不同施肥处理对桑叶产量及其品质的影响

利用现代肥料二次回归3414试验设计,研究了氮、磷、钾不同施肥处理对桑叶产量及其构成因素、桑叶品质的影响。结果表明:氮、磷、钾主要是通过影响桑树春季新稍长和秋季条长及其米条产叶量,进而影响桑叶产量。随着单因素施肥量的增加,桑叶产量也随之增加,在X1-2X2-2X3-2达到最大（其中X1、X2、X3分别为N、P、K肥料因子）,为30780.1 kg/hm2。通过建立桑叶产量的肥料效应函数,获得该地区最佳推荐施肥量为N 736.47 kg/hm2、P2O5 215.29 kg/hm2、K2O 267.74 kg/hm2,桑叶最佳产量为30709.5 kg/hm2。随着施肥量的增加,桑叶中粗蛋白、可溶性糖、氨基酸和脂肪含量也随之显著增加,在2水平时达到最大,分别为22.63%、18.62%、17.76%、9.19%;所以适量氮、磷、钾施肥量及其配比能显著提高桑叶的产量和品质。本文可为四川丘陵蚕区高产优质桑园建设提供科学依据和参考。     

基于改进YOLO v7的生猪群体体温热红外自动检测方法

针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features,CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块（Receptive field enhancement module,RFE）,增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值（Mean average precision,mAP）为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。     

猪舍场景下的生猪目标跟踪和行为检测方法研究

针对猪舍内光照情况复杂、目标与背景颜色较为接近、相机视角与参数不佳等环境与硬件条件的不足,导致生猪跟踪过程中精度低、稳定性差的问题,充分结合实际场景,提出了一种优化特征提取的压缩感知跟踪算法。优化跟踪窗口为椭圆形,以接近生猪体态;并结合灰度和纹理特征,优化传统压缩感知算法特征提取过程;划分猪舍区域,依据生猪所处位置来判断其当前行为。随机选取猪舍内不同场景、不同光照强度、不同生猪品种的多段视频进行实验,实验结果表明：中心点均方根误差均值为25.44,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的60.32%、33.33%、32.57%;中心点均方根误差方差为70.26,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的7.13%、47.62%、17.16%;跟踪速度达到19.3帧/s。     

野外试验中热脉冲探针间距校正方法的应用

土壤热特性是土壤的重要参数之一,热脉冲探针是目前土壤热特性最为常用的测量方法。在用热脉冲探针测量土壤热特性时,探针间距对测量结果的准确性影响非常大。而在野外试验中,由于土壤受到植物根系、土壤冻融、土壤动物活动等的影响,会造成探针间距的变化。因此,探针间距的校正在野外实地测量时十分重要。本研究团队在2013年提出热脉冲探针间距的校正方法,即在温度探针中使用两个热敏电阻,并通过理论公式校正探针初始间距后,得到间距变化后的探针真实间距。将此校正方法应用于野外试验中,分别于夏季和冬季监测土壤中三个深度处(3 cm、8 cm和13 cm)探针间距的变化。结果显示探针间距校正后得到的土壤热特性参数与未校正探针间距时的土壤热特性相比,探针间距校正后得到的土壤热特性参数更加准确可靠;但由于冬季表层土壤存在结冰现象,造成热脉冲探针无法准确测量热特性参数。     

3He管中子土壤水分测量装置提高测量精度

宇宙射线中子法是一种先进的测定区域土壤水分含量的方法,但国内外对其制约因素的研究仍不成熟。该研究利用商业化宇宙射线中子仪(CRS1000)和自己组装的~3He管中子水分探测器(~3He管),在中国农业大学上庄试验站对土壤含水量进行持续监测,将测量的结果与烘干法测量的结果进行对比分析,验证2种仪器测量的准确性和稳定性,并比较2种仪器对土壤水分变化响应的灵敏性差异。研究结果显示,CRS1000和~3He管具有较高的稳定性,在太阳活动剧烈时,有必要考虑对中子入射强度进行校正;通过与烘干法获得的土壤水分数据比较,CRS1000和~3He管测量数据的均方根误差分别为0.036、0.015 cm~3/cm~3,说明2种仪器进行土壤水分测量的结果非常准确;利用2种仪器获得的土壤水分曲线的变化趋势具有较高的一致性,在降水事件发生时,2种仪器都迅速作出响应,但~3He管对土壤水分变化的反应更加灵敏,测量精度更高。同时,组装的~3He管中子水分探测器成本约为商业化宇宙射线中子仪的1/2,降低了成本,具有更加广阔的应用前景。     

