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智慧农业(中英文)

智慧农业(中英文)

期刊聚焦农业信息技术发展前沿与热点，刊载和传播国内外最新研究成果，通过搭建高水平学术交流平台，引领学术研究发展方向，服务行业科学决策，培养高水平创新人才，促进学科发展。主要刊登农业传感器、精准农业、农业信息系统、农业物联网、农业云计算、农业区块链、智能装备与控制、农业遥感、农业大数据、人工智能等方向领域取得的重要理论创新及其方法应用成果。设有“综合研究”、“信息感知与获取”、“信息处理与决策”、“智能管理与控制”、“智能装备与系统”等栏目，并就这些栏目进行征稿组稿。
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  • 国内刊号/CN：10-1681/S
    国际刊号/ISSN：2096-6350
  • 发行周期：季刊
    邮发代号：80-834
  • 主管单位：中华人民共和国农业农村部
    主办单位：中国农业科学院农业信息研究所
智慧农业(中英文)-联系信息
  • 主编：赵春江
  • 电话：010-82109657
  • 邮箱：smartag@caas.cn
  • 地址：北京海淀区中关村南大街12号中国农业科学院农业信息研究所
  • 邮编：100081
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智慧农业(中英文) >2023年第4期
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共4384条结果
  • 摘要：目前对玉米出苗动态检测监测主要是依靠人工观测,耗时耗力且只能选择小的样方估算整体出苗情况。为解决人工出苗动态管理不精准的问题,实现田间精细化管理,本研究以田间作物表型高通量采集平台获取的高时序可见光图像和无人机平台获取的可见光图像两种数据源构建了不同光照条件下的玉米出苗过程图像数据集。考虑到田间存在环境背景复杂、光照不均等因素,在传统FasterR-CNN的基础上构建残差单元,使用ResNet50作为新的特征提取网络来对FasterR-CNN进行优化,首先实现对复杂田间环境下玉米出苗识别和计数;进而基于表型平台所获取的高时序图像数据,对不同品种、不同密度的玉米植株进行出苗动态连续监测,对各玉米品种的出苗持续时间和出苗整齐度进行评价分析。试验结果表明,本研究提出的方法应用于田间作物高通量表型平台出苗检测时,晴天和阴天的识别精度分别为95.67%和91.36%;应用于无人机平台出苗检测时晴天和阴天的识别精度分别91.43%和89.77%,可以满足实际应用场景下玉米出苗自动检测的需求。利用表型平台可获取时序数据的优势,进一步进行了玉米动态出苗检测分析,结果表明利用本模型得到的动态出苗结果与人工实际观测具有一致性,说明本研究提出的模型的具有鲁棒性和泛化性。
  • 摘要：果树测产是果园管理的重要环节之一,为提升苹果果园原位测产的准确性,本研究提出一种包含改进型YOLOv5果实检测算法与产量拟合网络的产量测定方法。利用无人机及树莓派摄像头采集摘袋后不同着色时间的苹果果园原位图像,形成样本数据集;通过更换深度可分离卷积和添加注意力机制模块对YO⁃LOv5算法进行改进,解决网络中存在的特征提取时无注意力偏好问题和参数冗余问题,从而提升检测准确度,降低网络参数带来的计算负担;将图片作为输入得到估测果实数量以及边界框面总积。以上述检测结果作为输入、实际产量作为输出,训练产量拟合网络,得到最终测产模型。测产试验结果表明,改进型YO⁃LOv5果实检测算法可以在提高轻量化程度的同时提升识别准确率,与改进前相比,检测速度最大可提升15.37%,平均mAP最高达到96.79%;在不同数据集下的测试结果表明,光照条件、着色时间以及背景有无白布均对算法准确率有一定影响;产量拟合网络可以较好地预测出果树产量,在训练集和测试集的决定系数R2分别为0.7967和0.7982,均方根误差RMSE分别为1.5317和1.4021㎏,不同产量样本的预测精度基本稳定;果树测产模型在背景有白布和无白布的条件下,相对误差范围分别在7%以内和13%以内。本研究提出的基于轻量化改进YOLOv5的果树产量测定方法具有良好的精度和有效性,基本可以满足自然环境下树上苹果的测产要求,为现代果园环境下的智能农业装备提供技术参考。
