植株自旋转多视角重建技术在小麦植株三维表型获取中的应用评估

基于多视角重建技术的作物三维表型高通量获取系统成本低、获取效率高，引起越来越多的关注。植物自旋转式拍摄平台易于搭建，但植物旋转过程中产生的抖动对点云三维重建和表型解析精度有一定影响。为评估旋转式多视角成像在小麦植株三维表型解析中的适用性，基于植物旋转设计了便携式小麦植株三维表型高通量采集系统，选取穗期不同品种的小麦植株作为实验样本进行点云重建，基于Hausdorff距离评价了重建点云的精度误差；并基于人工测量数据，对所提取的表型指标精度进行评价。结果表明，植物旋转式重建的点云与相机旋转式重建的点云有较高的一致性，点云精度差距基本控制在0.4 cm以下；获取的叶长、叶宽和株高的均根方误差分别为0.79、0.13和0.53 cm，平均绝对百分比误差分别为3.26%、7.63%和0.74%，表明该方式适合穗期的小麦植株表型重建，具有较高的点云重建和表型提取精度，并为小麦植株表型评价提供了一种低成本的解决方案。     

基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法

针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重，难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题，本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法，制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范，并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数据的空间位置语义信息和表型参数的定义，提出了小麦植株表型参数计算方法，实现了小麦植株和器官长度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指标。其中，植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算，用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度；小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标，根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明，在保持植株原始三维形态结构的前提下，提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高，R² 分别为0.93、0.98、0.93、0.85；叶宽和叶倾角与实测数据的R² 分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提取小麦植株和器官形态结构表型参数，为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。     

果园风送喷雾风力调控试验台设计及试验

目前，果园风送喷雾技术与装备正在朝着精准化和智能化方向发展。果园喷雾控制对象主要为喷施药量和风力供给量，果树冠层内外药液沉积分布很大程度上取决于风送系统风力供给，只有风力和药量均得到精确控制，才能实现果园对靶精准喷雾。为此，基于轴流风机设计了风机转速、进风口面积和出风口导流板倾斜角度可独立调控的果园风送喷雾风力调控试验台，通过直流电机调速实现风机转速调节；进风口采用百叶结构，通过调节百叶倾斜角度实现进风口开度大小调节；出风口采用塔式结构，通过22路舵机控制出风口不同喷头位置处导流板倾斜角度独立调节，并基于C#语言开发了上位机界面。利用试验平台开展了风机转速、进风口面积和出风口导流板倾斜角度独立调控风力变化特性试验，结果表明：出风口风速风量变化与风机转速和进风口面积调节呈正相关，出风口风速在垂直方向分布位置随导流板倾斜角度增加发生改变，同时分别建立了出风口最大风速与风机转速和进风口面积之间的关系模型。喷药过程中，可通过风机转速与导流板倾斜角度联合调节或进风口面积与导流板倾斜角度联合调节实现出风口风速风量在果树冠层垂直方向分布位置和大小调节。研究结果为实现根据果树冠层体积和枝叶稠密度变化进...     

基于交互式骨架模型的玉米根系三维可视化研究

植物根系可视化交互设计对于提高虚拟植物生长研究整体水平意义重大。该文提出一种植物根系逐部位交互式精确设计方法，并在玉米根系建模中予以应用。通过分析玉米根系结构特征并建立其拓扑结构，采用交互式骨架模型确定其整体结构，设计密度函数确定分支数量和分布，利用模板技术衍生相似部位，利用带参数随机L系统产生一级侧根及根毛，对玉米根系各组成部位逐个精确建模，然后拼接形成完整的玉米根系。本系统综合可视化设计多种方法，交互性、真实感都比较好，既可展现玉米根系各组成部分细微特征，又可表现玉米根系整体特征。本系统研究和设计方法具有一定通用性，对其它可用轴线表示其拓扑结构的相似植物可视化建模也有一定借鉴意义。     

基于级联视觉检测的樱桃番茄自动采收系统设计与试验

樱桃番茄串生长姿态多样、果实成熟度不一，采摘机器人进行“粒收”作业时，常面临果梗干涉末端执行器、成熟度判断错误等问题，导致采摘效率低下、难以有效实现分级采收。针对上述问题，该研究提出一种级联视觉检测流程，包括采收目标检测、目标果实特性判别、果实与果梗位置关系判断3个关键环节。首先根据农艺要求按成熟度将番茄果实分为4个等级，引入YOLOv5目标检测模型对番茄串和番茄果实进行检测并输出成熟度等级，实现分期采收。然后对果实与果梗的相对位置进行判断，利用MobileNetv3网络模型对膨胀包围盒进行果实与果梗相对位置关系判断，实现末端执行器采摘位姿控制。日光温室实际测试结果表明，本文提出的级联检测系统平均推理用时22ms，在IOU(intersectionoverunion)阈值为0.5的情况下，樱桃番茄串与果实的平均检测精度达到89.9%，满足采摘机器人的视觉检测精度和实时性要求，相比末端执行器以固定角度靠近待采目标的方法，本文方法采收效率提升28.7个百分点。研究结果可为各类果蔬采摘机器人研究提供参考。     

