摘要:将陆地巡检技术引入水产养殖工厂可有效解决传统养殖模式低效率、错漏检的关键问题。该文综述了陆地巡检机器人的关键技术及在水产养殖中的应用前景，介绍陆地巡检机器人的定义及其应用发展趋势，重点探讨陆地巡检机器人的关键技术：包括传感器技术、机械驱动技术以及控制技术，详细讨论这些技术的分类、应用、挑战与趋势，进而分析水产养殖陆地巡检机器人的特定应用及技术适配，最后根据使用环境进行水产养殖陆地巡检机器人的技术预测，并根据未来发展挑战提出合理建议。未来水产养殖行业将向无人化巡检养殖发展，通过多传感器实现信息交融，通过交互平台实现远程观测控制，以应对未来复杂水产养殖环境下的数据融合处理，高效率高准确率巡检的挑战。

摘要:针对芋头采挖过程中传统栅条式筛分装置存在土壤破碎质量差、根土分离效果不佳等问题，该研究结合多子芋生长特点，设计了一种离心回转式根土分离装置。构建芋头根土复合体碰撞力学模型和土块冲击破碎力学模型，明晰了影响根土分离效果的主要因素为弹齿倾角、回转筛转速和柔性拨指长径比，并确定取值范围。采用EDEM-RecurDyn耦合方法开展仿真试验，探究芋头根土复合体在筛分过程中经历平衡、失稳、土壤破碎、碰撞翻滚和土壤脱落等全过程动态变化规律，单因素试验确定柔性拨指直径14 mm，长度45 mm；以弹齿倾角、回转筛转速和土壤喂入量为影响因素。以根土分离率和芋头最大冲击力为评价指标，开展二次回归正交旋转组合试验，求解最优参数组合为弹齿倾角16.00°、回转筛转速110.00 r/min、土壤喂入量14.00 kg/s时，根土分离率最优为93.36%，芋头碰撞冲击力峰值最小为150.73N。田间试验结果表明多子芋收获机根土分离率为92.06%，破损率为4.86%，与回归模型预测结果相差1.39%，相较传统栅条式根茎类收获机根土分离率提升了8.61%，满足多子芋根土分离要求。研究结果可为根土复合体破碎分离特性及根茎类作物高效低损采收装备设计提供参考。

摘要:溶解氧在维持水体生态系统和保证良好生产生活方面发挥着关键作用。随着新技术、新材料、新兴应用场景的涌现，尤其在推动渔业智能化的进程中，溶解氧的检测需要更加轻质、微小、柔软、生物相容的传感器。柔性电子与传感技术的结合为上述问题的解决提供了可能。该研究利用磁控溅射和点胶喷墨技术制备了一种具备温度测量功能的柔性溶解氧传感器并评估其线性度、灵敏度、响应时间、漂移、稳定性、机械弯曲等性能，设计相应的传感电路和智能处理系统，验证该智能传感器在养殖水体溶解氧检测中的可行性。结果表明：常温下，柔性溶解氧传感器的采集电流与溶解氧含量之间具有较好的线性关系（R²为0.9945），传感器的灵敏度为-0.03 μA·L/mg，响应时间为16.8 s，7 d 内响应电流的最大差值为0.0195 μA。柔性温度传感器在0～150 ℃范围内的电阻与温度具有良好的线性关系（R²为0.9949），传感器的灵敏度为-2.47 kΩ/℃，响应时间为3 s，迟滞误差为2.17%，且在0～60°的弯曲范围内均保持良好的性能。所开发的智能传感器相较商用传感器在不同温度下溶解氧含量检测的最大误差小于5%，可快速准确获取待测水体的溶解氧含量和温度信息，具有良好的渔业应用前景。

摘要:现阶段青贮收获机主要采用驾驶员或其他操作人员手动控制抛送筒转动的方式完成物料装车，存在操作要求高，劳动强度大，影响收获效率且易造成田间损失等问题。针对上述问题，该研究根据机器视觉原理，设计青贮收获机精准抛送填装系统，通过构建R-YOLOv5旋转目标检测算法，实现对旋转车厢、车内物料、抛送物料流的识别及落料位置判断；根据反馈的期望落料点与实际落料点信息，并通过Arduino控制器实现青贮收获机抛送筒的运动控制，将青贮物料精准抛送至跟车车厢，实现物料的高效填装。试验结果表明：当抛送筒在-60°～60°范围内旋转且角速度低于15°/s时，所构建的R-YOLOv5目标检测算法对料车车厢的识别平均精度高于90%；实际距离与图像像素比值为0.533 cm/px时，青贮收获机抛送筒的理论运动轨迹与实际运动轨迹平均误差保持在4%之内，满足实际作业要求。研究结果可为研发自走式青贮收获机精准抛送填装系统提供借鉴。

摘要:针对高速播种（≥12km/h）过程中，水稻种子受气送式集排器的多次压缩和冲击作用易导致种子破损影响发芽率的问题，基于损伤累积理论开展了水稻种子在单次及多次机械压缩作用下损伤规律的研究。首先，开展单次压缩试验，建立了适用于水稻种子的弹塑性模型；进一步，开展多次等位移压缩试验，确定水稻种子在多次压缩作用下产生损伤的临界形变量，并进行种子发芽率试验验证损伤临界形变量的正确性；最后，基于能量守恒定律和种子冲击损伤特性与压缩特性关联模型明确了气送式集排系统高速排种时作业参数匹配范围。水稻种子单次压缩试验结果表明：常规稻和杂交稻种子单次压缩破碎力分别为(118.4±35.6)、(113.2±39.9)N，破碎时形变量分别为(0.59±0.07)、(0.63±0.11) mm，弹塑性平均临界形变量分别为0.4、0.44 mm。水稻种子多次压缩试验及发芽率验证试验结果表明：杂交稻种子产生损伤的临界形变量为0.44 mm，当籽粒压缩形变量大于0.44 mm时，受多次循环压缩后水稻种子的发芽率下降。在气送式集排系统作业参数匹配过程中，应避免水稻种子受载后产生的形变量大于0.44 mm，经计算，搅种装置转速范围应低于125 r/min、种子在气流冲击作用下运移速度应低于8.5 m/s以减少集排器对水稻种子的损伤。本研究可为水稻高速播种时作业参数匹配提供理论依据和参数范围。

