缙云山不同土地利用类型地表径流水质评价

采用基于Matlab的BP神经网络并结合单冈素分析和综合指数法,对缙云山的5个不同实验小区地表径流和大气降水的水质数据进行评价,得出不同土地利用类型对地表径流水质的影响:相对于大气降水Ⅰ类水,缙云山5个不同土地利用类型的水质总体在Ⅲ类水以上,其中农用地、楠竹林地表径流的水质达到Ⅰ类水;混交林的地表径流达到Ⅱ类水;阔叶林和灌木林地表径流的水质达到Ⅲ类水.     

基于缓存机制的作物模型Web服务并发处理

为了改善作物模型Web服务的响应时间,该文提出了基于缓存机制的作物模型Web服务并发处理方案。通过综合分析作物模型Web服务的组合结构、数据Web服务的通信特性以及作物模型Web服务的响应时间特征,以多线程处理和数据缓存技术为基础,设计了基于缓存机制的作物模型Web服务并发处理方案;并以作物栽培管理知识模型Web服务为测试对象,在真实网络环境下,验证了该方案的有效性。结果表明,在单用户多地点请求和多用户多地点请求情况下,采用并发处理方案分别可以缩短32%和35%的模型服务响应时间,极大地提高了模型的多用户并发处理能力。该研究为作物模型的区域应用提供了技术支撑。     

并联机器人串类水果抓取模型及抓取位姿计算

针对随机放置串类水果图像中主果梗和非主果梗间特征区别不明显、平面轮廓法获取的机器人抓取位姿信息较少的问题,该文构建了并联机器人串类水果三维抓取模型,并提出一种基于主果梗骨架和三维抓取模型的4-R(2-SS)并联机器人随机放置串类水果抓取位姿计算方法,以获取较高精度、包含较多信息的抓取位姿,进一步提高机器人对串类水果的抓取成功率。采用果粒和果梗区域的轮廓间距构建用于提取串类水果果梗轮廓的形态学图像分割法,并基于多维特征向量和高斯混合模型聚类算法提取主果梗;根据主果梗三维位姿和机器人夹持机构特征构建4种基于主果梗骨架的随机放置串类水果三维抓取模型,获取夹持机构的空间位置、绕Z轴的旋转角度以及手指开口宽度的抓取位姿信息。将提出的抓取位姿计算方法应用于课题组研制的4-R(2-SS)并联机器人串类水果机器视觉自动分拣系统进行试验验证。试验结果表明,相对于基于平面轮廓的抓取位姿获取方法,基于该文方法的有分支主果梗和无分支主果梗串类水果的抓取成功率分别提高14和12个百分点,平均抓取成功率提高13个百分点。该文提出的抓取位姿计算方法可有效提高4-R(2-SS)并联机器人机器视觉系统对随机放置串类水果抓取位姿的获取精度,有助于进一步实现串类水果的准确快速自动分拣。     

基于机器人技术的工厂化育苗生产线模型设计与制作

本文详细阐述了工厂化育苗在现代农业中的重要地位,介绍了工厂化育苗生产线流程及特点。基于（fishertechnik）慧鱼创意组合模型中的机器人技术,设计并制作了工厂化育苗生产线机器人模型。该模型主要建立在LL Win．3．0软件基础上,采用感光传感器检测光线,将“感应”变换为电信号,实现基质装盘、基质压穴、播种、覆基质、浇水的机械化与智能化。为工厂化育苗生产线的进一步理论研究提供了明确的思路以及研究方向。     

