摘要:智慧农业是现代农业的发展方向，无人农场是实现智慧农业的重要途径。为了探索和推广无人农场在现代农业中的应用，华南农业大学对大田无人农场的关键技术进行了深入研究，包括无人农场作业环境、作业对象和作业机械装备信息的数字化感知技术；土地整治、耕整、种植、播种、田间管理和收获方案的智能化决策技术；农机自动导航和农机精准作业的精准化作业技术；农作物生长、农机运维和农场经营管理的智慧化管理技术。2020年在广东增城创建全球首个水稻无人农场，实现了五大功能，包括耕种管收生产环节全覆盖，机库田间转移作业全自动，自动避障异况停车保安全，作物生产过程实时全监控，智能决策精准作业全无人。取得了显著的经济、社会和生态效益，2021 年广东增城水稻无人农场种植的优质丝苗米十九香产量达到9934.35 kg/hm²，比当地的平均产量高32%；2023年湖南益阳千山红镇再生稻无人农场两季产量达到18625.5 kg/hm²，说明了人不下田也能种地，也能种好地。截至2023年11月，在国内15个省启动了 30 个无人农场的建设，包括水稻、小麦、玉米和花生4种作物，实践结果证明了无人农场和智慧农业发展的巨大潜力，为解决“谁来种地”和“如何种地”提供了重要途径。

摘要:为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率，该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象，开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件，建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标，通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间，动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明：本文控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间，协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明：智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业，在场景1中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%，收获效率提高了6.65%和5.22%；在场景2中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%，收获效率提高了12.07%和5.78%。本文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业，减少了收获机的非作业时间，提高了作业效率，可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。

摘要:针对机耕道场景下自动驾驶农机行驶的安全性、平稳性与规划实时性的实际需求，该研究提出了一种基于二次规划的局部路径规划方法。首先基于有限状态机构建农机机耕道行驶模式，其次采用横纵向解耦的方法，通过改进状态栅格法分别对农机速度行为和轨迹行为进行决策，随后利用二次规划方法生成满足多目标、多约束条件的农机轨迹和速度，得到最优路径，最后在多种行驶环境中进行仿真和实车试验，行驶参考速度为2 m/s。实车试验结果表明，在绕行静态障碍物场景中，规划轨迹的平均绝对曲率为0.021 m^-1，最大绝对曲率为0.056 m^-1，平均绝对横向误差为3.23 cm，最大绝对横向误差为8.69 cm，农机与障碍物外轮廓的距离大于0.76 m；在规避相向行驶、同向行驶和横穿机耕道的动态障碍物场景中，规划速度的平均绝对速度误差为0.08～0.12 m/s，绝对速度误差小于0.38 m/s，加速度变化范围为-0.38～0.44 m/s²。在规划周期为200 ms的仿真试验中，本文算法平均耗时48 ms，最大耗时75 ms，相比采用静态状态栅格法平均耗时减少38 ms，算法效率提升44%。研究结果可为机耕道场景下的农机局部路径规划提供技术支持。

摘要:为了提高垄耕模式的无人四驱四转（four-wheel independent driving and four-wheel independent steering，4WID-4WIS）移动作业平台路径跟踪控制精度和稳定性，该研究提出一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer，NOB)的路径跟踪控制策略。考虑到转弯区域跟踪误差较大，引入原地转向数学模型，设计基于原地转向的航向角PI控制与纯追踪控制的切换控制策略，以实现转弯路径精准跟踪。在此基础上，根据横向偏差和路径弯曲度，设计基于前视距离函数的纯追踪算法及模糊比例补偿器，构建基于NOB的前馈补偿器，以减小上线距离和位置超调。最后对所设计的跟踪控制策略进行仿真和试验验证，结果表明：与传统纯追踪控制相比，所设计的路径跟踪控制策略在3种初始横向偏差下，上线距离、超调、全线平均绝对误差分别减小了32.2%～43.4%、0～42.4%和27.7%～49.5%，且曲线区域平均绝对误差减小33.7%～39.5%；在颠簸硬石板、草地、农田翻耕路况下的稳态区平均绝对误差分别减小了6.25%、33.3%和41.7%。该路径跟踪控制策略有效提高了系统鲁棒性和作业路径跟踪精度，可为垄耕模式的无人四驱四转农业机械导航系统开发提供创新思路和技术参考。

摘要:为提高轮式拖拉机自动导航过程中转向控制的精度与稳定性，该研究以雷沃欧豹M704-2H拖拉机作为试验平台，采用电动方向盘作为转向执行机构，分析转向机械间隙对控制精度的影响，针对转向间隙特性设计转向控制算法。首先，为了获得准确的转向角，利用GNSS(global navigation satellite system)与二轮车模型快速标定虚拟轮转角，标定结果表明：虚拟轮转角的最大误差为1.3°，平均误差为0.11°。然后，对转向系统的机械间隙进行分析，设计一种带有间隙补偿的模糊PD(proportional derivative)转向控制算法，并在Simulink中验证算法的可行性。实车试验结果表明，该算法跟踪方波转角信号的响应时间为1.1 s，最大稳态误差为0.65°，平均稳态绝对误差为0.132°。跟踪正弦波转角信号的平均延时为0.5 s，最大误差为1.91°，平均绝对误差为1.09°。与无间隙补偿算法相比，有间隙补偿算法跟踪方波信号最大稳态误差减小了0.022°，平均稳态绝对误差减少了0.112°，角度误差在±0.2°内的时间提升了71%；跟踪正弦波信号最大误差减小了0.68°，平均绝对误差减小0.23°。田间直线导航转向控制试验结果表明，转角跟踪的绝对平均误差为0.61°，最大跟踪误差为2.82°，转向控制跟踪精度较高，稳定性好，满足导航作业需求。

