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基于数字孪生的农田环境智能灌溉技术研究 被引量：1
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作者 戴敏 朱家蓬 +1 位作者 吉鑫 缪宏 《农机化研究》 北大核心 2026年第2期293-300,共8页
传统农田灌溉系统存在响应滞后、用水效率低等问题,难以满足精准农业的需求。为提高灌溉系统的智能化水平和水资源利用率,同时提供可视化的交互环境,提出了一种基于数字孪生技术的智能灌溉系统,实现农田环境的动态可视化监测与智能决策... 传统农田灌溉系统存在响应滞后、用水效率低等问题,难以满足精准农业的需求。为提高灌溉系统的智能化水平和水资源利用率,同时提供可视化的交互环境,提出了一种基于数字孪生技术的智能灌溉系统,实现农田环境的动态可视化监测与智能决策。系统以树莓派为数据采集与传输核心,采集土壤湿度、气温等关键环境参数,并通过HTTP通信同步至虚拟环境;采用随机森林机器学习算法预测未来土壤湿度,动态调整灌溉策略;结合Unity 3D构建数字孪生环境,实现实时数据交互、灌溉模拟与反馈,并通过阀门精准控制执行灌溉操作;阐述了系统中的数字空间搭建、实时数据交互、灌溉模拟与反馈,以及阀门精准控制等关键技术。试验结果表明:系统能有效提升灌溉响应速度,优化水资源分配,实现精准灌溉。基于数字孪生的可视化模拟提供了直观的反馈,提高了系统的稳定性和适应性。研究证明了数字孪生技术在智能灌溉中应用的可行性和有效性,为精准农业提供了新思路,具有广泛的推广价值。 展开更多
关键词 智能灌溉 精准农业 数字孪生 机器学习 可视化 虚实交互
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基于形态指纹特征的耕地遥感监测轻量化大模型构建
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作者 唐华俊 吴文斌 +12 位作者 余强毅 史云 段玉林 李文娟 钱建平 宋茜 夏浪 李会宾 苏宝峰 范蓓蕾 胡琼 叶剑秋 张帅 《中国农业科学》 北大核心 2026年第1期78-89,共12页
耕地资源及其利用时空动态事关国家粮食安全、资源安全和生态安全。现阶段耕地遥感监测总体沿用了“数据—(模型)—信息”的科学研究范式,注重影像解译与信息提取过程的模型改进与精度提升,面临“信息海量、知识难求、服务受限”的困境... 耕地资源及其利用时空动态事关国家粮食安全、资源安全和生态安全。现阶段耕地遥感监测总体沿用了“数据—(模型)—信息”的科学研究范式,注重影像解译与信息提取过程的模型改进与精度提升,面临“信息海量、知识难求、服务受限”的困境,难以满足耕地保护利用实际需求,亟待提升科学研究成果对国家重大需求的支撑服务效能。人工智能(artificial intelligence,AI)技术加速推动数据主动检索与分析向智能化的知识服务与赋能转变,大型多模态模型在文本、图像、音频、视频等多模态数据处理中的突出优势,能够有效挖掘各类遥感监测信息和提供智能知识服务。本文在系统分析国内外最新研究进展、全面梳理耕地遥感监测应用需求的基础上,总结了通过耕地形态认知其结构与功能的核心特点,进而提出基于形态指纹特征的耕地遥感监测轻量化大模型构建思路。首先,针对不同主体分析需求,将耕地遥感监测应用场景归纳为4个方面,包括耕地数量和利用、高标准农田建设、耕地质量退化、耕地农情动态,明晰不同场景对监测信息和知识服务的差异化要求;其次,从人类认知的视角出发,解析耕地形态蕴含的“精细信息”和“宏观知识”特征,为耕地遥感监测大模型构建提供新的切入点;最后,结合多模态遥感数据与通用大语言模型,构建具备感知、推理、学习与执行能力的耕地遥感监测人工智能体(AI Agent),强化注意力机制,集中并抓住耕地形态重要特征,构建基于形态指纹特征的遥感监测轻量化大模型,实现“精细信息—宏观知识—智慧决策”融合,解决数据信息产品多但可用性知识服务不足的现实困境。 展开更多
关键词 人工智能 耕地遥感监测 应用场景 形态特征 注意力机制 轻量化大模型
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基于改进RT-DETR的叶菜干烧心症状检测方法