农业装备自动驾驶技术研究现状与展望

农业装备自动驾驶技术可以显著提升作业质量，提高作业效率，降低作业成本，减轻劳动强度，已成为智能农业装备发展的重要方向。在政策和市场的共同推动下，我国农业装备自动驾驶技术发展迅速，并通过多场景、多层次的示范和应用推动技术熟化，逐步建立了完整的技术体系。农业装备自动驾驶技术系统主要包括环境感知、工况感知、决策规划、横向控制、纵向控制等关键技术。本文首先阐述了农业装备自动驾驶关键技术研究的现状，分析归纳了各技术领域有待解决的关键科学技术问题；结合农业装备自动导航技术产品和自动驾驶技术集成应用两方面，介绍了国内外农业装备自动驾驶技术研发和应用情况；从自动驾驶技术分级研究和建立标准规范角度，对比分析了农业装备自动驾驶与智能网联汽车行业的差距，指出了农业装备自动驾驶等级划分的迫切需求。为应对智慧农业生产非结构环境、高精度农艺和强农时约束三大挑战，建议突出农业生产应用中作业精准化和驾驶自动化双重需求的特点，有针对性地开展农业装备自动驾驶技术研发、应用示范和技术分级等方面工作。     

利用微卫星分析康西草原马匹种群的遗传多样性和群体结构

旨在揭示康西草原马匹的品种来源以及群体遗传结构。本研究采集了当地60匹健康状况良好、体重适中、3～6岁之间不区分公母马的血液样品,试验分为6个种群并以纯血马等4个国外马品种、1个我国地方马品种作为对照， 通过设计引物并提取基因组DNA结合微卫星扩增法对染色体上12个微卫星位点的等位基因进行检测，并对各种群遗传多样性参数、群体分化指数、瓶颈效应以及群体结构进行分析。试验按照群体个数为依据分为6组，每组1个重复，每个重复以该组样本量为标准。分析6个种群马的遗传参数结果表明，其中共检测到221个等位基因,平均Shannon指数为1.691；有效等位基因数(Ne)为3.649～5.397；期望杂合度(He)为0.681～0.798；观测杂合度(Ho)为0.632～0.780；平均多态信息含量(PIC)为0.643～0.772。这些结果表明，6个群体都具有很高的遗传多样性。通过微卫星DNA位点的连锁不平衡及哈迪-温伯格平衡分析发现， 大多数位点的P值都大于校正值(P=0.006 5)，表示较多位点都处于哈迪-温伯格及连锁平衡状态。各群体间群体分化系数(Fst)表明，群体间分化程度较低(Fst<0.15)。基于Nei’s遗传距离与地理距离之间Mantel相关性检验显示二者之间呈现正相关性(R=0.502)，但未达到显著水平(P=0.310)；各马匹种群瓶颈效应分析表明，P值极显著(P_(IAM)<0.01)说明该地区的马群体受到过瓶颈效应的影响且该马群体历史上数量有大规模的减少。通过 FCA因子分析、基于Nei’s标准遗传距离UPGMA树状图以及Structure贝叶斯聚类分析发现，该地区马种群与纯血马和温血马聚为一类，说明该种群最有可能主要来源于温血马和纯血马。这些结果揭示，康西草原地区马匹具有较高的遗传多样性，该地马群体的血统与纯血马和温血马相近，这为当地马遗传资源评估以及开发利用打下了坚实的基础。     

基于Micro-CT的玉米自交系茎秆维管束表型高通量获取与精准解析

针对玉米自交系茎秆不同节位形态特征差异大、维管束分布不同等特点，利用Micro-CT扫描技术及基于区带的维管束表型解析方法，对茎秆基部第3节、穗位节、顶位节节间进行显微图像获取，实现茎秆不同节间横切面、表皮区、周皮区、髓区、维管束相关表型的精准解析。研究结果表明，基于区带的维管束表型解析方法适用于茎秆不同节间维管束表型解析，可获得表征茎秆节间组织和维管束形态、几何性状、分布等共47项指标，获取效率高达20 s/张图像。同传统方法相比，基于区带的维管束表型解析方法效率高、通量大，且可获取的表型指标类型多。描述性统计分析结果显示，同茎秆横切面长轴长等传统指标相比，基于区带的维管束表型解析方法获取的功能区表型指标变异系数较大，能更好地反映出不同节间、不同自交系间的差异；且在不同自交系间，基部第3节的周皮区维管束数量(P=7.79×10^-29)和穗位节的周皮区维管束面积占比(P=1.79×10^-26)差异最显著。此外，从基部到顶部，表征横切面及各功能区几何、形态性状以及维管束数量、面积相关的表型指标呈依次减小的趋势；表征维管束分布的表型指标呈依次增加...     

基于全基因组重测序的岔口驿马分子遗传特性研究

本研究以岔口驿马为主要研究对象，分析了其群体结构以及其与百色马、哈萨克马品种的遗传关系和受选择位点。实验采用PCA分析、系统发育树分析、ADMIXTURE分析以探明群体遗传结构和品种间的遗传关系；采用群体遗传分化指数（Fst）、核苷酸多样性（θπ）和XP-EHH 3种方法检测岔口驿马受选择位点，提取相应的基因进行富集分析。研究结果表明，在这3个马品种中，岔口驿马与哈萨克马的遗传关系更近；使用3种分析方法所筛选到的岔口驿马与百色马的候选基因有110个，岔口驿马与哈萨克马的候选基因有25个；GO和KEGG富集分析结果显示，岔口驿马与百色马的差异基因主要富集在骨骼发育通路，而岔口驿马与哈萨克马的差异基因主要富集在神经发育相关通路。本研究初步揭示了岔口驿马的遗传特性，并为岔口驿马保种选育工作提供了参考依据。