智慧农业赋能乡村振兴：传导机制、关键问题与路径优化

智慧农业不仅是实现农业农村现代化的重要途径,更是全面推进乡村振兴的关键抓手。为更好地发挥智慧农业对实现乡村振兴的推进作用,本文梳理了乡村振兴背景下我国智慧农业发展的政策演进,阐释了智慧农业发展赋能乡村振兴的传导机制,分析了当前智慧农业发展存在的关键问题,并在此基础上提出了路径优化建议。研究发现,智慧农业主要从激发产业动能、助力人才培育、增强文化自信、改善生态环境、优化基层治理五个方面赋能乡村振兴。当前,我国智慧农业发展仍面临着中长期政策尚不完善、关键核心技术仍有短板、投入保障机制尚未健全、数据采集管理应用水平较低、经营管理者参与意愿不强等关键问题,未来应从5个方面着手改进：制定中长期精细化政策规划;打赢关键核心技术攻坚战;健全投入保障机制;提升数据采集管理应用水平;打造高素质人才队伍。     

基于知识图谱的羊群疾病问答系统的构建与实现

为解决羊群疾病检索过程中出现的大量冗余数据及检索后仍需人工挑选准确答案造成的资源浪费,本研究通过以下3个步骤构建基于知识图谱的羊群疾病问答系统：（1）通过爬虫获取数据,人工提取部分信息,再进行自动化信息抽取,在命名实体识别任务中使用双向长短期记忆循环神经网络Bi-LSTM模型,并添加注意力机制提高识别效率,然后使用BIO规则进行实体标注,完成信息抽取,将数据融合后存储在Neo4j图数据库中,构建羊群疾病知识图谱。（2）针对属性映射,构建Bert-softmax模型;根据用户提问,采用Bert模型计算问句和属性的语义相似度,并通过softmax算法进行归一化处理,返回合适答案给用户,实现羊群疾病问答系统算法设计。（3）构建羊群疾病诊断平台,使用Bootstrap、Echarts、Vue组件实现羊群疾病问答系统的可视化,利用Python语言包含的flask框架搭建后台,封装疾病信息,通过web前端呈现给用户,并于后端建立连接,实现数据之间的交互。试验结果显示,基于Bi-LSTM+Attention+CRF模型实体识别的F1值为83.16%,构建的知识图谱包含实体4 576个,实体关系超13...     

基于农服平台的植保无人机任务分配与路径优化

为解决农业社会化服务平台下植保无人机“单基站-多无人机”模式任务分配调度的精细化匹配问题,建立了任务分配调度的两阶段混合整数规划模型。首先,引入了考虑温度影响下的农药药效可变时间窗、植保无人机农田中飞行模式选择、变动耗电速率等农业参数变量,在快速精准解决农户分散的植保需求条件下,求解出植保无人机任务分配调度的成本最小化目标;然后在保证其他参数不变的情况下,分别改变植保无人机的电池额定续航时间、农田中的飞行模式、温度对应的最佳药效可变时间窗和需求大小4个参数,研究了植保成本的改进情况。结果显示,各植保无人机搭载续航时间长的电池、在农田中选择长边转弯栅格形飞行、选用发挥最佳药效温度范围大的农药种类和提高单位时段平台服务量上限策略,分别可以降低40.02%、12.45%、21.17%和39.19%的植保成本。以上结果表明,引入了具体农业生产要素的混合整数规划的模型科学有效,更适用于农服平台的植保无人机任务分配调度。     

美国密西西比三角洲农业航空和精准农业技术研发现状、展望与启示

作物生产管理已经进入智慧农业阶段。智慧农业是由最先进的农业信息技术、智能装备以及大量的数据资源所驱动的先进农业科技理念。智慧农业继承了精准农业概念,把农业生产管理由机械化和信息化提高到高度自动化和智能化的农业生产管理。精准农业从上世纪八十年代的粗略监测发展到本世纪10年代的详细监测和控制。在精准农业的发展过程中,农业航空在作物保护和肥料施用方面起到了关键的作用。而在作物保护和肥料精准施用方面,基于全球导航产生的带有空间信息遥感数据配方图是至关重要的。随着现代化农业的发展,农业航空会因更有效的土壤和植物健康监测和更加快速的机电系统响应,在推进精准农业实际应用上显得越发重要。本文具体从美国最重要的农业地区之一密西西比三角洲出发,总体介绍了农业航空在精准农业向智慧农业迈进过程中的状况。重点介绍了美国农业部在密西西比三角洲地区在航空应用技术和低空遥感方面的研发工作;为发展新一代精准农业和智慧农业,进一步研发农业航空技术的问题、挑战和机会进行了讨论;最后提出了中国发展智慧农业建议。     

