摘要:针对康乃馨自动化标准扦插作业需求，解决现有人工扦插模式劳动强度大的问题，该研究设计了一种抓取-扦插一体化作业的扦插机器人系统。以康乃馨生根用插穗为对象，根据插穗物料特性参数和高产栽培农艺要求，提出辅助栽植式末端执行器作业方式和抓插协同运动规划模型，基于YOLOv5s深度学习网络构建多目标插穗检测模型，建立扦插机器人运动学模型，提出基于MD-H（modified denavit-hartenberg）规则的逆运动学建模方法和时间最优轨迹规划算法。仿真结果表明，改进后的逆解算法和轨迹规划算法的运行时间与常规算法相比分别降低了38.3%和72.5%。搭建扦插机器人试验台，进行定位误差及整机性能试验。试验结果表明，抓取作业时X、Y方向的平均定位误差分别为2.33和2.38 mm；扦插作业时X、Y、Z方向的平均定位误差分别为2.21、2.25和2.05 mm；机器人单株平均作业总时间为14.787 s，其中识别抓取平均工作周期为6.803 s，占作业总时间的46.01%，扦插作业的平均工作时间为5.104 s，占作业总时间的34.52%；插深合格率为88%，扦插直立度为92%，漏插率和根部损伤率分别为5%和2%，基本满足自动化标准扦插作业要求。研究结果可为温室标准化扦插设备的研发与应用提供参考。

摘要:为解决油菜籽收获、运输、存储、销售等过程中对含油量、蛋白质、硫苷等内部品质的检测需求，实现油菜籽多指标、便携式、快速无损的检测目标，该研究设计了一种基于近红外光谱的便携式油菜籽内部品质检测装置，集成微型光谱仪、LCD触摸屏、树莓派处理器、箱体、样品杯和电源，装置尺寸为246 mm×128 mm×127 mm，可在户外环境稳定工作6 h以上。以不同产区的65个油菜籽品种为研究对象，采集900～1633 nm的近红外漫反射光谱，使用竞争性自适应重加权、最小角回归、无信息变量消除等降维算法与偏最小二乘、极限学习机、支持向量等回归算法，建立了含油量、蛋白质、硫苷、含水率和芥酸高精度预测模型，决定系数R²分别为0.949、0.861、0.730、0.976、0.862，均方根误差RMSE分别为1.39%、1.46%、20.7 μmol/g、0.36%、3.63%。使用 QT Creator 作为集成开发环境， PyTorch 作为框架，实现了模型的嵌入式部署与应用，实现了油菜籽的多品质参数一键式无损检测。使用Flask、MQTT等技术，开发了APP端、网页端和小程序端软件，实现了预测数据的多端同步和实时监控。经检验测试，含油量、蛋白质、硫苷、含水率和芥酸的预测决定系数R²分别为0.932、0.855、0.734、0.968、0.761，均方根误差RMSE分别为1.35%、1.67%、19.6 μmol/g、0.34%、2.96%，检测过程为13 s，在相对湿度40%～70%、温度15～35 ℃的环境下，装置对含杂量不大于2%、质量3～7 g的成熟期油菜籽具有数据采集稳定性；该仪器可用于对油菜籽的快速无损检测。

摘要:针对农田扬尘研究过程中现有扬尘监测装置易受环境温湿度影响，发生零点漂移，导致测量误差大的问题，该研究设计了一种基于温湿度补偿的扬尘监测装置，该装置包括温湿度传感器、质量传感器、数据采集系统等，可实现农田扬尘在线实时监测。通过温湿度与零点漂移相关性试验对采集的4个扬尘监测装置零点漂移与温湿度数据分析，温湿度与扬尘监测装置零点漂移具有显著相关性(皮尔逊系数的绝对值|p| > 0.5)，且绝对湿度与零点漂移的相关性表现较相对湿度更加稳定，提出了绝对湿度与扬尘监测装置零点漂移的线性函数，函数的湿度系数与温度呈正相关。温度从40 ℃升至60 ℃，通过温度与扬尘监测装置输出信号单因素试验表明，零点漂移量是灵敏度变化量的65.7倍，零点漂移是影响扬尘监测装置测量精度的关键因素。建立了基于温湿度的BP网络扬尘监测装置零点漂移补偿模型，试验表明，此模型较基于温湿度的二阶多项式补偿模型数据波动幅度降低了8.8%，较基于温度的BP网络补偿模型降低了60.3%。对本文基于温湿度补偿的扬尘监测装置进行田间测量试验，结果表明，本文监测装置较无补偿扬尘监测装置的最终测量误差降低了57.5%，测量结果波动幅度降低了34.2%，有效降低了扬尘监测装置的测量误差。研究结果可为农田扬尘在线实时监测研究提供技术支撑。

摘要:为克服油茶果人工采摘率低，该研究根据油茶树体合轴分枝生长方式，结合树体异速生长法则，建立油茶分形树体理想模型，提取二分叉基本单元。基于经典质量-弹簧分析方法，建立3种不同质点分布的二分叉基本单元动力学模型，推导一阶自然频率计算表达式。以湖南省华鑫油茶品种为应用实例，通过测量油茶树形态学参数，辨识面积缩减系数和异速生长系数，采用水浸法和三点弯曲试验分别测量油茶树枝密度和弯曲弹性模量。计算不同分枝角度下二分叉基本单元的一阶自然频率理论值。创建二分叉基本单元ANSYS有限元仿真模型，通过模态分析得到自然频率仿真值，质量均分在刚性杆两端的动力学模型的自然频率ANSYS仿真值与理论计算值较接近，平均相对误差为7.3%。基于带端部质点的悬臂梁一阶自然频率计算公式，采用参数辨识方法推导二分叉基本单元一阶自然频率经验公式，自然频率的经验公式计算值与仿真值最大误差仅为0.41%，验证了经验计算公式的准确性。研究结果可为油茶果振动式采摘装置的激振参数设置供理论依据。

