑龍江省SPEI6-8與相對氣象產量的距離相關系數最大;各省對應的SPEI與相對氣象產量呈向下的拋物線趨勢,其中遼寧省春玉米產量受干旱和雨澇的共同影響,吉林、黑龍江兩省主要受干旱災害的影響。(3)遼寧省春玉米在拔節—抽穗期主要受干旱影響,生長季后期受洪澇災害影響較前期加重;當SPEI為1.0左右時,吉林省春玉米在出苗—拔節、拔節—抽穗期可達到最高產,抽穗—乳熟期受干旱影響嚴重;黑龍江關鍵生育期主要受旱災影響,在出苗—拔節、拔節—抽穗期正常偏濕年份可達到最高產量,但中度及以上雨澇仍會導致玉米減產,抽穗—乳熟期在輕度濕潤時可高產,重度濕潤時會因澇減產。本研究對東北三省地區預估旱澇災害對春玉米產量影響和及時采取災害防御措施具有一定的參考價值。

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    海南島橡膠林葉面積指數遙感估算模型比較研究 | Open Access
    戴聲佩, 羅紅霞, 鄭倩, 胡盈盈, 李海亮, 李茂芬, 禹萱, 陳幫乾
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 45-54.   doi:10.12133/j.smartag.2021.3.2.202106-SA003
    摘要125)   HTML7)    PDF (2387KB)(52)   

    葉面積指數(LAI)是描述植被生長狀況和冠層結構的一個重要參數,快速獲取大面積植被與作物LAI對于生態系統科學研究、農林業生產指導具有十分重要的理論和實踐意義。本研究選取海南島典型熱帶作物——橡膠樹為研究對象,構建基于衛星遙感植被指數的橡膠林LAI估算模型并分析其變化規律。結果表明,相較于歸一化植被指數(NDVI)、綠色歸一化植被指數(GNDVI)、比值植被指數(RVI)和寬動態范圍植被指數(WDRVI)四個指數,增強植被指數(EVI)、土壤調節植被指數(SAVI)、差值植被指數(DVI)和改良土壤調節植被指數(MSAVI)四個指數同LAI之間的相關性較高。構建的基于不同植被指數的橡膠林LAI估算模型(一元線性、指數和對數模型)中,基于EVI指數的橡膠林LAI一元線性估算模型效果最佳,其決定系數R2為0.69。經驗證,該模型估算的橡膠林LAI精度較高,觀測和模擬的橡膠林LAI線性擬合R2為0.67,均方根誤差RMSE為0.16,平均相對誤差RE為-0.25%,但在橡膠林LAI中值區存在低估現象,同時在LAI高值區和低值區存在一定的高估現象。從空間分布來看,海南島橡膠林LAI高值區(4.40~6.23)主要分布在海南島西部儋州、白沙等市縣,LAI中值區(3.80~4.40)主要分布在海南島中部澄邁、屯昌、瓊中等市縣,LAI低值區(2.69~3.80)主要分布在海南島東部和南部的定安、瓊海、萬寧、樂東、三亞等市縣??傊?,構建的基于EVI指數的橡膠林LAI一元線性估算模型精度較高,克服了NDVI、GNDVI、RVI等植被指數容易出現指數飽和問題,具有較好的科學性和良好的推廣應用價值。

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    《智慧農業(中英文)》2021年第2期導讀
    智慧農業(中英文)    2021, 3 (2): 0-1.  
    摘要141)     

    本期共出版12篇文章,分布于“空間信息技術農業應用”專題,“作物模型與可視化”專題,以及“信息處理與決策”欄目。本期內容涵蓋了衛星/無人機遙感等在作物生長、病害、災害監測應用,以及作物模型模擬和產量監測等。每篇文章都具特色,希望本期的出版能為領域研究人員帶來新觀點、新思路、新啟發。

    “空間信息技術農業應用”專題刊出5篇文章。中國農業大學王鵬新教授團隊闡述了基于衛星遙感的農業干旱監測研究進展,并簡述了以干旱指數方法和作物生長模型方法為主的農業干旱預測研究進展。北京農業信息技術研究中心李振海博士團隊構建了冬小麥籽粒蛋白質含量多層線性預測模型,解決了模型在年際擴展和空間擴展存在偏差的問題,并實現了冬小麥蛋白質含量預報。美國北達科他州立大學Paulo Flores和張昭博士提出了一種基于無人機圖像處理的自動數據集生成方法,并用多種機器學習模型和深度學習算法對小麥倒伏檢測情況進行分類,最終確定了最佳算法和無人機飛行高度。在農業災害應用研究方面,中國農業科學院農業信息研究所李世娟研究員團隊利用冬小麥葉片及冠層高光譜遙感數據,結合植被指數、歸一化均值距離和光譜微分差信息熵等方法實現了冬小麥澇漬脅迫識別及其脅迫程度判別分析。中國熱帶農業科學院科技信息研究所戴聲佩副研究員等構建了基于衛星遙感的海南島大面積橡膠林葉面積指數LAI估算模型并分析了其變化規律。

    “作物模型與可視化”專題刊出3篇文章。塔里木大學白鐵成教授等提出了基于校正WOFOST模型的棗樹生長和水分運移模擬方法,為土壤、氣象、灌溉管理和棗樹生長耦合影響的定量化分析提供了新思路。為提高黃淮海和江淮地區小麥高產優質主產區的冬小麥產量,中國農業科學院農業信息研究所胡亞南副研究員等利用DSSAT CERES-Wheat模型分別開展基準時段和未來40年模型模擬試驗,明確了未來冬小麥生育期內氣候要素和最適播期變化特征。在群體尺度作物模型轉入個體尺度作物模型方面,中國科學院自動化研究所康孟珍副研究員團隊探索了作物不同空間尺度與時間模型建立接口的方法,發現GreenLab模型可以復現DSSAT系統的模擬數據,并進行了三維可視化展示。

    最后,“信息處理與決策”欄目為讀者報道了以下內容。北京農業信息技術研究中心樊江川博士團隊通過構建不同光照條件下的玉米出苗過程圖像數據集,使用ResNet50作為新特征提取網絡對Faster R-CNN進行優化,實現了玉米幼苗準確識別和出苗動態連續監測。中國農業大學鄭永軍教授團隊提出了一種蘋果樹原位測產模型,融合產量擬合網絡和改進型YOLOv5果實檢測算法,模型具有較好的精度和魯棒性。仲愷農業工程學院尹航副教授等提出了一種基于經驗模態分解、隨機森林和長短時記憶神經網絡的組合預測模型EMD-RF-LSTM,對于對蝦養殖塘溶解氧濃度具有較高預測精度。農業農村部規劃設計研究院孫麗高級工程師團隊基于中國東北三省Sentinel-2玉米空間分布數據和氣象數據,對比分析了多時間尺度的標準化降水指數(SPI)和標準化降水蒸散指數(SPEI)與旱澇受災率的關系,分析了旱澇狀況對春玉米產量的影響。

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    西北農林科技大學丘陵山地農機裝備研究團隊 | Open Access
    智慧農業(中英文)    2020, 2 (4): 1-1.  
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