基于智能磁性石块埋入的边坡深部变形失稳监测模型

针对边坡深部变形失稳监测存在服役环境恶劣、传感器布设困难等问题,提出基于智能磁性石块的边坡变形失稳监测方法,研制智能磁性石块及全张量磁场梯度传感器,发展基于智能磁性石块的边坡变形监测的简化磁测算法,通过智能磁性石块的位移变化反演边坡失稳过程。采用铝合金模型槽、分离式千斤顶和力传感器建立滑坡模拟系统,通过推移加载方法模拟边坡滑动。试验结果表明,当推力为2 500 N时,通过菲林软尺测得的6个特征点的水平位移与推力的曲线关系发生突变,当推力在2 500至3 100 N时,6个特征点的水平位移增加幅度迅速提高,发生失稳破坏。当推力为2 500 N时,智能磁性石块至参考点的距离、智能磁性石块的水平位移与推力的曲线关系存在拐点,此后智能磁性石块至参考点的距离、智能磁性石块的水平位移均大幅度变化。智能磁性石块至参考点的相对距离、智能磁性石块的位移等均可反映边坡变形演化并可进行失稳评价,且与菲林软尺传统的监测结果趋势基本一致。可为磁测在边坡深部变形监测的进一步研究和应用提供参考。     

基于GIF-Shearlet算法的新旧土边界线视觉导航技术研究

针对遥操作拖拉机驾驶机器人旋耕作业时,工作环境中作物行多样化、光照不均的特点,提出一种基于导向滤波(Guided Image Filter)和剪切波变换(Shearlet Transform)的方法用于提取新旧土边界线以完成拖拉机视觉导航。首先,将图像快速转换到YCr Cb颜色空间,对灰度化的图像进行导向滤波,然后使用Shearlet-canny算子提取新旧土的边缘信息,最后经过Hough变换给出视觉导航线。结果表明,在YCr Cb颜色空间对图像进行灰度化处理与HSV、HIS、RGB颜色空间相比,效果最好,耗时最短,分别快94.0%、94.3%和25.4%;导向滤波处理图像的方法与Tarel中值滤波、MRetinex滤波、小波域Retinex滤波及同态滤波相比,算法耗时分别短87.5%、79.5%、88.8%和87.0%;采用Shearlet-Canny算子检测边缘并经过Hough变换后提取的导航线精确度最高,最大误差小于0.5°。研究表明,基于导向滤波和剪切波变换的新旧土边界线提取方法用于拖拉机智能导航是可行的。     

基于电子舌的鱼肉品质及新鲜度评价

为了能用仪器快速客观地评价鱼肉的品质和新鲜度,利用该课题组开发的多频脉冲电子舌,对鲈鱼、鳙鱼、鲫鱼3种淡水鱼和马鲇鱼、小黄鱼、鲳鱼3种海水鱼进行了评价试验。淡水鱼宰杀后置于4℃下冷藏,冰冻海水鱼在室温下解冻后再置于4℃下冷藏。每天每一鱼取5份肉样进行电子舌检测。结果表明:鱼在不同时间点的品质特性可以用电子舌加以有效区分,据此可以较准确地表征鱼类新鲜度的变化;电子舌不仅可以有效区分淡水鱼和海水鱼,而且还可以辨识不同品种淡水鱼或海水鱼之间的差异。电子舌作为一种新型的现代化智能感官仪器,在鱼肉的品质以及新鲜度评价中具有巨大潜力。     

农业信息处理技术研究与应用进展

农业信息处理技术是指将信息技术具体应用到农业物联网领域的服务,是现代农业发展的理性选择,也是未来农业发展的趋势及其发展水平的主要标志。基于中国知网(CNKI)中文文献检索数据,分别从农业数据挖掘技术、农业数据处理技术、农业预测预警技术、农业人工智能技术等4个方面,对近年中国农业信息处理技术研究与应用的进展进行简要分析。农业信息处理技术未来将会呈现出集成化、专业化和智能化的发展趋势。     

Changes in visits to green spaces due to the COVID-19 pandemic: Focusing on the proportion of repeat visitors and the distances between green spaces and visitors’ places of residences

Through a quantitative approach, this study aimed to clarify the changes in the number of visitors and visits to green spaces according to green space type before and after the COVID-19 pandemic. We explored the changes in the proportion of repeat visitors and the distance between green spaces and visitors’ places of residence. We used KDDI Location Analyzer, which performs novel analysis using mobile phone GPS and census data. The study area included 10 target sites (urban parks and nature trails in the backcountry) located in the Sapporo metropolitan area in Japan. The survey period included snow-free seasons from 2019 to 2021, and 2019 was considered the period “before the pandemic.” The results revealed that the number of visits during the pandemic increased compared with those before the pandemic, except for those of urban parks near the city center. In 2020, the proportion of repeat visitors increased for all 10 target sites. In addition, since the outbreak of the pandemic, distances between all urban parks and visitors’ residences decreased. The same trend was observed for nature trails in the backcountry close to the city center. These findings indicate a generally decreasing trend in the number of visits to green spaces as many people have been refraining from visiting the site since the outbreak of the pandemic. Contrastingly, the number of visits by repeat visitors who reside close to the target sites has increased in some cases, which compensated for the general decreases.