摘要:在低温环境下柴油黏度增大流动性变差，抑制了柴油机柴油喷雾的雾化和蒸发，直接影响柴油机的冷启动可靠性。为此，采用背光法试验对比研究高温、低温柴油在不同工况条件下喷雾宏观结构的变化规律，并利用MATLAB对拍摄的喷雾图像进行数字图像处理获取喷雾宏观特性参数。试验结果表明，喷孔直径0.12 mm时，随着喷油压力的变化柴油温度对喷油量的影响比较明显，黏性力的持续作用减慢了靠近壁面的流体层的流动速度，抑制柴油喷出，柴油温度低于0℃随着柴油温度降低喷油量减少，高压时柴油温度降低导致液滴间增强的黏性力在动能和惯性力的作用下反而促进柴油持续喷出，喷油量随着柴油温度降低而增多。喷油压力为75 MPa时，柴油温度降至-20 ℃相较38 ℃柴油喷油量增加了近23.87%。并且小孔径下柴油温度降低液滴间黏性力增大，导致喷雾液滴尺寸增大，液滴所具有的动量越大，削弱柴油喷雾径向发展趋势，轴向运动能力增强，随着柴油温度的降低喷雾贯穿距增大而喷雾锥角减小，柴油温度从38 ℃降至-20 ℃柴油喷雾在0.70 ms时刻喷雾贯穿距增大了39.89 mm。喷孔直径为0.28 mm时，喷射压力小于75 MPa，喷油量随着柴油温度的降低而减少，相同喷油压力下柴油更多的动量消耗于克服更大的内部摩擦力，使其到达最远距离的能力减弱，降低柴油温度会导致喷雾贯穿距和喷雾锥角均减小，当喷油压力为75 MPa时0.70 ms时刻-20 ℃柴油喷雾贯穿距相对38 ℃柴油喷雾贯穿距缩短了30.86 mm。相同喷射压力下增大喷孔直径，-20 ℃柴油喷雾贯穿距减小，喷雾锥角增大。其次，随着喷油压力的提升柴油温度对喷雾宏观特性的影响更加突出,喷油压力越高降低柴油温度造成的喷雾贯穿距缩短趋势越明显。研究结果可为柴油机冷起动过程低温柴油喷雾特性提供支撑。

摘要:叠片过滤器是微灌系统的关键部件之一，对过滤杂质，减缓滴头堵塞起到重要作用。但叠片过滤器的叠片种类单一、过滤沙粒粒径范围较小，同一叠片无法满足不同杂质粒径的过滤要求。基于此，该研究考虑通过合理改变叠片间松紧度的方式调节叠片间有效过滤面积，设计了一种过滤目数可调的叠片过滤器并通过试验测试其水力性能。结果表明：1）通过调节叠片松紧度可以获得不同过滤目数的目标。3种叠片在3种电机压力下可获得7种松紧度，对应的叠片过滤等效孔径分别75、100、125、150、200、250、300 μm。2）7种目数叠片过滤器水头损失动态变化和拦沙量存在差异。以小于75 μm沙粒为主的小级配含沙水，75 μm叠片的水头损失峰值最大，最大值均稳定在16 m左右。其拦沙量显著大于其他叠片（P<0.05）。以>75～150 μm沙粒为主的中级配含沙水，075、100和125 μm叠片水头损失均较大，最大值均超过了6 m，100和125 μm叠片拦沙量显著大于其他叠片（P<0.05）。以>150～300 μm沙粒为主的大级配含沙水，150、200、250和300 μm叠片的拦沙量都较大，水头损失也有所增加。3）基于TOPSIS法可实现叠片过滤器目数的优化配置。小级配含沙水应选择75 μm叠片；中级配含沙水浓度较大时应选择125 μm叠片，浓度较小时应选择100 μm叠片；大级配含沙水浓度较大时应选择250和300 μm叠片，浓度较小时应选择150和200 μm叠片。研究可为减少过滤器水头损失和微灌系统中不同级配含沙水条件下叠片过滤器的合理选型和使用提供参考。

摘要:为探明长期施用有机肥和秸秆还田对土壤孔隙结构的影响，以及土壤有机碳与土壤孔隙结构之间的关系。该研究基于山西省运城市水头试验基地开展的16 a田间定位试验，设置单施化肥（F）、有机肥+化肥（MF）、秸秆还田+化肥（SF）以及有机肥+秸秆还田+化肥（MSF）4个处理，分别对土壤孔隙结构、有机碳和其物理组分、土壤有机碳分子结构进行定量分析。结果表明：与F处理相比，其余有机物料处理均提高了土壤总孔隙度和>0.50 mm孔径的孔隙度（P<0.05），以MSF处理最高。其中，MSF处理的总孔隙度分别较F、MF和SF处理提高了61.6%、23.0%和16.8%；对于>0.50 mm孔径的孔隙度，MSF处理分别较F、MF和SF处理提高了66.2%、31.1%和13.5%；MF和MSF处理的0.20～0.50 mm孔径的孔隙度显著高于F处理（P<0.05）；对于0.06～0.20 mm孔径的孔隙度，各处理间无显著差异（P>0.05）；并且与F处理相比，MSF处理显著提高了土壤孔隙的连通性和复杂程度（P<0.05）。与F处理相比，有机肥和秸秆还田处理提高了土壤总有机碳、游离态颗粒态有机碳、闭蓄态颗粒有机碳以及矿物质结合态有机碳的含量，并有利于多糖和脂类有机碳的累积，其中均以MSF处理最高。相关分析表明，土壤总孔隙度、>0.50 mm孔径的孔隙度、孔隙的连通性和复杂程度与土壤总有机碳和各有机碳组分含量以及多糖和脂肪类有机碳呈显著的正相关关系（P<0.05）。可见，秸秆还田配施有机肥提高了土壤有机碳含量，有利于脂肪和多糖类有机碳的累积，能够促进土壤孔隙形成，改善孔隙结构。

