果园巡检机器人长臂抖动抑制方法

针对果园巡检机器人长臂因抖动而严重制约图像采集效率的问题,该研究提出基于臂体上3个部位的仰角构建单一反馈量进行抖动抑制的方法。首先基于臂体外伸段的有限元模态分析结果,通过固有频率和静变形的等效,建立三杆两扭簧等效机构的动力学模型。并基于微分平坦理论将3个倾角传感器读数合成为一个系统输出量,以平坦输出量作为被控量,采用PID控制器进行抑振试验,再利用自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control, ADRC)思想中对广义扰动的处理方法,将被控模型等效为二阶系统形式,并将模型信息代入到扩张状态观测器中进行对比试验。试验结果表明,基于本文构建的方法均能起到快速抑制长臂抖动的作用。在冲击作用致使末端产生10°幅值的抖动情况下,PID控制器实现了7 s内抑制大幅抖动,自抗扰控制器实现了8 s内快速抑制大幅抖动的效果。PID控制器的输出出现3次饱和现象且小幅较高频率抖动不易消除,而自抗扰控制器仅出现一次饱和,具有抖动抑制过程平滑的优点。本文的控制算法简洁适于在单片机等微型计算机系统中应用,系统结构简单成本低,可为现代农业装备研发与应用中解决长臂类结构抖动的主动抑制问题提供理论参考。     

2000-2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应

广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。     

CO2浓度升高和磷素亏缺对黑麦草气孔特征及气体交换参数的影响

为深入理解未来大气CO2浓度升高背景下草地生态系统结构与功能响应土壤磷亏缺的潜在机理,该研究利用可精准控制CO2浓度的大型人工气候室,探讨了正常CO2浓度400 μmol/mol、升高CO2浓度800 μmol/mol和磷素供应水平（0.004、0.012、0.02、0.06、0.1和0.5 mmol/L）对黑麦草气孔特征及其气体交换过程的影响。结果表明,CO2浓度升高使供磷水平0.1和0.5 mmol/L的气孔密度增加约35%（P=0.012）和25%（P<0.001）,但却减小气孔开度13%（P=0.002）和12%（P=0.005）,且导致供磷水平为0.06 mmol/L的黑麦草气孔分布更加规则。同时,CO2浓度升高还导致供磷水平0.1和0.5 mmol/L的净光合速率显著增加8.6%（P=0.002）和15.8%（P<0.001）,从而提高黑麦草的水分利用效率。另外,不同供磷水平明显改变了植株生物量及其分配,且高浓度CO2对较高磷水平时地上生长产生更强的施肥效应。研究结果将为深入理解草地生态系统对大气CO2浓度升高和土壤磷素亏缺的响应机理提供理论依据和数据支撑。     

相机与毫米波雷达融合检测农机前方田埂

为满足自主作业农机地头转弯的需求,解决单传感器检测获取信息不足的问题,该研究提出了将相机与毫米波雷达所获取数据融合的多传感前方田埂检测方案,利用视觉检测得到田埂形状后辅助滤除毫米波雷达中干扰点进而得到田埂的距离和高度信息。在视觉检测方面,根据前方田埂在图像中的分布特点,提出了基于渐变重采样选取部分点的加速处理方式,并在此基础上利用基于11维颜色纹理特征的支持向量机进行图像分割和基于等宽假设的几何模型特征进行误分类点剔除,然后拟合提取图像中田埂边界。在毫米波雷达检测方面,提出了竖直放置毫米波雷达的检测方式,以克服安装高度与地形颠簸的影响,并获得前方田埂的高度信息。将相机与毫米波雷达获取的数据进行时空对齐后,利用视觉检测结果滤除毫米波雷达干扰点,并将毫米波雷达获得的单点距离信息进行扩展,形成维度上的数据互补,获得前方田埂的形状、距离、高度等更加丰富准确的信息。测试结果表明,在Nvidia Jetson TX2主控制器上,基于视觉的检测平均用时40.83 ms,准确率95.67%,平均角度偏差0.67°,平均偏移量检测偏差2.69%;基于融合算法的检测平均距离检测偏差0.11 m,距离检测标准差6.93 cm,平均高度检测偏差0.13 m,高度检测标准差0.19 m,可以满足自主作业农机的实时性与准确性要求。     

基于"三线"统筹的省域永久基本农田布局优化规则与实证研究

统筹永久基本农田保护红线、生态保护红线、城镇开发边界来优化永久基本农田空间布局能够更好地保住优质耕地资源、保障国家粮食安全。该研究应用文献研究法和归纳总结法,系统梳理了永久基本农田保护红线、生态保护红线 、城镇开发边界（以下简称"三线"）划定的政策法规,建立了"三线"统筹下的省域永久基本农田布局优化规则,并以广西壮族自治区为例进行了验证。结果表明：1）选择耕地国家利用等和集中连片程度进行了永久基本农田"三线"统筹划定,退出了生态保护红线核心区内所有永久基本农田7 413.46 hm2,并将5 073.05 hm2优质连片的永久基本农田以"开天窗"的形式保留在了生态保护红线一般区和城镇开发边界内;2）广西全区退出永久基本农田1 426 540.77 hm2,主要是标注为工程恢复和未标注的非耕地,补划了永久基本农田525 614.37 hm2,主要是生态保护红线和城镇开发边界外优质连片的耕地,布局优化后的永久基本农田保护率高达85.62%;3）布局优化后的永久基本农田全为耕地且与生态保护红线、城镇开发边界之间无交叉重叠,集中连片的永久基本农田达到95.08%,无重度和极重度污染损毁、石漠化和25°以上坡耕地,永久基本农田国家利用等提高了0.06等。建立的永久基本农田布局优化规则实现了"保护优先、布局优化、优近劣出、质量提升、三线统筹"的目标,能够为各省份指导市县统筹三条控制线划定永久基本农田保护红线提供思路借鉴。     