摘要:为解决粮食平房仓通风能耗大、储粮成本高的问题，该研究提出太阳能-地源热泵供冷系统，研究太阳能光伏-地源热泵供冷系统在粮食平房仓建筑中的可行性以及节能效果，以实现“零能耗”和“零排放”绿色储粮。基于粮食平房仓实际尺寸，建立了空气源热泵与太阳能光伏-地源热泵供冷系统仿真模型，并通过与仓房实测数据的对比进行了模型验证，从运行性能、光电适配性、经济性、节能以及环保效益等方面对供冷系统进行了分析。结果表明：系统运行1 a后性能系数（coefficient of performance，COP）最大值为4.76，最小值3.3；运行10 a后COP最大值为3.96，最小值3.07；系统年实际发电量与库区用电量之比为192%～270%；投资回收期为7.8 a；与传统空气源热泵系统相比，太阳能-地源热泵供冷系统节能率达59%，研究结果可为粮食平房仓供冷系统优化提供理论依据和设计参考。

摘要:确定作物合理的灌溉制度和灌水技术要素组合是科学管理农业水资源的基础，可有效缓解水资源短缺矛盾和保障区域粮食安全。基于此，该研究利用在陕西省杨陵区（2022年）和武功县（2017年）进行的夏玉米田间试验，分别对AquaCrop模型和WinSRFR软件进行校准和验证，确定了研究区夏玉米典型水文年（丰水年、平水年和干旱年）的灌溉制度；通过反演沟灌土壤入渗参数和田面糙率，结合确定的灌溉制度，优化了沟灌灌水技术要素组合（入沟流量和灌水时间），并量化评价了优化灌溉制度和灌水技术要素组合对夏玉米的增产能力。结果表明，AquaCrop模型能准确模拟研究区夏玉米生长过程，其中产量模拟值与实测值的相对误差绝对值均值分别为1.85%（校准）和7.47%（验证）；研究区夏玉米丰水年（灌浆期）和平水年（拔节期）需灌水1次，干旱年（拔节期和灌浆期）需灌水2次，单次灌水量均为55 mm；反演所得研究区沟灌土壤入渗参数k和α取值范围分别为是55.416～98.437 mm/h^α和0.351～0.858，田面糙率n均值为0.056；合理的入沟流量和停水时间取值范围分别为2.2～3.3 L/s和35～16 min，可获得高灌水质量（综合灌水质量指标C_i ≥ 85%）；以2022年夏玉米优化的灌溉制度和灌水技术要素优化组合为基础，模拟所得夏玉米产量为7.819 t/hm²，与无灌溉（5.972 t/hm²）、现状条件（7.424 t/hm²）和仅对灌溉制度优化（7.659 t/hm²）情景相比较，分别提高了30.9%、5.3%和2.1%，且所需灌水量较现状条件可减少59 mm。研究结果可为研究区域夏玉米灌溉制度制定和沟灌方案设计提供理论基础和技术支撑。

摘要:入渗参数和糙率是沟灌设计和管理中需要确定的重要基本参数。该研究基于WinSRFR软件模拟结果构建样本集，通过最小二乘支持向量机（least squares support vector machines，LSSVM）回归模型来映射水流推进时间、消退时间与入渗参数、糙率之间的非线性关系，并在此基础上提出了结合最小二乘支持向量机和遗传算法（least squares support vector machines-genetic algorithm，LSSVM-GA）的参数估算方法，即利用LSSVM回归模型构建目标函数，并利用GA获得入渗参数和糙率的最优值。在4组尾端封闭沟试验基础上，将LSSVM-GA法与多元非线性回归（multiple nonlinear regression，MNR）及WinSRFR中的Merriam-Keller post-irrigation volume balance analysis（MK-PIVB）进行对比，结果表明，LSSVM-GA法估算的参数对进退水过程的拟合效果较优，其模拟的推进和消退过程均方根误差分别介于1.06～2.12 min和2.28～3.11 min之间，表明LSSVM-GA在估算入渗参数和糙率方面的可靠性，这有助于获得更精确的灌水技术要素，进而提高沟灌性能。

摘要:为了明确耕作方式与养分管理对华北潮土土壤有机碳矿化的影响。基于连续15 a（2007—2022年）耕作与养分管理模式长期定位试验开展研究，长期定位试验分为农民习惯耕作管理模式（秸秆不还田+浅旋耕RP-S，rotate plow without straw return）和高产耕作管理模式（秸秆还田+深翻耕DP+S，deep plow with straw return）2个主处理，以及对照施肥（CK）、农民习惯施肥（CON）和优化施肥（OPT）3个副处理，共计6个处理。于2022年10月，采集表层（0～20 cm）土壤样品，分析土壤有机碳及活性碳组分含量与土壤碳库管理指数，并采用室内培养法，测定土壤有机碳矿化速率，利用一级动力学方程拟合土壤有机碳潜在可矿化量和碳半周期，应用结构方程模型揭示长期不同耕作模式与养分管理措施下，土壤有机碳的周转规律。多年试验数据得出，在RP-S条件下，C/N(SOC and TN ratio)总体呈逐渐下降趋势，在DP+S条件下，C/N总体呈先降后增趋势。秸秆还田+深翻耕处理显著提高了土壤活性有机碳组分含量(P<0.05)，且碳库管理指数（CPMI, carbon pool management index）提升显著(P<0.05)。与农民习惯施肥相比，优化施肥可以显著提高土壤有机碳含量12.35%。在DP+S条件下，优化施肥显著提高了土壤易氧化有机碳（ROC，readily oxiedozable carbon）与CPMI。各处理土壤有机碳矿化速率均在1 d达到最大，而后1～10 d迅速下降，10 d后缓慢下降直至稳定，有机碳矿化速率随时间呈对数函数型变化，不同处理土壤有机碳矿化速率均符合一级动力学模型。秸秆还田+深翻耕显著提高了累积矿化率（潜在可矿化量与土壤有机碳的比值）23.59%，而优化施肥可以显著降低累积矿化率22.12%。土壤有机碳矿化累积量（C_t）与土壤有机碳（SOC，soil organic carbon）、土壤活性碳组分和土壤碳库管理指数均呈极显著正相关关系(P<0.01)，与土壤潜在可矿化有机碳量（C₀）呈显著正相关关系(P<0.05)，结构方程模型表明，耕作管理、微生物碳（MBC，microbial biomass carbon）和ROC是影响土壤有机碳周转能力和固碳能力的直接因素，耕作与施肥管理可通过对土壤有机碳及活性碳组分的影响，间接影响土壤有机碳周转能力，进而影响土壤固碳能力。长期秸秆深翻耕还田结合优化施肥有利于提高土壤固碳能力，促进农田资源的增碳及可持续利用。