摘要:微生物对植物的生长和土壤改良起到重要作用。为改变盐碱土壤不利于作物生长的现状，该研究对盐碱土壤进行了菌群结构分析，并分离得到了有促生作用的功能微生物，利用已有拮抗菌与分离促生菌混合构建一种多功能复合菌剂，研究在盐碱胁迫下其对绿豆的促生作用。结果表明：供试土壤中具有特定的微生物群落结构，其中SI-1-3经鉴定为枯草芽孢杆菌属，具有溶解有机磷和分解钾元素的能力，能够分泌吲哚乙酸和赤霉素；酵母菌Y-2对镰孢菌等植物病原菌有抑制作用。复合菌剂在盐碱条件下对绿豆生长有明显的促进作用，且能防止病原菌的侵染，增强植物的抗逆性，从而降低植株的发病率。与无菌水对照组相比，绿豆的出苗率增长了7.44%，发病率降低了82.37%，处理后的绿豆根长、株高和茎叶鲜质量分别增长了75.24%、64.33%、66.67%;绿豆苗的叶绿素、可溶性糖和可溶性蛋白含量分别升高了71.63%、64.21%和77.87%。该复合菌剂对植株具有促生效应，有望进一步开发成为特定环境下的微生物资源。

摘要:浅地下水埋深诱发的土壤次生盐碱化是干旱灌区面临的重要生态环境问题。为探讨河套灌区根系层-深层土壤盐分动态及适宜控盐埋深，该研究基于内蒙古河套灌区隆胜研究区68块灌溉农田连续2 a生育期初和生育期末0～1.80 m的土壤盐分、地下水埋深、地下水盐分的监测和作物种植类型的调查，分析了根系层-深层土壤盐分时空动态、季节性平衡机制、多个因素（如气象条件、地下水埋深、地下水矿化度、作物类型和生育期初土壤盐分等）间相互作用对生育期土壤盐分变化的影响，探明了土壤盐分对地下水年际和季节性埋深的响应。结果表明，根系层土壤盐分均在生育期积盐，休耕期脱盐；深层土壤盐分均在生育期脱盐，休耕期积盐。作物类型、生育期初地下水埋深、生育期地下水埋深、地下水盐分及生育期初根系层土壤盐分均对生育期根系层土壤盐分变化有显著影响（P<0.05）。地下水状况与其他各因素的相互作用对生育期根系层土壤盐分变化的影响与水文年型有密切的关系。生育期初根系层土壤盐分随着地下水埋深的增大而指数减小，土壤盐分小于均值的取样点地下水埋深不小于1.60 m。当年均地下水埋深小于2.50 m，不同土层的盐分值和盐分的降低速率随地下水埋深的增加而降低。在地下水埋深小于2.50 m的条件下，以概率分布法得出根系层土壤盐分中位数对应的年均适宜临界控盐地下水埋深为1.77 m，土壤盐分远大于中位数或均值的取样点地下水埋深均小于该埋深。因此，从控盐角度考虑，建议该研究区地下水埋深生育期初应不小于1.60 m，年均地下水埋深应不小于1.77 m。研究结果可为河套灌区通过灌溉制度的设计和排水措施的合理布局控制地下水埋深提供理论依据。

摘要:为探究秸秆覆盖处理下降水和温度变化对冬小麦产量的影响，基于秸秆覆盖长期定位试验观测数据和1999—2022年的逐日气候数据，运用APSIM（agricultural production systems simulator）模型模拟分析了未来降水（逐日降水±20%、±10%、0）和温度（逐日温度0 ℃、+1 ℃、+2 ℃、+3 ℃、+4 ℃）变化对冬小麦产量的影响，并对小麦产量变异性和可持续性进行了分析。秸秆覆盖田间试验设计高量覆盖（HSM，9000 kg/hm²）、低量覆盖（LSM，4500 kg/hm²）和不覆盖对照（CK）3个处理。模拟结果表明：1）APSIM模型对3种秸秆覆盖处理冬小麦产量和生物量的模拟精度较高，决定系数R²在0.75～0.92之间，归一化均方根误差在11.07%～14.65%之间，模型一致性指标在0.84～0.91之间；2）降水和温度变化对冬小麦产量均有显著影响。当温度不变时，降水增加会提高小麦产量，处理间的增产效应为HSM>LSM>CK；而当降水不变时，温度升高会导致产量下降，减产效应为LSM>HSM>CK；降水和温度协同作用下同样会导致小麦减产，处理间的减产效应为CK>LSM>HSM。3）与其他气候情景模拟结果相比，降水减少20%和增温2～3 ℃情景下冬小麦产量具有最大的变异系数和最小的可持续指数，作物生产风险较高。4）与CK和LSM相比，HSM处理在不同的气候变化情景下平均具有最高的产量和可持续性指数以及最低的变异系数。因此，未来气候变化背景下，采用高量覆盖管理措施更有利于黄土高原地区冬小麦生产。

摘要:为解决传统水稻稻瘟病抗性评估手段单一、效率低的问题，该研究提出一种无人机低空遥感技术结合YOLOv7模型的水稻穗颈瘟抗性鉴定方法。首先，将标注区域分割成小尺寸图像（≤1240×1240像素），将小尺寸图像进行旋转、缩放、平移、剪切和改变对比度处理。经数据清洗，去除分辨率过低的图像，扩充样本数量，以提高数据多样性。然后，将压缩注意力机制（squeeze-excitation attention）和可变形卷积（deformable convolution）引入YOLOv7模型，自适应调整感受野，以提升捕捉穗颈瘟病斑细粒度特征的能力。最后，构建穗颈瘟检测的YOLOv7_Neckblast模型。研究结果表明，YOLOv7_Neckblast能够有效检测穗颈瘟，计算出15个品种的穗颈瘟发病率和病害等级（1、3、5、7和9级的水稻品种分别有4、4、3、2和2个）。在交并比阈值为0.5时，YOLOv7_Neckblast平均精度均值相较于YOLOv7、FCOS和RetinaNet分别提升了4.0、6.4和5.8个百分点，召回率和F1值分别提高了至少4.0和4.0个百分点，且浮点计算数和参数量最低。与育种专家判定的实际抗性水平相比，YOLOv7_Neckblast模型对15个水稻品种的穗颈瘟抗性水平的平均评估准确率为86.67%，能较好地实现不同水稻品种穗颈瘟抗性的区分。无人机低空遥感融合人工智能技术可用于水稻黄熟期育种中穗颈瘟抗性的评估，也可为其他作物优势品种的选育提供参考。