摘要:为提高芒果采收车机械化采摘的适应性，该研究采用多体动力学理论方法对其机械臂的运动特性进行分析。首先，结合芒果生长和农艺特征及采摘机械臂几何构型与向量特性，运用D-H法建立了机械臂运动学模型以探索其运动特性，并进行末端执行器运动轨迹规划。轨迹规划结果表明末端执行器运动平稳，满足芒果采摘运动要求。进一步地，利用拉格朗日法构建了机械臂的动力学模型，对其进行了正逆动力学仿真验证，以深入了解机械臂的关节运动特性。动力学分析结果表明，在恒力矩工况下，伸缩装置和摆动装置的运动呈现一定的周期性，摆动装置、旋转装置角加速度和伸缩装置加速度均约在1.25、2.3、4.15 s达到阶段峰值；在仅做摆动周期运动的情况下，旋转装置、摆动装置所受驱动力矩均近似呈周期性变化，峰值分别为72.5与52 N·mm，且在一个运动周期内，均有两个极大值点。对机械臂结构进行仿真模态计算和模态试验，结果表明前六阶固有频率误差在5%以内，验证了芒果采收车机械臂多体动力学仿真建模的准确性。研究结果可为保证有效实现机械臂的采摘效果及提高其可靠性与稳定性提供依据。

摘要:针对当前人工采收西兰花存在季节性劳动力需求强、劳动强度大以及成本高等问题，该研究基于西兰花的农艺特性与形态特征设计了一种西兰花选择性采收作业平台，旨在能够实现对西兰花的自主识别切割作业。首先，该平台采用“识别-采收”一体化作业模式，通过对采收作业平台的关键部件进行设计与选型，建立了西兰花的视觉识别系统和定心切割机构。其次，根据西兰花茎秆与割刀之间的相互作用关系，采用对数螺线作为切割曲线设计了一种等滑切角割刀，确定了割刀滑切角40o、切割半径135 mm、割刀长度260 mm等关键切割参数。根据西兰花茎秆的材料属性参数，基于ANSYS Workbench/LS-DYNA软件对茎秆切割过程进行显式动力学仿真分析，以割刀刃角和转速为控制因子，以最大切割力为试验指标，利用正交试验优化设计，确定了茎秆切割过程的最优参数组合为割刀刃角20°、转速1 rad/s，在此参数下最大切割力为725.82 N，切割质量较优。最后，对采收作业平台进行性能试验，结果表明视觉系统能够有效识别自然环境下的成熟西兰花植株，检测效果良好；定心切割机构可快速平稳的切入并切断西兰花茎秆，切断表面平整光滑；采收作业平台整体漏收率在10%以下、检测准确率为90%、切茎合格率为88.9%，可满足西兰花选择性采收的作业需求。本研究可为西兰花选择性采收作业装备的设计开发提供理论参考和实际借鉴。

摘要:菠萝加工过程中的去眼作业目前主要依赖人工手动操作，劳动成本高且作业效率低。为实现自动化菠萝去眼作业，该研究运用YOLOv5l目标检测算法对菠萝眼进行快速识别，将所有角度相差90o的两张图片作为一组进行立体匹配分析以获取菠萝眼的三维位置信息。通过旋转菠萝和轴向移动去眼刀具将专用去眼刀具依次对准每一个菠萝眼并快速去除。试验结果表明：YOLOv5目标检测算法对菠萝眼识别效果良好，验证集的准确率、召回率和平均精度均值均高于96%；菠萝眼实际中心与探针刺入位置的平均误差为1.01 mm，最大误差为2.17 mm，均方根误差为1.09 mm；菠萝眼的完全去除率为89.5%、不完全去除率为6.2%，漏检率为4.3%，单个菠萝去眼时间为110.9 s，基本满足自动化去眼作业需要。研究结果可为菠萝自动去眼机研发提供技术参考。

摘要:土壤电导率的准确、实时和原位获取可为农业生产精准管理提供有效的数据支撑，为提高传统电流-电压四端法测量精度，该研究基于电流-电压四端法3种测量组态，开展土壤电导率主要影响因素（土壤含水率、电极入土深度、土壤坚实度和土壤处理方式）对电流-电压四端法的3种测量组态测量精度影响的试验。结果表明，Wenner和Schlumberger两种测量组态可较好的适用于不同土壤环境条件。进一步以Wenner和Schlumberger两种测量组态所测土壤电导率值为输入量，基于BP神经网络构建了双组态融合的土壤电导率回归模型，并在此基础上设计了一种土壤电导率测量装置，该装置主要包括JESTON nano、STM32单片机数据采集模块、传感器、激励源及差分放大模块等组件。工作稳定性试验结果显示，该装置在不同土壤电导率梯度条件下测量数据的标准偏差均小于0.43 μS/mm，田间性能对比试验结果显示，该装置测量数据的均方根误差值为0.18 μS/mm，测量精度优于传统单独测量组态和市面常用土壤电导率测量仪，以上结果表明所研制的土壤电导率测量装置具有较好的工作稳定性和测量精度。该研究可为田间土壤信息的实时原位采集提供一种高精度的检测工具和技术手段。

摘要:针对乌鳢脂肪层薄、皮肉分离难度大、手工剥取效率低且存在安全隐患等问题，该研究设计了基于三维重构的乌鳢整皮自动剥离系统。针对其头部、鱼身、鱼尾截面变化剧烈，表皮黏滑难以固定、臀鳍坚硬严重干扰剥皮作业等特点，采集并分析其形态特征参数，设计了装夹机构、切割机构、皮肉分离机构及剥皮终端。开发了视觉系统，对待剥皮对象进行三维重建，根据重建结果，通过算法控制、规划各执行机构路径，实现了乌鳢整皮快速、准确剥取。以单台乌鳢整皮剥离机的单尾鱼皮剥离时长、鱼皮剥取率、皮肉分离指数及鱼皮破损率为指标，对样机性能进行分析。试验结果表明：单尾鱼平均剥离时长为183 s，鱼皮剥取率均值为94.6%，皮肉分离指数均值为9.93，鱼皮破损率均值为6.25%，符合整皮剥离工艺要求。该研究结果可为鱼类整皮剥取自动化系统的研发与设计提供参考。