基于轻量级神经网络MobileNetV3-Small的鲈鱼摄食状态分类

在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80～110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN（K-Nearest Neighbors）、SVM（Support Vector Machine）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。     

基于离散元法的深松作业玉米秸秆运动规律

东北垄作区玉米秸秆还田条件下,针对垄台播种带秸秆残茬易导致深松铲以及后续机具缠草堵塞和阻力增加等问题,建立深松铲-土壤-秸秆-根茬的离散元模型,分析仿真因素秸秆距垄台中心距离、秸秆与机具前进方向夹角、根茬状态（根茬中间切割、根茬一侧切割、根茬挑起和无根茬）和秸秆之间相互影响对深松作业过程中秸秆拨离垄台的影响。进一步探究深松铲作用下垄上秸秆运动规律并分析其扰动比阻（秸秆扰动力矩与深松铲阻力之比）。仿真结果表明：秸秆距垄台中心距离对秸秆位移中的水平侧向运动的影响最大;秸秆水平侧向位移随着秸秆与机具前进方向夹角增大呈减小趋势;根茬状态影响秸秆位移的主次顺序依次为：根茬挑起、根茬一侧切割、无根茬、根茬中间切割;当秸秆距垄台中心距离为60 mm时,秸秆之间相互影响对秸秆位移中的前进方向运动的影响最大;当秸秆距垄台中心距离大于60 mm,秸秆前进方向位移呈增大趋势。秸秆运动的力矩变化趋势为平稳变化,后产生峰值,最后又趋于平稳;影响秸秆力矩的主次顺序依次为：根茬状态、秸秆之间相互影响、秸秆距垄台中心距离、秸秆与机具前进方向夹角。深松过程中,秸秆扰动比阻在切割根茬一侧时达到最大值0.152 mm。田间对比试验结果表明,仿真模型得到的秸秆总位移、水平侧向、前进方向和垂直方向位移与田间试验值的误差分别为0.36%～9.67%、0.16%～12.31%、0.56%～10.11%和0.43%～4.63%,秸秆力矩的误差为0.16%～11.06%。研究结果可为深松铲设计以及优化提供一定的理论依据。     

基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别

农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明：改进模型的参数量为2.30 MB,改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。     

圆盘切割式蓖麻采摘装置设计与试验

针对现有蓖麻收获装备采摘损失率较高、对低矮植株收获适应性差的问题,该研究结合蓖麻植株的生理特性,设计一种圆盘切割式蓖麻采摘装置。该装置配套于水稻或玉米联合收获机,通过双圆盘刀对蓖麻植株进行切割分离,再经过收割机的清选完成蓖麻收获。通过对装置关键部件的受力及作业原理分析,设计其关键结构参数。并以割茬高度差和采摘损失率为评价指标,以刀盘结构、刀盘转速、前进速度为试验因素进行三因素三水平的正交试验,在保证割茬高度差的前提下,以采摘损失率为主要指标,利用综合平衡法确定较优参数组合。田间验证试验表明：刀盘结构类型为波浪形,刀盘转速为600 r/min,前进速度为1.1 m/s时,平均割茬高度差为0.85 mm、平均采摘损失率为3.13%,切割过程平稳、损失率低,对种植农艺适应性好,满足蓖麻收获的田间作业要求。该研究可为蓖麻收获装备的研究和设计提供参考。     

粮食安全与生态安全双约束下江苏省耕地休耕规模探讨

实施耕地休耕是巩固提升粮食产能和促进农业可持续发展的重要举措,亟需科学合理地确定我国可休耕耕地规模,为深入实施"藏粮于地"战略和扩大耕地休耕制度试点提供理论依据。该研究基于粮食安全与生态安全双重约束构建粮食主产区耕地休耕最大规模测算仿真模型,同时提出休耕规模弹性边界的确定方法并以江苏省为实证区域进行仿真预测。结果表明：当前江苏省在兼顾粮食主产区的粮食调配任务且考虑区域耕地资源可持续利用状况的基础上,仍能保有10.16%的耕地资源来支撑耕地休耕制度的实施;仿真期内区域耕地资源面积可能会由于城市快速扩张和耕地保护不力出现大幅减少,并对区域耕地休耕条件环境产生影响;同时耕地资源可持续利用状况和休耕规模适宜程度的恶化导致江苏省休耕规模弹性边界从2017年的9.93%缩减至2036年的4.81%,区域粮食安全稳定状态终将被打破。建议充分利用粮食主产区的耕地资源基础积极有序推广开展耕地休耕工作,深入部署"藏粮于地"战略以巩固提升粮食产能;建立休耕规模与生态安全挂钩的指标预警体系以实现对休耕实施方案的宏观动态调节;统筹休耕与其他耕地保护政策的正向联动,创造耕地保护政策体系内部的正向溢出效应。