摘要:针对不同光照、枝叶遮挡和果实遮挡条件下模型适应能力差和检测精度较低的问题，该研究提出了一种基于YOLOX的改进辣椒果实检测模型YOLOX_Pepper。首先，在YOLOX特征融合网络中添加融合高效通道CA（coordinate attention）注意力机制，提升不同光照条件下模型捕捉辣椒果实关键特征的能力；其次，将主干网络特征聚合模块中的卷积模块替换为可变形卷积DCNv2（deformable convnets v2），提升了模型对不同遮挡情况下辣椒多样几何特征的感知能力。试验结果表明，改进的YOLOX_Pepper模型平均检测精度为93.30%，与Faster R-CNN、YOLOv5、YOLOv7以及YOLOX相比，分别提高了3.99、1.58、3.19和2.84个百分点，F1分数为96%，单张图片检测平均用时0.026 s。改进的YOLOX_Pepper模型对自然环境不同光照和遮挡条件的辣椒果实均能进行准确快速的检测。该方法可为辣椒智能化生产提供技术基础。

摘要:针对小麦赤霉病孢子图像中密集分布小目标的漏检错检问题，该研究设计了一种针对该场景下小目标检测模型YOLOv8-FECA。以YOLOv8为基准模型，先添加新的小目标检测层，以此增强网络对更小目标语义信息的捕捉以及提高其特征描述的准确性；其次，构建融合特征的焦点注意力机制（focal efficient channel attention module，FECA）以实现对小目标和密集分布目标的关注；再次，引入Wise-IoU Loss与DFL Loss结合作为边界框的回归损失，提高模型的收敛能力以及对边界框预测的准确性；最后，在不同密集场景和不同光线环境下验证了模型的鲁棒性。结果表明，优化后模型YOLOv8-FECA相比YOLOv8在孢子数据集中的平均检测精度均值mAP@0.5提高了4.3%，达到96.8%，且改进模型的检测效率也达到实时检测要求。该研究设计的YOLOv8-FECA网络模型在保持高性能的同时能够有效提升密集场景小目标检测的精度，为其他作物病害孢子的检测提供了新思路。

摘要:针对卷积神经网络（CNN）算法对硬件性能要求高，难以在成本低、性能受限的边缘设备上部署实现的问题，该研究综合考虑芒果外观品质检测的准确性，速度，功耗，成本等因素，设计开发了基于现场可编程门阵列（FPGA）加速CNN的品质分级检测装置。首先，设计了一种基于MobileNetV2的结构简单且高效的轻量级网络（Compact MobileNet，CMNet），通过压缩网络结构降低模型参数量和计算量，保证其在准确率可接受前提下，适合在边缘设备部署。其次，为了加快CMNet在成本和性能受限边缘设备上的执行速度，通过BN层融合和模型量化方法进一步减少模型的存储需求和计算量，同时设计实现了基于FPGA加速CMNet网络的硬件电路，并使用高层次综合（high-level synthesis，HLS）优化方法对加速电路进行并行优化。最后，基于FPGA开发板Zynq Z7-Lite 7020，设计开发了芒果外观品质分级检测装置，装置集成OV5640摄像头，CMNet网络加速电路和HDMI显示器。在实验室环境下，将芒果外观品质依据中国芒果农业行业标准（NY/T 492-2002）分为3个等级，利用Dosehri芒果数据集对检测装置进行效果验证。结果显示本研究的芒果外观品质检测装置准确率达到了96%，检测速度为每帧0.072 s，功耗为2.6 W。表明该研究实现了一种低成本、低功耗、准确率高和速度快的芒果外观品质分级检测装置，能够进行芒果品质的实时动态分级检测。

摘要:小麦是重要的粮食作物之一，麦穗计数对于预测麦穗产量至关重要。针对现有的检测计数方法在复杂农田环境下存在检测精度不足、模型参数量大等问题，该研究提出一种轻量级麦穗检测模型RT-WEDT（real-time wheat ear detection transformer）。首先，选择基于transformer的轻量化网络EfficientFormerV2作为RT-WEDT的骨干网络，以提升特征提取效率的同时学习麦穗图像的长距离特征；其次，设计三重特征融合模块（triple feature fusion，TFF）并引入尺度序列特征融合模块（scale sequence feature fusion，SSFF）以构建多尺度增强混合编码器（multi-scale enhanced hybrid encoder，MSEHE），达到浅层和深层特征充分融合，提高模型在不同尺度上的检测精度；最后，采用WIoUv3损失函数作为边界框损失函数来优化模型对麦穗目标的定位准确度。在全球麦穗数据集上的试验结果表明，RT-WEDT模型的交并比阈值0.50的平均精度AP₅₀为90.2%，高于传统的目标检测模型。在自建的无人机视角麦穗数据集（drone perspective wheat spike dataset, DPWSD）上的交并比阈值0.50的平均精度AP₅₀为96.8%，验证了模型有较好的普适性。此外模型的参数量为12M，检测速度为79.7帧/s，可达到麦穗高通量实时检测的目的。该研究为实现高效、快速的小麦产量估计提供了技术支撑，对推动智慧农业的发展具有重要意义。