中度和剧烈侵蚀黑土作物地上与地下生长发育的差异

土壤侵蚀导致黑土生产力下降已成为不争的事实,以往多采用盆栽、池栽或小区实验,主要关注侵蚀对地上生物量和产量的影响,缺少侵蚀对根系及其与地上生物量关系影响的研究.本研究选择不同侵蚀强度黑土的大田,于2014-2015同时观测地上和地下生长过程及产量,研究侵蚀对二者及其相互关系的影响.结果表明:大田情况下,剧烈侵蚀黑土导致玉米减产32.7％,大豆减产57.1％.与根系生长相比,侵蚀对地上生物量的影响更为显著,且主要在生殖生长期以后影响较大.从地上生物量与根系之间的关系看,随侵蚀加剧,根冠比增加.剧烈侵蚀玉米和大豆根冠比在全生育期平均增加41.8％和67.1％.2种作物的根系分布随土壤深度增加呈指数规律递减,侵蚀导致作物根系趋向深层——中度侵蚀根系的表层比例较高,剧烈侵蚀根系的深层比例较高.     

基于改进粒子滤波的农用车辆导航定位方法

针对农业机械导航系统中常用的Kalman滤波对多传感器数据进行融合的算法不适用于非线性农用车辆导航系统的问题,该文采用粒子滤波方法进行数据融合,以获得准确的导航定位信息;该算法增加抗野值步骤,有效削弱GPS跳变引起的误差;通过对重要密度函数进行改进,引入无迹卡尔曼滤波方法（UKF）,并采用不同重采样方法,有效抑制了粒子退化;增加MCMC步骤,减少了样本枯竭现象。仿真结果表明,改进后粒子滤波方法,可有效提高精度,减小导航误差,可满足农用车辆与作业机械的导航要求。     

包膜尿素氮素释放机理及其对油菜生长效应研究

采用水中溶出法、饱和盐溶液蒸汽压法和土壤培养法,研究了包膜尿素氮素释放的机理,并通过油菜盆栽试验评价了包膜尿素与油菜需肥规律的吻合性.结果表明:(1)包膜尿素的氮素释放速率随温度的升高而增大,温度每提高15～20℃,氮素释放速率提高约3～8倍,并且氮素释放率与时间的关系可用一级动力学方程Nt=No(1-e-kt)、叶诺维奇方程Nt=a+blnt和抛物线方程Nt=a+bto,ti表征.(2)包膜尿素的氮素释放率随着水蒸气压差的增大而增加,并随土壤水分含量增加而增加.(3)包膜控释肥料膜内外水蒸气压差是控制养分释放的主要因素.(4)盆栽试验证明,包膜尿素处理的油菜吸氮量和生物量最高,并且包膜尿素的氮索释放特征更接近油菜的需肥规律.     

不同遮阴措施对荚果蕨幼苗生长和生理特性的影响

以5a生荚果蕨幼苗为试验材料,分别设置4种遮阴措施,具体为:遮阴网(T_1)、1玉米1蕨菜(T_2)、1玉米2蕨菜(T_3)、五味子(T_4),同时以全光照生境条件为对照组(T_0)。研究不同遮阴条件下荚果蕨幼苗的生长、净光合速率(P_n)和蒸腾速率(E_n)的变化特性。结果表明:T_1组中荚果蕨幼苗株高、叶枚数均明显高于其它4组;净光合速率的排序为T_0>T_3>T_4>T_2>T_1;蒸腾速率的排序为T_0>T_3>T_4>T_2>T_1,研究表明:措施T_1组是荚果蕨最适宜生长的光照条件,在此遮阴措施下荚果蕨表现为最佳的生长状况。     

基于物联网的生猪运动行为及猪舍环境远程监控系统

In intensive and large-scale livestock breeding, how to evaluate welfare of each individual effectively has become one hotspot of welfare breeding.In this study, a remote monitor system based on computer vision technology and wireless sensor networks was proposed.In the system, pig videos in the piggery were captured by IP cameras and transmitted remotely to PC systems for objects tracking and trajectory extraction, and the piggery environmental data such as temperature, humidity and harmful gases were collected by wireless sensor networks(WSN) nodes.Traditional Camshift tracking algorithm was improved.The average root mean square errors of traditional and improved algorithm were 78.07 and 32.29, indicating the improved algorithm reduced error and improved tracking stability.The results of the real-time monitoring of environmental parameters by WSN showed that the hydrogen and ammonia concentrations, and the ambient temperature were all kept in the normal range, while the carbon dioxide concentration was exceeded, and the air humidity was slightly high.Through data mining, precise welfare monitoring and breeding management were realized.