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作者 林开颜 周纪元 +4 位作者 吴军辉 杨学军 陈杰 司慧萍 祝华军 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
植物工厂中叶菜常出现干烧心胁迫症状,针对现有方法在症状初期检测性能不佳的问题,该研究提出一种干烧心症状检测模型RT-DETR-TB(real-time detection transformer for tip-burn)。模型采用基于星运算学习范式的StarNet作为主干网络,实... 植物工厂中叶菜常出现干烧心胁迫症状,针对现有方法在症状初期检测性能不佳的问题,该研究提出一种干烧心症状检测模型RT-DETR-TB(real-time detection transformer for tip-burn)。模型采用基于星运算学习范式的StarNet作为主干网络,实现模型轻量化并加速收敛。颈部编码网络中,联合星运算和通道先验注意力(channel prior convolutional attention,CPCA)设计星注意力特征融合模块(star-attention feature fusion,SAFF),以提升多尺度特征融合效果;并设计跨尺度边缘增强模块(cross-scale edge enhance,CSEE),利用浅层边缘特征信息改善小目标检测性能。试验结果表明,RT-DETR-TB的参数量为16.4M,检测速度达58帧/s,平均精度从86.0%提升至88.4%,小目标精度从46.8%提升至50.7%。同时在不同植物工厂光照环境中,模型对比主流检测方法展现出更好的准确性和鲁棒性。该模型能够满足干烧心症状的早期预警需求,为植物工厂自动化生产提供技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 模型 干烧心 RT-DETR 植物工厂
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空-谱增强与半监督协同的小样本地块级林果识别
4
作者 杨耘 杨开源 +7 位作者 宁捧月 吉春容 杨贵军 刘艳 程镕杰 高美玲 火红 霍艾迪 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期222-232,共11页
针对传统深度学习方法在小样本下县域尺度的地块级林果种植分布提取精度不高的问题,该研究提出了一种基于空-谱语义特征增强与动态样本扩展的可泛化的地块级林果作物智能识别方法。首先,基于GF-2等高空间分辨率遥感影像,选取迁移学习参... 针对传统深度学习方法在小样本下县域尺度的地块级林果种植分布提取精度不高的问题,该研究提出了一种基于空-谱语义特征增强与动态样本扩展的可泛化的地块级林果作物智能识别方法。首先,基于GF-2等高空间分辨率遥感影像,选取迁移学习参数优化的BsiNet耕地地块分割网络获取耕地地块数据集,并与Sentinel-2A多光谱影像进行空间位置映射,获取各个地块的影像多光谱数据。其次,构建了一种空-谱语义特征增强的轻量化深度可分离卷积残差网络(LiteTransResNet),增强网络对空-谱语义信息这类深层次特征的表达;进而,引入半监督学习策略实现样本标签的动态扩展,减少模型参数训练所需的样本数量,同时提升模型对跨空间域林果作物识别任务的泛化性;最后,设计了一种集成BsiNet分割网络与半监督学习LiteTransResNet模型的地块级林果作物分类识别方法,实现小样本下县域地块级林果种植空间分布制图。以新疆伽师县西梅林果为例,实地外业调查数据与当地农业部门提供的种植面积数据为参考基准对该模型进行了验证。结果表明,在巴仁镇和米夏乡两个区域,该研究提出的半监督学习的LiteTransResNet模型在小样本条件下林果分类准确率达到99.11%和99.46%,显著优于同类方法。进一步利用巴仁镇与米夏乡的西梅样本数据训练,该模型在全县12个乡镇西梅种植面积的估算误差范围在2%~9%,验证了该模型仅利用2个乡镇的小样本数据集可实现全县林果地块级的高精度识别并具有良好的泛化性能。该研究可为大范围林果作物类型调查与监测提供高精度的1 m分辨率的耕地地块数据,以及10 m分辨率的林果作物空间分布信息。 展开更多
关键词 图像分割 泛化性 作物分类 小样本 半监督学习 深度学习 多源遥感 特色林果
