美国大学农业工程学科论文产出比较分析——以美国五所大学为例

美国农业工程学科经历100多年的发展,为美国农业现代化做出重要贡献,对比跟踪美国该学科的发展,对我国农业工程学科的发展具有一定的借鉴意义。以美国康奈尔大学、普渡大学、爱荷华州立大学、加州大学戴维斯分校及伊利诺伊大学香槟分校五所大学2013—2016年发表的被Web of Science收录的论文为基础,通过数据聚类分析及统计等方法,分析美国该学科论文产出数量的变化趋势、该学科的研究热点、主要发表的刊物等。研究表明:美国一流高校农业工程学科论文产出相对稳定,年人均发表2~3篇SCI论文;面向科学问题的研究如模型、机理研究仍是学科研究热点;本学科所在学会的会刊是发表相关论文最多的刊物。本研究可为我国农业工程学科的规划发展提供借鉴与参考。     

基于机器视觉的稻茬麦单茎穗高通量表型分析

【目的】高通量表型技术不仅是现代育种领域的重要手段,也是解析田间作物生理生态行为的工具,但不同类别高通量表型技术的基础架构特征仍不清楚,因此需要针对机器视觉高通量表型技术进行专门探讨。【方法】本文用机器视觉技术检测计算稻茬麦茎穗一体的表型指标。使用宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种,进行小区化对比试验,使用等孔距栅条精播板进行单粒精播,准确控制条播小麦的群体条件。于稻茬麦成熟期进行茎穗一体图像获取,对图像进行灰度增强、直方图均值化、S分量提取、Otsu阈值分割、茎穗分离和茎穗形态参数提取等操作。提取的稻茬麦地上部单茎穗各器官的形态参数包括茎秆长、茎秆平均宽度、茎秆投影面积、茎秆周长、麦穗长、麦穗平均宽度、麦穗投影面积和麦穗周长。同时,使用传统方法获取小麦单叶片质量、单茎秆质量、单穗质量和单穗籽粒产量等农艺性状指标。分别构建线性模型、二次模型、指数模型及拓展模型进行多维指标拟合,包括小麦单茎穗生物量与单穗籽粒产量关系、单茎穗的麦穗形态参数与单穗籽粒产量关系等拟合分析。在单茎穗层面对小麦茎穗的表型指标与单穗籽粒产量之间的关系进行相关分析和回归分析,进而基于机器视觉在小麦茎穗一体方面的个例应用,讨论大田高通量表型分析的机器视觉技术研发的要点。【结果】宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种的单叶片质量与单穗籽粒产量的相关系数依次下降,小麦单茎穗形态参数与单穗籽粒产量的相关性显著低于生物量指标,但单穗投影面积、单穗长与单穗籽粒产量依然存在显著正相关。3个小麦品种在单茎穗的各生物量指标与单穗籽粒产量的最优回归模型各不相同,麦穗图像的形态参数不能准确反映单穗籽粒产量,但单茎穗的茎秆和麦穗形态参数的组合应用表现出最佳的拓展模型拟合结果。利用茎穗一体的数字图像处理所得的复合型形态参数可以准确预测单穗籽粒产量,从而表明利用机器视觉技术观测小麦的生长过程并实时预测产量的可行性。【结论】机器视觉技术能提供远高于常规农艺性状的高通量指标集,为解析各类农艺性状之间的联系及产量的通径分析提供更多的途径,但也造成高维指标集和有价值信息提取的技术困难。应用于田间小麦群体的机器视觉技术应具备多尺度智能化自适应的技术架构,同时应具备基于场景、群体、个体和器官的多空间尺度和苗期、分蘖期、拔节期等多生理时间尺度的统计性数字表型发现和计算能力,同时,机器视觉各技术研发环节和各技术模块都需要农艺学深度参与和校准,而配备标准表型数据库更是保障高通量技术实用性和可靠性的基础。     

农业机器人底盘关键技术研究现状分析

底盘总成是自走式农业机器人的重要组成部分,其性能优劣直接影响机器人的作业质量和效率。随着我国精准农业、智慧农业的迅猛发展,机器人技术在现代农业生产中的应用日益广泛,尤其是机器人底盘技术,集中在底盘技术的定位建图、路径规划和自主避障等方面,承载了机器人整体的定位、导航及避障等基本功能。本文基于现阶段国内外农业机器人底盘技术的发展概况,主要对我国农业机器人底盘定位建图、路径规划以及自主避障等关键技术的研究现状进行分析,并针对目前我国农业机器人底盘技术存在的不足,提出了未来农业机器人底盘技术的研究方向与展望,为智慧化现代农业生产中机器人技术深入研究和持续发展提供参考。     

基于Penman-Monteith方程的温室智能滴灌控制系统研究

应用Penman-Monteith（缩写为P-M）方程计算作物灌溉量,设计出一套温室智能滴灌控制系统。系统采用温湿度传感器采集温室内空气的温湿度,利用Penman-Monteith方程计算作物腾发量,通过单片机设定程序控制滴灌时间,控制部分采用上下位机形式,通过无线串行通信进行数据的双向传输。试验证明,该方法方便、可靠,可应用于温室的精确灌溉。     

温室环境控制与温室模拟模型研究现状分

综述了温室环境控制系统、控制策略及环境模拟等研究领域的发展状况.目前温室环境主要采用多处理器的分布式控制系统,控制器以结构通用、价格便宜的单片机为主,也可应用工业控制器,但工业控制器的价格较高.环境控制的研究重点是控制系统的智能化和信号传输的无线化,无线传输适合温室特点,为现场布线及后期维护带来方便.通过模拟模型可以了解结构特征、气象条件及作物生长等对温室环境的影响.综合考虑环境因子、作物生长及经济性的三级模型尚难以达到,目前主要还是采用分段式控制和人工设定相结合的方法.不必过分强调后级控制的精度,应结合作物生长模型进行环境优化调控并注意温室生产的经济性,加强控制理论与温室生产过程的结合.     