摘要:不同类型土壤孔隙结构会随生物活动和非生物作用发生形变，从而影响其生态功能，准确分割不同类型的孔隙结构对于研究孔隙结构与生态功能演变关系具有重要意义。针对单个类别孔隙的分割方法分割精度低、分类标准单一、鲁棒性差，无法准确分割和判别生物孔隙、裂隙等相交部分孔隙结构的问题。该研究针对不同类型孔隙尺度差距大的特点，提出了一种改进UNet-VAE网络模型，实现土壤多类型孔隙分割。改进UNet-VAE网络引入多尺度特征融合注意力模块，以实现多尺度信息融合和冗余信息筛选。结合变分自动编码器生成网络（variational autoencoder，VAE），引入噪声和辅助损失函数，以增强网络的泛化能力和鲁棒性。试验结果表明：改进UNet-VAE方法在土壤多类型孔隙（裂隙、生物孔、不规则孔隙和球状孔隙）三维分割中达到了93.83%的平均准确率，与次优VNet方法相比，平均准确率、精确率、召回率和F1值分别提升了3.32，5.06，8.97和8.63个百分点，特别是对于不规则孔隙4项指标分别提升了4.88，15.46，15.70和15.50个百分点，表明改进UNet-VAE法可准确分割多类型孔隙，也验证了深度学习技术在多类型孔隙判别的有效性，可为揭示土壤孔隙结构与演化研究提供有效工具。

摘要:土壤肥力是影响水稻产量的重要因素，研究土壤理化性质和水稻产量的关系有助于优化不同区域水稻生产和科学培肥。该研究基于县域研究尺度，选取了中国东北的方正县、长江中游的宁乡市和长江中下游的进贤县，分析水稻绝对产量、相对产量和可持续产量指数，并探讨不同区域影响水稻产量的关键肥力因素。结果表明：由于稻作模式不同，宁乡市的两季水稻产量（9414.89 kg/hm²）显著（P<0.05）高于方正县的一季稻产量（8224.31 kg/hm²）和进贤县的晚稻季产量（5691.38 kg/hm²），但方正县的水稻相对产量均值（89.88%）显著（P<0.05）高于宁乡市（73.84%）和进贤县（65.67%），且方正县的可持续产量指数也相对较高（0.86），显示出该县域在产量和稳定性方面的优势；依据相对产量划分的低、中、高产水平的分析表明，高产水平下方正县、宁乡市、进贤县的土壤肥力指标和综合肥力指数较高。不同县域影响相对产量的主要肥力因子不同，方正县、宁乡市、进贤县水稻可持续产量指数变化的关键肥力因素分别是土壤有效磷（贡献度为8.68%）、碱解氮（贡献度为12.92%）、有机质（贡献度为15.37%）。在后续的水稻生产中，建议方正县重点关注土壤有效磷的管理，宁乡市和进贤县则应注重提升土壤碱解氮和有机质含量。

摘要:准确监测水稻田间生长过程中的氮含量，保证按需高效施肥，对提高水稻产量和肥效利用率具有重要意义。该研究基于无人机遥感与地面观测的多模态数据融合构建了水稻拔节后期叶片（leaf nitrogen content，LNC）和植株氮含量（plant nitrogen content，PNC）反演模型，显著提高反演水稻氮含量的准确性。通过2021和2022年开展两次田间试验，利用无人机搭载多光谱和RGB相机在拔节后期获取稻田冠层遥感影像；从多光谱影像中提取植被指数（vegetation index，VI）和纹理特征值（texture feature value，TFV），TFV使用灰度共生矩阵方法提取，对TFVs进行组合构建纹理指数（texture index，TI）；使用RGB影像结合地面参考法获取各小区估测冠层高度（estimating canopy height，ECH）；人工收集各小区实测冠层高度及田间氮素管理数据（field nitrogen management data，FN）作为地面观测数据；使用凯氏定氮法获取水稻LNC和PNC；采用最大互信息系数评估和筛选特征；使用随机森林回归算法分别构建水稻LNC和PNC反演模型。结果表明：使用TFVs组合构建的TIs能显著提升纹理信息与 LNC和PNC的相关性，当无人机飞行高度为100 m时，灰度共生矩阵的滑动窗口尺寸为9×9（像素）时构建的比值纹理指数表现最优，相比最优TFV，MIC值均提升了11.48%；从遥感影像提取的估测冠层高度具有较高的估测精度，决定系数（coefficient of determination，R²）、均方根误差（root mean squared error，RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error，MAE）分别为0.77、3.4 cm和2.8 cm；无人机遥感与地面观测的多模态数据融合可显著提升LNC和PNC的反演精度，综合考虑反演精度和实际操作的便捷性，推荐田间生产中使用特征组合为：VI+TI+ECH+FN。研究结果表明，无人机遥感与地面观测的多模态数据融合构建随机森林回归模型可准确反演水稻氮含量，可为水稻田间管理和施肥决策提供科学依据。

摘要:微根管法采集的作物根系图像具有复杂的土壤背景和较小的根系占比，当深度学习的感受野较小或多尺度特征融合不充分时，会导致根系边缘处的像素被错分为土壤。同时，微根管法的图像采集周期长且在初期很难采集到大量有效样本，限制了根系提取模型的快速部署。为提升根系表型测算精度和优化提取模型部署策略，该研究设计了一种原位自动根系成像系统以实时获取作物的微根管图像，构建全尺度跳跃特征融合机制，使用感受野丰富的U²-Net模型对微根管图像中的根系像素进行有效分类。结合数据增强以及迁移学习微调训练，实现对目标种类根系提取模型的快速部署。试验结果表明，使用加入全尺度跳跃特征融合机制的改进U²-Net模型对蒜苗根系分割的F1得分和交并比IoU分别为86.54%和76.28%，相比改进前、U-Net、SegNet 和DeeplabV3+_Resnet50模型，F1得分分别提高0.66、5.51、8.67和2.84个百分点；交并比分别提高1.02、8.18、12.52和4.31个百分点。迁移学习微调训练相比混合训练，模型的F1得分和交并比分别提高了2.89和4.45个百分点。改进U²-Net模型分割图像的根系长度、面积和平均直径与手动标注结果的决定系数R²分别为0.965、0.966、0.830。研究结果可为提升基于微根管图像的根系表型测算精度和根系提取模型的快速部署提供参考。