  • 摘要：溶解氧(DO)浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度,本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络(EMD-RF-LSTM)的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解(EMD)对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取,得到不同尺度下的固有模态分量(IMF);然后分别采用长短时记忆神经网络(LSTM)和随机森林(RF)对高、低频不同尺度IMF进行建模;最后结合各分量预测结果构建叠加模型,实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用,在基于真实数据集的性能测试中,经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机(ELM)模型对比,平均绝对误差(MAPE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和,EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.0129、0.1156和0.0844,其中关键指标MAPE较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分别降低了84.07%、57.57%和49.81%,预测精度显著提高。结果表明,本研究针对经验模态分解后高、低频分量分别预测的策略可有效提升综合性能,表明本研究模型具有较高的预测精度,能够较准确地实现对虾养殖水体中溶解氧浓度预测。
  • 摘要：评估生长季旱涝对作物产量的影响有助于农民采取措施增产保收。本研究基于1988—2017年气象站点数据和灾情、产量等统计数据,以中国东北三省为研究区,通过对比多时间尺度指标——标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)与旱涝受灾率的关系,选择优势指数表征东北春玉米生长季干湿状况,基于HP滤波构建相对气象产量,利用距离相关分析方法选取合理时间尺度和关键月份的指数,分析这些指数与春玉米相对气象产量的关系以及不同生育阶段水分条件与产量之间的关系。结果表明:(1)SPI、SPEI均能表征东北地区农作物受旱和受涝状况,整体上SPEI在表征东北地区旱涝时更具优越性,尤其在辽宁省,因旱受灾率与SPI和SPEI相关系数差距明显,因涝受灾率与SPEI相关系数最大值为0.54,与SPI相关性不显著。(2)辽宁省SPEI_(3)-8与相对气象产量的距离相关系数最大,吉林省和黑龙江省SPEI_(6)-8与相对气象产量的距离相关系数最大;各省对应的SPEI与相对气象产量呈向下的抛物线趋势,其中辽宁省春玉米产量受干旱和雨涝的共同影响,吉林、黑龙江两省主要受干旱灾害的影响。(3)辽宁省春玉米在拔节—抽穗期主要受干旱影响,生长季后期受洪涝灾害影响较前期加重;当SPEI为1.0左右时,吉林省春玉米在出苗—拔节、拔节—抽穗期可达到最高产,抽穗—乳熟期受干旱影响严重;黑龙江关键生育期主要受旱灾影响,在出苗—拔节、拔节—抽穗期正常偏湿年份可达到最高产量,但中度及以上雨涝仍会导致玉米减产,抽穗—乳熟期在轻度湿润时可高产,重度湿润时会因涝减产。本研究对东北三省地区预估旱涝灾害对春玉米产量影响和及时采取灾害防御措施具有一定的参考价值。
  • 摘要：落实“减施增效、减量控害”农药使用举措,践行“绿色植保、科学植保”理念,研发精准、高效的智能植保机械和施药技术是我国农业现代化植保发展的必由之路。为推进智能植保机械与施药技术快速发展,本期《智慧农业(中英文)》出版“智能植保机械与施药技术”专题,包括7篇文章,其中包括2篇综述论文和5篇技术研究论文,涵盖植保无人机施药数值建模关键技术、无人机农林业应用研究态势分析、施药技术、喷雾控制系统、喷雾机路径跟踪模型预测等方面,希望本专题内容的出版能为相关领域研究人员带来新的科研启发。
  • 摘要：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。
