小麦冠层光谱获取及信息分析综述

高光谱技术可以快速、准确监测作物的生长信息,小麦冠层光谱与其叶片的叶绿素等生长信息密切相关,同时利用光谱信息可以监测作物的产量、籽粒信息等。介绍了高光谱数据的3种采集方式,综述了利用高光谱数据监测小麦的生长状况(叶绿素、叶面积指数、叶片氮素含量)以及小麦产量、籽粒及病害等相关应用领域研究,并提出了作物冠层光谱分析存在的问题以及下一步发展方向。     

图像分析在大田作物生长监测中的应用进展

数码影像分析技术已经发展成为廉价、快速的作物生长监测技术手段之一,综述了利用数码照片分析技术进行作物生长监测的研究进展,包括以下三个部分的内容:(1)图像分析进行作物生长监测的光学原理;(2)图像分析中经常采用的光学参数和计算方法;(3)图像分析技术用于作物生长监测的方法和研究进展.对采用图像分析进行作物生长监测的发展方向进行了展望,认为建立特异性的作物生长参数识别光谱学参数、具有人工智能和自学习功能的图像分析方法是采用图像分析进行作物生长监测的未来重要研究方向.提出获取定点多时相照片是提高图像分析准确性的重要手段.     

基于物联网技术的作物虫情采集监测预警系统构建

为提升作物害虫田间调查的效率,减少调查后信息再次录入的工作量,以及提高害虫性诱测报工作的时效性,进而提升作物虫害测报的工作效率,应用远程拍照、远程通信、图像处理等物联网技术,研发了昆虫远程性诱测报装置,改进了传统性诱测报方式。并开发了基于Android的害虫虫情田间采集APP端(以下简称APP端),实现田间虫害信息采集的信息化。基于远程性诱图像采集和APP端,建立了虫情数据库,构建了作物虫情采集监测预警系统。该系统的应用便于基层植保技术人员进行虫情数据采集、查询,以及虫害预警信息的发布,实现作物害虫监测预警的信息化。     

机器视觉在设施育苗作物生长监测中的研究与应用

机器视觉是利用机器代替人眼来对目标物做模式识别、测量与判断的一项综合技术,其在农业各领域中的研究与应用发展迅速。从作物育苗的特性、机器视觉在苗期管理的作用、苗期作物视觉信息采集设备及叶片提取方法的发展3个方面分析了设施育苗对基于机器视觉的苗期作物监测的需求;总结了苗期作物视觉信息的主流获取技术,即成像传感器的成像技术、多传感器图像融合技术、三维重建技术的特点;回顾了机器视觉技术近年来在国内外苗期作物中的应用情况,从苗期作物关键生长参数监测检测方面进行综述,分析、对比、总结苗期作物关键生长参数的提取方法,最后概述我国现阶段机器视觉技术在苗期作物的应用中主要存在的问题以及发展前景。     

基于太阳能供电的田间图像采集系统设计

设计了1种基于太阳能供电的田间图像采集系统,解决了脱离田间配电网地域难以实时获取作物图像信息的问题。硬件设计主要包括信息采集模块、太阳能供电模块和无线通信模块。其中信息采集模块主要由Logitch Pro9000摄像头、X86系统架构瘦客户机(Fit-PC)进行图像采集和暂时储存;无线通信模块基于AR9344芯片,将采集系统接入互联网,实现数据无线传输功能;太阳能供电模块采用STM8S003F3P6单片机,完成PWM脉宽调制技术,从而达到稳定输出电压的目的,并选用铅酸蓄电池作为储能元件。软件设计主要针对瘦客户机CMOSSETUP程序设计系统工作时间,完成图像采集步长设定,并完成对采集图像的智能化管理。经测试表明:通过该项目的实施,摆脱了对田间配电网的依赖,实现了田间及作物图像信息远程采集管理的基本功能,促进了智能农业的发展。     