摘要:快速精准确定牛只身份对于牛只活体贷款，改善牛只骗保等问题具有重要意义。针对不同牛只面部差异小，FaceNet网络层数深，推理速度较慢，模型分类精度不足等问题，该研究提出了基于FaceNet的牛脸识别方法-VanillaFaceNet。该方法首先将FaceNet的主干特征提取网络替换为极简网络VanillaNet-13并提出动态激活和增强型线性变换的激活函数两种方法提高网络的非线性；然后，提出一种新的DBCA(dual-branch coordinate attention)注意力模块，能够更好地反映不同牛只面部特征之间的差异，从而提高网络的识别精度；最后，针对triplet loss仅能减小牛只类间差异的问题，采用center-triplet loss联合监督来减少牛只类内差异，从而提高了相同牛只身份比对的准确性。基于自建的牛脸数据集对该模型进行训练和测试，试验结果表明，VanillaFaceNet对牛只识别的准确率达到88.21%，每秒传输帧数为26.23帧。与FaceNet、MobileFaceNet、CenterFace、CosFace和ArcFace算法相比，本文算法的识别准确率分别提高了2.99、9.58、6.26、3.85和4.49个百分点，推理速度分别提升了2.67、0.77、0.10、1.28和0.94帧/s。该模型对牛只有较为优秀的识别效果，适于在嵌入式设备上部署，实现了牛只面部识别精度和推理速度之间的平衡。

摘要:准确和持续的牛只个体识别对于精准养殖具有重要意义。中远距离和跨摄像头场景下的牛只个体识别是监测个体采食量和进食时间的基础。肉牛具有在采食过程中频繁移动和改变采食位置的特点，牛只方向变化频繁，加之牛只个体的生物相似性以及复杂的环境变化（光线、遮挡和背景），导致跨摄像头牛只个体识别困难。该研究基于AlignedReID++模型可充分利用全局信息和局部信息进行高效图像匹配的优点，并在此基础上进行了改进，以实现更优的牛只个体重识别效果。在改进模型中，ResNet50主干网络的BottleNeck结构应用了三重注意力机制模块，以实现在引入少量参数量的情况下，通过跨维交互，加强模型对于个体图像的特征提取能力；基线模型的全局分支中的交叉熵损失函数被替换成CosFace损失函数，并与困难三元组损失函数共同训练改进后的模型，以提升模型分辨相似个体的能力。改进模型的rank-1准确率为94.42%，平均精度均值为63.90%。与基线模型相比，rank-1准确率提高了1.84个百分点，平均精度均值提高了6.42个百分点。与PCB (part-based convolutional baseline) 相比，在rank-1准确率和平均精度指标上分别超出了4.72和5.86个百分点。与MGN (multiple granularity network) 相比，在rank-1准确率和平均精度均值指标上分别超出了0.76和4.30个百分点。与TransReID相比，在rank-1准确率指标上低了0.98个百分点，在平均精度均值指标上超出了3.90个百分点。与RGA (relation-aware global attention) 相比，在rank-1准确率和平均精度均值指标上分别超出了5.36和7.38个百分点。此外，改进模型的浮点运算次数为5.45 G，仅比基线模型大0.05 G，分别比PCB、MGN、RGA和TransReID小0.68、6.51、25.4和16.55 G。同时，改进模型的模型大小为23.78 M，在对比模型中，其模型大小是最小的。改进模型在CPU上的推理速度为5.64 帧/s，低于PCB、MGN及其基线模型，高于TransReID和RGA。t-SNE特征嵌入可视化结果显示，改进模型提取的个体样本的全局特征和局部特征可以实现良好的类内紧凑性和类间差异性。本研究结果表明，所提出的方法能够有效地重识别自然养殖场景下的肉牛个体，对个体采食量和进食时间的监测具有较好的指导意义。

摘要:针对未成熟柑橘果实智能检测存在精度低、模型大的问题，该研究提出了一种基于YOLOv5s改进的绿色柑橘检测算法模型YOLO-GC，实现对复杂自然环境中果实的实时准确检测。首先，针对YOLOv5s网络模型较大且难以部署的问题，以轻量级GhostNet网络替换原始的骨干网络，同时为减小模型轻量化后精度下降的影响和提高对绿色柑橘特征的关注度，嵌入全局注意力机制（global attention mechanism，GAM）增强网络在复杂环境下对果实特征的提取能力；其次，为了改善密集与小目标果实的检测效果，引入BiFPN（bi-directional feature pyramid network）架构进行多尺度的加权特征融合；最后，为减少果实与枝叶遮挡、重叠造成的漏检，采用GIoU（generalized intersection over union）损失函数结合Soft-NMS（soft-non-maximum suppression）算法优化边界框回归机制。试验结果表明：相较于YOLOv5s，YOLO-GC的权重模型内存减小了53.9%，参数量减少了55.2%，平均精度AP_0.5提升了1.2个百分点，平均推理时长减少46.2%。YOLO-GC模型的综合检测性能优于YOLOv8等7种常用网络模型，在安卓手机APP中检测准确率达到97.2%，推理时长减少了85.8%。研究表明，该研究模型为复杂环境中绿色果实检测及模型部署应用提供了技术支撑。

