基于产量反应的粮食作物养分专家系统微信版应用

【目的】针对我国小农户生产中肥料施用不合理导致肥料利用率低等现状,建立基于产量反应和农学效率的养分专家系统微信版,研究其在三大粮食作物上的应用效果。【方法】2017—2018年在水稻、玉米和小麦主产区10个省份(吉林省、黑龙江省、湖北省、安徽省、江西省、湖南省、内蒙古自治区、山西省、山东省和河北省)开展了225个田间试验,从施肥量、产量、净效益和肥料利用率方面对养分专家系统微信版进行矫正和改进,每个试验包括6个处理:(1)NE处理,基于养分专家系统推荐施肥处理;(2)FP处理,基于农民习惯施肥措施处理;(3)ST处理,基于测土施肥或当地农技部门推荐施肥处理;(4)基于NE处理的不施氮处理;(5)基于NE处理的不施磷处理;(6)基于NE处理的不施钾处理。【结果】总体而言,与FP和ST处理相比,NE处理降低了氮肥和磷肥施用量,平衡了钾肥用量,而水稻、玉米和小麦产量增加了0.1～0.6 t/hm~2。NE处理降低了肥料花费,但水稻、玉米和小麦均增加了净效益,与FP相比,分别增加了1 798、895和528元/hm~2;与ST相比,分别增加了894、360和365元/hm~2。【结论】应用大量的田间试验数据,采用计算机软件技术,形成了养分专家系统微信版,并通过田间验证进行了校正和改进。其在土壤测试条件不具备或测试结果不及时的情况下,养分专家系统是一种简便、易操作的指导施肥新方法。     

基于中国知网和Web of Science 的无人机文献计量分析

【目的】通过文献计量学的方法,对无人机发展近况进行研究。【方法】在中国知网和Web of Science 两大数据库平台上对无人机相关文献进行检索,基于CiteSpace 文献分析软件,对两大平台的无人机相关文献发表量、国家分布、被引量、发表机构、研究方向、研究热点和无人机机型进行文献计量学分析。【结果】两大平台发文量变化趋势相似,在Webof Science 我国和美国的发文量占比最大,但平均被引用量西班牙、澳大利亚、法国、德国、英国和美国6 个国家高于平均值,我国最低;在CNKI 中国航空院校的发文量最大,Web ofScience 上前十发文机构我国和美国占据九席;在CNKI 以航空航天科学与工程的发文量最高（44%）,在Web of Science 工程学的文章数量占比最大（55%）;遥感、测绘、无人机在农业上的应用和四旋翼无人机在两大平台上均是目前的研究热点,且国内对固定翼无人机和无人直升机的研究较少。【结论】各国对无人机的研究日益增加,主要以我国和美国为主。我国应紧跟国际研究热点,继续加大无人机研究深度,特别是固定翼无人机和无人直升机,巩固我国无人机行业在国际上的地位。     

石山壅羊精细养殖管理平台开发与应用

【目的】为提高壅羊繁殖管理水平和繁育生产效率研究开发了石山壅羊精细养殖管理平台。【方法】文章基于石山壅羊种羊从妊娠、产羔、哺乳到下一个繁殖周期的生产管理工艺,设计了母羊基本信息的数据采集标准规范,建立了壅羊场模型和壅羊个体档案数据库并基于SQL Server 2012数据库及.Net编程技术,设计开发了壅羊种羊从繁殖、哺乳及健康管理等信息化管理平台。【结果】该平台实现了对壅羊繁殖状态、哺乳生产与周转核心数据的远程化数字管理,主要功能包括繁殖性能参数如胎间距、种羊胎次结构、高低产母羊、系谱跟踪及羊只资料卡等在线动态分析与数据导出,发情配种、初检复检、产羔泌乳、淘汰及羔羊断奶等各类生产事件的智能提醒,以及各种繁殖参数的可视化图形统计分析等。【结论】对雍羊繁殖与生产过程数据的分析及挖掘,提升了基础数据的利用价值,更有利于壅羊场管理者的科学决策。     