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基于高通量测序对干条斑紫菜加工过程的菌群变化分析
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作者 李娜 江姗 +5 位作者 王联珠 郭莹莹 姚琳 朱文嘉 曲梦 江艳华 《渔业科学进展》 北大核心 2026年第1期199-211,共13页
干条斑紫菜(Porphyra yezoensis)作为烤紫菜的主要原料,其微生物的种类和含量直接影响终产品的食用安全性。为探究干条斑紫菜在加工过程中细菌多样性的变化情况,筛选导致菌落总数超标的优势菌种,本研究对加工过程重点环节中条斑紫菜的... 干条斑紫菜(Porphyra yezoensis)作为烤紫菜的主要原料,其微生物的种类和含量直接影响终产品的食用安全性。为探究干条斑紫菜在加工过程中细菌多样性的变化情况,筛选导致菌落总数超标的优势菌种,本研究对加工过程重点环节中条斑紫菜的菌落总数进行监测,通过高通量测序技术解析总细菌菌群及可培养细菌菌群的变化情况,同时,对优势菌进行菌种鉴定与耐受特性分析。结果显示,条斑紫菜原藻经过清洗后菌落总数下降,干燥处理后样品菌落总数变化不一致,干燥环节杀菌效果不明显;不同海区采收的原藻细菌菌群结构有显著差异,紫菜原藻中总细菌菌群多样性丰富,相对丰度较高的有沃雷氏菌属(Olleya)、海杆菌属(Maribacter)、十八杆菌属(Octadecabacter)、亚硫酸杆菌属(Sulfitobacter)等;经干燥后,样品总细菌菌群多样性降低,以蓝细菌(Cyanobacteria_Chloroplast)为优势菌;可培养优势菌为巨型球菌(Macrococcus)、异常球菌(Deinococcus)、芽孢杆菌(Bacillus)、不动杆菌(Acinetobacter)、金黄杆菌(Chryseobacterium)等;实验分离出导致菌落总数超标的优势菌种为巨型球菌,其对温度耐受性较差,但具有较强的抗干旱能力。本研究揭示了干条斑紫菜细菌总数升高的关键加工环节及加工过程中的细菌菌群变化,探讨了优势菌的耐受特性,为企业加工过程中微生物含量把控提供了依据,也为进一步研发干条斑紫菜菌落总数的控制技术奠定了理论基础。 展开更多
关键词 条斑紫菜 菌落总数 细菌多样性 高通量测序
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基于复杂设施农业环境的多传感器融合建图
6
作者 张三强 钱刚 +4 位作者 虢淇泽 刘微 吴杰 周红宇 胡新宇 《农机化研究》 北大核心 2026年第6期179-187,共9页
针对当前2D激光雷达SLAM系统不适应复杂设施农业环境建图和3D激光雷达成本高昂的问题,基于阿克曼农业机器人平台提出了一种2D激光雷达、视觉RGB-D相机与轮式里程计融合的建图方法,构建了2D激光雷达、RGB-D相机与轮式里程计多传感器融合... 针对当前2D激光雷达SLAM系统不适应复杂设施农业环境建图和3D激光雷达成本高昂的问题,基于阿克曼农业机器人平台提出了一种2D激光雷达、视觉RGB-D相机与轮式里程计融合的建图方法,构建了2D激光雷达、RGB-D相机与轮式里程计多传感器融合建图模型,对视觉-雷达-轮式里程计融合的SLAM建图过程进行了研究分析。在模拟的复杂设施农业环境中进行试验,对提出的建图方法进行了验证。试验结果显示:该方法建立的环境地图为二维平面与三维空间的融合地图,误差最大为2.2%,2D激光雷达建图的地图误差最大为2.9%,RGB-D相机纯视觉建图的地图误差最大为4.4%,融合建图地图的精度高于2D激光雷达与RGB-D相机建图。融合地图中,障碍物长、宽、高的最大误差分别为16.3%、20.9%、12.1%,障碍物质心到建图起始点的距离最大误差为4.5%,均在合理范围内,满足复杂设施农业环境中自动导航的建图要求,有效改善了农业机器人2D激光雷达在复杂设施农业环境下建图的局限性,同时解决了3D激光雷达成本昂贵、不利于农业机器人推广应用的问题,为农业机器人建图与导航研究提供了理论基础与数据支撑。 展开更多
关键词 设施农业 多传感器融合 SLAM 2D激光雷达 RGB-D深度相机 轮式里程计
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基于激光测距的深松作业检测技术
