“互联网+农业”模式下食用菌的营销策略

在"互联网+农业"融合发展背景下,食用菌企业需要借助互联网,构建市场主导、数字驱动的全新营销战略,助力产品营销。以"互联网+农业"模式为研究视角,分析食用菌产品营销现状,提出发挥技术优势、挖掘用户需求和建设优质平台等营销建议,以助力食用菌产品市场营销与效益转化。     

社会资本对农民工返乡创业意愿的影响效应分析——基于互联网嵌入视角

农民工返乡创业能够有效培育农村经济发展的内生力量，对促进乡村振兴战略具有重要现实意义。在当前信息时代背景下，社会资本因互联网的嵌入已分化为现实社会资本和虚拟社会资本，这对农民工返乡创业意愿的影响效应可能不同。基于互联网嵌入视角，利用西安市406个农民工的微观调查数据，运用结构方程模型，分析现实社会资本和虚拟社会资本对农民工返乡创业意愿的影响效应。结果表明，农民工返乡创业意愿较为强烈；现实社会资本对农民工返乡创业意愿具有直接正向影响；虚拟社会资本对农民工返乡创业意愿具有直接负向影响、间接正向影响；虚拟社会资本可以转化为现实社会资本；虚拟社会资本正在逐步取代部分现实社会资本成为提升农民工返乡创业意愿的重要推力；互联网嵌入对于现实社会资本具有直接负向影响，对虚拟社会资本具有直接正向影响，对农民工返乡创业意愿没有直接影响。据此，提出加快农村地区经济组织发展，增加现实社会资本的累积；建立并完善信息服务平台，加强互联网信息审核机制的政策建议。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。     

基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法

对作物花期状态的准确识别是温室作物执行授粉的前提。为提高花期状态识别的准确度，该研究以温室番茄为例提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄花朵花期识别方法。首先采用改进的端到端的特征金字塔网络FS-FPN实现番茄花束的分割，然后采用Prim最小生成树对分割后的花束图片进行花期识别优先级排序，最后将已排序的分割花束图片输入改进的Yolov3网络，实现番茄花朵花期状态的精准识别。在由1600幅包含花蕾期、全开期、谢花期、初果期4类花期状态的番茄花束图像构成的数据集上，所提方法对番茄花朵花期平均检测时间为12.54 ms，平均检测精度分别比Mask R-CNN和SPP-Net提高了3.67%和2.39%，识别错误率比改进前的Yolov3网络降低了1.25%。最终将该方法部署到番茄授粉机器人上，并在大型玻璃温室内进行验证，结果表明，所提方法对番茄花朵各花期的检测精度分别为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%，该研究结果可为智能授粉机器人的精准作业提供重要依据。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

基于多能互补的光伏木耳大棚智慧控制系统设计

【目的】针对光伏木耳大棚的智能化管理和现代设施农业资源高效利用问题,设计光伏农业大棚供能系统和改造传统大棚控制方式。【方法】设计一种以光伏发电为主的光、水、热、储微能源网络和物联网智慧控制系统,建立数学模型分析能源需求和供应,同时利用控制系统为木耳生产、管理提供远程客户端服务。【结果】微能源网络系统中,光伏发电量为13 654 (kW·h)/a,占年总发电量的92%,直接用于需求侧负荷;水轮机发电量为1 108 (kW·h)/a,占年总发电量的8%,用于无光环境下的系统补能;盈余电能为5 109 (kW·h)/a,占年总发电量的34.6%,用于相变储热和蓄电池储能,或者送入配电网。控制系统采集点温度正常值设置为20～25℃,预警值设置为15～32℃,采集点空气相对湿度正常值设置为90%～95%,预警值设置为80%～98%,测试过程中通风系统、供热装置和报警系统正常工作。【结论】通过不同状态下微能源网络系统的功率调配,能够提高光伏大棚能源利用率,同时自动调控大棚环境参数,满足了木耳大棚远程遥控和预警要求。     