生猪智能监测技术研究

随着现代信息技术的不断发展,智能化猪场信息监测技术也在快速发展和不断更新。规模化生猪养殖场的监测主要包含养殖环境监测、生猪行为监测、个体信息监测三个方面。目前国内属于主导地位的监测方法仍然依靠人工观察,一方面耗费了大量的时间和精力,另一方面人工观察得到的数据主观性强,不稳定,不利于连续地记录。本文综述了目前国内外基于RFID射频标识技术、无线传感网络技术、音频分析技术、机器视觉技术的猪场及猪个体信息监测技术的研究情况,提出了下一步猪场智能化信息监测的发展必须合理结合国外研究,发展具有中国畜牧业特色的智能控制技术和监测技术。     

计算机视觉在作物水分亏缺诊断中的应用进展

随着图像处理与分析技术的蓬勃发展,许多专家学者利用图像获取工具比人眼更精细的分辨能力,应用计算机视觉技术进行信息诊断研究。论文简要介绍了计算机视觉技术,着重分析了作物图像获取方法和作物图像信息的分析方法,指出基于计算机视觉的作物水分亏缺诊断在实际应用中存在的问题,并对该领域的未来发展进行展望,指出:多信息融合是图像信息描述的主流趋势,高效的图像识别与分析算法是关键;水分亏缺诊断与作物缺水临界点、作物灌水量研究有机结合是实现作物田间实时灌溉和精量灌溉的前提。     

基于车载的测土配方施肥信息化方案研究

在简述我国测土配方施肥技术发展现状与存在问题的基础上,提出了系统的解决方案,分别从土样自动化采集、田间信息获取与配方施肥系统设计等方面阐述了一体化的解决方案。     

分布式农田土壤墒情集中监测管理系统

农田土壤墒情对作物的生长起到至关重要的作用,为了使作物生长在适宜含水量的土壤中,采用无线通信技术设计了分布式农田土壤墒情集中监测管理系统,监测中心与农田土壤墒情监测站采用C/S架构设计。根据规划,土壤墒情监测站部署在各地的农田内,利用土壤水分传感器FDS100采集土壤水分信息,再通过GPRS网络建立与监测中心的TCP/IP网络连接将采集到的数据上传;监测中心将接收到的数据进行解析、处理、分析,获取被监测区域农田的土壤墒情,并参照作物生长发育规律,为农田管理者提供精准的灌溉指导。系统准确实时地获取了各监测站的土壤墒情信息,实现了分布式农田土壤墒情的集中监测,能够为作物的精准灌溉管理提供强有力的数据支持。     

遥感监测技术在薯类作物上的应用研究进展

遥感技术凭借其可以实时、快速、准确、无损地获取薯类作物生长信息的特点,已经是监测薯类作物生长的重要手段。薯类作物的茎叶和块根生长分别在地上和地下,光谱反射机理均不同于禾本科类作物(如水稻、玉米和小麦),因此,薯类作物具有遥感监测研究特有的方面。总结了遥感技术的特点,遥感平台的种类和遥感监测方法,以及应用遥感技术在薯类作物种植面积提取、病害管理、长势监测和估产等领域的国内外研究进展,分析了遥感技术在薯类作物生长信息监测的不足,进一步提出相关建议,并指出了探索薯类作物空间分布信息及变化、薯类作物长势高效监测、薯类作物产量预测模型、薯类作物遥感模型与农学模型同化机制研究是未来的发展方向。     

监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统研究综述

在农业生产数字化和智慧化阶段，需实时、全面、准确地了解作物生长状态和农田环境，并根据相关信息做出相应的分析、反馈、决策。针对这一问题，借鉴工业数字孪生系统的概念，将作物实际生长与模拟生长的同步、作物实时状态与作物实时管理策略之间的交互系统概括为作物数字孪生系统。在梳理国内外研究现状的基础上，指出作物数字孪生系统包含数据获取与传输、模型构建、可视化交互等阶段；其关键技术包括传感器技术、图像分割技术、建模技术以及可视化技术等。同时指出该领域的研究可以从作物基础数据、系统模型能力、多方协同交互等方面进行。监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统的相关研究对农业生产的智慧化和数字化有较大的现实意义，从理论和应用层面也有较大的价值。     

