基于拉曼光谱的稻叶瘟病害程度划分研究

随着植保变量喷施作业机械的研究和应用,急需一种高效的病害程度识别技术。为此,针对水稻稻叶病运用拉曼光谱仪采集正常及受病害叶片的光谱特性,通过绘制折线图及受试者工作特征曲线进行水稻受病害程度分析,并运用动量因子BP神经网络优化算法,建立了寒地水稻稻叶瘟的病害程度检测模型。结果表明:优化的BP神经网络算法网络预测集的均方误差为0. 002 409 6、相关系数为0. 998 2。该方法可以较好地区分水稻正常叶片、稻叶瘟重度和轻度叶片,是一种高效的病害程度识别技术。     

基于RFID的种鹅个体产蛋智能监测系统设计与试验

为记录种鹅的个体产蛋数量,及时淘汰产蛋量较低的种鹅,提高种鹅生产管理效率,基于RFID技术设计了种鹅个体产蛋监测系统。该系统由无线射频识别(RFID)系统、STC12C5A60S2单片机、激光发射器、光敏电阻模块和无线模块组合而成。RFID系统实现对进出产蛋箱的种鹅个体身份信息读取,当确定进入产蛋箱的种鹅离开后,自动启动监测系统,激光发射器和光敏电阻模块实现产蛋箱内的产蛋情况监测及判断,最后由无线模块将个体信息及产蛋情况发送到远程计算中进行存储。测试实验表明:该系统能够在传感器距离底板高度3.5 cm,且光敏电阻模块间距为4 cm,外界环境光照强度在110 LUX的因素条件下实现准确监测,为鹅养殖管理提供可行的参考。     

猪舍环境监控技术及方法研究进展

适宜的猪舍环境是保障生猪健康、提高动物福利和生产效益的重要途径。智能化的猪舍环境控制技术及方法是养猪产业转变传统养殖方式、实现精细化养殖的必由之路。本文分别从猪舍环境信息监测、环境模拟与预测、环境智能控制3方面进行归纳分析,阐述了国内外近年来在猪舍环境监控方面信息技术与智能算法的研究进展和应用现状,以及未来猪舍环境监控的研究方向和发展趋势,以期建立更加精准化、智能化的生猪养殖环境控制方式,进一步提高生猪养殖环境管理水平及生产效益。     

基于ANSYS的浅层土壤温度场特征模拟分析

通过分层安装温度传感器采集黑龙江省大庆市某地区的浅层土壤温度值,运用ANSYS有限元分析软件对地下1 m内土层进行相应的模拟分析,探究地下浅层土壤温度场的变化特征.结果表明:地下土壤深度为70100 cm范围内的温度变化趋向比较相近,整年白天的地表最高温度在7月,最低在12月,3—5月、7—9月的地表温度变化趋向均高于地下浅层土壤温度,土温整体是呈地表向地下逐渐降落的趋向;整年黑天的最高地表温度在7月,最低在12月,4—5月、7月的地表温度变化趋向均大于地下浅层土壤温度,土温随深度的增加呈地表向地下逐渐增高-降低-增高的趋向.     

无线射频识别技术在现代畜禽养殖中的应用及发展前景

精细养殖是未来畜禽业发展的必然趋势,其中可追溯系统是一种有效的畜禽产品质量安全风险控制管理手段。无线射频识别(RFID)技术在现代畜禽精细养殖和可追溯系统中具有十分重要的作用。该文主要阐述了RFID技术在畜禽养殖中对于促进经济效益、保障食品安全等方面的重要性,介绍了无线射频识别技术的组成以及工作原理,并对目前RFID技术在畜禽养殖方面的应用进行了阐述,最后通过对RFID技术发展的趋势以及经济社会发展方向的分析,总结了其在畜禽动物养殖中的发展方向及前景。     

基于Android的水稻生长田间管理辅助决策系统

为了提高我国水稻田间管理与决策的工作水平与效率,保障我国水稻生产安全,基于Android应用平台研究了一款水稻田间管理远程辅助决策系统。利用Socket通信技术实现了手机终端与云服务器的无缝对接,云平台利用无线通信模块实时获取农业现场传感器采集的信息,通过自定义的通信协议与移动终端进行通信,实现了田间农情信息的实时查看与农田管理的辅助决策,并在黑龙江省杜尔伯特蒙古族自治县农业示范区进行了应用试验,结果表明,该系统能够有效提高水稻田间管理者调查与指导的工作效率,加强农业技术人员的决策能力,对提高农业信息化水平具有重要意义。