摘要:环境控制方法是实现温室蔬菜高效生产的关键。随着现代控制技术的快速发展，温室环境控制方法逐步从手动、定时控制方法，转变为设定值控制和智能控制等方式。该文概述了以设定值为目标实现环境控制的方法，归纳了模糊控制、解耦控制、人工智能控制和表型控制等智能控制方法的特点，总结了现有温室环境调控领域控光、控温、控气、通风、灌溉和“云-边-端”协同控制系统的优劣。针对现存问题，指出该领域的发展趋势为构建考虑扰动因素影响的温室环境控制方法，研制基于作物生长和表型评价体系的环境调控模型，以及建立多模型融合的“云-边-端”协同温室环境调控系统。相关技术的发展将为温室的智能化与信息化发展提供重要的决策依据和借鉴意义。

摘要:木质素的来源、催化剂和溶剂对木质素整体转化和产物分布起着至关重要的作用。该文主要综述了国内外有关木质素优先解聚的最近研究进展，分析比较了酸催化剂、碱催化剂、贵金属催化剂以及非贵金属催化剂的优势与不足，指出金属负载型催化剂能有效促进木质素苯丙烷单元间C-C键或C-O键的断裂转化为芳烃化合物，并对木质素脱出率和单体产率进行了评述与分析。对比分析了不同种类的溶剂对木质素的脱出率、碳水化合物的脱出率以及浆液的宏观结构造成的影响，发现醇类溶剂不仅可以断开木质素和半纤维素之间的酯键，而且可以保护纤维素和半纤维素不受破坏，从而达到生物质高值化利用的效果。最后对当前生物质解聚所面临的挑战以及未来研究趋势进行了总结与展望，指出通过催化剂和溶剂结合可以有效地解聚出木质素单体，因此催化剂开发和溶剂的选择将是该领域未来研究重点。

摘要:混合板式换热器作为余热利用系统中高效节能设备，其换热性能对系统效率及稳定性有重要影响。该研究基于RNG k-ε湍流模型，对M型和H型板式换热器流道内流动及传热过程展开数值模拟，研究板片结构对板间触点分布的影响，及雷诺数Re和板片组合对横向流道内流动及换热特性的影响规律。结果表明：M型板间触点呈“方格”， H型呈“菱形”，且H型流流体速度较大、温度场分布较均匀。随Re数增大，压降△P及平均努塞尔数$ \overline {Nu} $均增大；Re数较低时，H型的$ \overline {Nu} $明显提高，且△P增幅较小；而高Re数（Re=6 000）时，与M型相比，H型的$ \overline {Nu} $增幅仅为△P的25%左右。随波纹间距s减小，触点数明显增多，△P和$ \overline {Nu} $均增大；s=12～16mm较合适。研究结果为混合板式换热器的设计及优化提供理论依据。

摘要:研究长期施肥对玉米连作体系下采煤塌陷区复垦土壤肥力变化和玉米产量的影响，明确玉米产量提高的驱动因素和最佳施肥处理，可为该区域培肥土壤和耕地质量提升提供理论依据。该研究依托7 a（2014—2020年）复垦定位肥料试验基地，设置不施肥对照（CK）、氮磷钾平衡施肥（NPK）、单施有机肥（M）和有机肥配施无机肥（MNPK）4个处理，采集0～20 cm土层土壤样品，研究不同施肥处理对作物产量、土壤化学指标（包括有机质、全氮、有效磷、速效钾、有效铁锰铜锌含量）、土壤物理指标，即团聚体分布比例及其碳氮含量以及土壤生物指标，即与碳循环相关的土壤酶活性的影响。结果表明，施化肥及有机肥较CK均显著提高了玉米籽粒产量，且以M处理的增幅最大。M处理显著提高了土壤有机质、全氮、速效钾及有效锰含量，增幅分别为21.50%、12.50%、98.37%及20.19%；MNPK处理改善了土壤的基本性质，显著提高了大粒径团聚体（> 2 mm）中有机碳和全氮含量，增幅分别达68.68%和471.43%，但是显著降低了土壤有效铜和有效锌含量，降幅分别为16.67%和16.46%。而且施加有机肥后，加速了大团聚体（0.25～2 mm）的破碎，伴随着粉黏粒组分（< 0.053 mm）数量的增加。此外，NPK处理显著提高了β-葡萄糖苷酶活性，增幅为29.17%，但是显著降低了脲酶活性，降幅为29.79%，施有机肥（M和MNPK）显著提高了蔗糖酶、β-葡萄糖苷酶、脲酶和碱性磷酸酶活性，增幅分别为45.87%～73.39%、54.98%～60.73%、43.09%～80.32%和51.52%～54.97%。进一步通过主成分分析以及土壤肥力综合指数评价，表明单施有机肥是该复垦区域耕地质量提升和维持土地生产力较好的农田管理措施。结合冗余分析结果可知，β-葡萄糖苷酶是评价土壤肥力的敏感性指标，它对玉米籽粒产量和土壤有机质含量的贡献率高达72.40%。因此，在现有的农田管理条件下，单施有机肥主要通过增强β-葡萄糖苷酶活性进而促进复垦土壤肥力的形成，最终提高了作物产量，是维持该复垦区作物高产稳产和培育耕地质量的有效措施。

