基于改进YOLOv5s的自然场景下生姜叶片病虫害识别

为提高自然环境下生姜叶片病虫害的识别精确率，提出一种基于改进YOLOv5s的生姜叶片病虫害识别模型。建立了田间不同自然环境条件下的生姜叶片病虫害数据集，为保证模型在田间移动设备上流畅运行，实现网络模型的轻量化，在YOLOv5s中引入GhostNet网络中的Ghost模块和Ghost BottleNeck结构。同时，为避免生姜叶片病虫害图像小目标特征丢失的情况，增强图像特征提取，加入CA注意力机制模块，提升生姜叶片病虫害的识别准确率和定位精确度。改进后的模型参数量、计算量和权重文件大小分别为YOLOv5s模型的52.0%、50.6%和55.2%，对生姜叶片病虫害识别平均精度均值达到了83.8%。与Faster-RCNN、SSD、YOLOv4、YOLOv5s、Tea-YOLOv5s等算法相比，平均精度均值分别提高37.6、39.1、22.5、1.5、0.7个百分点，将改进后的目标检测模型部署在Jetson Orin NX开发板上，并使用TensorRT、Int8量化和CUDA等方法对检测模型加速，加速后的模型检测速度为74.3帧/s，满足实时检测的要求，测试结果显示，改进后的模型减少了漏检、误检的情况，并且对目标定位更加精准，适用于自然环境下生姜叶片病虫害的精准识别，为后续生姜机械自动化施药作业提供技术理论支持。     

四旋翼无人机撒播参数对黄芪种子分布的影响

为了提高无人机撒播种子分布均匀度和撒播质量,研究了搭载撒播系统的无人机作业参数对种子分布的影响。通过设计正交试验研究了无人机撒播系统出料口大小、飞行高度和转盘转速对黄芪种子在田间的分布影响。试验以电动四旋翼无人机为载体、圆形接收盘为种子采集器。结果表明:极差分析法中,R_B(14.9%)﹥R_A(13.4%)﹥R_C(5.4%),说明影响种子分布均匀性的主次因素依次为飞行高度、出料口大小、转盘转速;出料口大小、飞行高度和转盘转速的最小■值分别为36.5%、37.5%和40.6%。因此,最优作业参数为:撒播系统出料口大小为13/30,飞行高度为1.5m,转盘转速为10/30。该研究可为无人机撒播作业提供参考。     

测量作物中氮含量和精准施氮的方法

为了研究SPAD-502PLUS便携式叶绿素测定仪测量作物中氮含量和作物在缺氮的情况下,如何精准施肥,通过使用浙江托普云农科技股份有限公司生产的型号为TYS-4N型植物营养测定仪测定作物中叶绿素SPAD的值以及氮含量,推导出叶绿素SPAD的值与氮含量的关系式为N=0.3SPAD+0.525。使用SPAD-502PLUS便携式叶绿素测定仪测量作物中叶绿素SPAD的值,代入N=0.3SPAD+0.525关系式,经计算得偏差率最大为9.5%,最小为0.4%。绝大多数偏差率在5%以下,说明利用此方法可以大致估算出作物中的氮含量。使用托普云农仪器数据管理软件通过查表可以查出作物的100kg产量所吸收氮养分量及肥料氮养分含量与利用率等,可以精准计算出作物所需氮肥的量,对指导农户精准施肥具有重要意义。     

植保无人机低容量喷雾防除玉米田杂草的雾滴沉积特性及除草效果

为探索植保无人机在4~6叶期玉米田喷施除草剂雾滴沉积分布规律及杂草防除效果, 通过改变药液雾滴粒径及喷液量测定了靶标杂草的雾滴沉积规律及对药效的影响?结果表明, 相同喷液量条件下, 靶区雾滴覆盖率和雾滴沉积量随雾滴粒径增大而增加, 雾滴密度随雾滴粒径增大而减少; 施药后30 d对杂草的株防效为72.87%~92.63%, 鲜重防效为83.07%~97.30%?研究结果为玉米田除草剂合理喷施?安全喷施提供了参考数据?     

生态无人农场模式探索及发展展望

中国的农业生产建立在过量农药化肥投入的基础上,导致农田生态环境失衡,不利于农业的可持续发展,同时,农业劳动力短缺问题日益凸显,寻求一种生态化、高效化、智慧化的农业模式势在必行。基于多年的实践与探索,该文作者团队在山东淄博落地建成了中国首个生态无人农场,提出了"生态无人农场"的模式与发展理念。文章总结出农药、化肥和土壤耕作制度对农田生态系统造成的不利影响最为明显,提出通过一系列无人化作业手段与模式对农田生态系统进行生态化管理与改造,来实现农业生产的可持续发展。在此基础上,通过天空地一体化农情信息获取、地空一体化无人机群协同作业以及构建能够完全自主决策的智慧云大脑的技术集成创新模式,来实现农田信息的自动采集和处理、科学决策以及无人农机的远程控制等功能。文章对生态无人农场关键技术与模式进行了总结论述,提出了生态无人农场模式的实施内涵,以期为未来农业、智慧农业的发展以及推进农业农村现代化高质量发展提供借鉴。