  • 摘要：无人机具有作业效率高、地形适应性好等独特优势,近年在农林业中应用范围不断扩大,相关研究成果数量呈快速上升式发展。为掌握无人机农林应用全球研究态势,本研究采集2011—2020年期间Web ofScience核心合集数据库中无人机农林应用全球研究相关文献数据,利用VOSviewer等统计软件对文献进行科学计量分析。分析结果表明,自2017年开始,无人机农林业应用研究发文数量快速增加,全球已有94个国家/地区、1778个机构开展了研究;发文量排名前三位的国家依次是美国、中国和澳大利亚,表明这三个国家从事无人机农林业应用的科研实力强,学术影响力大;共有398种期刊发表了有关无人机农林业应用研究文章,约占全部收录期刊的1.90%,说明更多的期刊开始关注无人机农林业应用研究;发文最多的期刊是由MDPI主办的RemoteSensing;被引次数最多的文章内容主要是关注无人机系统在摄影测量和遥感上的传感、导航、定位和通用数据处理等的研究现状。此外,对无人机农林业应用研究热点进行分析发现,无人机施药、无人机病虫害遥感、植物表型获取是无人机农林业应用的主要研究热点。本研究可为无人机在农林业上的创新研究、科研团队之间的合作提供参考。
  • 摘要：随着植保无人飞机作业面积的增加,雾滴飘移风险也日益凸显,尤其以除草剂飘移风险危害最高。为明确除草剂溶液对雾滴粒径的影响及植保无人飞机喷施除草剂雾滴沉积飘移分布特性,本研究通过室内雾化室测定了植保无人飞机安装的离心转盘雾化喷头喷洒清水及常用的15种麦田除草剂溶液的雾滴粒径分布,并通过田间试验在药箱中添加荧光示踪剂(60 g/hm^(2))测定喷施作业区和飘移区的雾滴沉积量分布。室内测定结果表明,与清水相比,除草剂溶液对雾滴粒径影响显著。除唑草酮水分散粒剂外,其余溶液经离心转盘雾化喷头喷洒后,雾滴体积中径较清水均有所降低,且最大降低22.0%;小雾滴(V<150μm)比例均有所增加,最大增加50.8%。田间飘移试验表明,植保无人飞机喷洒150μm雾滴,在环境侧风风速为3.76 m/s时,作业区的雾滴沉积覆盖度和雾滴沉积密度仅为风速0.74 m/s时的41.3%和42.2%,且均匀性显著降低。在飘移区下风向12 m位置,雾滴沉积量为作业区的10%以下;下风向50 m处,雾滴沉积量低于检测限(0.0002μL/cm^(2))。飘移比率随风速的增加而增加,当风速达到3.76 m/s时,雾滴飘移比率达到46.4%。不同侧风风速下,90%的累积飘移位置在4.8~22.4 m。对飘移区沉积量与飘移距离、侧风风速拟合,结果表明下风向沉积量与风速呈正比。本研究为植保无人飞机冬麦田不同风速作业下的雾滴飘移距离提供数据支持,为喷雾飘移缓冲带、飘移风险评估提供依据。
  • 摘要：为探究飞防助剂类型与杀虫剂的混配方式对水稻二化螟防治效果的影响,本研究以杀虫剂(10%甲维∙茚虫威SC、5%氯虫苯甲酰胺SC和0.8%鱼藤酮SC)、飞防助剂(有机硅助剂、矿物油助剂和卵磷脂助剂)、施药液量(21、24和27 L/hm^(2))为因素设计了3因素3水平的L9(34)正交试验,通过方差分析(ANO⁃VA)方法对各因素的显著性水平进行了分析。结果表明,在本研究的试验条件下,施药后第14天,杀虫剂对水稻二化螟防治效果有显著性影响(P<0.05),飞防助剂对水稻二化螟防效有极显著影响(P<0.01);在设定的施药液量范围内(21~27 L/hm^(2)),施药液量对水稻二化螟防效无显著性影响。混配方式7(0.8%鱼藤酮SC、有机硅助剂和27 L/hm^(2)施药液量)具有较好的速效性与持效性,施药后第14天的防效达81.45%;混配方式4(5%氯虫苯甲酰胺SC、有机硅助剂和24 L/hm^(2)施药液量)持效性显著,施药后第14天的防效为79.30%。本研究成果可为防治水稻二化螟的药液混配方式提供参考。
  • 摘要：变量喷雾技术是提高农药利用率、节省农药用量的重要手段之一。为达到果园施药减量增效的效果,本研究开发了一种变量喷雾控制系统,提出了叶面积密度参数与执行机构脉宽调制(Pulse Width Modu⁃lation,PWM)占空比的计算方法。该系统上位机基于激光LiDAR传感器探测的点云密度表征叶面积密度作为施药参数,并根据喷药处方计算各喷头对应电磁阀的PWM占空比,通过RS485通讯实时发送施药处方到下位机的可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC),下位机PLC根据接收的PWM占空比控制对应电磁阀的开关频率实现喷头喷雾流量的调节。通过试验测量了施药单元网格尺寸、系统延时时间以及PWM占空比与喷头流量之间的模型参数三部分关键系统参数。结果表明在0.2、0.3和0.4 MPa压力下PWM占空比与喷头流量之间均为线性关系,线性拟合优度均在0.98以上。最后,通过喷雾试验验证变量喷雾样机的有效性,试验结果表明,采样点水敏纸上单位面积(cm^(2))最少雾滴个数为35滴,达到了有效喷雾效果;当靶标冠幅与总冠幅比为39.9%时,变量喷雾模式相比于连续恒定式喷雾省药71.96%,相比于对靶开关式喷雾省药29.72%,达到了减量效果。