基于改进YOLOv5s的黑皮鸡枞菌检测方法

为解决黑皮鸡枞菌种植环境下背景土壤与菌菇辨识度较低、样本分布密集、类间相互遮挡等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测方法。首先,在骨干网络中融入RFBSE模块,使网络关注重点区域,通过施加通道注意力机制,增强对黑皮鸡枞菌特征表达能力;其次,设计多分支采样DCSPP池化模块,加强局部信息与全局信息的融合;第三,在颈部网络采用RFP结构,通过添加额外反馈信息促进语义信息传递,增强鸡枞菌样本密集遮挡场景下的检测能力,对RFP结构级联方式及网络间融合结构做轻量化处理,降低参数计算量和内存使用。试验结果表明,通过添加RFBSE模块,多分支池化模块以及采用递归金字塔结构对模型检测能力均有不同提升效果,最终模型平均精度均值mAP、精确率、召回率分别达到90.8%、86.5%、84.8%。对比原YOLOv5s模型算法,mAP、精确率、召回率分别提高2.7、3.8、3.9个百分点,并通过生成热力图提高模型检测过程的可解释性。试验结果表明改进后的模型可在复杂环境下准确、快速地识别黑皮鸡枞菌,为黑皮鸡枞菌采摘机器人的开发提供技术支持。     

基于视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法

准确分割水果图像是采摘机器人实现视觉定位的关键技术。该文针对传统模糊聚类对初始聚类中心敏感、计算量大和易出现图像过分割等问题,结合机器人的视觉特性,提出了一种基于多尺度视觉显著性改进的水果图像模糊聚类分割算法。首先,选择适当的颜色模型把彩色水果图像转换为灰度图像;然后对灰度图像做不同尺度的高斯滤波处理,基于视觉显著性的特点,融合了多个不同尺度的高斯滤波图像,形成图像聚类空间;最后,用直方图和模拟退火粒子群算法对图像的传统模糊聚类分割算法进行了改进,用改进的算法分别对采集到的100张成熟荔枝和柑橘图像,各随机选取50张,进行图像分割试验。试验结果表明:该方法对成熟荔枝和柑橘的图像平均果实分割率分别为95.56%和93.68%,平均运行时间分别为0.724和0.790s,解决了水果图像过分割等问题,满足实际作业中采摘机器人对果实图像分割率和实时性的要求,为图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法,为视觉精确定位提供了有效的试验数据。     

基于迁移学习与YOLOv8n的田间油茶果分类识别

为降低视觉引导式油茶果采摘机器人采摘被遮挡油茶果时造成的果树和抓取装置损伤,该研究提出了一种基于迁移学习和YOLOv8n算法的油茶果分类识别方法,将油茶果分成无遮挡和遮挡两类。首先,采用COCO128目标检测数据集作为源域,苹果数据集为辅助域的迁移学习方法训练模型。其次,将学习方法、训练数据量、学习率和训练轮数这4种因素组合,共进行了52组YOLOv8n检测性能的消融试验。最后,将YOLOv8n模型与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型进行比较。试验结果表明,随机权重初始化方式受训练数据量和学习率影响较大,学习率为0.01时模型检测效果最好;而迁移学习方法仅用随机权重初始化1/2的数据量即可达到与其相当的平均精度均值;迁移学习方式下,YOLOv8n模型的平均精度均值最高达到92.7%,比随机权重初始化方式提升1.4个百分点。与YOLOv3-tiny、YOLOv5n和YOLOv7-tiny等模型相比,YOLOv8n模型的平均精度均值分别提高24.0、1.7和0.4个百分点,研究结果可为YOLOv8n模型训练参数优化和油茶果分类识别提供参考。     

基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别

农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明：改进模型的参数量为2.30 MB,改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。     