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作者 侯云涛 吴泽全 +4 位作者 蔡晓华 东忠阁 程睿 李源源 祝天宇 《农机化研究》 北大核心 2026年第4期110-117,共8页
针对激光测距技术在深松作业检测中的应用进行深入研究,提出了一种自适应多门限值误差拟合方法。算法通过自适应调整多个门限值,动态寻找激光飞行时间误差最佳拟合校正方案,能够有效克服回波信号上升沿鉴别时刻因干扰脉冲产生的误差。... 针对激光测距技术在深松作业检测中的应用进行深入研究,提出了一种自适应多门限值误差拟合方法。算法通过自适应调整多个门限值,动态寻找激光飞行时间误差最佳拟合校正方案,能够有效克服回波信号上升沿鉴别时刻因干扰脉冲产生的误差。基于此方法,研发了一款智能化深松作业检测设备,其能够自主进行耕层断面数据的采集和保存,提高数据采集和处理的效率。同时,开展了测距试验,具体方法为:将SICK DL100-22AA2101激光测距仪的测距值作为标准距离,试验距离为1~4 m,取1 m作为步长,基于所研发设备,采用本文方法与双门限值时刻鉴别方法分别对同一距离进行5次测量作为实测距离,比较实测距离的标准差,以及实测距离均值与对应标准距离的误差。采用本文研发设备和人工方式分别对土壤膨松度和扰动系数进行检测,设备检测结果为土壤蓬松度27.0%、土壤扰动系数22.3%,人工方式检测结果为土壤蓬松度27.1%、土壤扰动系数22.7%。试验证明:研发设备在显著提高测量效率的前提下,得到的测量结果与传统人工测量方式几乎没有差异,具有较高的实用性和可靠性。 展开更多
关键词 深松作业检测 激光测距 自适应多门限值误差拟合算法
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融合空间与通道特征的水稻叶片病害轻量化识别方法
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作者 苏波 杨绍锷 《南方农业学报》 北大核心 2026年第2期350-362,共13页
【目的】从网络结构与损失函数2个维度对YOLOv5n模型进行系统改进,全面提升模型轻量化程度及其对复杂形态水稻叶片病害的检测精度,为实现水稻叶片病害智能识别提供技术支持,进而满足现代精准农业智能化管理的需求。【方法】以YOLOv5n模... 【目的】从网络结构与损失函数2个维度对YOLOv5n模型进行系统改进,全面提升模型轻量化程度及其对复杂形态水稻叶片病害的检测精度,为实现水稻叶片病害智能识别提供技术支持,进而满足现代精准农业智能化管理的需求。【方法】以YOLOv5n模型为基础,首先在骨干网络中引入CBRM模块、MLCA模块与ShuffleBlock模块,重构原有网络架构;然后在颈部网络的每个C3层前嵌入Shuffle Attention机制,实现通道与空间2个维度的特征协同学习;最后将原CIoU损失函数替换为EIoU损失函数,提升病斑定位精度及改善模型在训练过程中的收敛稳定性。采用YOLOv5n-SHCA模型和YOLOv5n模型在包含细菌性叶斑病、褐斑病、叶瘟病3种水稻叶片病害的图像数据集上进行检测,以评估YOLOv5n-SHCA模型的有效性。【结果】YOLOv5n-SHCA模型能稳定识别细菌性叶斑病、褐斑病、叶瘟病3种水稻叶片病害特征,且对小目标病斑识别敏感。与当前主流YOLO模型相比,YOLOv5n-SHCA模型在多项性能指标上均实现有效提升,同时参数规模大幅降低,体现了模型在检测精度与轻量化设计间的良好平衡,具备更优的实际应用潜力,具体表现:m AP@50为0.966,m AP@50-95为0.746,精确率为94.2%,召回率为92.0%,模型推理速度提升至1.4 ms/图,而参数规模降至1.53 M。YOLOv5n-SHCA模型对水稻叶片细菌性叶斑病、褐斑病、叶瘟病的检测精度分别为0.994、0.921和0.983,均优于YOLOv5n模型,能有效解决水稻叶片褐斑病因病斑密集、尺度微小、与叶瘟病形态相似等复杂因素对检测效果不利的问题,增强模型在复杂噪声背景下对病斑特征的感知与鉴别能力。【结论】由CBRM模块、MLCA模块与ShuffleBlock模块组成轻量化骨干网络,在颈部网络集成Shuffle Attention机制,并以EIoU损失函数替代CIoU损失函数而建立的YOLOv5n-SHCA模型,在有效提升对复杂形态水稻叶片病害检测精度的同时实现了模型轻量化,为水稻叶片病害的智能识别提供了技术支撑。 展开更多
