基于机器视觉的玉米秸秆行实时定位机器人设计

为了实现机器人玉米秸秆行的精确定位,对耕作玉米机器人的结构进行了改进,并提出了一种基于泰勒级数展开式的RSSI定位方法,提高了机器人玉米秸秆行的定位精度。定位系统使用高清晰度的摄像机采集图像,并采用PID闭环反馈的方式控制机器人的位移,利用PC主控端图像处理,实现了实时定位功能。为了验证机器人玉米秸秆行定位的可靠性,采用田间试验的方法对机器人的性能进行了测试。结果表明:RSSI定位方法的定位精度较高,且图像处理系统可以准确地标定玉米秸秆行,实现机器人在玉米田中的精确定位,避免了机器人在作业过程中对农作物造成损害。     

《青岛市新型职业农民培育管理办法》立法调研报告

为了促进和规范新型职业农民培育工作,提高农民科学文化素质和从业能力,加快培育新型职业农民和现代农业新型经营主体,青岛市农委将《青岛市新型职业农民培育管理办法》列入2013~2015年青岛市立法论证和调研计划。调研组于2013年3月至2016年3月,通过查阅文献资料、实地调研、问卷调查、召开座谈会等方式开展立法调研工作,认为《青岛市新型职业农民培育管理办法》政府规章的出台十分必要。     

棉花支持政策对新疆节水灌溉发展的影响

新疆农业用水占到全社会用水量的95%,面对水资源的紧缺,大力发展节水灌溉至关重要。棉花作为新疆种植面积最大的农作物有义务承担节水灌溉的重任。从棉花支持政策入手,运用最小二乘法,分析棉花支持政策对新疆节水灌溉发展的影响,结果发现财政支农投入和信贷支农投入的增加都对新疆节水灌溉发展有一定的促进作用。因此提出加大财政支农和信贷支农的相关对策,以加快新疆节水灌溉发展。     

野生番茄LA2157中热稳定抗根结线虫基因Mi-9候选基因的分离与过表达载体构建

根结线虫是番茄上的重要土传病害,选育抗根结线虫品种是最有效的防治方法,但是目前转育到栽培番茄中的抗根结线虫基因Mi-1在土温高于28℃时就丧失了抗性。本试验利用热稳定抗根结线虫野生番茄材料LA2157,根据Mi-1基因的序列信息,对其中热稳定抗根结线虫Mi-9基因进行同源克隆,在LA2157中共获得2个候选基因片段;通过In-Fusion克隆技术,将候选基因与过表达载体p BI121进行连接,经电泳检测和测序分析,最终构建Mi-9候选基因的过表达重组载体。     

牧草产业是我国家兔产业可持续发展的重要支撑

针对我国家兔规模化养殖的快速发展,牧草作为家兔生产主要饲料原料来源,供需矛盾日益突出。本文重点从家兔消化生理特点、兔产品安全生产、农民增收、需求现状与问题等方面进行了论述,并提出了相应对策。     

拟南芥DUF647家族成员RUS4植物表达载体的构建及亚细胞定位

ROOT UV-B SENSITIVE4 (RUS4)是拟南芥DUF647蛋白家族的一个功能未知的成员。RUS1和RUS2曾经报道和根UV-B-感应途径相关联,并在拟南芥早期幼苗形态发生和发育中发挥重要作用。为了探究RUS4的分子功能,本研究对RUS4蛋白进行了亚细胞定位分析。首先,我们通过Gateway TOPO载体系统,构建了融合蛋白表达载体pMDC83-RUS4;然后,通过农杆菌介导的花苞转化法,获得了转化pMDC83-RUS4的转基因拟南芥株系;对转基因植物叶肉原生质体的荧光显微镜观察显示,RUS4-GFP信号与叶绿体的自发荧光共定位,说明RUS4蛋白定位叶绿体中。该结果为进一步研究RUS4的分子功能奠定了良好的基础。     

基于PCA-SVR-ARMA的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型

为提高狮头鹅养殖禽舍气温预测精度,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)融合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型的狮头鹅养殖禽舍气温组合预测模型。在建模过程中,运用主成分分析法筛选狮头鹅养殖禽舍气温的关键影响因子,消除变量之间冗余信息,约简预测模型结构;采用SVR-ARMA构建狮头鹅禽养殖舍气温组合预测模型,先通过SVR对气温进行预测,再由基于ARMA模型的残差预测值修正气温预测结果。利用该模型对广东省汕尾市2018年7月21日至2018年7月30日期间的狮头鹅养殖禽舍气温进行预测。结果表明,该组合预测模型取得了良好的预测性能,与标准BP神经网络、标准SVR、PCA-BPNN(反向传播神经网络,BackPropagationNeuralNetwork)、PCA-SVR和PCA-BPNN-ARMA等模型对比分析,其评价指标平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为0.183 2℃、0.454 0℃和0.005 9,均表明所提出的组合模型具有更高的预测效果,不仅能够满足狮头鹅养殖禽舍气温实际精准调控的需要,还为狮头鹅健康养殖和种苗繁育环境精细化管理提供决策。     