作物根系构型三维探测与重建方法研究进展

根系是作物获取水分和养分的重要器官,由于土壤的观测阻碍,根系三维形态的认知与表达成为作物根系深入研究的瓶颈。三维数字化、可视化是研究和认知作物形态结构的重要方法,研究具有表征根系长相长势及土壤中水分、养分等物质对作物根系构型的影响具有重要意义。本文从三维角度,综述了近年来作物根系构型探测手段、三维重构与可视化方面的研究进展。首先从破坏性探测与原位探测两方面介绍了近年来根系构型三维探测的方法。破坏性探测主要包括直接挖掘法、土块保护挖掘清洗法和平板扫描图像分析法,破坏性探测方法在获取全局或局部根系拓扑结构与平面几何构型参数方面具有较大优势;原位探测方法主要包括土壤中安置观察装置法、地面穿透雷达法、特殊培养环境法、CCD相机法、三维数字化方法及穿透射线成像法等,作物根系的原位探测保持了根系构型的空间分布信息,但大部分方法仅能针对作物生长初期或可控生长环境下的作物根系开展数据获取。由于作物根系探测数据大多以局部二维图像形式存在,文章综述了基于二维图像的作物根系平面几何构型解析的相关内容,包括基于二维图像的根系识别与参数提取的算法与相关软件。分析表明,目前作物根系数据获取仍存在:(1)数据获取费时费力;(2)方法局限性大;(3)数据完整性低;(4)各种方法所获取数据融合应用度低等问题。在根系探测的基础上,从三维建模与生长建模两方面介绍了作物根系三维建模与可视化方面的相关工作。其中,根系三维建模包括了基于模拟算法的几何建模和基于原位探测的三维重建两部分,基于模拟算法的几何建模是在人们对作物根系认识的基础上,结合计算机模拟算法,构建与实际根系具有形态相似性的根系三维几何模型;与之相比,基于原位探测的三维重建更能真实地反映作物根系的实际形态,其主要包括XCT、三维数字化等方法。最后,文章展望了数据缺失条件下的作物根系三维重建研究,认为在目前技术手段前提下,已可实现根系拓扑结构三维解析,但根系的空间分布重建难度较大,尤其是在大田环境下作物根系原位测量的前提下;此外,目前作物根系三维数据主要存在着数据缺失、各种数据各为己用等问题,认为有必要将小子样理论与数据融合相关方法引入到作物根系三维重建研究,实现缺失数据条件下有效利用多种数据获取手段的作物根系三维重建。     

粮食作物生物育种技术全球创新布局与竞争态势研究——基于核心专利数据挖掘的视角

“开展种源‘卡脖子’技术攻关,打好种业翻身仗”亟需探明当前粮食作物生物育种技术领域的专利创新布局和竞争态势。依据专利导向的产业竞争情报分析框架,以核心专利数据（不包含中国港澳台地区）为基础,从整体环境、技术布局和机构竞争3个方面剖析了粮食作物生物育种技术领域的全球创新布局及竞争态势。结果表明,领域内技术创新活跃,中国核心专利量位居前列,但与美国相比有很大差距;北美、欧洲和中国是全球主要技术布局地,尤以美国最为集中,中国发明的专利主要布局在国内,全球竞争能力不足;基因组重测序技术、分子标记辅助育种、抗性技术和杂交技术等是领域热点技术;突变或遗传工程、改良基因型的方法是领域内“主导-成熟型”技术,各主要国家和地区均进行了重点布局,我国在“新兴-成长型”技术领域具备相对优势;跨国种子公司的技术和市场竞争覆盖了全球主要国家和地区,技术布局主题广泛,因此,我国亟待培育有国际竞争力的本土创新研发机构。上述结果为政府及科研部门制定该领域技术创新引导政策,以及开展前瞻性研发布局和优化竞争决策提供参考。     

转基因作物研发现状及展望

近年来,转基因技术在作物育种中应用已取得显著成效,并产生巨大的商业价值。综述了转基因技术在作物改良方面的显著成绩,分析了这一领域的研究现状和新进展,展望了转基因技术研究和应用的未来,以期为推进我国农业生物技术发展与转基因作物商业化提供指导。     