摘要:柑橘采摘机器人连续采摘过程中因各种因素会引起其他待采柑橘无规则扰动，扰动状态下的柑橘无法在线快速准确检测与定位，影响机器人采摘效率。针对此问题，该研究提出一种基于改进YOLOv5s+DeepSORT算法的扰动柑橘在线目标检测与快速定位方法。首先在YOLOv5骨干网络中融入卷积注意力机制（convolutional block attention module, CBAM），提升模型对复杂目标的检测能力；用SIoU（scalable intersection over union）损失函数增强预测框与标定框之间的方向匹配，提升回归收敛速度。其次在DeepSORT算法中改进目标重识别网络（re-identification, ReID），增强网络特征提取能力，提升目标跟踪准确度与精度；在算法中融入Count计数机制，实时反馈每个扰动柑橘跟踪帧数，并改进算法实现对预测坐标值进行实时更新，提升预测准确率。最后结合深度相机排除背景柑橘影响并限制每次跟踪目标数目为3个，提升扰动柑橘预测定位速度。试验结果表明，与原算法相比，改进YOLOv5s算法的准确度、平均检测精度分别提升3.9、1.1个百分点，检测速率69.3帧/s。改进DeepSORT算法的跟踪准确度、跟踪精度分别提升9.2、5.4个百分点，ID（identity）切换次数减少32次。当预测定位时间为3 s时，定位平均准确度为81.9%，在试验室进行模拟试验，将盆栽柑橘果实沿不同方位随机摆动，摆幅约10 cm，单个柑橘平均抓取时间为12.8 s，比未使用改进算法缩短5.6 s，效率提升30.4 %。该研究可为扰动状态下的柑橘快速采摘提供技术支持。

摘要:为解决草莓采摘机器人工作过程中果梗采摘点定位精度低和遮挡草莓识别困难等问题，该研究提出一种改进后YOLOv8算法与pose关键点检测算法相结合的草莓识别定位方法。通过对YOLOv8进行优化，引入BiFPN（bidirectional feature pyramid network）和GAM（generalized attention module）模块以强化模型的双向信息流，动态分配特征权重，并专注于小目标特征的提取和强化被遮挡区域特征，旨在提升模型复杂环境中采摘点定位准确率和遮挡识别的预测准确性。试验结果显示，相比于原始模型，经过改进的YOLOv8-pose模型在草莓识别准确率（precision，P）、召回率（recall，R）、平均精度（mean average precision，mAP）及关键点平均精度（mean average precision - key point，mAP_kp）上分别提高6.01、1.98、6.67和7.85个百分点，基于关键点检测的果梗采摘点在X、Y、Z方向定位误差分别为1.4、1.4和2.2 mm。此外，根据草莓遮挡重叠区域面积对草莓遮挡程度分类，利用不同遮挡程度对模型性能验证，在遮挡情况下改进后YOLOv8-pose，mAP_kp比原模型提高9.78个百分点。基于该研究所提出的视觉模型，机器人在田间试验下的采摘成功率为95%，单个草莓的采摘耗时10 s，可为实现机器人精准采摘提供重要的技术支持。

摘要:为检测番茄根系表型，该研究基于THz（Terahertz）成像和集成学习提出一种根系检测技术。首先，对20天生长过程中番茄根系进行多次THz成像。其次，对最优重构后的根系THz伪彩色图去除根系重叠和主根区域的噪声数据。再次，采用Rosenfeld细化算法和滑动窗口遍历法计算根系长度。最后，提取根系有效区域中THz时域光谱和折射率光谱，由Stacking集成模型对番茄根长进行预测。由THz成像计算的番茄根长结果误差小，平均相对误差仅为4.16%；由THz时域数据预测的根长与计算得到的根长之间最大决定系数为0.999，最小均方根误差为0.743 cm；由折射率光谱数据预测根长的最大决定系数为0.998，最小均方根误差为0.976 cm。该方法不仅能根据THz图像准确地计算出番茄根系的长度，还能由番茄根系的THz光谱有效地预测番茄根长表型，该研究为根系表型检测方法提供了理论依据。

摘要:在中国西北地区夏季蛋鸡养殖中，由于昼夜温差大，需对蛋鸡舍的通风换气量进行频繁调整以适应环境变化。在连续通风策略下，对风机运转数量的调整常导致舍内负压值的较大波动，并且难以实时准确地通过进风口来调控舍内负压水平，导致舍内温度波动大、热环境分布不均匀。为探究间歇通风策略在西北地区夏季蛋鸡舍的应用效果，该研究在两栋不同进风模式的商品代蛋鸡舍进行试验。通过对两栋鸡舍内温湿度、风速及内外压差的连续监测，对比间歇通风和连续通风策略下，侧墙小窗进风及纵向通风鸡舍内的热环境分布，并对风机的间歇调控策略进行分析。结果表明：间歇通风策略下，侧墙小窗进风和纵向通风鸡舍内的平均温度波动分别为0.6、0.7 ℃，水平方向最大温差分别为0.3、5.2 ℃；连续通风策略下，侧墙小窗进风和纵向通风鸡舍内的平均温度波动分别为1.2、1.0 ℃，水平方向最大温差分别为0.8、4.7 ℃。开启风机数量相同时，两栋鸡舍内外压差和风速均不随通风策略的改变而发生变化，侧墙小窗进风鸡舍风机相对山墙至风机排风端的内外压差由17 Pa增大至19 Pa，纵向通风鸡舍相对山墙处舍内外压差为11 Pa；侧墙小窗进风鸡舍平均进风风速和走道平均风速分别为3.30、0.49 m/s，与纵向通风鸡舍相比分别提高1.86、0.12 m/s。综合间歇和连续通风策略下两栋鸡舍内热环境情况，间歇通风策略应用于西北地区夏季蛋鸡舍可有效降低舍内温度波动并维持舍内外压差水平的稳定，间歇通风策略更适用于侧墙小窗进风式鸡舍，可提高舍内温度分布均匀性。

摘要:构建精确的温室空气温度预测模型是采用模型预测控制等控制算法实现温室空气温度精准控制的前提条件。长短记忆神经网络（long short-term memory，LSTM）以处理时间序列数据方面的优势而广泛应用于温室空气温度预测，然而其面对长时间序列数据存在由于数据遗忘而导致温室空气温度预测精度降低的问题。为解决以上问题，该研究将LSTM模型与注意力机制（attention mechanism，AT）结合构建LSTM-AT模型，根据LSTM模型隐藏层输出状态重要性程度为隐藏层输出分配权重，以提高温室空气温度长时间预测精度。该研究在不同预测时长（12、24和48 h）和不同天气状况两种情况下将LSTM-AT模型与递归神经网络、门控循环单元、双向长短记忆网络、LSTM模型进行对比。结果表明， LSTM-AT模型空气温度预测值与测量值变化趋势较为一致，模型计算值与空气温度测量值的决定系数最小为0.95，均方根误差最大为1.34 ℃，平均绝对误差最大为10.51%；LSTM-AT模型、LSTM模型、门控循环单元、递归神经网络、双向长短记忆网络 5种模型温室空气温度预测均方根误差平均值分别为0.89、1.42、1.89、2.10、1.51 ℃，平均绝对百分比误差平均值分别为4.26%、8.96%、13.57%、17.70%、10.67%。由此可知，相较于其他 4种模型，该研究提出的LSTM-AT模型具有更高的预测精度，能够精确预测温室空气温度。

