基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法

针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con（连果枝）、danger（危险区）和br_pro（优先采收区域）的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。     

基于优化Transformer网络的绿色目标果实高效检测模型

果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。     

不同类型山丘区输变电线路工程水土流失的来源、影响因素及措施体系配置

[目的] 明确不同山丘区输变电线路工程水土流失特征,为山丘区水土保持设计、监测和防治提供理论参考。[方法] 以全国不同山丘区（东北黑土低山丘陵和漫岗丘陵区、西北黄土丘陵区、南方红壤丘陵区、青藏高原区、新疆山地区）输电线路工程为研究对象,通过文献查阅、野外调查并结合工程实例,对山丘区输变电线路工程水土流失来源、影响因素及措施体系配置进行归纳和总结。[结果] 输变电线路工程主要水土流失来源分区可分为站区、道路区、临时堆置区、塔基区、牵张场区和弃土弃渣堆置区;输变电线性工程水土流失具有不均衡性,其中站区占水土流失量的比例最高,达总水土流失量的48%～62%,其次为塔基区,其主要来源时段为施工期。[结论] 不同山丘区水土流失影响因素和防治重点差异显著,水土保持设计时须考虑土壤侵蚀形式的差异,并因地制宜地配置水土保持措施。     

新疆棉田耕后土壤模型离散元参数标定

为提高耕后分层施肥开沟覆土过程离散元仿真模拟的准确性,采用EDEM离散元软件对分层施肥作业土壤的堆积和滑落过程进行仿真模拟,来标定土壤接触参数。通过通用旋转中心组合试验,采用 Design-Expert 软件对试验数据进行回归分析,以实测土壤休止角、土壤与65 Mn钢滑动摩擦角为优化目标,获得最优的离散元接触参数组合为：土壤间恢复系数0.48、土壤间滚动摩擦系数0.56、土壤间静摩擦系数0.24、土壤与65 Mn钢间恢复系数0.5、土壤与65 Mn钢间滚动摩擦系数0.1、土壤与65 Mn钢间静摩擦系数0.31。为验证标定优化的离散元模型参数的准确性,对土壤堆积试验和滑落试验进行仿真试验与实际试验对比,两者相对误差分别为1.7%和2.5%;并在最优标定参数组合条件下,采用离散法仿真模拟分层施肥装置的开沟覆土过程,获得分层施肥装置5、6和7 km/h作业速度下,仿真试验和田间试验的工作阻力相对误差分别为10.2%、7.95%、7.04%,误差在可接受范围内。仿真试验和田间试验开沟覆土效果基本一致,验证了土壤参数标定的准确可靠,可为后期分层施肥装置减阻研究提供理论基础和技术支持。     

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。     

内蒙古河套灌区农田土壤中微塑料的赋存特征

为阐明内蒙古河套灌区农田土壤中微塑料的赋存特征及其与覆膜年限、灌溉类型等的响应关系,该文采用田间取样与室内试验相结合的方法进行了系统研究,分析了研究区地膜覆膜现状,并考虑覆膜年限(覆膜5、10、20 a)及灌水方式(滴灌和畦灌)2个因子,探索了河套灌区农田土壤中微塑料的丰度、类型、颜色、粒径等赋存特征,并通过扫描电镜、能谱仪等对微塑料表面特征及表面附着物进行观察与分析。结果表明:内蒙古河套灌区不同覆膜年限下(5、10、20 a)土壤中微塑料平均丰度分别为2526.00、4352.80、6070.00个/kg,单层土的微塑料含量最大值(2133.50 ind/kg)出现在覆膜20 a的0~10 cm土层,最小值(678.00个/kg)出现在覆膜5 a的>20~30 cm土层;不同覆膜年限和灌溉类型影响土壤微塑料丰度,滴灌农田微塑料丰度值略大于畦灌农田,在不同土层深度上微塑料丰度值随土层深度增加逐渐减小;微塑料类型主要有纤维类(23.34%)、碎片类(26.31%)、薄膜类(38.57%)和颗粒类(11.78%)等4种,且薄膜类在不同土层占比都较高,微塑料颜色包括黑色、透明、绿色、红色、蓝色等,比例分别为24.56%、23.83%、19.34%、16.52%和15.75%,其中0~10 cm土层中微塑料以黑色为主,占比30.25%,在>10~20、>20~30 cm土层中微塑料以透明为主,占比30.15%和29.23%,粒径则随覆膜年限增加而呈逐渐减少趋势,粒径小于1 mm的微塑料居多,随着覆膜年限的增加,微塑料粒径在0~10、>10~20、>20~30 cm土层间的差异逐渐减小,且粒径大小与灌溉类型无显著关系(P>0.05);微塑料样品表面特征粗糙,呈现不规则孔隙,纤维类、薄膜类和碎片类微塑料均具有较多规则微小孔隙,而颗粒类微塑料表面孔隙则不规则且呈凹凸状,土壤中微塑料的多孔特性造成微塑料比表面积增大,进而增加对土壤中其他污染物和微生物的吸附;微塑料的表面孔隙附着有机体和污染物,表面存在稳定的铁氧化物、稀土元素等,并容易形成有机-无机复合污染效应。研究对于明晰微塑料在河套灌区土壤中的分布现状及危害具有重要意义。     