关键词 水稻 叶片病害 YOLOv5n-SHCA模型 检测精度 轻量化 智能识别
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基于哨兵数据与特征空间模型的新疆渭库绿洲土壤盐渍化遥感反演
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作者 尼格拉·塔什甫拉提 马莹轩 +1 位作者 阿不都外力·热合曼 杨磊 《干旱区地理》 北大核心 2026年第2期287-300,共14页
新疆作为中国土壤盐渍化典型区域,及时准确地掌握其动态信息对盐渍土治理与可持续土地利用具有重要意义。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲(简称渭库绿洲)为研究区,基于2022年7月的Sentinel-1雷达影像与Sentinel-2光学影像,结合同期野外... 新疆作为中国土壤盐渍化典型区域,及时准确地掌握其动态信息对盐渍土治理与可持续土地利用具有重要意义。以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲(简称渭库绿洲)为研究区,基于2022年7月的Sentinel-1雷达影像与Sentinel-2光学影像,结合同期野外实测土壤含盐量数据,提取并优选与土壤盐分显著相关的特征参数;通过构建Sentinel-1极化组合指数[V^(2)-H]-[H]、[V^(2)-H]-[(V^(2)+H2)/V]、[V^(2)-H]-[V-H]与Sentinel-2光谱指数CRSI-COSRI、CRSI-NDWI、CRSI-GARI共6种特征空间模型,对比分析各模型的反演精度,并利用最优模型实现渭库绿洲典型盐渍区土壤盐渍化空间分异制图。结果表明:(1)Sentinel-2光谱指数CRSI-COSRI构建的特征空间模型反演效果最佳,其相关系数达0.639,决定系数为0.670。(2)研究区整体盐渍化程度较高,空间分异明显,盐渍化程度自西向东呈递增趋势。研究结果验证了特征空间模型在干旱区土壤盐渍化遥感监测中的有效性,为区域盐渍土精准监测与治理提供了方法与数据支撑。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 Sentinel-1数据 Sentinel-2数据 特征空间模型 渭干河-库车河三角洲绿洲
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基于扰动补偿的林果园轮式机器人ENMPC轨迹跟踪方法
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作者 沈跃 王辉 +3 位作者 张亚飞 何思伟 杨开奇 刘慧 《农业工程学报》 北大核心 2026年第3期26-35,共10页
针对自主林果园轮式机器人在复杂作业环境中易受外部扰动与模型参数不确定性影响,导致轨迹跟踪精度下降的问题,该研究提出一种基于非线性扰动观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)的预测精度增强显式非线性模型预测控制(explici... 针对自主林果园轮式机器人在复杂作业环境中易受外部扰动与模型参数不确定性影响,导致轨迹跟踪精度下降的问题,该研究提出一种基于非线性扰动观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)的预测精度增强显式非线性模型预测控制(explicit nonlinear model predictive control,ENMPC)算法。首先,在理想运动学模型中引入农业地形常见的车轮滑移与转向滑移扰动,构建扩展运动学模型。在假设所有外部扰动均可测的前提下,通过泰勒级数展开近似滚动时域内的跟踪误差,推导ENMPC的显式解析解,无需实时求解优化问题。然后设计NDOB实时估计并补偿外部扰动与参数不确定性,并严格证明了所提复合控制器的稳定性。与传统的前馈补偿策略不同,该算法将扰动估计直接集成到输出预测模型中,从而实现零稳态偏差控制。仿真结果表明,该算法能够有效抑制多类扰动信号,显著提升轨迹跟踪控制精度与鲁棒性。草地工况试验表明,与标准NMPC算法相比,所提出的NDOB-ENMPC算法在横、纵向的最大绝对偏差分别降低了39.42%和49.01%,平均绝对偏差分别降低了29.45%和44.01%,平均求解时间减少了97.47%。与前馈补偿NMPC算法相比,所提出的NDOB-ENMPC算法在横、纵向的最大绝对偏差分别降低了17.86%和37.64%,平均绝对偏差分别降低了16.41%和20.59%,平均求解时间减少了97.57%。该算法可满足林果园轮式机器人在复杂农业环境下轨迹跟踪控制的实时性与精度需求,为实现最优控制策略在农业机器人的低成本部署提供解决方案。 展开更多
