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。      

移动互联网环境下农机企业危机沟通的思考*

从危机沟通的渠道、危机沟通的具体策略、危机沟通的后续行动三个方面,为中国农机企业的危机沟通提供可行建议。以形象修护理论为基础,结合移动互联网环境传播特点以及中国农业机械化发展的实际情况,分析新浪新闻手机客户端、今日头条手机客户端上的两条农机质量纠纷视频。推荐农机企业使用的8条具体策略包括:否认事件不实部分;表明事件的意外属性;阐明自身出发点;阐明自己的贡献及所做出的努力;提出物质补偿;提出改进措施;承担有错部分;主动向用户征询意见。提出危机沟通应在线上、线下两种渠道进行,危机沟通应与具体行动相结合。     

丘陵山地用小型自走式青贮机的设计思考

玉米是世界三大主要粮食作物之一，收获是玉米生产的重要环节。设计一款适合偏远山区、丘陵地区等路况复杂、地块小且不规则地使用的青贮机有很好的应用价值。本文通过对设计内容的研究与分析，得出设计流程，为物理样机提供理论依据。     

校院两级管理模式下地方农业高校教科研指标体系构建探索与对策研究

校院两级管理是高等院校内部管理体制改革创新的必然趋势,对高等院校盘活存量、激活增量具有重要作用。文章系统梳理了国内外高等院校内部管理体制改革和校院两级管理模式以及教科研指标体系的差异和特征,着重聚焦当前地方农业高校教科研指标体系构建中存在的问题,探析地方农业高校校院两级管理教科研指标体系构建的关键因素和环节,提出了“核心+特色”校院两级指标设置和“个人+团队”教师考核评价方式的两项对策,以期为地方农业高校校院两级管理教科研指标考核和评价提供借鉴和参考。     

不同种植密度对机采辣椒品种性状和产量的影响

为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒‘辣研102’为研究对象,设置4个种植密度（P0:38 480株/hm²、P1:51 307株/hm²、P2:76 961株/hm²、P3:102 615株/hm²）,分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验。结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈下降趋势。辣椒根部、地上部生物量均在高密植条件下（P3）时达到最小。辣椒的发病率与病情指数均随种植密度的增加而显著提高,高密植处理条件下（P3）达到最大,发病率分别为41.67%（贵阳）、43.33%（遵义）,病情指数分别为31.05%（贵阳）、29.86%（遵义）。过高的种植密度导致单株辣椒光合作用大幅下降:P1、P2、P3处理条件下光合速率分别较P0处理显著降低13.94%、24.73%、29.66%（遵义）;P1、P2、P3处理条件下辣椒叶片蒸腾速率较P0降低10.02%、19.81%、42.12%（贵阳）。辣椒总产量随种植密度增加而显著提高,而商品果产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。商品果产量在P1条件下获得最大值,相对于P0、P2、P3贵阳辣椒商品果产量显著提高了16.43%、32.81%、41.67%,遵义提高了20.25%、26.67%、61.02%。综合辣椒生长与商品果产量,贵州机采辣椒‘辣研102’最佳种植密度为51307株/hm²。     

一种基于偏好免疫网络多特征辨识的油茶果分选识别方法

针对油茶果采摘、脱壳后机器视觉分选效率不高的问题,提出一种多特征偏好人工免疫网络算法,该算法应用人工免疫网络的多目标优化与偏好数据库特征,提取油茶目标的颜色、形态多特征输入免疫网络进行仿真测试。试验结果表明,本文提出的多特征偏好免疫网络的识别率最高达到90%以上。相比单特征分选方法有了较大的提升,证明本文分选方法的有效性,并为农林业目标智能化分选辨识提供一种可行的方案。     

农业劳动力转移的减贫效应分析——基于重庆涪陵的实践检验

【目的/意义】农业劳动力转移的减贫效应尚未得出一致结论,基于对重庆涪陵的实践分析,探讨通过做好政策保障以提升农业劳动力转移的减贫效应。【方法/过程】以涪陵区2004-2018年的农业劳动力转移的减贫相关数据为基础,通过运用多元回归法分析涪陵区农业劳动力转移的减贫效应。【结果/结论】结果显示:提升农业劳动生产率有利于增加农民的农业收入和非农收入;缩小城乡收入差距有利于农民减贫;提高人力资本密集度有利于增强农民的挣得能力。要提升农业劳动力转移的减贫效应,这就要求:促进农业转移人口的市民化,提升农业劳动力转移的减贫效应;提高乡村自治与贫困户自我发展能力,促进农业劳动力转移的减贫动力;完善社会扶贫协作联动机制,为农业劳动力转移提供制度保障。     

加强农业建设项目监管的对策建议∗ ——以中国热带农业科学院为例

文章介绍了农业科研院所基本建设项目管理的现状，并指出农业建设项目监管中存在管理制度建设不完善、建设项目实施管理不规范、管理队伍专业化程度不高等问题。该文指出建设单位要通过完善农业建设管理制度、强化农业建设项目的实施管理、提升管理队伍能力建设等举措，加强农业基本建设项目监管，全面强化在建项目法律风险防控。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

Soil quality assessments in integrated crop–livestock–forest systems: A review

Integrated crop–livestock–forest is a promising strategy to improve soil quality. It comprises four different integrated farming systems: crop–livestock, crop–forest, forest–livestock and crop–livestock–forest. This work systematically reviewed studies about integrated crop–livestock–forest systems and soil quality. A total of 92 papers were retrieved from the Web of Science—Clarivate Analytics platform, and the following information was analysed: publication year, institution, region of the studied site, type of integrated system, soil type, tillage system, maximum soil depth and the soil quality indicators assessed. Most studies were published in the second half of the 2010s. Brazil is a prominent focus of research about soil quality and integrated crop–livestock–forest systems, with significant contribution from its central and southern regions. The Embrapa was the main publishing institution, present in over one‐third of the studies. Crop–livestock was the most common integrated system, Ferralsols was the most common soil group, and most of the studied soils were clayey. No tillage was the main tillage system. Most studies focused on the topsoil, assessing physical and/or chemical soil quality indicators. More emphasis on biological indicators of soil quality is required, as well as assessments integrating biological, physical and chemical indicators of soil quality. Future works should compare different integrated systems, including assessments deeper in the soil profile, especially in systems with the forest component, and also in sandy and silty soils. Soil quality indicators that have been rarely used should be further tested. Novel indicators should be added to better understand the promotion of soil quality by integrated crop–livestock–forest systems.