摘要:及时并准确地估计作物产量，对保障粮食安全、维护世界粮食供应稳定具有重要意义。此前，已有许多研究者使用机器学习方法对作物产量预估进行研究。然而，结合作物的空间分布、使用局部模型进行分析的研究较少；且诸多研究均以年份为时间尺度进行建模，未能精细到作物生长的各个阶段，无法实现作物产量的早期预测。针对以上问题，该研究结合多源遥感数据，利用随机森林（random forest，RF）以及地理加权随机森林（geographically weighted random forest regression，GWRFR）模型对美国县级玉米产量进行建模，探讨全局与局部模型在玉米产量预测方面的性能；并通过将GWRFR模型应用于玉米的各个物候期，获取了玉米产量的最佳提前预测时间。结果表明，GWRFR局部模型的精度（R²=0.87，RMSE=864.21 kg/hm²）高于传统的RF全局模型（R²=0.83，RMSE=994.75 kg/hm²），并且能够较好地克服空间数据的非平稳性，即使在全局模型中加入经纬度作为变量，RF模型的预测效果（R²=0.85，RMSE=890.88 kg/hm²）仍然低于GWRFR模型。对于玉米产量的预测可以提前至收获前2～3个月，即在乳熟期前后就能得到比较准确的预测结果（R²=0.90，RMSE=748.39 kg/hm²）。该研究结果可为大尺度作物产量预估提供一种新的思路，对区域或全球其他作物的产量预测也具有一定的指导意义。

摘要:为了提高无人机遥感对冬小麦叶面积指数（leaf area index，LAI）反演模型的精度与泛化能力，该研究利用无人机搭载多光谱相机获取不同氮素处理和不同复种方式的冬小麦生长实测数据，结合PROSAIL辐射传输模型生成包含机理信息的模拟数据，基于不同组合方式建立了5种LAI反演混合数据集，结合多种机器学习方法，以期构建经验与机理相结合的LAI高精度反演模型。由于LAI反演受NIR波段反射率影响大，该研究筛选7种与NIR波段相关的植被指数提取冬小麦光谱特征，构建与混合数据集LAI的相关系数矩阵，进一步探究不同光谱特征对冬小麦LAI的影响程度。在此基础上，采用具有代表性和普适性的4种机器学习方法，即贝叶斯岭回归模型、线性回归模型、弹性网络模型和支持向量回归模型，构建不同冬小麦LAI反演模型，用以评估基于半经验半机理数据反演冬小麦LAI的可行性，进一步探索其对不同氮素水平和复种方式的冬小麦长势评估能力。结果表明：1）筛选的与NIR波段相关的植被指数与冬小麦LAI之间存在较强的相关性，其中归一化差异植被指数、增强植被指数、归一化差异红边指数、比值植被指数、红边叶绿素植被指数、土壤调节植被指数与LAI呈正相关，结构不敏感色素植被指数与LAI呈负相关；2）辐射传输模型中体现了冬小麦LAI影响太阳光线传播的机理，结果表明，与实测数据混合建立的模型，具有较强的鲁棒性和泛化能力。相比于其他3种模型，支持向量回归模型在各种数据组合下均取得了较好的LAI预测性能，在C1、C2、C3、C4这4种训练-测试组合的训练集中R²依次为0.86、0.87、0.88、0.91，RMSE依次为0.47、0.45、0.45、0.41；在测试集的R²依次为0.85、0.19、0.89、0.87，RMSE依次为0.45、1.31、0.49、0.50；3）使用支持向量机生成试验区LAI反演图，对4种氮素水平和2种复种方式的冬小麦长势评估，结果表明，适当的施加氮素处理能提高冬小麦LAI值，麦-豆复种方式下的冬小麦LAI值普遍高于麦-玉复种的LAI值。该研究为冬小麦LAI的反演提供了一种有效的方法，并为高效评估冬小麦长势研究提供了参考。

摘要:棉田土壤盐分的精准反演对于棉花的种植管理具有重要意义。水分和盐分作为主要环境因素，共同影响棉田土壤的波谱特征，两者之间的耦合关系直接影响土壤盐分的检测分析。为了提高基于光谱技术构建的模型对棉田土壤盐分信息解析的准确性与可靠性，该研究联用可见/短波近红外（400～1 000 nm）和长波近红外（960～1 693 nm）技术，采集不同含水率与含盐量的新疆地区土壤样本的光谱；结合外部参数正交法（external parameter orthogonalization，EPO），校正不同标样集与不同波段光谱中的土壤含水率干扰信息；引入基于不同卷积步幅的深度卷积对抗网络（deep convolutional generative adversarial networks，DCGAN），进行样本增广与质量评估；参考三层残差神经网络设计一维卷积神经网络RNet，最终构建基于EPO-DCGAN-RNet的优化模型，用于棉田土壤盐分的反演。结果表明，与传统机器学习方法和基于VGG或EfficientNet结构一维卷积神经网络相比，该研究提出的EPO-DCGAN-RNet方法能够有效地滤除水分对盐分反演的影响、提高模型对特征波段的挖掘能力、降低深度学习算法对样本量的依赖性，并能得到更优的模型预测性能。EPO-DCGAN-RNet的建模集R²和均方根误差分别为0.942、115.420 μS/cm，验证集R²和均方根误差分别为0.910和136.472 μS/cm。研究结果可为新疆棉田土壤盐分快速精准检测提供理论指导和技术支持，有助于促进盐碱地区棉花种植的水肥科学管理。

摘要:为了研究贝类养殖的滩涂土壤的流变属性和结构稳定性，采用旋转流变仪对不同含水率和不同静置时间的滩涂土壤进行了流变试验，通过单因素试验研究了各因素对滩涂土壤流变特性的影响，并分析了土壤剪切过程中的变化机理。同时，通过Response Surface Methodology中的Central Composite Design试验建立了屈服应力与含水率和静置时间之间的数值模型，并比较了含水率和静置时间对屈服应力产生的影响。结果表明：1）剪切过程中滩涂试样经过了弹塑性阶段、固液转化阶段和流体阶段，滩涂土壤表现出了静置时间越长，固液转化阶段就越长的性质，且剪切过程中表现出剪切稀化的性质。2）静置时间的增加会导致整体剪切应力和屈服应力同时增加，含水率的增加会导致整体剪切应力和屈服应力的降低，且滩涂土壤存在一个含水率分界点，此含水率分界点在64.5%～67.0%之间，当超过这个含水率分界点的试样的静置时间超过31 h时，试样的屈服应力基本不会再发生较大的波动，大小在2 240～4 380 Pa之间，此外，静置时间在0～53 h之间且含水率在62.0%～69.5%之间的试样的屈服应力在1 870～5 410 Pa之间。3）含水率对屈服应力的影响比静置时间的影响更加显著，模型的R²为0.953 4，并且在验证试验中，屈服应力的测量值与预测值之间的误差在15.0%以内，都说明了数值模型的可靠性。研究定性和定量地表征了滩涂土壤的流变特性，为滩涂贝类采收机械的研发和优化提供参考。