  • 摘要：塔式果园风送喷雾机是目前普遍使用的果园喷雾机,塔式结构易产生旋转和不规则的垂直气流,导致喷雾机出风口两侧风场分布不对称,且分布规律不易预测。为探究适用塔式果园风送喷雾机出风口风场建模方法,本研究基于喷雾机出风口风场计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)建模方法,提出了用户定义函数(User-Defined Function,UDF)分段式三维风速入口边界条件设置方法,并研究了湍流模型和计算域尺寸对喷雾机CFD风场模拟结果的影响特性。采用Fluent软件,建立了三种CFD模型:模型一以11个区域的平均风速作为边界条件;模型二采用UDF分段式三维风速入口作为边界条件;为进一步研究计算域尺寸对风场模拟的影响,建立了小计算域尺寸的模型三。三种模型均采用基于雷诺时均控制(Reynolds-Averaged Navier-Stokes,RANS)方程的k-ε湍流模型和k-ω湍流模型进行风场计算。为了验证模型的可靠性,设计了空间风场立体测量系统,实现了精确快速空间风速测量。验证结果表明,Standard k-ε、Realizable k-ε、BSL k-ω和SST k-ω湍流模型较适合风场CFD建模,其中Standard k-ε湍流模型运算结果最优,模型决定系数R2为0.81。基于UDF分段式三维风速入口边界条件设置方法不仅提高了仿真结果的准确性(提高了5%),而且降低了计算的复杂性。在其他参数设置相同的情况下,大尺寸计算域模型的性能略优于小尺寸计算域。实际建模过程中建议根据计算机计算能力、仿真的实际要求设置合适的计算域尺寸。本研究结果可为喷雾机出风口风场CFD建模方法提供参考。
  • 摘要：针对传统燃油驱动、前轮转向的高地隙喷雾机传动效率低、碳排放高、环境污染、智能化水平低、灵活性差等问题,本研究提出了一种适用于无人驾驶的高地隙四轮独立驱动(Four Wheel Independent Drive,4WID)喷雾机。其采用混合动力、前后双转向桥的4WID,转向半径小,前后轮的运行轨迹高度一致,能够减少田间植保作业时的压苗现象。考虑水田极端作业环境下驱动轮的滑移、陷坑等问题,基于喷雾机线性时变的运动学模型(LTV),构建了考虑驱动轮滑移的分层路径跟踪控制。上层模型预测控制(Model Predic⁃tive Control,MPC)器根据预期路径、车辆当前位置,获得喷雾机的转向角和运动速度,实现路径跟踪。下层以模糊控制和积分分离PID控制构建驱动轮滑移控制器,从而实现路径跟踪、运动速度、驱动轮滑移的有效控制,提高了喷雾机在复杂作业环境中的稳定性和路径跟踪精度。采用Adams/Matlab的联合仿真结果表明,在复杂的工况条件下,喷雾机驱动轮的滑移率依然控制在±20%之内,防止驱动轮发生过度滑移对车速和转向角产生不良影响,有利于喷雾机稳定性的提升。本喷雾机能够快速准确地跟踪期望路径,与未考虑驱动轮滑移的控制相比,能够适应更加复杂的工作环境,跟踪精度有明显提升。
  • 摘要：近年来,随着无人机和各类传感器在作物育种和田间生产中被广泛使用,作物表型组学得到了极大的发展。兼具了高精度、高通量和高度自动化的作物表型组学及其相关技术的发展,加快了新品种的选育和优化了田间管理。作物三维重构技术是作物表型组学最基本的技术方法之一,是精准描述作物形态全息结构的重要工具,而作物的三维重构模型对于高通量作物表型获取、作物株型特征评价、植株结构和表型相关性分析等均具有重要意义。为深入总结作物表型中三维重构技术研究进展,本文从作物三维重构的基本方法与应用特点、研究现状和前景展望等三个方面展开综述。本文首先归纳整理了现有作物三维重构方法,并对各类方法的基本原理进行了综述,分析了各类方法的特点和优缺点,同时在归纳作物三维重构方法一般性流程的基础上,对各类方法的适用性进行剖析,归纳整理出了各类方法在实施时的具体流程和注意事项;其次,本文依据研究目标对象不同将作物三维重构的应用分为单株作物重构、田间群体重构和根系重构三部分,并从这三个视角对作物三维重构技术的应用情况进行了综述,依据精度、速度和成本三方面,探究了各个方法对于不同作物三维重构的研究现状,分析整理出不同重构对象背景下作物三维重构存在的问题与挑战;最后,从作物三维重构全程自动化、4D表型的构成、作物虚拟生长与模拟育种和智慧农业发展等方面对作物三维重构技术的前景进行了展望。