基于遥感数据对内蒙古陈旗草畜平衡的评价

【目的】以内蒙古陈巴尔虎旗为对象,评价自实施草原生态保护补助奖励政策后,草畜平衡的效果,为后期继续实施草畜平衡政策提供政策依据,更好地促进草原生态系统良性循环,实现草原畜牧业持续发展。【方法】利用2010—2018年陈旗的遥感数据、地面样方调查数据进行最优估算模型建立,反演地上生物量,并利用牧业统计数据计算草畜平衡状况。【结果】(1)建立幂函数能较好模拟产草量与其对应NDVI值的相关关系;(2)反演草原产草量表明,实施草原生态保护补助奖励机制政策后,草原植被平均产草量持续增加,2018年草原植被平均产草量1 231.76 kg/hm2,往年同期相比处于最高值;(3)内蒙古陈旗2010—2018年的平均草畜平衡指数8.11%,草畜平衡指数在逐年增大,从2010年的欠载6%增加大超载6.17%,2018年接近临界超载。【结论】建议内蒙古陈旗要严格控制牲畜数量,调整牲畜结构,增加牲畜良种率,加强草畜平衡监督管理,使草原生态环境总体逐渐转好,达到草畜良性循环。     

基于边缘设备的轻量化小目标果实检测模型

【目的】随着计算机视觉和智慧农业的快速发展,果实检测技术已成为研究热点。然而在果园实际应用场景中,存在模型计算量大、目标果实尺度小的问题,导致模型难以在边缘设备上实时运行且小目标果实检测精度低,因此文章通过改进Yolov3模型,设计并实现一种轻量化小目标果实检测模型RegNet-Yolov3,能够在边缘设备上实时运行并实现高精度果实检测。【方法】该模型通过构建轻量化特征提取网络,有效降低模型参数计算量,满足在边缘设备上实时运行要求;并针对柑橘果实小尺度特点,通过添加浅层网络检测分支优化模型小目标检测性能,提升检测精度。【结果】将模型部署在边缘设备Jetson TX2 nano上进行测试,模型m AP值和网络推理速度分别为96.0%和122 ms,均优于原先Yolov3网络测试结果。【结论】实验结果表明,该研究模型能够实现在保持较高检测精度下,在边缘设备Jetson TX2 nano上实时运行,满足果园作业平台果实检测工作。     

管灌区管网用水调控模型研究

【目的】探索管灌区管网用水优化配置方法,有助于减少开关阀门次数、保障管网运行安全。【方法】将管网水动力学模型嵌入到以管网配水时间最小和各节点流量变化最小为目标的管网优化配水模型,通过模型间公共参数的数据交换,构建管网用水配置耦合模型,并采用迭代法对其进行寻优,最终形成管网用水调控模型。【结果】利用该耦合模型可以精准模拟管网各节点的压力流量变化过程,与管灌区目前常用的管网优化配置方法相比,使用耦合模型对管网水资源进行优化配置,在实现管网配水全过程实时监控的同时,使得到的结果更加真实和精细。【结论】该方法的应用实例证明了该模型和算法的有效性;嵌入分布式水动力学模型后,耦合模型无法用传统的规划方法进行求解,迭代求解的迭代格式建立及求解过程比较耗时;该方法为包含分布信息的水资源优化配置问题提供了新的思路。     

智慧农业装备依赖进口情况、潜在风险及对策建议

【目的】农业智能装备是智慧农业发展的重要支撑,对智慧农业装备研究现状进行调研,分析我国智慧农业装备进口依赖情况以及潜在风险,对我国智慧农业现状突破、健康发展具有重要意义。【方法】文章通过市场调研、文献资料调研等方法,探讨了近年来国内外农业智能装备的研究现状,并分析了我国智慧农业重要装备产品的进口依赖情况,从市场、技术等不同角度分析了潜在风险,并从政策、教育、体系建设等方面提出了应对策略。【结果】我国智慧农业装备总体上与国际先进水平还有一定差距,农业传感器、大马力农业装备、多光谱成像系统、畜牧智能化装备等重要农业装备产品与技术对国外产品与技术的依赖程度较大,中高档传感器几乎完全依赖进口,大马力农机核心技术主要依赖进口,农林勘测使用较多的光谱相机多从美国、瑞士等国进口,大型畜牧企业的智能装备大多采用整机进口或核心部件进口。我国智慧农业装备进口依赖程度对我国农业企业长期发展、我国农业科技水平提升都具有不利影响。【结论】抓住当前我国科技与经济发展势头,从政策扶持、产学研结合、教育培养、基础建设等角度展开智慧农业核心技术与产品、企业与人才的培养和储备,是应对风险、促进我国智慧农业装备快速突破和发展的重要对策。     