土壤有机碳时空变化研究进展与展望

土壤有机碳不但是土壤肥力形成、粮食生产和土壤健康的基础,而且在全球碳平衡中起着关键的作用,因此,明晰土壤有机碳时空变化规律对于保障土壤健康和粮食安全、发挥土壤生态系统服务功能和应对气候变化等均具有重要意义。本文首先介绍了土壤有机碳时空变化的主要驱动因素和估算方法,随后分析了全球及国家等相对较大尺度上土壤有机碳时空变化研究的主要进展,最后从土壤有机碳模型结构改进、驱动数据分辨率提升、不确定性量化评估等方面综合分析了未来土壤有机碳时空变化研究需亟待解决的重要科学问题。     

升金湖湿地生态系统健康评价与越冬候鸟的响应

湿地生态环境及越冬水禽是升金湖自然保护区主要保护对象,其生态系统健康评价对生态系统修复及越冬水禽数量的恢复具有重要意义。利用ERDAS软件将1986、1990、1995、2000、2004、2008、2011及2015年共计8个年份冬季的TM影像数据解译划分为8种景观类型,用FRAGSTATS软件计算出各个年份的景观指标。根据升金湖湿地压力、状态、响应3方面选取10个指标,构建了升金湖湿地生态系统健康评价指标体系,利用逻辑斯蒂增长曲线模式(Logisticgrowthmodel)对这些单项指标进行评价,然后运用层次分析(AHP)的方法确定各个单项因子在指标体系中的权重,最后对1986到2015年升金湖湿地生态系统运用综合评价模型进行综合的评价分析。2015年升金湖生态系统健康综合评价值为0.430,属于亚健康的状态,应及时加强升金湖湿地生态保护措施。通过1995年与2015年对比得知人口密度增长10%以上,人类干扰指数增长了6.685,人类的干扰压力是导致湿地功能下降的主要因素;从状态分析与响应分析可以看出升金湖湿地修复功能处于不稳定的状态。通过越冬候鸟数量与湿地生态系统健康的关系可以看出越冬侯鸟数量的变化是随着湿地的生态系统健康评价状况变化而变化。     

拖拉机姿控飞轮防侧翻系统卸载能量回收试验研究

拖拉机侧翻事故是农业生产过程中最严峻的安全问题之一，现有主、被动安全手段均未能从根本上解决该问题。在前期利用飞轮—电机加速旋转时产生的反向力矩进行姿态调节实现失稳态拖拉机姿态回稳的基础上，为进一步避免姿控飞轮卸载过程造成能量浪费，本文基于1∶16比例模型试验平台设计搭建了飞轮卸载能量回收电路，并通过模型试验对其回收效果进行了验证。试验结果表明，当模型拖拉机以0.2m/s速度行驶于路面不平度较高的G级、H级路面出现侧翻趋势并实现姿态回稳时，整机侧向姿态角降至10°后能量回收系统可介入工作，此时回收电压出现峰值0.97V（H-B轨迹），随后其数值变化趋势与姿控飞轮转速的降低趋势相似，直至飞轮卸载完成后回收电压归零。试验过程中，飞轮—电机系统在对不同的整机侧翻趋势做出响应时，能量回收系统完成的电量回收不同，但均完成了对飞轮卸载能量的部分回收，提高了整机能源的利用效率。     

全双工双通路中继网络干扰处理与信号检测算法

全双工双通路连续中继(FD-TPSR)网络频谱效率高,状态控制简单,但全双工中继存在残留自干扰(RSI),发射中继对接收中继也会形成中继间干扰(IRI),会导致通信性能下降.这里提出一种中继间干扰处理方法,中继节点消除部分IRI,以提高端到端信干噪比;保留部分IRI,在目的节点构成延迟转发编码结构,以提供分集增益.同时提出一种基于并行软干扰消除的匹配滤波(MF-PSIC)信号检测算法,匹配滤波器结构简单,实现复杂度低,基于软输出的并行干扰消除能同时检测所有时隙的符号,处理时延小.仿真结果表明,中继间干扰处理方法兼顾了分集增益和累积干扰与噪声因素,相比于无IRI消除和完全IRI消除,误比特率最低; MF-PSIC信号检测算法实现复杂度低,相比于ML信号检测算法仅有很少的性能损失.