  • 摘要：灌溉是影响作物产量的重要因素。为更加有效、精确地控制设施作物的灌溉,本研究以“章姬”草莓为例,将作物实时生长特征引入灌溉决策模型中,将Penman-Monteith(P-M)模型和知识推理相结合对草莓的灌溉展开研究。首先明确影响草莓灌溉的因子和影响系数,然后建立“章姬”草莓灌溉知识结构和草莓灌溉知识图谱,接着应用路径排序算法(Path Ranking Algorithm,PRA)对P-M模型计算的灌溉值进行调整,实现草莓的精准灌溉。知识推理中每个专家的灌溉调整策略都不相同,本试验以草莓产量最大为目标,选择概率值最高的一组灌溉推理值对灌溉进行调整。试验结果表明,在规定时间采收的情况下,本研究提出的基于Penman-Monteith模型和路径排序算法相结合的方法比传统P-M模型方法的果实总产量、单株果实均产量和果实均重百分比分别提高2478.5g、20.65g和12.15%(单个果实均重提高1.65g),硬度提升了0.1 kg/cm^(2)。表明该方法根据作物生长状态对作物灌溉进行调整合理,为精确灌溉提供了新的思路。
  • 摘要：为明确利用无人机影像监测玉米群体株高的精度及其影响因素,本研究基于无人机搭载光学成像设备构建大田玉米群体数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),研究不同生育时期下玉米群体株高监测的精度差异。针对3个玉米品种、8个播期处理构建的株高差异化群体,用多旋翼无人机搭载高清RGB相机和多光谱成像设备,采集试验区高清RGB和多光谱影像,获取玉米群体数字高程信息DEM和各处理区植株高度,分析不同品种和播期处理下基于无人机和人工测量株高间的相关关系。试验结果表明,高清RGB相机和多光谱成像设备获取的DEM均能反映玉米群体的高度差异。高清RGB相机的株高监测精度优于多光谱成像设备,但株高监测精度不足,难以反映玉米群体的较小株高差异。不同生育阶段对玉米株高监测精度具有较大影响,生育前期冠层尚未全部覆盖地表或生育后期植株衰老叶片枯黄下垂时,受裸露地表影响,群体株高被严重低估。本研究分析了影响无人机搭载成像设备监测玉米株高精度的因素,可为该方法应用于大田生产提供借鉴意义。
  • 摘要：针对农业供应链的运输环节中生鲜农产品配送模型存在的速度恒定、碳排放计算方法单一的问题,本研究结合路网时变特征和新的多车型碳排放计算方法,提出了考虑配送距离、多车型碳排放量、货物损耗和车辆固定成本等4个优化目标的生鲜农产品配送路径优化模型;并根据模型特点提出了一种改进的双策略种群协同蚁群算法(Double-Strategies Co-Evolutionary Ant Colony System,DC-ACS)。利用改进蚁群算法对Solomon数据集的C105算例进行了求解,在4个优化目标上分别取得最优解为937.94 km、4961.48元、4081.78元和7500.87元,证明了本研究提出的模型的有效性。在模型有效的基础上,通过试验结果证明,改进蚁群算法比基本蚁群算法在4个优化目标上的配送总成本平均降低幅度超过14%,证明改进蚁群算法更具有优越性。使用改进蚁群算法对集中、随机和混合3种不同分布的大规模算例进行求解,3种分布上分别求得最优总成本为19,939.53、24,095.00和24,397.58元。综上所述,所提模型和算法可以为冷链物流企业的城市配送路径决策提供良好的参考依据,对完善智慧农业供应链的配送路径优化模型和优化方法提供了新的思路,为企业进一步扩大规模提供了参考。
  • 摘要：为了解决蔬菜运输耗时长、成本高、保鲜时间短,导致送达到客户手上蔬菜质量降低等问题,在考虑了车辆载重和时间窗等约束条件下,本研究提出了一种带时间窗多目标蔬菜配送路径优化的遗传-模拟退火(Genetic Algorithm and Simulated Annealing,GA-SA)算法。在遗传算法(Genetic Algorithm,GA)操作过程中引入模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法自适应(Metropolis)接受准则:首先将原始种群进行遗传算法的选择、交叉、变异等操作,形成新一代路径种群,此时通过引入Metropolis准则,对新一代路径种群分布情况进行修正、选择、交叉、变异,得到目标路径种群,达到全部车辆配送完返回到配送中心的耗时最少、成本最低、车辆使用最少的多目标,求得蔬菜运输的最优路径。设计以保定市为配送中心以及向保定市下辖的各个乡镇为配送点进行蔬菜运输路径优化的试验,结果证明,与传统的GA、SA相比,GA-SA能够有效增快其收敛速度,优化后的配送路线总成本分别降低了约23.7%和4%,总路程分别减少了22.6%和3%,耗时分别减少了26.2和2.6 h,车辆分别少使用2辆和1辆。本研究可为冷鲜食品以及其他运输路径优化研究提供参考价值。
