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。     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明：1）相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高（用户精度为95.9%）,提取的冠层温度更接近实测温度（r=0.788）,可以准确获取图像冠层温度。2）相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高（r= -0.738）,CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

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。     

曲翼中耕培土装置作业参数优化与试验

中耕培土作业质量对防旱保墒、促进玉米植株生长有重要影响,合理的结构及作业参数可有效改善玉米的生长环境.针对传统中耕培土器碎土率较低、培土高度不佳的问题,该研究对曲翼中耕培土装置(以下简称曲翼培土装置)曲翼结构及其关键作业参数进行优化.首先对阻力监测系统进行改进并通过土槽试验对其可靠性进行验证;再基于装置关键部件与结构理...     

西宁盆地黄土区荷载条件下植被护坡力学效应

为探讨西宁盆地黄土区边坡在荷载条件下植物根系对边坡稳定性的影响,该项研究以西宁盆地西山长岭沟流域为试验区,在自建边坡上种植草本植物垂穗披碱草(Elymus nutans)和灌木植物柠条锦鸡儿(Caragana korshinskii),通过在边坡坡顶施加载荷,边坡坡面布设位移计与土压力盒的方式,监测荷载条件下边坡坡面土体位移与土压力变化;在此基础上,对边坡植被根-土复合体开展剪切试验,分析荷载条件下边坡坡面不同位置处根-土复合体抗剪强度及其变化特征。试验结果表明:在坡顶荷载条件下,在边坡相同位置处的根-土复合体粘聚力c值均大于施加载荷前;3种植物边坡的根-土复合体粘聚力c值均大于相同条件的未种植素土边坡;在荷载条件下,组合植被边坡的坡面土体位移量显著小于单一植被边坡和素土边坡,组合植被边坡在竖直和水平方向的位移量与草本植被边坡相比减小1.60~1.77 mm,与灌木植被边坡相比减小3.78和4.11 mm,与素土边坡相比减小7.39和6.29 mm。研究结果对防治高寒半干旱地区坡面水土流失、浅层滑坡等地质灾害,具有参考价值和指导意义。     

等离子体处理对亚麻籽胶结构和功能特性的影响

为了揭示等离子体技术对亚麻籽胶的物理改性效应,该研究以5 mg/m L亚麻籽胶溶液为对象,比较了不同等离子体处理时间(0～120 s)对亚麻籽胶结构和功能特性的影响规律。结果发现,随着等离子体处理时间的延长,亚麻籽胶溶液p H值、Zeta电位绝对值和平均分子量逐渐减小,而对亚麻籽胶的多糖骨架结构和单糖组成无明显影响。等离子体处理降低亚麻籽胶的炭化和聚合反应温度、表观黏度和界面吸附能力。冷场扫描电镜结合稳定性指数(Turbiscan Stability Index, TSI)结果显示,0～15 s等离子体处理在不明显降低亚麻籽胶中酚类化合物含量和体外抗氧化活性的同时,明显改善了亚麻籽胶构建亚麻籽油乳液的稳定性(P0.05)。因此,等离子体作为一种非热加工技术,能够用于亚麻籽胶的适度改性研究,以拓宽其在健康食品领域中的应用前景。     

丙酮酸基对黄原胶/魔芋葡甘聚糖复配体系凝胶特性的影响

为了实现对复配凝胶体系状态的调控,扩展凝胶在食品中的应用,该研究通过酸性热处理调控黄原胶中丙酮酸基含量变化,研究其对黄原胶结构、流变特性及黄原胶(Xanthan Gum)与魔芋葡甘聚糖(Konjac Glucomannan)复配凝胶特性(如溶胶-凝胶转换温度、流变特性等)的影响。研究结果表明;XG螺旋结构随丙酮酸基减少而逐渐紧密,流动性增强,有序无序构象转换温度升高。通过对XG/KGM复配凝胶流变特性的研究发现丙酮酸基含量减少,复配体系的黏度系数减小,似固性减弱,趋向于牛顿流体;且同一角频率下,XG/KGM复配凝胶的储能模量和损耗模量随丙酮酸基的脱除均呈现减小的趋势,但储能模量恒大于损耗模量,损耗因子的正切值恒小于1,呈固体特性。温度扫描表明温度降低,复配体系的储能模量逐渐增大,但其增加的起始温度随丙酮酸基含量减少而降低,且整体呈下降趋势,溶胶-凝胶温度从60℃降至41℃,该研究结果使得溶胶-凝胶的转换温度更接近于口腔温度,为食品产业中"入口即化"特性的研究提供了可能。     

基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证

开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。     

利用叶片光谱的作物铜铅污染判别

重金属污染种类的判别是作物生长环境监测的重要组成部分。该研究旨在提出一种由叶片光谱构建的铜铅污染判别特征(Copper and Lead Contamination Discriminating Features,CLCDF),以实现作物铜、铅污染判别。以典型作物玉米为试验对象,运用包络线去除与导数处理叶片光谱,基于该研究提出的归一化铜铅污染指数(NormalizedDifference Copper and Lead Contamination Index,NDCLCI)构建叶片CLCDF,在CLCDF分布域内建立判别平面(Discriminating Plane,DP)。依据CLCDF与DP的位置关系,得出直观的污染种类判别规则,并利用判别距离(Discriminating Distance,DD)对判别规则进行量化。基于训练集数据进行试验,提取到189种用于判别铜、铅污染的DP,同时获取了对应的污染种类判别规则,判别正确率为100%。使用验证集数据进行验证,189种DP中的88种判别效果较好,判别正确率为78.22%。该研究结果证明,基于CLCDF的铜铅污染判别方法效果良好且稳定。