基于EDEM的猪粪接触参数标定

为准确快速获得畜禽粪便的接触参数,该研究通过物理堆积试验与仿真方法对猪粪接触参数进行了标定。测定了不同含水率下猪粪的堆积角,建立了含水率与堆积角的回归方程;基于Hertz-Mindlin with JKR球体粘结模型,进行了离散元仿真模拟;采用筛选试验设计(Plackett-BurmanDesign,P-BD)对10个初始参数进行了筛选,发现JKR(Johnso-Kendall-Roberts)表面能、颗粒间滚动摩擦系数、颗粒间碰撞恢复系数对猪粪堆积角影响显著;并根据响应曲面试验设计(Box-BehnkenDesign,B-BD)建立了堆积角与显著性参数的二阶回归模型,得到了3个显著性参数值分别为JKR表面能0.03J/m~2、颗粒间滚动摩擦系数0.27、颗粒间碰撞恢复系数0.54;将仿真所得堆积角与物理试验值进行对比验证,相对误差为4.27%。结果表明,该研究提出的标定方法能准确模拟物理堆积试验,可为畜禽粪便接触参数的标定提供参考。     

含水量和容重对旱地耕层土壤热导率的影响及预测

土壤热导率是研究地表能量平衡和土壤水热运移过程中的一个基础参数。受土壤耕作、干湿交替和根系生长等过程的影响,耕层土壤的含水率和结构呈现较强的变异特征,而目前缺乏关于定量分析耕层土壤热导率变异特征的研究。该研究利用田间定位试验,采用热脉冲技术测定了含水率和容重变化条件下耕层土壤热导率的变异特征,并利用传递函数模型对耕层土壤热导率进行了预测。结果表明:含水率和容重是影响耕层土壤热导率变异的主要因子,而耕作强度和干湿交替是这种变异的关键驱动力;与翻耕和旋耕处理相比,免耕处理提高了土壤容重和含水率,从而增大了土壤热导率;在干湿交替作用下,翻耕后土壤容重逐步增加,耕层热导率也呈现上升趋势,波动幅度与含水率的变化相关。基于含水率、容重和质地信息,土壤热导率传递函数模型可以给出可靠的田间土壤热导率估计值,其均方根误差和平均偏差分别为0.09和-0.01 W/(m·K);考虑耕层土壤容重的动态信息,可以提高该模型预测土壤热导率的准确性。     

PCB removal,soil enzyme activities,and microbial community structures during the phytoremediation by alfalfa in field soils

Purpose  

An in situ phytoremediation trial was developed in order to investigate the function of alfalfa during a 2-year bioremediation of an agricultural soil contaminated with polychlorinated biphenyls (PCBs). The study was conducted with the aim to better understand the application potential of PCB phytoremediation at field scale.     

罗汉果种子传播小西葫芦黄化花叶病毒的检测

为了解小西葫芦黄化花叶病毒（Zucchini yellow mosaicvirus,ZYMV）是否能通过罗汉果种子传播。本研究通过取ZYMV阳性的罹病罗汉果植株种子700粒,400粒直接播种于防虫网室中,300粒经表面消毒处理后播种于MS培养基上。最终获得213棵罗汉果实生苗。对所获得实生苗进行生物学鉴定及ZYMV特异性RT-PCR检测,均未检测到ZYMV阳性植株。结果表明ZYMV不能经罗汉果种子传播,或其传播率很低。