  • 摘要：为快速准确计数大豆籽粒,提高大豆考种速度和育种水平,本研究提出了一种基于密度估计和VGG-Two(VGG-T)的大豆籽粒计数方法。首先针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集缺乏的问题,提出了基于数字图像处理技术的预标注和人工修正标注相结合的快速目标点标注方法,加快建立带标注的公开可用大豆籽粒图像数据集。其次构建了适用于籽粒图像数据集的VGG-T网络计数模型,该模型基于VGG16,结合密度估计方法,实现从单一视角大豆籽粒图像中准确计数籽粒。最后采用自制的大豆籽粒数据集对VGG-T模型进行测试,分别对有无数据增强的计数准确性、不同网络的计数性能以及不同测试集的计数准确性进行了对比试验。试验结果表明,快速目标点标注方法标注37,563个大豆籽粒只需花费197 min,比普通人工标注节约了1592 min,减少约96%的人工工作量,大幅降低时间成本和人工成本;采用VGG-T模型计数,其评估指标在原图和补丁(patch)情况下的平均绝对误差分别为0.6和0.2,均方误差为0.6和0.3,准确性高于传统图像形态学操作以及ResNet18、ResNet18-T和VGG16网络。在包含不同密度大豆籽粒的测试集中,误差波动较小,仍具有优良的计数性能,同时与人工计数和数粒仪相比,计数11,350个大豆籽粒分别节省大约2.493 h和0.203 h,实现大豆籽粒的快速计数任务。
  • 摘要：“民以食为天,食以安为先”。随着人民生活水平的提高,消费止由“吃得饱”向“吃得好”“吃得营养健康”加快转变。相应地,人民对营养、安全和健康要求逐渐提高,农产品质量安全成为当前引起广泛关生的重大民生问题。如何坚持“产出来”和“管出来”两手抓,有效供给绿色优质农产品,保障老百姓“舌尖上的安全”成为当前重点工作,而农产品加工和检测是其重要内容。
  • 摘要：粮食的储藏与加工是保障国家粮食安全的重要环节。射频技术凭借具有穿透深度大、加热迅速、整体加热、无化学残留等特点,已广泛应用于粮食产后研究,并在部分领域工业化应用前景广阔。为深入了解射频加热技术在粮食储藏与加工中应用研究进展,本文首先对射频技术展开概述,阐述了射频加热的基本原理,并对目前商业化应用的射频加热系统的类型与特点进行介绍;从粮食与储粮害虫的介电特性、储粮害虫的耐热性和粮食的加热均匀性改善三个方面概述了目前射频在粮食储藏与加工中的基础研究;在此基础上,结合生产中面临的实际问题对该技术在粮食产后杀虫、灭菌、钝酶和干燥等方面的应用进行了总结;最后,就该技术应用于粮食储藏与加工尚存的问题与未来研究方向提出了建议。本文可为射频技术在粮食储藏与加工中的应用研究提供指导作用。
  • 摘要：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。
  • 摘要：电子鼻因具备操作简单、能够快速、无损检测的特点,满足人们对肉与肉制品安全指标高效和高精确度检测提出了更高的要求。本文阐述了电子鼻技术的检测原理和其在硬件和软件系统方面的发展;从肉与肉制品的新鲜度检测、掺假检测、风味评价、病原微生物污染检测四个方向,对近年来电子鼻技术在肉与肉制品检测的应用研究进展进行了分析,突出了电子鼻技术应用的可行性和先进性;指出电子鼻技术在肉与肉制品检测中面临的检测效果参差不齐,电子鼻仪器体积大、价格高昂,模型通用性和普及性不够等不足。最后,本文从硬件系统和软件系统两方面,对未来电子鼻技术的发展及其应用前景进行了展望,包括硬件系统方面提高电子鼻传感器阵列电极膜材料的性能,增强电子鼻耐用性和识别气味的灵敏度;软件系统方面不断探索引入新的模式识别算法,使电子鼻技术实现对气味更快、更准确的识别分析。
  • 摘要：由于采后处理过程中脐橙保鲜剂抑霉唑易通过果皮渗进果肉中残留,不慎食用后会对人体产生危害。因此,本研究探索一种基于表面增强拉曼光谱技术(Surface-Enhanced Raman Spectroscopy,SERS)的脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测方法。首先对SERS检测条件进行优化,分别确定了最优的检测条件为反应时间2 min,金胶加入量400μL,NaBr作为电解质溶液且加入量为25μL。