基于模型的百合辅助栽培决策平台

针对温室切花百合促成栽培及周年生产的需要,研制了基于模型的百合辅助栽培管理平台,并对该系统的组织结构、功能模块设计和系统实现等内容进行介绍,以期为百合的标准化工厂生产、栽培提供参考。     

基于DEA的水稻肥水调控综合评价网络平台

介绍DEA分析方法,基于DEA的水稻肥水调控综合评价网络平台的软件结构、功能模块设计和系统实现。     

浙江省农业气候资源时空变化特征研究

基于浙江省20个气象站点1961-2010年的逐日气象数据,分析了浙江省农业气候资源的时空分布特征和变化规律。结果表明: 气候变暖背景下,浙江省气温显著升高,≥10℃积温增加,气温稳定≥20℃终日延迟,作物气候生长期增长。热量资源要素在空间上具有一定的纬向分布特征。1961-2010年浙江省日照时数年际间呈显著下降趋势,其中以金衢盆地与台州玉环地区减少最为明显;年均降水量增加,降水天数减少,雨日平均降水强度年际间呈明显上升趋势,以舟山及嘉兴-宁波-台州沿海增速最大。沿海岛屿及金衢地区的参考作物蒸散量较高,丽水地区最少。1961-2010年全省平均湿润指数为164,整体上表现出增加趋势。本研究结果可为浙江省农业种植区划、生产布局调整及制定气候变化对策提供参考。     

设施农业环境智能监控管理平台设计与实现

为了提高设施农业生产管理的精细化、自动化、智能化水平,在设施环境监控硬件架构设计与开发的基础上,融合作物模型与农业专家知识,采用模块化设计与B/S(Browser/Server)架构,研制了设施农业环境智能监控管理平台,该平台实现了大棚内温、光、水、肥等环境数据和现场视频图像信息的远程实时监测、智能处理、预测预警、远程调控、辅助管理等功能。实例应用表明,现场传感器及执行设备选择自由、安装方便,传输数据稳定,设备执行可靠,业务平台统一,系统操作简单,可满足高中低不同类型农业设施环境智能监控管理的需求,具有良好的应用前景。     

水稻叶龄与叶面积指数动态的模拟研究

 依据不同类型品种的播期试验和氮肥试验结果,建立了水稻叶龄与叶面积指数(LAI)的模拟模型。叶龄模型采用幂函数描述叶片出生与播后累积热时间(TTS)的关系,TTS的计算定量了温度与出叶速率之间的非线性关系。叶面积指数模拟包括两个阶段:在指数生长阶段,LAI随播后累积生长度日(GDD)呈指数式增长,同时受到氮素营养水平调节;当LAI≥1.6时进入非指数生长阶段,采用比叶面积法模拟,LAI是比叶面积与绿叶干物质量的乘积。绿叶干物质量是绿叶分配指数与地上部干物质量的乘积,比叶面积(SLA)为GDD的函数,同时考虑植株氮素营养因子对SLA的影响。利用生态条件和栽培条件差异较大的试验资料对模型进行了验证。结果表明,模型能较好地模拟不同条件下叶片的出生动态和LAI变化动态,表现出较强的适用性,具有参数少、易确定、简便实用的特点。     

气候变化对浙江水稻生产影响的集合模拟分析

生长模型耦合气候模式模拟是研究气候变化对农业生产影响的有效途径。本文基于3种典型浓度路径排放情景（RCP）下11个国际耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）全球气候模式（GCMs）的气候预估结果,以1971-2000年观测资料作为气候资料基准值（baseline）,利用LARS WG天气发生器形成包含RCP26、RCP45、RCP85情景下2050s（2041-2060年）和2070s（2061-2080年）时段的气候预估逐日数据集合,分析了浙江省杭州、金华两个代表站点的气候资源变化特征,以气候模式耦合水稻机理模型ORYZA2000方法,集合模拟评估了气候变化对浙江水稻生产的影响。结果表明,未来浙江代表站点杭州和金华的平均气温均会升高,预估2070s时段杭州、金华分别平均升温1.65～3.56、1.75～3.67 ℃,高温热害发生加剧。在仅考虑未来气候变化的条件下,随着温度升高,代表站点的水稻生育期相对基准期缩短。不考虑CO2浓度增加对水稻产量的肥效作用,无论早稻、晚稻、单季稻,其产量相对于基准年份均普遍减产,且高排放情景下的减产幅度明显大于低排放情景。     

油菜植株三维结构的测量与可视化建模研究

油菜模型研究对油菜栽培和育种具有一定参考作用。试验选用浙江省推广面积较大且叶形不同的油菜品种浙油50和浙油18,采用三维扫描仪扫描油菜叶片,用两种方法建立油菜单株模型,为相关植物模型构建提供参考。根据模型计算叶片面积并进行初步分析,为后续群体模型构建奠定基础。     

基于机器视觉与深度学习的西兰花表型快速提取方法研究

准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤，本研究通过对深度残差网络ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型，并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度，实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括：（1）基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集；（2）对训练图像进行预处理并输入模型进行分割；（3）基于颜色信息用粒子群结构PSO和大津法Otsu对分割结果进一步进行阈值分割，获取其新鲜度指标。试验结果表明：本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型，4个评价指标结构相似性指数(SSIM)、平均精度(Precision)、平均召回率(Recall)、F-度量(F-measure)结果分别为0.911、0.897、0.908和0.907，相比于传统方法提升了10%-15%，且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时，在分割结果的基础上采用PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析，其精度超过了0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取，可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。     

基于生长模型的稻麦轮作生产管理决策支持系统研究

为建立一种具有时空适应性、适用于稻麦轮作生产的管理决策支持系统,运用系统分析原理和数学建模技术,构建了具有较强机理性和预测性的稻麦轮作生长模拟模型,并进一步结合气象生成模型与策略分析评价模型,以C#.net为编程语言,应用面向对象的程序设计与软件技术,建立了综合性的稻麦轮作生产管理决策支持系统.系统具有农田信息管理、专家咨询、动态模拟、方案评估、因苗预测和系统维护等功能,实现了模拟预测、决策支持和人机交互技术的有机耦合.系统的建立为稻麦轮作生产管理和策略制定提供了定量化的辅助决策工具.     

基于人工神经网络模型的家蚕辅助育种平台研制

简介计算机人工智能技术,及基于人工神经网络模型的家蚕辅助育种平台的软件结构、功能模块设计和系统实现。