光电技术在农业工程中的应用与展望

我国是农业生产大国，农业种植面积和多种农产品产量居世界前列，但是我国农业生产自动化程度相对较低，农业效益提升潜力大。光电技术在提升农业效益方面大有可为。概述了光电技术在农业工程中的应用现状，并展望了光电技术在农业工程中的发展趋势。      

食用菌栽培与旅游业融合力评价研究

改革开放以来,经济的发展和市场的巨大需求使食用菌成为我国农民增收的主要经济作物,食用菌产业是公认的朝阳产业。但是由于经济现状的限制,食用菌产业的发展常以市场为主导,急需采用先进的发展理念,使食用菌产业更加科学合理的发展。以因子分析法为基础进一步构建研究模型,采用回归分析法,对食用菌种植与旅游业融合力进行评价。回归分析结果显示,变量融合广度、融合深度、融合增值对食用菌种植与旅游业融合力有显著的正向影响。     

称重式降水传感器与翻斗雨量传感器测雨性能对比分析

为了观测降水数据的准确性,选取了南通市4个台站2018年4月—10月份的DCS1型称重式降水传感器和SL3-1型翻斗雨量传感器观测的降水数据,分析两者观测的日降水量和降水总量等方面的差异。结果显示：在选取的观测样本中,以人工观测的降雨日数为参考,称重传感器的平均一致率为91.2%;以翻斗传感器观测的降雨日为参考,称重传感器的一致率为94.5%。称重传感器观测的累积降水量与翻斗传感器观测的累积降水量相对平均误差为-1.55%,符合中国气象局规定的相对误差不超过±4%的规范要求。在分析日降水量方面,发现称重传感器比翻斗传感器观测量平均偏小0.29 mm;有明显性降水时,两者在日降水量等级判别上基本一致。称重传感器观测的数据小于翻斗传感器观测的数据概率要高,两种传感器观测的差值分布较为一致。称重传感器在捕捉微量降水的能力不比翻斗传感器差,甚至更好。称重传感器观测的日降水量与翻斗传感器观测的日降水量相关系数为0.99826,达到0.01显著相关的水平。     

三种融合标签对大熊猫轮状病毒结构蛋白VP6-VP7可溶性表达的影响

大熊猫轮状病毒(giant panda rotavirus,GPRV)是引起幼龄大熊猫腹泻的主要病原,对圈养大熊猫产生了较大的危害。轮状病毒结构蛋白VP6是一种载体蛋白,可介导黏膜免疫反应。VP7是轮状病毒结构蛋白中主要的中和抗原。因此,VP6-VP7的融合表达作为候选抗原对该病的防治具有重要的意义。传统大肠埃希菌原核表达存在表达量低、可溶性差以及纯度低等弊端。本研究使用醛缩酶(EDA)、谷胱甘肽S-转移酶(GST)、麦芽糖结合蛋白(MBP)3种融合标签,以实现获得表达量高和纯度高的GPRV-VP6-VP7重组表达蛋白。将扩增的VP6、VP7基因片段利用同源重组酶构建到含3种融合标签的表达载体pET21b上,将重组质粒转化至大肠埃希菌Rosetta(DE3)感受态细胞中进行低温诱导表达。用Ni-柱亲和层析法纯化目的蛋白,SDS-PAGE和Image J分析蛋白表达量和可溶性,Western blot分析得到表达的重组表达蛋白正确且具有蛋白活性。实验结果证明,EDA标签能显著促进VP6-VP7蛋白的原核可溶性表达,提高VP6-VP7蛋白表达量。     

甘蔗横向种植机补种系统设计与试验

针对甘蔗横向种植机在种植过程中出现的漏播问题,设计了一套基于51单片机的甘蔗实时补种系统。通过对充种、储种、供种、护种及投种过程进行运动学和动力学的仿真分析,确定了影响补种效果的主要因素,设计了补种系统的关键部件。该系统采用AT89C52单片机、3套对射型激光传感器分别对漏种、补种箱和储蔗槽中蔗种余量不足的情况进行信号采集,进行漏种计数显示和实现蔗种余量不足时的报警,步进电机作为动力源,驱动辊耙转动完成补种过程。选取行进速度和补种辊槽数为试验因素,以补种成功率和重置率为补种性能指标,进行了二因素五水平的正交旋转组合试验。结果表明,行进速度对补种成功率的影响极显著,补种辊槽数对补种成功率的影响极显著;利用Excel软件进行了二次回归方程分析,得出当行进速度为3 km/h、补种辊槽数为10个时,补种成功率达到93.97%,重置率为1.69%。设计的实时补种系统性能稳定可靠,解决了播种器工作过程中的漏种问题。     

蜂群箱体关键参数在线监测系统与性能测试

随着信息技术的发展，利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统，是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状，利用STM32F103VBT6 32位微控制器，同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器，开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统，实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等，通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明，研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度，有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量，且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求，采集参数准确可靠，可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。     

农田环境中农药残留比例型荧光传感系统研究

为监测农业环境中有机磷农药的残留，从种养源头管控农产品安全，基于锆离子和1,2,4,5-四（4-羧苯基）苯（H-4-TCPB）合成了蓝色荧光金属-有机框架材料（MOFs）Zr-TCPB，并与红色荧光量子点QDs组装成双荧光QDs@MOFs复合物，基于Zr-TCPB对有机磷农药特异性荧光淬灭效应，构建比例型荧光化学传感器系统，实现了有机磷农药的快速、灵敏、可视化检测。甲基对硫磷与对硫磷的检测限（LOD）分别为1.9μg/L和4.9μg/L，线性检测范围为0.005~2mg/L。研究表明，该荧光分析法能有效用于农业环境水样中甲基对硫磷及对硫磷的现场快速测定，甲基对硫磷回收率为93.23%~116.46%，平均相对标准偏差（RSD）为5.29%，对硫磷回收率为92.52%~107.83%，平均RSD为5.74%。该方法在环境样品农药残留快速监测方面具有巨大的应用价值。     

用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法

随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。