基于以上最优检测条件,以自适应迭代惩罚最小二乘法(Adaptive Iterative Reweighted Penalized Least Squares,air PLS)、air PLS+归一化、air PLS+基线校正、air PLS+一阶导数、air PLS+标准正态变量(Standard Normal Distribution,SNV)和air PLS+多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)处理后的6组光谱数据为研究对象,分别采用这6种光谱预处理法建立支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型并对预测性能进行比较后发现,air PLS方法所建立模型的预测集相关系数(Coefficient of the Determinant for the Prediction Set,RP)最大,预测集均方根误差(Root-Mean-Square Error of Prediction,RMSEP)最小。对光谱数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)特征提取,选择前7个主成分得分作为SVR预测模型的输入值。采用SVR、多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)和偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)三种建模方法分析比较其对应的预测性能,其中SVR模型的预测集RP可高达0.9156,预测集RMSEP为4.8407 mg/kg,相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RPD)为2.3103,表明基于SVR算法对脐橙表面抑霉唑残留的预测值越接近实测值,越能有效提高模型预测准确性。试验结果表明,利用SERS结合PCA及SVR建模,可实现对脐橙果皮中抑霉唑残留的快速检测。
  • 摘要：针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题,本研究自制了一套软X射线成像系统,包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置。本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数,以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准,通过调节成像装置参数,确定了最佳的成像参数为:X射线源的管电压60 kV,管电流1.3 mA,线阵探测器的积分时间5.5 ms,柑橘输送带的传送速度10 cm/s。通过圆孔金属板对列方向畸变进行检测,结果表明,传送速度稳定,列方向畸变可以忽略;利用70 mm不锈钢标定球对行方向上的畸变进行检测,计算了行方向上不同位置的投影畸变系数,并建立了畸变校正模型。在上述参数下采集柑橘的软X射线图像,采用高斯滤波对柑橘图像进行去噪处理;利用图像增强算法对去噪后的图像进行对比度增强处理;将固定阈值分割法和形态学算法融合,以去除柑橘图像背景区域、分离柑橘果肉区域和果皮区域。最后通过面积百分比法计算柑橘果肉面积和柑橘果实面积比判别柑橘内部浮皮程度;提取柑橘果实区域的灰度特征,获取柑橘枯水区域,计算柑橘枯水面积和柑橘果肉面积比,判别柑橘枯水程度。以清江椪柑为实验对象,结果表明自制软X射线成像装置对清江椪柑的浮皮和枯水的总体识别率分别为96.2%和86.9%。说明本研究提出的方法能够实现柑橘内部浮皮和枯水的无损检测。
  • 摘要：针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型。试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%;基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之,分类准确率分别可达到94.66%和94.2%;基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差,分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明,使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。