摘要:为实现奶牛跛行的自动检测，该研究鉴于跛行奶牛行走时，头部起伏较大且背部弓起的特点，提出了一种基于深度学习的奶牛头、颈、背部6个关键点的跛行检测算法。首先，在通道旁固定摄像头，采集奶牛行走的视频数据，利用YOLOv8n-seg实例分割算法将奶牛从图像中识别出来；其次，使用DeepLabCut算法提取视频帧序列中奶牛的头、颈、肩、背部中心、腰和尾部6个关键点坐标，对比分析实例分割得到的6种格式输入图像在MobileNet-V2和ResNet系列主干网络上的训练效果后，最终选择按目标检测框裁剪后的分割结果图和ResNet-152作为DeepLabCut算法的最佳输入和最优主干网络；最后，对比分析4种时间序列模型和FN-BiLSTM模型在奶牛跛行检测中的表现。试验结果表明，FN-BiLSTM算法的性能最优，在包含16头奶牛16段视频的测试集上跛行识别的准确率达到了97.16%。研究表明，该算法可为养殖场奶牛跛行检测提供技术支持。

摘要:海洋珍品的体积测量可以为水产养殖过程中海洋珍品的生长状态观测以及价值评估提供科学的数据支撑。针对目前海参养殖过程中体积测量耗时耗力、效率低下、精度参差不齐等问题，该研究提出了一种基于双目视觉的海参体积测量方法，以真实养殖场景下的原位海参作为研究对象，包含海参目标检测、海参实体分割、海参体积估计3个模块。其中，目标检测模块针对水下光线多变、环境复杂的问题，设计了融合多头自注意力机制的YOLOv8目标检测器，提高水下环境下的检测精度；实例分割模块构建了加入adapter机制的SAM(segment anything model)海参分割模型，以此获取有效精准的掩码信息；体积估计模块将掩码信息映射到三维空间获取海参的点云数据，通过泊松表面重建和体素化处理的方法克服点云数据稀疏、噪声干扰的障碍，重构海参的三维表征。结果表明，改进后的检测模型展现了综合性能的最佳表现，在精度和帧率方面分别达到了92.5%和31帧/s，相较于Faster RCNN、Cascade RCNN、YOLOv7、YOLOv8等算法，均保持一定的领先优势；泊松表面重建的重建效果明显优于Alpha shapes、Ball pivoting算法，更贴近于真实海参的表征信息，可以达到较好的体积测量效果，较于其他海参体积测量算法，该研究提出的算法在不同深度下均有更好的表现，在距离为100 cm处表现最佳，测量精度达到了94%，比最小包围框测量法和Ball pivoting测量法分别高出22和14个百分点。可见，所提方法能较为准确地测量出海参的体积，基本能够满足养殖户的评估需求，可为海参的科学养殖提供更为便捷精准的数据支持。

摘要:为解决温室底盘传统路径规划中因忽略地面粗糙度而导致的电池寿命缩短与利用效率低下的问题，该研究探讨了3种融合电池能量管理与路径规划的强化学习算法。首先基于先验知识构建分级预打分奖励模型，并通过增加曼哈顿距离构建奖励函数，提高电池寿命和利用率；其次针对传统Q-Learning(QL)算法收敛效率低、易陷入局部最优等问题，提出了自适应变步长的优化算法（adaptive multi-step q-learning，AMQL）和基于自适应改变探索率的优化算法（adaptive ε-greedy q-learning，AEQL），以提升Q-Learning算法的性能。此外，为进一步提高算法的可行性，本文将AMQL算法和AEQL算法进行融合，提出了一种自适应多步长和变ε-greedy融合算法（adaptive multi-step and ε-greedy q-learning，AMEQL），并通过仿真对比的方式，验证了AMQL和AMEQL算法相对于传统QL算法在3个不同垄道下的性能。仿真试验结果表明：AMQL相对于传统QL算法，训练平均时间降低23.74%，收敛平均迭代次数降低14.01%，路径平均拐点数降低54.29%，收敛后的平均波动次数降低18.01%；AMEQL相对于传统QL算法，训练平均时间降低34.46%，收敛平均迭代次数降低23.68%，路径平均拐点数降低63.13%，收敛后的平均波动次数减少15.62%，在400次迭代过程中，AMEQL到达最大奖励后平均每7.12次迭代波动1次，而AMQL平均每6.68次迭代波动1次。可知AMEQL训练时间最短，收敛最快，路径拐点数量最低，奖励波动最小，而AMQL次之。该算法可为温室底盘自主路径规划提供理论参考。

摘要:为改善农业环境传感器测量数据精度低、可靠性差的问题，该研究提出一种改进的切诺贝利灾难优化器（improved Chernobyl disaster optimizer，ICDO）优化径向基函数神经网络（radial basis function neural network，RBFNN）多传感器数据融合算法。首先引入佳点集、拉普拉斯交叉算子和修改位置更新方程改进切诺贝利灾难优化器（Chernobyl disaster optimizer，CDO），增强算法的寻优能力；再利用ICDO优化RBFNN模型，提升模型的稳定性，最后通过RBFNN模型的非线性映射能力实现多传感器数据融合方法，提高数据融合精度。仿真试验结果表明，大气环境质量预测的拟合优度达到0.999，均方误差低至0.348，平均绝对百分比误差降到0.729%；现场试验结果表明，温室环境等级划分的准确率高达99.21%，精准率为99.91%。研究提出的多传感器数据融合算法精度高，相对误差低，稳健性好。

摘要:堆肥技术作为有机废弃物资源化处理的关键技术之一，因其具有无害化、资源化和减量化作用而备受关注。但在堆肥过程中存在严重的氮素损失问题，菌剂添加可一定程度上减少氮素损失的影响。该研究综述了菌剂类型、菌剂来源、接种剂量、堆肥原料、堆肥工艺、生产规模对堆肥产品氮素含量（全氮含量、碳氮比、铵态氮、硝态氮）和堆肥过程氮素损失（氨气、氮素损失）的影响。结果发现：添加菌剂能够显著提升堆肥产品的全氮（19.3%）、铵态氮（40.8%）和硝态氮（2.3%）含量，减少NH₃排放（-14.9%），降低C/N（-37.9%）和氮素损失（-29.7%）。菌剂来源是影响堆肥产品氮素保存的关键性因素，筛选自堆肥环境的土著微生物能够适应堆肥环境，对全氮含量提升的效应值最高（16.9%），更有利于在堆肥过程中发挥固氮减排的作用。值得注意的是，菌剂添加量并非越多越好，菌剂添加量<2%时对堆肥产品的全氮、碳氮比的影响最显著，而菌剂添加量<1%时，对堆肥产品中铵态氮含量影响最显著。但由于大多数文献多以纤维素降解菌添加利用为主，导致堆肥产品中对碳的利用效率高于氮，因此随着菌剂添加量的增加，碳氮比显著下降。由于初始碳氮比较低，导致以家畜粪便作为发酵原料的堆肥产品中，菌剂添加对其含量的提升效果低于其他发酵原料，但反应器堆肥是除传统堆肥工艺外，固氮减损效果最好的堆肥工艺。因此，添加菌剂可提升堆肥产品中氮素的保存，且菌剂来源最为重要，土著菌剂效果最优，反应器堆肥工艺固氮效果优于条垛和槽式堆肥。