摘要:不同环境因子组合和负样本选取策略对崩岗易发性评价结果存在较多不确定性。为探究其对评价结果的影响，该研究以江西省兴国县花岗岩区为例，利用地理探测器探测17个环境因子的统计量q值，根据累计q值百分比大小依次选择4、7、10和17个环境因子进行组合；利用单随机欠采样、频率比法及改进频率比法等负样本选取策略构建与正样本等量的负样本数据集；采用随机森林模型进行易发性评价，并对评价结果进行对比分析。结果表明：1）3种负样本选取策略下的模型精度随着因子数量的增加先下降再上升，考虑4个环境因子的模型AUC（area under curve）值分别为0.729、0.909和0.909，较最优环境因子组合仅相差0.020～0.038，说明考虑主控环境因子，即可得到较为理想的精度；2）通过频率比法选取的负样本数据集更具合理性；3）研究区内高和极高易发区主要分布在兴国县西南部，而极低易发区主要分布在兴国县北部及东部，这与实际情况较吻合。该研究通过探究不同环境因子组合和负样本选取策略对崩岗易发性评价的影响，可为花岗岩区崩岗的防灾减灾提供科学依据。

摘要:为实现自然环境下的板栗果实目标快速识别，该研究以湖北省种植板栗为研究对象，提出了一种基于改进YOLOv8模型的栗果识别方法YOLOv8-PBi。首先，将部分卷积（partial convolution，PConv）引入C2f模块中，缩减卷积过程中的浮点数和计算量；其次，引入加权双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network，BiFPN），增强多尺度特征融合性能，最后，更改边界框损失函数为动态非单调聚焦机制WIoU（wise intersection over union，WIoU），提高模型收敛速度，进一步提升模型检测性能。试验结果表明，改进YOLOv8-PBi模型准确率、召回率和平均精度分别为89.4%、74.9%、84.2%；相比原始基础网络YOLOv8s，模型权重减小46.22%，准确率、召回率和平均精度分别提升1.3、1.5、1.8个百分点。部署模型至边缘嵌入式设备上，经过TensorRT加速后，检测帧率达到43 帧/s。该方法可为板栗智能化收获过程中的栗果识别提供技术基础。

摘要:为提高自然环境下生姜叶片病虫害的识别精确率，提出一种基于改进YOLOv5s的生姜叶片病虫害识别模型。建立了田间不同自然环境条件下的生姜叶片病虫害数据集，为保证模型在田间移动设备上流畅运行，实现网络模型的轻量化，在YOLOv5s中引入GhostNet网络中的Ghost模块和Ghost BottleNeck结构。同时，为避免生姜叶片病虫害图像小目标特征丢失的情况，增强图像特征提取，加入CA注意力机制模块，提升生姜叶片病虫害的识别准确率和定位精确度。改进后的模型参数量、计算量和权重文件大小分别为YOLOv5s模型的52.0%、50.6%和55.2%，对生姜叶片病虫害识别平均精度均值达到了83.8%。与Faster-RCNN、SSD、YOLOv4、YOLOv5s、Tea-YOLOv5s等算法相比，平均精度均值分别提高37.6、39.1、22.5、1.5、0.7个百分点，将改进后的目标检测模型部署在Jetson Orin NX开发板上，并使用TensorRT、Int8量化和CUDA等方法对检测模型加速，加速后的模型检测速度为74.3帧/s，满足实时检测的要求，测试结果显示，改进后的模型减少了漏检、误检的情况，并且对目标定位更加精准，适用于自然环境下生姜叶片病虫害的精准识别，为后续生姜机械自动化施药作业提供技术理论支持。

摘要:无人机遥感在森林树种精细和高效分类制图中具有巨大的潜力。为了快速准确获取森林的优势树种分布信息，该研究探讨了半监督学习方法在树种分类方面的有效性。以福建省福州市、龙岩市和三明市的4个试验区为例，构建精简的ResNet18为主干的UNet树种分类模型（UNet-ResNet14*），使用交叉熵和Dice系数的联合损失函数来优化模型参数，对比分析Self-training和Mean teacher两种不同的半监督学习方法在无人机影像森林树种分类模型的泛化能力。结果表明，以ResNet14*作为主干的分类模型与其他模型相比精度更高且预测速度更快，当联合损失函数权重值为0.5的情况下模型预测效果最好，总体精度达到了91.15%。经过Self-training的模型在木荷、马尾松、杉木3个样本充足的类别中精度均有所提升，总精度为91.08%，比原始模型略低，但在独立验证区的精度为88.50%，比原始模型高；Mean teacher方法的总精度为88.56%，在独立验证区的精度为73.56%。因此，研究认为可以采用Self-trainin半监督方法结合UNet-ResNet14*的方案快速得到试验区的树种组成信息。