奶牛饲喂自动机电控制系统的设计与试验

为开展奶牛精准饲喂及采食行为学研究,设计了一种集自动识别、饲喂、数据自动采集、数据分析与处理于一体的奶牛饲喂自动机电控制系统。该系统包括机械装置、电子识别系统、料槽称质量系统、中央控制系统、现场数据存贮及远程数据提取与分析系统等几部分。其中,机械装置包括料斗、支撑座、栏杆和阻挡单元等;电子识别系统包括阅读天线及料门启闭的气动装置;料槽称质量系统除支撑座外,还有嵌入的质量传感器及线路;中央控制系统包括微处理器、看门狗复位电路、读卡器电路、称质量数据采集电路、数据通信电路、数据收发器电路及外围驱动与稳压电路等。现场数据存贮电路接受来自各个饲喂系统的中央控制系统发送的采食行为数据,其主板结构与中央控制系统基本一致,预设可存贮记录数为14 000条,且采用堆栈数据存贮模式。远程PC端数据提取与分析系统实时管理采食行为数据,并提供多功能的数据挖掘分析。系统测试结果表明,对牛只低频RFID(134 kHz)电子耳标的识读率为100%,料及槽的计量范围为0.01~200 kg,最低称量精度10 g,实际称量相对误差≤0.15%,同时满足奶牛对最大采食量及精准饲喂对计量的需求。系统的采食行为试验表明,奶牛的日均采食次数、采食时间及采食量等采食行为均差异显著(P0.05),符合奶牛的采食行为特点。具体地,奶牛日均采食次数10~13次,日均采食时间5.38 h,而奶牛个体实际采食量与NRC(National Research Council)模型预测的采食量有-4.76%~7.83%的偏差,可能是由各种内外部因素及NRC模型的普适度造成的,有待进一步研究。总之,该系统能较好地实现奶牛个体的精细化饲喂,为研究奶牛的采食行为特点提供了在线、智能化的自动数据采集与分析平台。     

基于Leap Motion的虚拟农作物人机交互系统设计

传统的虚拟植物人机交互系统一般运行在特定的操作系统或者移动平台上,而交互方式多是通过鼠标键盘进行人机交互,需要用户输入较为繁琐的参数和命令,导致系统用户缺乏良好的交互体验。针对上述情况,该本文基于云计算和体感交互技术,设计开发了虚拟农作物体感交互系统。系统先在云端计算生成虚拟农作物的三维模型,并将这些模型保存在云端。随后,由系统前端的Leap Motion体感控制器采集用户手部信息数据,通过本地计算机对数据进行处理,识别出各种各样的手势,再与浏览器上Web GL绘制成的虚拟植物进行实时交互,从而实现植物的平移、旋转、生长、形态变化以及三维模型的更新等操作。详细介绍了Leap Motion手势识别的基本原理,虚拟农作物体感交互系统的总体框架,农作物的测量和虚拟模型的生成,数据交互协议的设计原理,Web GL图形绘制以及单双手手势交互库的建立等关键技术。该系统已经由Web GL编程实现,试验结果表明,使用该文研发的系统,用户在浏览器上可以通过不同的手势对虚拟作物模型的形态和生长进行实时调控,具有良好的交互体验。该系统的建立,可为国内外同类研究提供技术上的参考。     

温室数据采集系统远程通信接口设计研究

随着现代温室朝着集约化、规模化方向的发展和温室管理智能化要求的提高，温室测控系统实现远程通信，进而实现温室内生产与管理的一体化，是现代智能温室发展的必然趋势；鉴于RS-485总线结构的温室测控系统存在数据传输距离近，通信协议专用，可扩展性差等弊端，该文将TCP/IP协议作为一种嵌入式应用，采用8位普通微控制器与以太网控制芯片相结合，设计开发了温室数据采集系统的远程通信接口；并详细论述了其软硬件设计方案，探讨了TCP/IP协议的裁剪策略；对温室数据采集系统的底层网络与Internet的集成做了初步的研究。     

基于无线传感器网络的温室栽培营养液电导率监测系统

温室营养液无土栽培,具有节约种植成本、生产效率高等优点.监测营养液的电导率、pH值等特性参数,是实现营养液无土栽培信息化与自动化的基础.为了实现温室无土栽培营养液的实时监测,开发了基于无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)的营养液电导率实时监测系统.系统以JN5139为中央控制器同时控制营养液电导率信息采集单元和无线通讯单元,实现了营养液电导率信息的实时采集与处理、LCD显示和键盘输入等人机交互操作以及基于WSN的营养液电导率实时测量自组织网络,同时系统集成了GPRS模块,实现了营养液电导率与温度信息的远程传输与监控等功能.系统采用星型网络拓扑结构,并进行定时休眠、传感器掉电控制来节省能源消耗.针对系统的实用性和可靠性进行了系统标定、温度补偿以及温室试验,分析比较了电导率测量线性与非线性模型.试验结果表明分段线性模型建模效果较好,分段拟合R2均在0.97以上.系统的测量范围为0.5~2.9 mS/cm,测量结果能够精确到0.01 mS/cm,总体测量相对误差为2.10%,较好地满足了温室营养液电导率实时监测的要求,为无土栽培的科学管理提供技术手段.     