特色热带作物技术集成驱动产业链一体化发展评价研究

特色热带作物在促进我国乡村振兴和服务“一带一路”倡议中起着重要作用。以我国特色热带作物产业为研究对象，基于实地调研微观数据和FAO宏观统计数据，对中国特色热带作物生产情况及技术集成内涵进行了解释说明。运用PSM-DID方法检验了中国特色热带作物产业发展过程中农户参与“产业链一体化发展技术项目”对降低生产成本的边际效应。研究发现，参与“木薯产业链一体化发展技术项目”能显著降低化肥成本24.0%，显著降低约19.0%的人工成本和9.1%的农药投入成本。提出了构建人工微生物群落土壤质量监测系统、加强土壤健康状况调控技术的创新研发和加强特色热带作物种质资源有利基因挖掘等应对未来不确定性气候环境的对策建议。     

基于物联网技术的作物远程感知系统的设计与实现

为提高作物生产调控管理水平,基于视频监控、物联网传感器和网络通信等技术,初步设计开发了作物远程感知系统。在作物生长发育过程中,该系统实现了作物生长过程中的关键环境因子、作物长势以及视频图像等参数信息的实时采集,从而提高了获取数据的效率和准确性。它具有功耗低、成本低、扩展灵活等优点,初步试验表明了该系统的合理性与实用性。该系统的构建和运行,为作物长势进行实时跟踪监测与综合分析以及管理提供决策支持。     

农业信息技术的研究热点

农业信息技术的研究正从比较分散的研究方向逐步聚焦到几个热点领域 ,并且围绕这些热点深入地开展研究工作。目前 ,这些研究热点是 :农情监测与资源管理中的信息技术研究、新型田间信息获取技术的研究、农业模型和专家系统的研究和农业信息服务系统的研究。     

基于专利的禾谷类作物种子技术创新分布结构研究

[目的/意义]当前,我国种业面临严峻挑战,探析种子技术创新分布结构的需求日益迫切。[方法/过程]本文基于Innography专利数据库获取的专利数据,利用专利计量和专利地图等方法,对禾谷类作物种子技术发展趋势和技术创新地域分布、技术研发热点与创新分布特征、创新机构竞争态势和核心专利布局等进行研究。[结果/结论]研究发现,禾谷类作物种子技术正处于快速成长期,基因工程技术是该领域内的"主导—成长型"技术,美国占据行业技术创新的主导地位,我国缺少位居全球前列的技术创新机构,核心技术能力距世界水平尚有较大差距。国际种业和农化科技巨头纷纷在中国进行核心技术布局,我国在禾谷类作物种子技术领域面临着极大的市场压力和巨大的技术壁垒,急需建立相关的专利预警机制。     

气候变化背景下我国农业模型模拟研究进展

概述了我国在未来气候变化下主要粮食作物(水稻,小麦,玉米)的模型模拟研究的概况,主要包括粮食产量和敏感性、脆弱性研究。作物模型与气候模式相结合的模型模拟研究是目前的主流方法。虽然我国的模型模拟研究取得了一定的进步,但当前研究所用的作物模型大多是国外的模型,国内的模型模拟水平还有待提高。针对目前研究中存在的问题,认为在气候模式本身、温室气体排放情景、应用技术的不确定性、作物生长模拟模型和农业气候变化的脆弱性等方面应进行重点研究,为准确评价气候变化对我国农业生产的可持续发展提供理论依据。     

基于光谱的作物病虫害监测研究进展

全球粮食生产每年都因病虫害造成巨大损失,而靠田间人工测定、识别病虫害既费时费力又有滞后性,容易错过最佳防治时期。基于光谱的作物病虫害监测则是一种快速、高效的无损监测方法,可为应对作物生产的分散性、地域性、时空变异性等提供有力支撑。概述了基于光谱的农作物病虫害监测原理,并从光谱成像与非成像两方面详细综述了相关技术的研究进展,并介绍了一些应用于病虫害监测的植被指数,对目前该研究领域存在的问题进行了讨论分析,提出了今后发展与应用的建议。