摘要:冬小麦叶片氮含量与叶片光合作用和营养状况密切相关，直接影响植株生长发育，而茎秆中的氮含量与茎秆中纤维素、半纤维素和木质素的比例和含量密切相关，直接影响茎秆质量及植株的抗倒伏能力。然而，有关对冬小麦茎秆氮含量估算研究较为有限，限制了从氮含量角度判断茎秆质量及对倒伏的预测能力。为精准估算冬小麦不同器官（叶片、茎秆）氮含量，该研究通过2年田间试验，获取冬小麦4个关键生育期（拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期）和3种施氮水平条件下（N1、N2和N3）的冠层光谱反射率、叶片、茎秆氮含量及叶片SPAD (soil and plant analyzer development， SPAD)值。分析了不同生育期和施氮水平条件下高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性，并结合5种常用的机器学习算法：随机森林回归（random forest regression，RFR）、支持向量回归（support vector regression，SVR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）、高斯过程回归（gaussian process regression，GPR）、深度神经网络回归（deep neural networks，DNN）构建冬小麦叶片和茎秆氮含量估算模型。结果表明：高光谱植被指数对叶片和茎秆氮含量的敏感性受到生育期和施氮水平的影响。在灌浆期，最佳植被指数双峰冠层植被指数 DCNI（double-peak canopy nitrogen index）对叶片氮含量的敏感性最高，R²为0.866。对茎秆氮含量，在抽穗期的敏感性最高，最佳植被指数归一化叶绿素比值指数 NPQI（normalized phaeophytinization index）与氮含量相关系数R²＝0.677。施氮水平的提升增加了光谱植被指数对茎秆氮含量的敏感性。结合SPAD值的机器学习算法提升了氮含量的估算精度，对叶片氮含量，在不同生育期和施氮水平条件下估算精度提升了1%～7%，其中在全生育期的归一化均方根误差NRMSE从0.254提升到0.214，抽穗期的NRMSE提升最大，从0.201提升到0.128。对茎秆氮含量，全生育期的NRMSE从0.443提升到0.400，抽穗期的NRMSE提升最大，从0.323提升到0.268。在全生育期，结合SPAD值的DNN模型对叶片（R²=0.782、NRMSE=0.214）和茎秆（R²=0.802、NRMSE=0.400）氮含量的估算精度最佳。研究说明，SPAD值与光谱植被指数结合有利于提升冬小麦不同生育期和施氮水平条件下叶片和茎秆氮含量的估算精度。

摘要:针对日光温室薄膜人工清洗劳动强度大、自动化清洗设备缺乏的现状，该研究设计了一种日光温室薄膜全自动清洗机。为减小整机质量并降低成本，采用双蜗轮蜗杆电机分别驱动清洗主机的毛刷与爬升轴；设计地面移位换行装置，用以承载清洗主机沿温室长度方向移动；为实现自动换行清洗，设计棚顶移位换行装置，调整棚顶吊绳安装高度，避免吊绳在换行作业时与棚面产生干涉而影响换行质量或损伤薄膜。基于多传感器融合与数据校验技术，保证清洗主机、棚顶与地面移位装置间的协作实时性、一致性及可靠性。为验证设计方案的合理性与可行性，以参照日光温室跨度、脊高、肩高参数10:1制作模型温室，按外形尺寸5:1加工清洗样机，并进行对齐、倾斜偏移及清洗效果验证试验。结果表明，清洗主机升降时的水平偏移量在±3°以内，左右偏移量在±7 mm以内（换行操作时各偏移量无累积）；地面与棚顶移位换行装置的单次换行误差与多次换行累计误差均在1 mm左右；毛刷材料选型与关键参数设计合理，可对薄膜表面灰尘进行有效清洗，洗净率为95.4%，清洗效果明显该清洗机在丰富国内日光温室清洗装备类型的同时，有效解决了团队前期研发清洗机质量大易伤膜、自动化水平低等问题，为温室大棚薄膜相关清洗设备的设计研发提供了参考。

摘要:温室冬季高效除湿需求已经成为制约中国温室产业高质量发展的技术难题之一。为了提高温室用冷冻除湿系统中亲水翅片管蒸发器的热湿传递性能，该研究建立了低温高湿工况下平翅片、带涡产生器平翅片、波纹翅片、开缝翅片4种亲水翅片管蒸发器空气侧的数值传热模型，采用蒸发器的换热量Q、努塞尔特数Nu、摩擦因子f、单位翅片面积析湿量和强化传热因子JF等评价参数，对比分析了低温高湿工况下4种亲水翅片管蒸发器空气侧热湿传递性能。结果表明，与平翅片相比，带涡产生器平翅片、波纹翅片、开缝翅片空气侧的Nu、Q和f均高于平翅片，且开缝翅片的Q和f在相同条件下均最大；4种翅片的f随入口风速的增大而大幅度减小，而相对湿度对f的影响较小；单位翅片面积析湿量均随入口风速和相对湿度的增大而增大，波纹翅片的除湿能力最优；在入口风速1～4 m/s和相对湿度80%～95%条件下，波纹翅片管蒸发器的JF因子平均值最大，其热性能最优；在冬季寒冷地区低温高湿的温室中，推荐选用波纹亲水翅片管蒸发器对温室内空气进行除湿。该研究可为温室低温高湿环境下除湿系统用亲水翅片管蒸发器的设计与应用提供参考。

摘要:深入研究耕地非粮化空间异质性及其关联因素，有助于科学管控耕地非粮化和有效保障粮食安全。该研究以矿粮复合区德兴市为例，从尺度效应和空间近邻效应出发，综合采用莫兰指数、最小二乘法、空间自相关等方法，借助空间自相关模型探讨了耕地非粮化在不同尺度下关联因素的变化情况。结果表明：1）矿粮复合区的耕地非粮化存在3种形式，整体非粮化分布呈现强空间自相关性和强空间异质性，多数尺度下呈现显著的空间溢出效应；2）矿粮复合区耕地非粮化空间异质性存在明显的尺度效应，依据情况可以划分为4个区块尺度等级；3）耕地非粮化关联因素在不同尺度上呈现的显著性不一致，小尺度等级下耕地非粮化回归结果的显著率为90.2%，拟合度平均值为0.236，优于其他尺度等级，集水区尺度优于行政村尺度；4）耕地非粮化的关联因素强弱程度也具有明显的尺度效应，在小尺度下最显著，主要因素的回归系数平均值均大于0.250，显著率达到92%。研究结果可为耕地非粮化管控和农业高质量发展提供依据。