关键词 扰动观测器 林果园轮式机器人 显式模型预测控制 轨迹跟踪 最优控制
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基于无人机遥感的夏玉米农田土壤呼吸速率估算方法
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作者 崔利华 张梦飞 +3 位作者 李凭阳 王胜蒲 范文泽 韩文霆 《农业机械学报》 北大核心 2026年第4期287-295,326,共10页
准确及时地估算农田土壤碳呼吸速率时空变化对揭示农业生产过程碳排放规律具有重要意义。传统方法在小尺度上能较好地模拟土壤呼吸动态,但在农田尺度上对空间异质性的描述仍存在不足。为实现土壤呼吸(Soil respiration)高空间分辨率准... 准确及时地估算农田土壤碳呼吸速率时空变化对揭示农业生产过程碳排放规律具有重要意义。传统方法在小尺度上能较好地模拟土壤呼吸动态,但在农田尺度上对空间异质性的描述仍存在不足。为实现土壤呼吸(Soil respiration)高空间分辨率准确估算,本研究以内蒙古中部典型地区夏玉米为研究对象,试验设置1个对照区(Tr1:100%ET施水,ET为蒸发蒸腾量)和3个调亏灌溉区(Tr2、Tr3、Tr4),利用静态箱法监测不同生育期土壤呼吸速率,并结合无人机遥感多光谱与热红外数据获取植被指数和土壤表面温度(T_(UAV))。进一步将T_(UAV)与简单色素比值指数(Simple pigment ratio index,SRPI)、归一化植被指数2(Green-blue normalized difference vegetation index,NDVI_(g-b))和归一化色素叶绿素指数(Normalized pigment chlorophyll index,NPCI)分别引入Lloyd-Taylor模型,构建改进的植被-热指数(Vegetation-heat index,VHI)土壤呼吸估算模型,并与反向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)模型估算结果进行比较。结果表明:Tr1~Tr4处理下,土壤表面温度(Temperature of the soil surface,T_(SF))与季节性土壤呼吸速率显著相关,相关系数分别为0.946、0.886、0.898和0.766;在9种表征作物光合作用能力的植被指数中,SRPI与季节性土壤呼吸速率相关性最高。基于SRPI和T_(UAV)的VHI模型拟合效果最佳(R^(2)=0.73),与BPNN模型(R^(2)=0.81)相当。研究结果表明,结合无人机多光谱和热红外遥感数据与VHI模型,可在农田尺度实现土壤呼吸高时空分辨率异质性描述与制图,有效提升估算精度。 展开更多
关键词 夏玉米 无人机遥感 土壤呼吸 植被指数 热红外 Lloyd-Taylor模型
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基于改进YOLOv8的马铃薯种薯芽眼检测
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作者 郝敏 汤宇翔 +3 位作者 孙建英 曹星泰 王显赫 宋硕 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期63-70,共8页