基于无人机DSM的小麦倒伏识别方法

【目的】小麦倒伏是造成产量和质量下降并且影响农业机械自动化收割的重要原因。基于无人机遥感平台获得的数据能够为小麦倒伏提供及时准确的监测结果,为智慧农业智能化育种、栽培和管理提供科学依据。【方法】基于无人机搭载的消费级相机,获取可见光影像结合生成的DSM数据,采用随机森林的分类方法进行小麦倒伏识别。【结果】基于可见光和DSM数据获得的小麦倒伏分类总体精度为98.41%,Kappa系数为0.97,相较于仅依靠可见光谱信息的分类结果具有显著提升,识别结果也更加可靠,能够显著改善小麦倒伏识别效果。【结论】证明了基于无人机搭载消费级相机获取的DSM数据在农作物倒伏识别中的可行性,提供了一种自动识别小麦倒伏的新思路和新方法。     

“玉米养分专家系统”在我国的发展历程及应用效果评价

【目的】简便、快捷并易于被农民操作使用的推荐施肥专家系统的研发与应用将有助于玉米生产。【方法】"玉米养分专家系统"基于大量田间试验数据,利用QUEFTS模型模拟不同生态条件下不同目标产量的玉米养分吸收,根据产量反应和农学效率之间的关系,并结合土壤养分平衡计算出该生态条件下的最佳施肥量,同时对田间管理措施给予优化建议。文章从该软件的特点、原理、发展历程、田间应用效果等方面进行了详细阐述。【结果 /结论】该软件由国际植物营养研究所(IPNI)研发,自2009年引入中国以来先后升级改版多次,从最初的计算机单机版,依次推出了网页在线版、智能手机微信版等。经过多年、多地的田间试验验证,使用该软件指导玉米生产,相比农民习惯施肥及官方推荐施肥均有改善,可以实现精准施肥、降低肥料投入、提高玉米种植生产收益。随着人工智能与互联网技术的不断融合,"玉米养分专家系统"操作更加简便、精确,具有良好的应用和发展前景。     

果园作业机器人的自主行间导航系统研究

【目的】挂载多种农机具的果园作业机器人能减少果园劳动力投入、降低水果生产成本并提高果园生产效率,其中自主导航系统是果园作业机器人应用研究的重点和难点。【方法】文章针对果园作业机器人GPS导航过程中定位信号易受树叶遮挡及多路径效应干扰等问题,以果园作业机器人初始位置为原点建立世界坐标系,采用拓展卡尔曼滤波算法对通过三维激光雷达结合RANSAC算法获取的果园行直线进行优化,设计结合差速模型和纯跟踪算法的果园自主行间导航算法,并以该算法为基础开发果园作业机器人自主行间导航系统,驱动果园作业机器人沿树行中心行驶并完成自主调头进入下一行的工作。【结果】(1)根据现代化矮化密植果园的环境,果园自主行间导航算法能根据两侧果树行的三维点云,自主生成稳定的导航位置;(2)果园作业机器人能够沿果园行中心位置匀速行驶,并能够实时根据果园行的变化来修正自身的位姿。当速度在0.4 m/s时候,机器人运动的横向平均偏差为0.1 m,航向平均偏差为1.04°;(3)基于果园行宽相等的条件,果园作业机器人能够在行尾自主调头进入下一行,之后沿行内中心位置继续行驶。【结论】该文果园自主行间导航系统设计合理,算法稳定性高,导航精度高,不受驾驶路况的影响,能够满足现代化矮化密植果园作业的自主行驶需求。