摘要:掌握功能演化规律，合理确定功能定位，有助于乡村多元价值的挖掘和实现，是乡村地域高质量发展的前提。研究以超大城市北京的外围乡村地域作为典型案例，基于乡村地域功能的内涵和分类，构建了适用于长时间序列乡村地域功能强度测度的评价指标体系，测度和识别了2000—2020年北京不同乡村地域的功能强度及功能结构，分析和总结了研究期间北京乡村地域的功能结构演化过程及形成路径。结果表明：1）超大城市乡村地域不同功能的强度呈现出显著的区域差异，功能结构整体呈现从单一优势功能主导向多种优势功能主导的演化趋势；2）功能结构能够反映不同类型乡村地域发展的差异，基于功能结构的演化特征，可以将超大城市外围乡村地域的功能结构演化过程归纳为“功能强化升级式路径”、“功能调整转换式路径”“功能综合完善式路径”3类发展路径；3）强化生活服务功能是当前城乡融合发展目标下推动超大城市外围乡村地域功能多元化和高质量发展的首要举措；4）通过分析优势功能及功能结构的演化过程，可以明确不同乡村地域的发展特征并指导其功能定位的制定，有利于分类推动超大城市外围乡村地域的多元化发展。研究结果丰富了乡村多功能理论的典型地域案例，可为超大城市外围乡村地域的功能定位设定及发展路径的决策和实践提供参考。

摘要:桃在鲜果市场中占有重要份额。可溶性固形物含量（soluble solid content，SSC）是衡量桃品质的重要参数，是挑选优质桃以及预测最佳采摘时期的重要决策依据。该研究开发了一款基于可见近红外光谱技术的手持式黄油桃SSC无损检测设备。该设备的硬件系统主要由微型光谱仪、卤素灯、OLED显示屏、微控制器以及自主设计的驱动电路组成。为了评估所开发设备的检测性能，采用北京平谷区种植的黄油桃作为样品进行验证。首先，获取校正集样品在680～940 nm范围内的可见近红外光谱，经5点平均平滑和最大值归一化对光谱预处理建立黄油桃SSC偏最小二乘回归模型并用于预测集样本的SSC分析，预测相关系数和均方根误差分别为0.947和0.728%，单果检测时间不超过2 s。为了提高模型精度和稳定性，将校正集和预测集合并后作为新的校正集进行建模，并将重新构建的模型对独立验证集进行预测，SSC预测值与实测值的相关系数为0.906，均方根误差为0.732%。采用分段直接校正算法将主机模型传递到从机。经过模型传递后，从机对独立验证集SSC的预测值与实测值的相关系数和均方根误差分别为 0.865和0.919%。该手持式SSC检测设备可将SSC预测数据以蓝牙方式传输到手机客户端，借助手机定位功能，在地图上实现黄油桃SSC空间可视化分布。研究结果表明，该手持式SSC无损检测设备可以实现黄油桃SSC的准确测量，借助模型传递算法。实现了模型在不同设备间的有效传递，避免了重复建模，可为该设备批量生产节约大量成本，具有广阔的应用前景。

摘要:针对传统无损检测技术无法定量分析厚皮柑橘体积可食率的问题，为此开发了一套线阵X射线图像采集和三维重构装置，包括果实旋转升降、数据采集、辐射防护及运动控制，实现厚皮柑橘果实的体积可食率检测。以“不知火”柑橘为检测对象，利用X射线投影图的信息熵为评价依据，根据果实大小对检测参数进行优化，得到X射线源的管电压为67 kV，管电流为0.92 mA，线阵探测器的积分时间为1 ms。以旋转角度2.0°为间隔，在圆周方向采集180幅X射线投影图并生成正弦图，通过滤波反向投影（filtered back projection, FBP）算法将正弦图重构为切面图，再利用图像滤波、图像增强、阈值分割对切面图进行图像分割处理，分割出背景区域、果皮区域、果肉区域和空腔区域，然后基于区域面积比定义切面图像可食率。同时，测量了柑橘基本物理参数，计算了切面图像可食率，并建立了与柑橘体积可食率之间的相关关系。结果表明，切面图像可食率与体积可食率相关性最高，相关系数为0.93。最后，选择切面图像可食率作为数学模型的输入特征，利用线性回归模型对厚皮柑橘体积可食率进行定量分析，其预测集决定系数（coefficient of determination of prediction, R_p²）、预测集均方根误差（root mean square error of prediction, RMSE_p）、相对分析误差（residual predictive deviation, RPD）分别为0.86、4.81%和2.71。综上，利用X射线三维重构技术对厚皮柑橘体积可食率进行无损检测可行，可为其他农产品内部品质无损检测提供参考。

摘要:为揭示低温等离子体处理对小麦种子活力及幼苗生理特性的影响，该研究以济麦22、百农307为处理对象，对其进行不同时长（0、6、9、12、15 s）的介质阻挡放电（dielectric barrier discharge，DBD）低温等离子体处理，分析其对小麦种子萌发、幼苗生长、种皮形态结构、幼苗代谢生理及抗氧化性指标的影响。结果表明：以氩气为气源的DBD低温等离子体处理明显提高了小麦种子发芽率及其幼苗根苗长、鲜干重、活力指数；各处理时长条件下小麦种子吸水率均有所增加，当处理时间为9 s时，两种小麦种子的吸水率增幅最大，分别显著增加了6.4%（济麦22）、5.9%（百农307）（P<0.05）；小麦种子接触角随处理时间的延长而逐渐减小，表明其润湿性能逐渐提高；处理9 s时小麦的种皮结构组织轮廓模糊，呈现明显裂纹；处理后小麦种子的新生幼苗中光合色素含量、可溶性蛋白含量均得到不同程度的增加；处理后小麦种子的新生幼苗抗氧化能力有所提高，当处理时间为9 s时，两种小麦幼苗中的丙二醛含量降幅最大，分别显著降低了15.6%（济麦22）、18.0%（百农307）（P<0.05）。因此，DBD低温等离子体有效改善了小麦种子活力及其幼苗生理特性，可作为潜在的种子强化方法用于提高作物生产中的种子质量及促进后续小麦生长。