摘要:氨气是畜禽场景中的主要有害气体之一，针对有源传感器不适于电路有线连接受限的畜禽场景问题，该研究基于高频电磁仿真软件（high frequency structure simulator，HFSS）设计了无源传感器仿真模型，选择聚酰亚胺（polyimide，PI）作为基板材料，采用丝网印刷技术研制了基于射频识别（radio frequency identification，RFID）原理的无源氨气传感标签。通过对氨气无源检测原理的解析，选择了具有高表面积的碳纳米管作为氨气敏感材料，推导了通过测量射频接收功率变化实现无源检测的数学模型；考虑谐振频率的动态调整，无源RFID传感标签采用开口间隙可调的裂环谐振器结构，通过分析传输系数的变化对RFID传感标签的检测过程进行模拟；搭建了用于实验室和畜禽场景氨气检测的射频测试系统，围绕功率反射系数、谐振频率、传输系数开展测试分析。试验结果表明，该标签检测效率易受到到二氧化碳、温湿度因素的影响，由于人工切割、基板变形、环境干扰等因素，实物标签的谐振频率与2.4 GHz的仿真谐振频率之间存在0.05 GHz左右的偏差，传感标签的灵敏度约为15 MHz·L/mg，最大阅读距离为24 cm，相比于商用氨气传感器，该传感标签在使用寿命、响应时间方面有明显优势。研究结果为畜禽场景的氨气无源检测提供了有效的理论和实践依据。

摘要:为探讨陆基循环水养殖系统与现有淡水池塘如何有机结合，本研究将养殖池塘改造为“菌-藻-鱼-水生植物”联合的水处理区，并与陆基养殖单元结合，构建成一套陆基循环水养殖系统，并开展瓦氏黄颡鱼（Pelteobagrus vachelli）养殖试验。试验过程中监测了各水处理单元水质理化指标及陆基养殖单元鱼类生长情况，评估了养殖系统氮磷收支情况及养殖单元与水处理单元面积配比关系。结果表明：经8周运行，水处理单元对氨氮（NH₄⁺-N）、亚硝酸盐（NO₂^--N）、总氮和总磷的总去除率分别为75.69%、64.99%、29.1%和43.29%，养殖尾水经水处理单元净化后能够满足《淡水池塘养殖水排放要求（SC/T 9101-2007）》。陆基养殖单元瓦氏黄颡鱼（Pelteobagrus vachelli）的成活率为97.5%，单位产量为6.38 kg/m³，增重率平均为71.57%，特定生长率（R_SGR,m）平均为0.96 %/d，饵料系数平均为1.48。氮磷收支结果表明，饲料是系统氮、磷的主要来源，分别占氮、磷总输入的61.71%、61.85%。瓦氏黄颡鱼和综合积累（包含底泥沉积、水体渗漏、吸附等）分别是氮、磷输出的主要项目，分别占氮、磷总输出的50.26%、38.53%。瓦氏黄颡鱼对氮、磷的利用率分别为29.12%、10.65%，鲢（Hypophthalmichthys molitrix）和鳙（Aristichthys nobilis）对氮、磷的利用率分别为0.06%、1.14%和0.02%、0.33%，瓦氏黄颡鱼对氮、磷的利用率均显著高于鲢、鳙（P<0.05）。养殖桶与水处理单元实际面积配比关系为0.043:1，尚有进一步优化空间。因此，本研究表明基于养殖池塘改造的陆基循环水养殖系统在养殖尾水净化、氮磷利用等方面具有良好效果，值得进一步优化和推广。

摘要:针对农村庭院厨余垃圾处理设备缺乏、就地就近利用率低等问题，该研究按照分段发酵-精准控制-一体化集成的思路，研制了一种供农村联户或单户家庭庭院使用的厨余垃圾好氧发酵设备，设备设置多级分仓结构，将不同阶段物料分隔发酵和延长物料停留时间，并集成了控制单元、渗滤液收集单元和除臭单元。以厨余垃圾为原料、以木屑为辅料，开展了为期20 d的好氧发酵试验，试验结果表明：堆肥高温期（55 ℃）达到5 d，连续发酵20 d后，粪大肠杆菌检测为不大于3.0个/g，蛔虫卵死亡率为100%，种子发芽指数为73%，均满足好氧发酵无害化和资源化的要求。该设备具有发酵品质高、人机交互性好、无污染气体排放等优点，可为农村地区厨余垃圾就地就近的资源化、无害化处理及肥料利用提供技术参考。

摘要:研究黔西北土法炼锌矿渣集聚区土壤、水系沉积物和水体重金属污染状况以及潜在生态危害，是保护土地和水资源的重要基础，对维护当地粮食安全和人民身体健康具有重要意义。该研究系统采集不同介质样品，测定其8种重金属含量及pH值，分析重金属在不同介质中的空间分布和来源，确定影响区域，对其进行污染和潜在生态危害评价，圈定重金属污染范围及强生态风险区域。结果表明，研究区表层土壤中除Hg和pH值外其他元素含量均高于毕节地区表层土壤背景值；As、Cd、Pb和Zn在空间分布上极不均匀，主要集中于表层土壤中，深部则主要受地质背景和原生土壤控制；约12.5%的研究区存在强或极强潜在生态风险，主要位于土法炼锌矿渣周边。土法炼锌矿渣集中的小流域2500 m内水体为重度污染，在矿渣集中分布区下游Cr、Cu、Ni、Pb和Zn含量存在叠加现象，As和Cd受集中连片矿渣影响最为明显；水系沉积物中As、Cd、Cu、Pb和Zn在矿渣集中区为重度污染，在下游2500 m外As、Pb和Zn未污染，Cd和Cu受地质背景影响为轻度污染。在高地质背景下，土法炼锌矿渣重污染区域主要分布于集中堆存区周边，受地形地貌及水文地质制约其影响范围较为有限。