稻麦联合收获开沟埋草多功能一体机设

设计了一种集稻麦收获开沟埋草等功能于一体的复式作业机械,该机采用联合作业方式,一次作业可完成联合收获、开沟、埋草等作业。田间试验表明,该机传动合理、工作可靠、开沟作业质量稳定,梯形沟上、下口宽分别约为220mm和160mm,平均深度为193mm,满足农艺埋草、排水的要求。     

基于相位相关的温室番茄植株多模态三维重建方法

为实现温室番茄植株多模态三维重建,解决多光谱反射率配准和多视角点云三维重建问题,基于相位相关原理将多光谱反射率配准至RGB-D图像坐标系中,建立了基于Kinect传感器测量位姿自主标定的多视角RGB-D图像三维重建方法,实现植株RGB三维点云模型和多光谱反射率点云模型重建,通过归一化灰度相似系数、配准区域光谱重叠率、互信息值3个指标客观评价二维多光谱图像配准质量,采用豪斯多夫距离客观评价植株三维点云重建精度。结果表明:30株温室番茄,每株4个重建视角,视角间隔为90°,配准区域光谱重叠率和归一化灰度相似系数的平均值分别为0.920 6和0.908 5,异源图像配准后互信息值比配准前互信息值平均提升了9.81%,植株冠层多光谱图像能够准确配准至深度坐标系,番茄植株三维重建点云距离集小于0.6 cm的比例为78.39%,小于1.0 cm的比例为91.13%,番茄距离集均值的平均值为0.37 cm,表明植株三维点云模型重建精度较高,能够应用于温室番茄植株多模态三维重建。植株多模态三维模型是实现三维形态测量与生理诊断的关键要素,为高通量植株表型测量提供高效精准的测量方法,对植物表型组学等研究领域的发展具有重要的意义。     

基于光谱探测的小麦精准追肥机设计与试验

为了实现小麦生长过程中的实时变量追肥,使用近地光谱探测技术,设计了大田实时变量追肥机。追肥光谱监测系统实时获取作物冠层归一化植被指数,结合追肥策略计算出当前的目标施肥量,采用测速和测距法反馈肥料流量信息,并根据追肥机实际行进速度,实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,田间小麦长势存在空间差异性,冠层的归一化植被指数可以解析此差异性;追肥机追肥控制精度达到90%以上,可以满足精准追肥的要求;变量追肥比定量均匀追肥增施氮肥28 kg/hm2左右。     

基于边缘链码信息的番茄苗重叠叶面分割算法

针对番茄穴盘苗自动移栽机在检测幼苗特征参数时,由于叶面重叠导致提取特征参数不准确问题,提出一种基于重叠叶面边缘链码信息逐层分割算法。首先将穴盘苗原图像预处理得到的边缘二值图进行重叠叶面边缘拐点检测和链码统计,然后通过拐点配对进行叶面逐层分割,对真实分割拐点对进行线性插值,最终实现重叠叶面分割。试验结果表明,采用逐层重叠叶面分割算法具有旋转不变性,针对72孔和128孔2种穴盘规格,重叠叶面分割成功率分别为100%和96%,分割平均耗时分别为0.835和0.99 s。此分割算法分割速度快、精确度高,可满足实际工厂化全自动移栽作业要求。     

秸秆-土壤-旋耕机交互下秸秆位移与埋覆效果研究

分析秸秆-土壤-机具之间的交互关系,明确秸秆运动规律及分布效果,对秸秆管理及耕作机械优化设计具有重要的作用。为探究秸秆-土壤-旋耕机交互下的关键作业参数对秸秆位移和埋覆效果的影响,利用Design-Expert软件,根据Box-Behnken试验原理进行了室内土槽试验。以旋耕埋草作业中的秸秆长度、耕作深度、刀轴转速为影响因素,以秸秆位移和埋覆率为指标进行三因素三水平的二次回归正交试验。通过建立响应面数学模型,分析了各因素对旋耕埋草效果的影响。试验结果表明：影响秸秆埋覆率和位移的主次顺序为耕作深度、秸秆长度、刀轴转速;秸秆长度与耕作深度交互作用对秸秆埋覆率和位移影响显著,其余参数交互作用不显著。多目标优化结果表明：当秸秆长度为5 cm、耕作深度为14.99 cm、刀轴转速为320 r/min时,埋草效果最优,其对应指标秸秆埋覆率与位移分别为95.5%和27.6 cm。利用优化后的参数进行试验验证,秸秆埋覆率与位移分别为93.3%和28.1 cm。研究结果可为旋耕埋草作业参数调整提供参考,为秸秆-土壤-机具交互机理研究提供理论支撑。