摘要:瘤胃细菌在绵羊骨骼肌脂肪酸沉积中起着重要作用。为研究精氨酸对绵羊胴体品质、肉质特性和瘤胃细菌组成的影响，探究瘤胃细菌变化与脂肪酸沉积之间的关系，利用宏基因组测序、气相色谱技术分析绵羊补饲精氨酸后瘤胃细菌组成和肌肉脂肪酸谱的变化，建立两者间的关联性。选取16只健康且体质量相近的3月龄绵羊，随机分为对照组（基础饲粮）和精氨酸组（基础饲粮+1%精氨酸），进行90 d的饲养试验。结果表明，与对照组相比，精氨酸组绵羊的背膘厚显著降低（P<0.05），背最长肌的亮度（L^*）值、黄度（b^*）值及剪切力值均显著减小（P<0.05），红度（a^*）值显著增加（P<0.05）。精氨酸组背最长肌十五烷酸、十七烷酸和十七碳烯酸的含量显著低于对照组（P<0.05），二十四碳烯酸、α-亚麻酸、二十二碳六烯酸和n-3多不饱和脂肪酸的含量显著高于对照组（P<0.05）；精氨酸组n-6/n-3多不饱和脂肪酸的比值显著降低（P<0.05）。宏基因组分析显示，补充精氨酸显著提高了瘤胃中梭菌属、月形单胞菌属、瘤胃球菌属和密螺旋体属的丰度（P<0.05），降低了丁酸弧菌属、副拟杆菌属、解琥珀酸菌属、甲烷短杆菌属和Butyrivibrio proteoclasticus的丰度（P<0.05）。此外，精氨酸组瘤胃中丁酸的含量显著增加（P<0.05）。关联性分析显示，丁酸弧菌属与n-3多不饱和脂肪酸呈显著负相关（P<0.05）与饱和脂肪酸呈显著正相关（P<0.05）；脂肪酸含量对肉的色泽和pH值有较大的影响。综上所述，精氨酸通过降低瘤胃氢化菌的数量，减少氢化的发生，促进肉中有益脂肪酸沉积，进而改善羊肉品质。研究结果为今后通过饲粮营养干预靶向调控瘤胃细菌提高羊肉品质提供参考。

摘要:江西铅山红芽芋脱毒试管芋一般在1月至2月上旬晴天播种，“倒春寒”等低温胁迫会导致早播的江西铅山红芽芋脱毒试管芋生长缓慢，出苗周期变长，严重时会造成烂种死亡，出苗率降低，影响其产量。为提高播种期江西铅山红芽芋脱毒试管芋抗寒性，该研究利用植物组织培养和植物生理学的方法测定了壳寡糖浸种后低温下江西铅山红芽芋脱毒试管芋的萌发及其相关生理指标。结果表明：200-250 mg/L壳寡糖浸种可显著促进低温下江西铅山红芽芋脱毒试管芋的萌发。与低温对照（control check，CK）相比，当浸种浓度为200 mg/L时，在内源激素方面，有利于低温下江西铅山红芽芋脱毒试管芋萌发过程中赤霉素（gibberellin，GA₃）、玉米素核苷（ribosylzeatin，ZR）、多胺（polyamines，PA）和茉莉酸（jasmonic acid，JA）的积累，而不利于生长素（auxin，IAA）和脱落酸（abscisic acid，ABA）的积累；在抗氧化方面，提高了超氧化物歧化酶（superoxide dismutase，SOD）、过氧化物酶（peroxidase，POD）、过氧化氢酶（catalase，CAT）的活性，降低了丙二醛（malondialdehyde，MDA）和过氧化氢（hydrogen peroxide，H₂O₂）的含量；在渗透调节方面，有利于可溶性糖（soluble sugar，SS）、可溶性蛋白（soluble protein，SP）、脯氨酸（proline，Pro）的积累；在代谢关键酶方面，可提高脂肪酶（lipase，LIP）、蛋白酶（protease，PR）和α-淀粉酶（α-amylase，α-AMS）活性以及三磷酸腺苷（adenosine triphosphate，ATP）含量。因此，200 mg/L壳寡糖可以调控低温下江西铅山红芽芋脱毒试管芋内源植物激素和渗透调节物质含量、抗氧化酶和代谢关键酶活性，促进其在低温下的萌发。

摘要:小麦淀粉的回生现象和较差的冻融稳定性是限制面制品加工的重要原因。为探索一种有效抑制小麦淀粉回生及改善其冻融稳定性的方法，该文研究了挤压体系中不同质量分数的可得然胶对小麦淀粉回生特性和冻融稳定性的影响，利用差示扫描量热仪、X-射线衍射和傅里叶红外光谱等技术表征了可得然胶-小麦淀粉复合物的分子结构，并结合化学试剂处理、质构仪和扫描电镜探讨了可得然胶与小麦淀粉的结合机制。结果表明：随着可得然胶浓度的增加，可得然胶-小麦淀粉复合物的回生值和析水率先降低后增加；与挤压小麦淀粉相比，添加质量分数0.6%的可得然胶能够显著提高小麦淀粉的糊化温度，并降低小麦淀粉的相对结晶度、短程有序性和碘结合力，抑制了直链淀粉的重结晶；挤压体系中可得然胶与小麦淀粉主要通过氢键和弱的静电相互作用结合，使小麦淀粉的结构更加致密，从而抑制小麦淀粉的回生并改善其冻融稳定性，该研究可为开发抗回生和低析水率的挤压小麦淀粉基食品提供参考。