摘要:实施土地休耕是落实“藏粮于地”战略的关键，目前宏观尺度的全国休耕空间布局尚未确定，该研究探究了粮食安全约束下的全国范围内最大休耕规模以及中国省域休耕空间优化布局。以耕地数量、质量和生态“三位一体”保护为研究视角，该研究通过系统动力学、灰色预测模型等方法构建最大休耕规模预测模型，并结合“压力-状态-响应”模型构建休耕迫切度评价体系，依据评价结果分配各省休耕规模，从而得到中国省域休耕空间布局。结果表明：1）预计在90%、95%、100%的粮食自给率下，到2030年中国最大休耕规模分别为3237.310万、2678.970万和2120.640万hm²；2）省域之间的休耕迫切度水平存在差异，上海、内蒙古等地休耕迫切度较高，四川、广西等地休耕迫切度较低；3）在耕地三位一体保护的约束条件下，地区之间休耕规模差异较大，内蒙古、甘肃等地休耕规模较大，北京、上海等地休耕规模较小。该研究将数量、质量和生态多元目标融合进休耕空间分区研究，能够为未来休耕制度的全面建立以及精准落地提供思路与方法参考。

摘要:辨识粮食主产区耕地碳源汇平衡特征及驱动因素，对推动耕地低碳生产跃迁和稳固粮食安全至关重要。该研究基于碳源-碳汇双重视角测度2005—2021年长江中游粮食主产区耕地利用净碳汇量，运用空间自相关、核密度估计和地理探测器等方法探究其时空演化特征及驱动因素，并提出固碳减排策略。结果表明：1）长江中游粮食主产区耕地净碳汇总量从2005年2674.09万t增加至2021年3757.58万t，年均增幅2.22%，碳汇功能愈发凸显，空间上各地市耕地净碳汇呈“低值区点状分散、高值区片状集聚”的差异分布态势；2）长江中游粮食主产区耕地净碳汇空间相关性存在“正集聚-负集聚-正聚集”交替变化规律，整体和省域耕地净碳汇均存在扩散现象且区域差异有所增强；3）长江中游粮食主产区耕地净碳汇时空格局演化受耕地利用和农业经济因素影响显著，其中，耕地规模和农业机械化水平是关键主导因素且影响力区域异质性明显；4）应推动耕地规模化与机械化经营、科学量化物资投入及重视耕地生产主体素质培养，带动长江中游粮食主产区耕地利用固碳减排。研究结果可为科学测度耕地碳源汇、完善耕地碳循环机制提供决策参考。

摘要:查明农牧交错区生态工程建设对区域生态系统服务的影响可为生态环境建设和优化管理提供有益参考。该研究以农牧交错区典型县域张北县为例，综合利用光谱混合分解模型、InVEST模型和回归分析方法，基于原始影像的端元分解、土地利用/覆被制图和生态系统服务评估，从生态用地数量和质量变化两个角度探析生态工程建设对区域生态系统服务的影响。结果表明：1）2000—2020年间，生态工程建设影响下张北县林地分布范围迅速扩张，耕地和草地面积持续收缩，林地扩张与耕地和草地缩减存在一定的空间重合现象。张北县土壤保持、水源涵养和防风固沙3种服务整体表现为强化趋势，但具体分布存在明显的空间异质性；2）在生态用地数量变化方面，生态用地总面积不断增长，20 a间增加了687.67 km²。其中，林地面积、草地面积及其总面积增加对土壤保持和水源涵养服务的提升效果明显，而仅有林地面积增加对防风固沙服务具有积极作用。在生态用地质量变化方面，20 a间林地端元要素丰度值平均含量下降了0.108，其质量整体呈衰退趋势。20 a间草地端元要素丰度值平均含量增加了0.099，其质量整体表现为微弱上升的态势。林地和草地质量改善均增强了土壤保持、水源涵养和防风固沙服务，但防风固沙服务对林地和草地质量变化最为敏感。研究结果为生态工程建设对生态系统服务的影响研究提供了新的认知视角，未来应从生态用地精细分类对生态系统服务的影响差异方面深化研究，也应重视气候要素对区域生态系统服务的相对贡献。

摘要:植物中含有多种活性物质，并具有抗氧化、抗菌、免疫调节、抗炎等多重功效，如何从植物中快速、高效、环保地提取活性物质一直以来是食品、医药、化妆品等行业最重要的研究领域之一。超高压技术作为一种非热加工技术，近年来被广泛研究用于食品加工、提取等方面。超高压提取技术的应用提高了植物活性物质的提取率，缩短了提取时间，可作为一种替代传统固液萃取植物活性化合物的方法。该文重点综述了超高压技术的发展历程及其在植物提取方面的发展应用，超高压提取原理与提取工艺，及其在黄酮、多酚、多糖等多种活性物质提取中的应用，与传统热回流提取方法相比，超高压提取技术可以在常温或较低温度下进行，可有效缩短提取时间，提高生物活性，降低能耗。但超高压在提取植物活性物质方面的应用还面临超高压提取理论基础不完善，提取物生物活性研究有待深入、设备成本高等诸多挑战，有必要探索超高压与其他提取方法相结合的协同提取作用，进一步揭示该技术所涉及的工作机制，以期为深入应用超高压技术提取植物活性物质提供理论参考。

摘要:广东新会一带的茶枝柑是“南药”广陈皮唯一来源，其初加工过程中剥皮取肉环节自动化程度低、并容易产生“汁溅”导致腐蚀广陈皮（俗称“烧皮”），为了实现茶枝柑初加工全程自动化，该研究研发一种新型茶枝柑自动剥皮取肉装置以解决上述问题。首先采用3D扫描与重构技术，获得人手剥皮时果皮真实轨迹和姿态数据，建立人手剥皮位姿数学模型；然后以人手剥皮位姿信息为目标，设计多杆仿形机构并使其轨迹和姿态逼近人手剥皮位姿；最后对设计好的多杆仿形机构进行仿真验证和分析，并加工装配出样机进行实际剥皮试验。试验结果表明，该装置可较好模拟人手剥皮时的位姿曲线，配合真空吸盘吸附，可实现茶枝柑机械式自动剥皮，然后配合包络式柔顺机械爪，实现了茶枝柑无损剥皮取肉，试验结果显示剥皮无损率为80%。该研究结果可为柑橘类水果剥皮初加工提供了理论和试验参考。