马铃薯芽眼检测是种薯智能化切块过程中的关键技术环节,准确快速的芽眼检测是种薯切块的前提。针对种薯芽眼目标小、表面背景干扰大等问题,融合Shuffle Attention注意力、双向加权特征金字塔网络(BiFPN)、InnerIoU和WiseIoU,提出一种基... 马铃薯芽眼检测是种薯智能化切块过程中的关键技术环节,准确快速的芽眼检测是种薯切块的前提。针对种薯芽眼目标小、表面背景干扰大等问题,融合Shuffle Attention注意力、双向加权特征金字塔网络(BiFPN)、InnerIoU和WiseIoU,提出一种基于YOLOv8n的芽眼检测模型。首先将原模型的颈部网络替换为双向特征金字塔网络BiFPN,增强模型多尺度特征融合能力;之后,在主干网络SPPF的前一层增加Shuffle Attention注意力机制,提升模型的特征提取能力;最后,在损失函数部分,融合InnerIoU和WiseIoU,替换CIoU,加快模型的收敛,提升检测精度。试验表明改进后的YOLOv8网络模型,平均精度均值、精确率和召回率分别为94.1%、92.4%和91.6%,检测速度为151.5帧/s,较原模型提升显著,相比于其他模型精度高、速度快,能够满足实时检测需求,可为马铃薯种薯智能化检测提供参考。 展开更多
关键词 马铃薯种薯 芽眼检测 深度学习 注意力机制 损失函数
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基于机器视觉的玉米去雄装置设计与试验
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作者 郭艳玲 徐佳宁 +4 位作者 李石磊 李健 刘程 杜鹏飞 王扬威 《农机化研究》 北大核心 2026年第8期259-266,共8页
针对传统去雄装置对行偏差大、叶片损伤率高的问题,设计了基于机器视觉的玉米精准去雄装置。结合玉米植株生长特性,确定了装置关键部件的结构尺寸,简述了其主要结构与工作原理,通过对行调节机构实现动态对行定位。采用YOLOv8算法与双目... 针对传统去雄装置对行偏差大、叶片损伤率高的问题,设计了基于机器视觉的玉米精准去雄装置。结合玉米植株生长特性,确定了装置关键部件的结构尺寸,简述了其主要结构与工作原理,通过对行调节机构实现动态对行定位。采用YOLOv8算法与双目视觉定位技术实时获取雄穗三维坐标,通过CAN总线驱动对行调节机构完成精准夹持,解决了机具田间作业适应性难题。为验证整机性能,对样机分别以2.5、3.0、3.5 km/h的作业速度进行田间试验。结果表明:装置在预定的作业速度下,去雄率均超过80%,最高为83.5%;叶片损伤率在32%以下,最低为30.2%;YOLOv8算法在复杂田间环境下表现稳定,雄穗识别准确率和检测速度均能满足实时作业需求。本研究将机器视觉与传统自动化技术相结合,显著提升了去雄作业的精准性,解决了传统机械适应性差的问题,为玉米精准去雄装备研发提供了理论支持与技术参考。 展开更多
关键词 玉米去雄装置 机器视觉 自动对行 叶片损伤率
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国产“高分三号”SAR系列卫星的陆表土壤水分定量估算评价研究
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作者 邱鑫鑫 王春梅 +5 位作者 杨健 刘其悦 郑兴明 茹美玉 杨惠滋 樊政昕 《航天返回与遥感》 北大核心 2026年第1期83-99,共17页
陆表土壤水分是陆地-大气系统中物质与能量交换的重要媒介,对农业生产、生态环境维持、气候变化响应及水资源管理具有关键作用。文章以云南丽江为研究区,基于44个样方的实测数据,采用Oh模型、Dubois模型及随机森林模型,分别从半经验模... 陆表土壤水分是陆地-大气系统中物质与能量交换的重要媒介,对农业生产、生态环境维持、气候变化响应及水资源管理具有关键作用。文章以云南丽江为研究区,基于44个样方的实测数据,采用Oh模型、Dubois模型及随机森林模型,分别从半经验模型以及机器学习模型的角度对“高分三号”系列卫星(GF-3/GF-3B/GF-3C)的土壤水分反演性能进行了系统评估。结果表明,在随机森林模型验证集中,GF-3、GF-3B、GF-3C卫星的相关系数R分别为0.69、0.69、0.85,均方根误差RMSE分别为0.088、0.075、0.031 cm^(3)/cm^(3);Oh模型R为0.41、0.44、0.40,RMSE为0.065、0.065、0.089 cm^(3)/cm^(3);Dubois模型R为0.59、0.40、0.27,RMSE为0.118、0.131、0.24 cm^(3)/cm^(3)。由此可见,“高分三号”单星在土壤水分反演中具有一定潜力,但Dubois模型存在系统性高估现象,且在引入不同升降轨道观测数据时误差进一步加大。