Four years validation of decision support optimising herbicide dose in cereals under Spanish conditions

The Danish decision support system Crop Protection Online (CPO) optimises herbicide weed control. CPO recommends specific herbicide solutions to achieve a required level of control. The aim is to apply herbicides as little as possible but as much as necessary. CPOWeeds is a version of CPO adjusted to conditions in North-eastern Spain. The predicted efficacies and the yield obtained with CPOWeeds were validated in winter cereal field trials from 2010 to 2013. All CPOWeeds treatments were related to the efficacies obtained with standard herbicide treatments decided upon by local advisors. The predictions from CPOWeeds were compared to the actually achieved efficacies in the field trials for the nine weed species at different developmental stages and for 84.2% of the comparisons the obtained efficacies were equal to or higher than predicted. The average difference between predicted and observed efficacies was 2.35 percentage points. Yield was measured in three trials and the recommendations from CPOWeeds were maintaining yield. There were two situations where CPOWeeds were performing suboptimal. One is in the early weed growth stages, as the model is not yet prepared to account for water stress on root action herbicides applied at 10-11 BBCH. The second situation was in fields with a prior unidentified population of resistant Alopecurus myosuroides. For key species in winter cereals in Spain, such as Avena sterilis, Lolium rigidum and Papaver rhoeas, CPOWeeds achieved a satisfactory control level. It was concluded that the use of CPOWeeds allowed optimisation of the herbicide application with a very high robustness. The recommendations were satisfactorily for the conditions of the Northeast of Spain and have the potential to decrease the amount of applied herbicides by at least 30%. Therefore, it can be an important tool in Integrated Weed Management.     

基于机器视觉的育肥猪分群系统设计与试验

为控制育肥猪出栏时的体质量差异,该研究开发了一套基于机器视觉技术的育肥猪分群系统,该系统通过机器视觉技术和卷积神经网络模型代替传统地磅对猪只体质量进行估测,可有效避免粪污对设备精度的影响及腐蚀;以前一天全部猪只体质量数据从小到大排列的第30%个数据作为当日的分群基准质量,将大于等于基准质量的视为长势较快的猪只,小于基准质量的视为长势较慢的猪只,每次采食按照猪只长势快慢分为2群进行饲喂;该系统依托于LabVIEW软件开发平台和物联网系统构建,平均每头猪只通过系统时间为6.2 s。为验证该系统的实际应用效果开展了为期30 d的现场试验,将饲喂于装有分群系统猪栏中的120头长白育肥猪作为试验组,由分群系统按猪只长势快慢分群饲喂;将饲喂于传统猪栏中的120头长白育肥猪作为对照组,按照传统人工调栏的方式进行饲喂。试验开始时试验组和对照组猪只平均体质量分别为32.21、31.76 kg,标准差分为别2.61和2.49 kg;结束时试验组和对照组猪只平均体质量分别为57.68、57.41 kg,标准差分为别5.26和5.51 kg,总料肉比分别为2.31和2.34,期间试验组猪只体质量的标准差小于对照组,但是2组猪只平均体质量、标准差、总料肉比均不存在显著差异,表明采用该系统对猪只进行分群饲喂控制猪只体质量差异效果等同于人工调栏,同时可以节省人力成本,缓解农业劳动力短缺的压力。该研究也可为母猪饲喂站、种猪测定站等智能化养猪设备的研发提供参考。     

利用CRISPR/Cas9系统编辑日本结缕草ZjSGR基因技术研究

日本结缕草(Zoysia japonica)是一种常见的具有众多优良性状的暖季型草种,秋冬季节在我国北方地区会较早出现叶片脱绿现象,在一定程度上限制了日本结缕草在北方的大面积使用。ZjSGR是从结缕草中分离出来的一种衰老诱导基因,负调控叶片滞绿性状。本研究利用CRISPR/Cas9系统,通过基因枪介导的遗传转化方法实现对日本结缕草ZjSGR基因的编辑,经测序验证获得1株单碱基缺失突变植株。突变植株叶片深绿,在正常生长温度(28~30℃)条件下,和对照相比,叶绿素含量更高(P<0.05)。本研究为进一步阐述ZjSGR基因在日本结缕草滞绿性状调控中的作用机理提供了基础研究材料,也为培育日本结缕草滞绿品种育种工作奠定了基础。