摘要:硝酸盐污染是水库面临的主要环境问题之一。为解析丘陵区水库流域内硝酸盐来源，该研究选取以农业为主的乔店水库流域为研究区域，结合水化学分析、氮氧同位素示踪技术等方法，利用MixSIAR贝叶斯混合模型，定性和定量识别流域内硝酸盐来源及不同来源的贡献率。水化学分析结果表明，流域内干支流水体水化学类型以HCO₃·SO₄-Ca型为主，离子组成成分主要受岩石风化溶解控制。水中溶解无机氮的赋存形态主要为硝酸盐氮，硝酸盐氮浓度变化主要受水文气象条件、土地利用类型以及人类活动的影响，具体表现为冰封期>丰水期>消融期>枯水期>汛前期；中上游硝酸盐浓度受小流域内土地利用影响变化较大。水体的δ¹⁵N-NO₃^-均值表现为汛前期>消融期>枯水期>冰封期>丰水期；δ¹⁸O-NO₃^-均值表现为汛前期>枯水期>丰水期>冰封期>消融期。综合多种解析结果可知，土壤氮和粪便与污水是导致流域硝酸盐浓度变化的最主要因素。MixSIAR模型结果表明，冰封期、消融期和枯水期的硝酸盐主要源自土壤氮和粪便与污水，在冰封期和枯水期的土壤氮占比最高，贡献率分别为37%和36%。汛前期硝酸盐的来源中以粪便与污水为主，且大气沉降的占比增高，贡献率为13%。丰水期受农业面源污染最为严重，土壤氮和化肥对硝酸盐的贡献率分别为41%和31%，均为各时期最高。研究结果可为处于丘陵区的水库农业流域面源污染防控提供科学依据。

摘要:实施综合治理措施是改善流域水环境、提升水质的有效手段之一，进行效果评估是检验治理措施成效的关键。以小清河流域邹平段为研究对象，对3种影响该流域水质的主要污染物（NH₃-N、TN、TP）进行治理。根据污染物负荷的来源，从流域的点源、面源及外源提出了不同治理措施并进行5种组合。建立土壤和水评估工具（soil and water assessment tool，SWAT）模型对不同降水情况下5种情景进行模拟，分析各情景中治理措施实施后NH₃-N、TN、TP浓度状况，并结合 R-R-V（reliability-resilience-vulnerability）指数法和熵值法对不同情景治理措施的治理效果进行综合评价。结果表明：不同措施组合的治理情景均能够改善水质状况，其中S5（城镇污水处理率提高到100%，农村污水处理率提高到80%，裸露地减少30 km²，上游负荷减少40%，施肥量减少40%）情景下，唐口桥断面丰水年、平水年和枯水年均达到Ⅲ类水质目标。不同降雨情况下，S5情景综合得分最高，丰水年和平水年均为0.956，枯水年为0.881，该情景的治理措施对水质改善效果最佳。因此，R-R-V 指数和熵值法相结合能对综合治理措施的效果进行评价，并为小清河流域邹平段水质管理目标的实现提供治理措施筛选的依据。

摘要:在推进农业现代化的进程中，耕地景观细碎化严重阻碍了农业规模化发展。科学揭示中国耕地景观细碎化时空格局，对精细化耕地保护政策制定、耕地资源高效集约规模利用以及农业农村现代化具有重要的理论和现实意义。该研究基于土地利用遥感数据，采用主成分分析法测度了中国县域耕地景观细碎化水平，然后结合核密度估计揭示其时空演变特征，最后借助地理加权回归模型分析其影响因素的空间异质性特征。结果表明：1）1980—2020年，全国县域耕地景观细碎化指数平均值分别为5.544、5.546、5.567、5.619和5.669。东北平原、华北平原、长江中下游平原以及四川盆地的耕地景观细碎化指数较低，黄土高原、东南丘陵、云贵高原东部、秦岭以及大巴山脉的耕地景观细碎化指数较高。2）全国县域耕地景观细碎化指数整体上不断增大，细碎化指数的区域间差距逐渐缩小。除青藏高原、北方干旱半干旱区和东北平原区外，其他区域耕地景观细碎化整体呈加剧趋势。3）1980—2020年，耕地面积减少同时耕地景观细碎化指数增大的县域单元占比最高。4）耕地景观细碎化指数影响因素空间异质性特征显著。未来中国耕地利用需注重格局优化，耕地景观细碎化治理需秉持因地制宜的原则，充分借鉴各地治理模式，做到多元参与、统筹协调、辩证治理。