嵌入式远程农业信息采集终端的设计与实现

采用嵌入式网络模块NetBox2，利用其网络接口和TCP／IP协议库进行二次开发，实现了一个远程农业信息采集客户端。支持人工观测数据和农业数据检测仪器两种方式下的农业数据采集、远程传输和存储。     

TCP/IP协议脆弱性分析

TCP/IP协议是网络发展的一个基础，但是该协议确存在着致命的弱点，盲目的使用与该协议相关的服务或应用会给网络安全带来隐患，认识到TCP/IP协议的脆弱性进对我们加强网络管理和采用安全技术手段具有指导性作用。     

基于TCP/IP的网络监测系统

随着Internet的高速发展,计算机网络安全问题愈加突出。依据TCP/IP协议,采用VC＋＋6.0开发工具设计并实现了网络监测系统。该系统通过对网络传送数据包状态的监测及对计算机端口的扫描,达到帮助网络管理员监测网络安全漏洞和网络非法入侵的目的。     

平底悬链线形明渠水力最优断面求解

断面设计是渠道设计的重要内容之一,适宜的渠道断面不仅能够增加过流能力,提高输水效率,减小输水损失,还能降低建造成本。该文提出了一种具有平底和悬链线形侧边的明渠断面。这种断面将平底和悬链线侧边平滑连接,既具有平底断面建造容易、灵活,管护方便,底部容易压实,侧边和平底可以用不同材料建造(以降低成本)等优点,也具有悬链线形断面过流能力大、无应力集中拐角、不宜渗漏、防冻胀能力强,耐久性好等优点,可广泛应用于大、中、小型渠道及寒区,具有良好的实用价值。推导了过流面积、湿周、水面宽度等水力断面特性计算公式。提出了一个更简单的正常水深的迭代算法。基于拉格朗日乘子法,推导出了平底悬链线形明渠的水力最优断面,结果表明其水力最优断面的底宽与水深比、水面宽与水深比、底宽与形状系数比、水面宽度与形状系数比、形状系数与水深比均为常数:宽深比等于0.405,形状系数与水深比等于0.474,水面宽与水深的比值为2.112,底宽与形状系数的比值为0.855。与现有平底断面(梯形、平底抛物线形、平底半立方抛物线形)进行了比较,结果表明,在过流面积或湿周一定的情况下,平底悬链线形断面的过流能力最大,相反,在流量一定的情况下,平底悬链线形断面的过流面积、湿周、水面宽度是最小的。与传统的悬链线形渠道进行了比较,增加平底后,在同等条件下,平底悬链线形渠道水力最优断面的过流能力不仅没有降低,反而增加了,意味着其经济性也优于传统的悬链线断面。研究为平底悬链线形渠道设计提供理论支撑。     

Adaptation of the biobed composition for chlorpyrifos degradation to Southern Europe conditions

Biobeds developed in Sweden bind and degrade pesticides from point sources. The objective of this work was to adapt the biobed to Italian operating conditions, for example, to identify organic materials as effective as those in the original Swedish composition. The capacity of urban and garden composts alone or mixed with citrus peel or straw to degrade chlorpyrifos and its metabolite TCP was compared to the typical Swedish biomix consisting of straw, peat, and soil. A tendency for higher 14C-chlorpyrifos mineralization and lower TCP levels was observed in the biomixes with garden compost alone or amended with straw. In a second trial, a high correlation of lower TCP with increasing levels of straw in typical Swedish biomixes was observed. Straw stimulates production of lignin-degrading enzymes such as manganese peroxidase (MnP), and further trials with pure MnP showed that this enzyme degrades TCP. Materials with an active lignin-degrading microflora are a prerequisite for effective dissipation of chlorpyrifos and non-accumulation of TCP. Thus, lignocellulosic materials as straw and garden composts should be present in biomixes to be used under Italian conditions.     