摘要:为了更好地丰富老年食品市场，满足吞咽困难群体多样化营养需求，该研究以带鱼鱼糜为原料，通过测定凝胶强度、全质构、持水性、动态流变学、白度、水分状态分布、蛋白二级结构、微观结构、体外消化率、国际吞咽障碍食物标准（international dysphagia diet standardisation initiative, IDDSI）等级等指标，研究发芽糙米匀浆对带鱼鱼糜凝胶品质的影响。结果表明，发芽糙米匀浆的加入使带鱼鱼糜的凝胶强度从649.91±64.35 g·mm显著降低到480.93±98.84 g·mm（P < 0.05）；与空白组相比，糙米添加组的硬度、胶着度和咀嚼性均显著降低（P < 0.05），具体来说，硬度从585.63±61.35 N降低到399.87±51.23 N，胶着度从81.14±10.23 N降低到50.16±7.13 N，咀嚼性从30.14±5.00 N降低到18.31±3.97 N；白度值变化不显著（P > 0.05）；持水性从77.92%±0.73%显著增加到81.92%±1.40%（ P < 0.05），糙米匀浆的加入改变了水的状态分布，增强蛋白与水的结合；体外消化模拟结果显示，发芽糙米匀浆显著提高了带鱼鱼糜的体外消化率和胃蛋白酶消化率（P < 0.05）。与空白组相比，添加糙米匀浆的鱼糜凝胶网络结构更加疏松，鱼糜凝胶中肌原纤维蛋白的α-螺旋结构含量从47.12%±1.09%显著增加到52.74%±1.65%（P < 0.05），β-折叠结构含量从25.67%±0.84%显著降低到20.99%±0.65%（P < 0.05）。IDDSI等级测定结果表明空白组为6级，糙米添加组为5级。此外，糙米添加组中检测出多种清香味物质，其中醛类、酮类、醇类和酯类化合物显著增加（P < 0.05），而烷烃类化合物显著降低（P < 0.05）。综合各项指标得出，添加适量的发芽糙米匀浆可以软化带鱼鱼糜的凝胶特性。该研究结果可为鱼糜类老年食品的研发提供理论依据与参考。

摘要:为解决使用化学粘合剂制备的纸板带来的环境污染以及健康损害等问题，可替代传统纸板的环境友好型生物纸板开发成为研究热点。该研究使用韦伯灵芝/玉米秸秆组合，通过优化培养时间、果糖添加量及秸秆颗粒度等单因素条件探究其对制备的菌丝体纸板力学、防水和热分解性能的影响，并通过正交试验明确纸板的最佳培养工艺。试验结果表明，各因素对纸板的边压强度、弯曲挺度、静曲强度的影响程度由大到小依次为颗粒度，培养时间，果糖添加量，当颗粒度为0.165～0.250 mm，培养时间30 d，添加质量分数为5%的果糖时，制备的纸板边压强度为14.36 N/mm、静曲强度为10.89 MPa、弯曲挺度为33.09 mN/m，并且随着颗粒度的减小，纸板吸水24 h的吸水率和厚度膨胀率分别降低到0.86%和0.50%。不同单因素条件制备的菌丝体纸板具有相似的热降解过程，均在170 ℃左右开始降解，在350 ℃达到最大。该研究为后续菌丝体复合材料的开发和应用提供参考依据。

摘要:常压冷冻干燥较传统真空冷冻干燥省去提供真空环境的装置，在节省能耗的同时可得到高质量的脱水产品，但所需干燥时间长。为探究常压冷冻干燥过程的动力学以及热质传递，克服常压冷冻干燥时间较长的问题。该研究将描述外部压力场的Navier–Stokes方程引入解吸-升华模型，建立了隧道内层状物料的常压冷冻干燥模型，利用数值模拟软件COMSOL Multiphysics 6.1求解干燥过程中物料水分比、干燥时间、干燥速率以及热质阻力的变化。模型计算物料水分比与已有文献试验结果的偏差为±10%，验证了模型可行性。通过模型计算不同物料厚度（3～11 mm）、平均孔隙直径（2.0～6.0 μm）、干燥空气温度（263.15～273.15 K）、干燥空气流速（1.0～3.0 m/s）的常压冷冻干燥过程，结果表明：干燥时间随物料厚度减小、干燥空气温度增加而缩短。干燥空气流速和平均孔隙率变化影响不明显；内部热质阻力随水分比降低而线性增加并超过外部热质阻力，外部热质阻力随水分比降低而减小。热质阻力变化对比可知常压冷冻干燥过程由外部传热传质主导向内部传热传质主导转变。内外热质阻力随物料厚度的减小显著减小。该研究明确了不同干燥工况参数对常压冷冻干燥时间的影响趋势，为优化常压冷冻干燥工况提供指导。

摘要:针对国内愈来愈严重的橄榄油掺假问题，该研究研发了一种基于光学特性检测技术的特级初榨橄榄油掺假度无损检测仪。以8个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺假油制备了339份掺假质量分数分别为0、1%、3%、6%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%和60%的掺假特级初榨橄榄油样本，采用连续投影算法分析了橄榄油掺假检测特征波长的分布情况，最终选取包含18个波段的多通道光谱传感器，根据特级初榨橄榄油的物理特性，设计了一种便携、低成本的橄榄油掺假检测仪器。利用研发装置采集的掺假油光谱数据分别建立了反向传播（back propagation，BP）神经网络、支持向量回归（support vector regression，SVR）和基于偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）的橄榄油掺假率定量分析模型。结果表明，建立的SVR模型结果最优，其校正集和验证集决定系数分别为0.989和0.965，均方根误差分别为0.020和0.037。为进一步评估检测装置的稳定性和准确性，使用平均变异系数分析了特级初榨橄榄油掺假样本的测定结果，并通过预测结果与实际掺假浓度值进行残差分析，结果表明所研制的橄榄油掺假度分析装置对橄榄油掺假分析检测的稳定性与精度均满足现场实时检测需求。