摘要:通过分析林地与耕地交错地带的土地利用时空变化及其对碳储量的影响，探索提升碳汇能力的有效途径。该研究运用PLUS-InVEST模型，以及地理探测器（Geodetector）的分析方法，对大兴安岭农林交错区1990—2030年土地利用时空变化对陆地生态系统碳储量时空变化特征的影响，并分析其碳储量变化的驱动因素。结果表明：1）1990—2020年，土地类型的转出面积较多的是林地、草地与耕地；转入率占比较高的分别是裸地75%、水体61.33%、不透水面61.15%。到2030年，自然保护和生态保护情景下林地和草地面积显著增加；耕地保护情景增加耕地和草地面积，林地面积减少；城市发展情景中，耕地面积减少。2）研究区碳储量在过去20年中总体呈下降趋势，共减少了6.08×10⁷t，林地碳储量减少最多，其次为草地和耕地，不透水面的碳储量有所增加；与2020年相比，2030年不同情景下的碳储量，除耕地保护情景外，其他情景下均呈增加趋势，碳储量总量分别为1.555×10⁹、1.562×10⁹、1.562×10⁹和1.561×10⁹t；3）高程、人口、坡度是研究区碳储量空间分异的主要驱动因子；且各驱动因子间的交互作用强度均强于单一因子，其中坡度和人口密度交互效应最为显著为0.74。该研究揭示了大兴安岭农林交错区碳储量时空变化特征以及驱动力，以及模拟未来不同情景下的碳储量，研究结果可为研究区土地利用合理规划及碳汇能力提升提供数据支撑。

摘要:土地整治工程技术是土地整治落实的重要基础，但目前对中国土地整治工程技术的系统梳理与评估仍相对缺乏。因此，该研究以1989—2023年Incopat数据库土地整治工程相关专利和中国学术期刊全文数据库（知网）土地整治工程相关研究文献为数据基础，结合文献计量与文本语义分析方法，探究中国土地整治工程领域的研发主体、研发热点与发展趋势等特征。结果表明：1）土地整治发明专利授权数量自1989年起历经缓慢发展、稳步增长与快速增长3个阶段，形成了两大研发方向：整治实施方法与器械以及土壤改良技术。2）随着时间的推移，中国土地整治专利研发对象由单一的农业相关、整地方法转向多元的整治工具与设备创新以及土壤改良材料与试剂的研发，专利研发与环境领域的联系愈加紧密，地理信息技术在土地整治中的应用也得到进一步的发展。3）未来生态型土地整治、土地整治多源遥感智能监测创新、土地整治项目管理是需要重点关注的领域与发展方向。该研究可为土地整治工程技术的研发与应用提供参考。

摘要:为了明确中压电场处理对苹果流变及质地特性之间关联的影响，该研究检测了中压电场不同电场强度(15～90 V/cm）和温度（30～70 ℃）处理后苹果的蠕变特性、动态黏弹性及全质构TPA（texture profile analysis）质地特性。结果表明：与相同温度下的水浴处理相比，中压电场处理能使苹果实现快速软化，硬度、脆度和咀嚼性随着电场强度及温度的升高线性下降；随着电场处理温度及电场强度的增大，苹果黏弹性均下降，且弹性损失大于黏性损失，但其力学性质仍以弹性特征为主；初始弹性模量E₀、损耗模量G”、延迟时间T₁可以作为流变特性的指标来分析其与质地特性的关系；硬度、脆度及咀嚼性与黏弹性因子呈显著正相关（P<0.05），回复性、内聚性与黏弹性无显著相关关系。45 V/cm及以下场强处理条件下电场的影响随温度的变化不大；而大于45 V/cm场强时，即使作用时间较短，也能够在较低温度下对苹果质地及黏弹性造成较大影响，硬度降低，内聚性无显著性差异，表明短时间的较高场强处理适合罐头等深加工产品的预处理。研究结果可为中压电场预处理果蔬工艺条件改进提供理论支撑。

摘要:为研究NO参与褪黑素（melatonin，MT）延缓莲子采后褐变的作用机理，该研究采用蒸馏水、NO、MT、一氧化氮合酶抑制剂（nomega-nitro-l-arginine methyl ester，L-NAME）、硝酸还原酶抑制剂（tungstate，TUN）和NO清除剂（Carboxy-PTIO，cPTIO）、MT + L-NAME、MT + TUN和MT + cPTIO对莲子进行处理。MT处理的莲子内源NO含量显著高于对照组（P < 0.05），且一氧化氮合酶（nitric oxide synthase，NOS）活性在贮藏前3 d提高60.36%～71.08%，NO合成途径中关键物质L-精氨酸和瓜氨酸含量显著高于对照组（P < 0.05），尤其在第1天时瓜氨酸含量为对照组的1.44～1.59倍，但对硝酸还原酶（nitrate reductase，NR）活性的影响并无规律；当MT结合NOS抑制剂L-NAME对莲子处理时，莲子内源NO含量显著低于对照组（P < 0.05），且MT保鲜效果消失；当结合NR抑制剂TUN时，莲子内源NO含量显著高于对照组（P < 0.05），且MT仍具有保鲜效果，因此初步确定MT通过NOS途径诱导莲子内源NO生成。在此基础上，通过分析鉴定得出莲子中主要酚类物质为儿茶素（占总酚含量60%以上），后续重点分析了MT通过NO调控莲子儿茶素代谢的机理。结果得出，MT处理的莲子多酚氧化酶（polyphenol oxidase, PPO）活性低于对照组35.39%～57.36%，同时该处理显著提高了其儿茶素合成代谢关键酶肉桂酸-4-羟化酶（cinnamate-4-hydroxylase，C₄H）、二氢黄酮醇还原酶（dihydroflavonol 4-reductase，DFR）、查尔酮合成酶（chalcone synthase，CHS）、查尔酮异构酶（chalcone isomerase，CHI）和植物无色花青素还原酶（colorless anthocyanin reductase，LAR）活性（P < 0.05），由此其儿茶素含量在1 d后高于对照组15.35%～47.86%，但当MT结合L-NAME或cPTIO处理时，该效果消失。因此，外源MT通过NOS途径诱导NO合成造成NO的大量积累，并作用于莲子儿茶素，一方面抑制其与PPO产生酶促褐变，另一方面促进其合成，最终延缓莲子采后褐变进程。