网络技术在非充分灌溉制度优化中的应用

该文应用动态优化和线性规划方法分别建立了灌区单一作物的基于Jensen和Blank水分生产函数的非充分灌溉制度优化模型。在模型求解过程中，根据网络技术的原理，选择TCP/IP协议组建网络，采用传统的C/S(Client/Server)二层架构，运用ASP技术，使用VBScript、Visual Basic 6.0等语言编程，实现了网上灌区单一作物灌溉制度的实时优化计算。其计算方法为网上通用的应用程序，不受地域和时间等的限制，可节约人力、物力资源。     

Behavior of chlorpyrifos and its major metabolite TCP (3,5,6-trichloro-2-pyridinol) in agricultural soils amended with drinking water treatment residuals

Purpose

Chlorpyrifos can be effectively adsorbed by drinking water treatment residuals (WTR), ubiquitous and non-hazardous by-products of potable water production. The major metabolite 3,5,6-trichloro-2-pyridinol (TCP) was found to be much more mobile and toxic than its parent chlorpyrifos. To assess the feasibility of WTR amendment for attenuation of chlorpyrifos and TCP pollution, the sorption/desorption and degradation behavior of chlorpyrifos and TCP in WTR-amended agricultural soils was examined in the present study.

Materials and methods

Two representative agricultural soils were sampled from southern and northern China, respectively. The soils were amended with WTR at the rates of 0, 2, 5, and 10 % (w/w). Batch sorption/desorption test were applied to investigate the sorption/desorption characteristics of chlorpyrifos and TCP in WTR-amended soils. The influence of WTR amendment on chlorpyrifos degradation and TCP formation was evaluated using the incubation test, and its effect on the soil bacterial abundance was further studied through DNA extraction and PCR amplification.

Results and discussion

Results showed that WTR amendment (0–10 %, w/w) significantly enhanced the retention capacity of chlorpyrifos and TCP in both soils examined (P < 0.05). Fractionation analyses further demonstrated that the bioavailability of chlorpyrifos was considerably reduced by WTR amendment, resulting in a decreased chlorpyrifos degradation rate. The WTR amendment also significantly reduced the mobility of TCP formed in chlorpyrifos-contaminated soils (P < 0.001). The chlorpyrifos toxicity to soil bacteria community was largely mitigated following WTR amendment, resulting in increased total bacterial abundance.

Conclusions

Results obtained in the present study indicate a great deal of potential for the beneficial reuse of WTR as soil amendments for chlorpyrifos and TCP pollution control.

     

基于Raspberry Pi的拖拉机通用自动驾驶系统

为了改善现阶段拖拉机自动化驾驶系统主要针对单个特定型号的拖拉机进行开发的局限性,该文设计了一套采用分布式控制方式的拖拉机自动化驾驶系统。该系统的作用在于同SAFAR系统（software architecture for agricultural robot,农业机器人的软件体系结构）整合,成为一个能够进行实际工作的系统。系统采用Raspberry Pi微型计算机作为系统的电子控制单元（electronic control unit,ECU）,在不同的ECU上分别处理不同的任务,利用通讯协议传输控制协议/互联网络协议来进行ECU之间的通讯。为了保障系统的安全,该系统采用激光测距传感器R2100来保障车辆和周围环境的安全,采用Heart Beat（心跳）检测机制来探测系统故障。该系统可以接收来自SAFAR的控制信号,并对拖拉机进行相应的操作来实现拖拉机的自动化驾驶。除此之外,该系统还提供了无线遥控的功能,能够方便操作人员进行简单、直观的操控。经过测试,该系统能够正确、快速地响应来自操作人员或SAFAR的控制,控制系统的响应时间低于0.5 s,电机转向角误差小于0.06;舵机角度偏差4°左右;系统各个ECU之间通讯稳定可靠,可在试验设定的4 h内稳定工作,每0.25 s检测一次工作环境并给予响应。该研究对农业机械自动化的实现提供了参考。