  • 摘要：蛋白质、脂肪含量和体细胞数量作为牛乳收购中的重要参考指标,决定了牛乳的品质和价格。为批量准确地对牛乳品质进行分级,提高乳企的生产效率,本研究以3216份荷斯坦牛牛乳样本为研究对象,应用中红外光谱技术实现对收购过程中4种不同品质牛乳的检测分级。利用一阶导数和一阶差分对光谱进行预处理,并结合竞争性自适应重加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)和随机蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)筛选出能代表不同牛乳的有效特征变量,建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型。其中,利用网格搜索法(Grid Search,GS)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对SVM模型的关键参数——惩罚参数c和核函数参数g进行优化。结果表明,SFLA算法总体上优于CARS算法,PSO优化SVM模型的效果最佳。一阶差分预处理后,利用SFLA算法筛选特征变量建立的PSO-SVM模型,训练集准确率、测试集准确率和曲线下面积(Area Under Curve,AUC)分别为97.8%、95.6%和0.96489。该模型具有较高的准确率,在牛乳产业中具有实际应用价值。
  • 摘要：为达到蓝莓提前上市、获得更大经济效益的目的,本团队将南方蓝莓移至环境可控型智能温室中试验生产,探索研究出南方蓝莓智能温室促早熟生产控制技术。首先从蓝莓物候期、品种特点、土壤pH、水肥灌溉方式、小气候环境区间等方面进行了较为详细全面的调研与总结,明确了无土栽培蓝莓全周期管理要点和环境调控范围;接着基于Venlo型温室对蓝莓生产做布局,并基于物联网技术,建立蓝莓植物工厂化生产控制系统,串联硬件层、软件层和云端,实现现场端环境检测调控、数据云存储与远程控制等技术;在温室环境多因子协调控制模型基础上,针对蓝莓生长环境特点,探索研究了一套蓝莓温室多因子协调控制算法,用于环境调控。试验温室位于江苏省苏州市昆山市花桥镇东南部。经实际验证,整体调控系统效果显著,并于2021年5月初采收了第一波果实,使南方品种蓝莓提早近一个月进入果实采摘期。其中相比未蓄冷的蓝莓植株,蓄冷后的“明星”“绿宝石”“蓝美1号”“海岸”单株产量分别增加51.5%、85.5%、43.8%和94.7%,单果重量分别增加10.9%、7.2%、2.6%和5.3%。试验证明采用多因子协调控制算法进行调控能够提高蓝莓的产量和品质,取得显著经济效益,为南方温室蓝莓植物工厂化促早熟生产管理提供示范。
  • 摘要：针对目前设施农业数字化栽培调控技术中对作物的生育期实时检测与分类问题,提出一种改进YOLOv4的温室环境下草莓生育期识别方法。该方法将注意力机制引入到YOLOv4主干网络的跨阶段局部残差模块(Cross Stage Partial Residual,CSPRes)中,融合草莓不同生长时期的目标特征信息,同时降低复杂背景的干扰,提高模型检测精度的同时保证实时检测效率。以云南地区的智能设施草莓为试验对象,结果表明,本研究提出的YOLOv4-CBAM(YOLOv4-Convolutional Block Attention Module)模型对开花期、果实膨大期、绿果期和成熟期草莓的检测平均精度(Average Precision,AP)分别为92.38%、82.45%、68.01%和92.31%,平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)为83.79%,平均交并比(Mean Inetersection over Union,mIoU)为77.88%,检测单张图像时间为26.13 ms。YOLOv4-CBAM模型检测草莓生育期的mAP相比YOLOv4、YOLOv4-SE、YOLOv4-SC模型分别提高8.7%、4.82%和1.63%。该方法可对草莓各生育期目标进行精准识别和分类,并为设施草莓栽培的信息化、规模化调控提供有效的理论依据。
  • 摘要：作物生长及其环境监测征稿范围作物生长监测技术,作物生长环境(土壤、气象)监测技术,作物生长的病虫草害诊断,传感器和田间无线传感器网络等。专题主编黄文江,研究员,中国科学院空天信息创新研究院董大明,研究员,北京农业智能装备技术研究中心征稿要求1、未公开发表的原始研究论文,中英文任选一种语种,符合本专题征稿范围,观点明确、材料翔实、数据正确、论证合理、格式规范.

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