摘要:胚蛋活性检测对疫苗生产的质量与安全至关重要。传统机器视觉检测方法严重依赖人为设计的特征提取算法，对图像质量和环境条件要求高，检测结果稳定性和容错性差，导致实际检测过程中的通用性受到限制，为克服这种缺陷，该研究提出一种基于改进YOLOv8的疫苗胚蛋活性检测模型。采用自主设计图像采集装置，采集孵化10～11 d的胚蛋图像，通过几何变换、颜色调整、图像增强等方式构建并扩充数据集；采用ShuffleNetV2替换YOLOv8模型的骨干网络，在保持准确率的同时显著减少了计算复杂度，能更好地部署到嵌入式设备中；在YOLOv8颈部网络的卷积层后添加动态蛇形卷积层，通过其自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构，准确地捕捉管状结构的性质特征，从而提高胚蛋检测的准确率；使用EIOU（embedding intersection over union）损失函数，用于适应研究中边界框对齐和形状相似的场景，构建了符合试验中胚蛋图像的网络模型，以实现疫苗胚蛋活性快速、无损、批量检测。试验结果表明，改进YOLOv8模型精确率、召回率、平均精度均值（mAP_50-95）分别达99.2%、98.2%、96.9%，对比原始YOLOv8模型分别提高了2、0.3、1.5个百分点，模型计算复杂度与推理时间相较与原模型分别降低60.9%、60.5%。说明此模型可以更好地实现疫苗胚蛋活性无损检测，为自动化批量检测提供理论依据。

摘要:针对羊胴体自动化屠宰中分割等关键环节离散元仿真缺乏准确模型的问题，以冷鲜波尔山羊肋骨为研究对象，基于EDEM仿真软件开展羊肋骨弯曲破坏离散元仿真建模和各参数标定的研究。首先通过单轴压缩试验测量确定羊肋骨的基本本征参数，其中泊松比为0.34，剪切模量为4.52×10⁸ Pa，弹性模量为1.21×10⁹ Pa。基于碰撞、斜面法等摩擦方法及摩擦系数仪分别测定了羊肋骨的骨-骨、骨-钢的碰撞恢复系数、静摩擦系数及滚动摩擦系数。然后结合EDEM的Hertz-Mindlin with bonding（HMB）接触模型进行了羊肋骨弯曲破坏仿真模型构建。经最陡爬坡试验确定了羊肋骨离散元仿真模型的黏结参数范围，运用响应曲面法分析得出羊肋骨颗粒包括法向接触刚度、切向接触刚度、临界法向应力与临界切向应力等4个黏结参数的最优值，分别为7.07×10¹³ N/m³、6.22×10¹² N/m³、1.34×10⁸ Pa和1.87×10⁸ Pa。最后针对建立的羊肋骨弯曲破坏离散元仿真模型开展了5组不同外形尺寸对比试验验证，研究结果表明，仿真破坏力与实测破坏力的相对误差不大于6.49%，平均相对误差为4.19%，本文标定方法正确可行，仿真模型的标定参数准确可靠。本研究结果可为分析羊胴体分割刀具的作业机理进而优化分割刀具设计提供理论依据和方法参考。

摘要:文冠果的含水、含油率的高低影响其育种及加工储藏结果。为探求一种无损、快速、准确的文冠果含水含油率检测方法，该研究分别采用干取样法结合低场核磁共振技术（low field nuclear magnetic resonance，LF-NMR）、低场二维核磁共振技术（low field two-dimensional nuclear magnetic resonance，LF-2D-NMR）两种试验方式进行数据采集。通过系列试验确定两种技术在检测文冠果含水含油率的可行性。结果表明：与国标法测试结果相比，LF-NMR结合干取样法采集获取的数据异常，并且由于LF-NMR无法区分重叠峰信号，无法解释产生异常变化的原因，故该方法不适用于文冠果含油含水率的检测；LF-2D-NMR能够定性分析一维波谱中信号重叠无法区分组分的问题，成功解释了干取样法结合LF-NMR数据异常的原因。同时，LF-2D-NMR测得的文冠果T₁-T₂谱峰面积与烘箱干燥法及索氏提取法获取的水油含量之间存在显著的线性相关性，经与真值验证过后的相关系数R²分别为0.920 9和0.942 4，可以用于文冠果含水含油率的定量分析。该研究拓展了低场核磁共振技术的理论认知深度，提高检测精度及在实际生产中的指导价值。

摘要:为优化无甲醛木材胶黏剂异氰酸酯，引入小麦秸秆微颗粒作为功能型粉体填料制备复合异氰酸酯，探究改性复合异氰酸酯胶黏剂胶接特性及作用机制。研究结果表明，小麦秸秆粉体复合改性异氰酸酯胶黏剂（WS-pMDI）在常规热压压力（0.8～1.2 MPa）下的干态、湿态胶合性能均有所提高，尤其在弱压条件（低至0.1 MPa）下仍能保持有效胶合。其中，添加9%含水率秸秆粉体后，复合胶黏剂反应活性未明显降低，在0.1 MPa热压下制备的板材干态胶合强度、24 h冷水浸泡强度、“煮-干-煮”强度分别达到4.07、3.41、3.23 MPa，相比于无秸秆对照组强度分别提高145%、142%、197%。经分析，小麦秸秆粉体能够在固化过程中与异氰酸酯复配形成稳定的交联结构，胶接界面胶层连续性显著提升，弱压条件下仍达到常规热压胶合强度指标。研究结果可为复杂木材界面的高连续性胶接提供参考，为拓宽异氰酸酯的应用提供理论依据。

摘要:在数字化考种、表型组学及数字农业仿真等前沿研究中，精确且丰富的种子几何参数至关重要。为实现种子几何参数的高通量测量，该研究提出了一种基于手持式扫描仪的种子几何参数自动测量方法。主要包括：1）针对批量扫描中数据缺失问题，提出了一种基于椭圆拟合和平滑插值的点云补全算法；2）为实现样本自动筛选，提出了一种基于主成分分析的统计模型典型的样本筛选方法。试验覆盖8类形态各异的植物种子（3 400个样本），结果表明，点云补全平均误差低至0.017 mm，显著提升了数据的完整性；样本筛选平均误差0.80%，确保了样本的代表性和准确性；几何参数平均测量误差0.41%，实现了种子几何参数的批量、自动和高精度测量。该研究为智慧农业领域基础研究提供了一种高效的基础数据测量方法。