在协同反演分析中,整合GF-3、GF-3B、GF-3C卫星数据的随机森林模型验证集R值达0.84,RMSE为0.04 cm^(3)/cm^(3),分别较Oh和Dubois模型R值提高0.54、0.61,RMSE下降0.036、0.128 cm^(3)/cm^(3)。综合分析表明,多星协同数据在随机森林模型下的反演性能显著优于传统半经验模型,值得注意的是,协同三颗星数据引入了不同星间的偏差,但在随机森林模型下的统计指标并未出现显著降低,反而保持在较优水平,因此,协同三星数据能在提供更大范围的同时保证反演结果的稳定。综上,“高分三号”系列卫星在土壤水分反演中展现出显著应用潜力,尤其在多星协同条件下结合机器学习方法,增加了覆盖区域范围,实现了在最大满足区域土壤水分应用的航天探测需求的卫星应用效果。 展开更多
关键词 “高分三号”系列卫星 土壤水分 定量估算评价
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基于遥感土壤湿度数据的分布式水文模型参数联合率定方法
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作者 李致家 邓帆 +1 位作者 张汉辰 李安琪 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-7,共7页
为探究在半干旱小流域引入遥感土壤湿度数据辅助分布式水文模型参数率定的可行性,提出了融合硬数据(流量)与软数据(遥感土壤湿度)的参数联合率定方法。该方法将CLDAS卫星遥感土壤湿度数据应用于Grid-Multi-GA模型中,采用多目标优化框架... 为探究在半干旱小流域引入遥感土壤湿度数据辅助分布式水文模型参数率定的可行性,提出了融合硬数据(流量)与软数据(遥感土壤湿度)的参数联合率定方法。该方法将CLDAS卫星遥感土壤湿度数据应用于Grid-Multi-GA模型中,采用多目标优化框架,以流量模拟的纳什效率系数和土壤湿度时空分布的Spearman相关系数作为双评价指标,通过系统调整权重实现两类指标的动态权衡,最终确定最优权重及其对应的产流和汇流参数组合,同时通过设置参数未率定、仅用流量率定、流量与土壤湿度联合率定3种情景,验证联合率定方法的可行性。宁夏原州流域的实例验证结果表明:流量与土壤湿度联合率定的Grid-Multi-GA模型在小流域中的洪水模拟中,纳什效率系数大于0.7,Spearman相关系数为0.84,明显优于未率定和仅用流量率定的Grid-Multi-GA模型。 展开更多
关键词 半干旱地区 Grid-Multi-GA模型 参数率定 径流模拟 遥感土壤湿度 原州流域
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振-碰耦合电子果实装置设计与试验
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作者 刘继展 祝珊 阳开雨 《农业工程学报》 北大核心 2026年第2期62-71,共10页
果实在采摘、分选及运输过程中持续承受振动、碰撞、冲击等多种机械荷载的耦合作用,这类作用是导致其品质劣变与采后损失的核心诱因。然而,现有电子果实装置多针对跌落、挤压、碰撞等单一载荷场景设计,其传感器结构与数据采集系统难以... 果实在采摘、分选及运输过程中持续承受振动、碰撞、冲击等多种机械荷载的耦合作用,这类作用是导致其品质劣变与采后损失的核心诱因。然而,现有电子果实装置多针对跌落、挤压、碰撞等单一载荷场景设计,其传感器结构与数据采集系统难以精准捕捉单果及串型果实在振动-碰撞耦合作用下的动态力学响应特性,进而制约了果实采后机械损伤演化机理的深入探究。为此,该研究以鲜食葡萄为试验对象,设计了一种可同步获取果实振动加速度与碰撞力动态响应的振-碰耦合电子果实(vibration-collision coupling electronic fruit,VCCEF)装置。该装置由三维振动测量系统、三维碰撞测量系统及振-碰数据同步采集系统构成,通过压电陶瓷球壳结构内部集成三轴加速度传感器,实现对碰撞冲击力、振动加速度及耦合动态响应的同步高精度采集。同时,构建了基于该装置的双梗-果复合系统,提出多果实振-碰数据的同步采集分析与校核方案,为探究多果-梗系统的振动-碰撞耦合演化规律提供支撑。标定试验结果表明,三维振动检测的相对误差范围在4.24%~7.27%之间,碰撞力-感应电压拟合曲线的决定系数R_(2)为0.9933。在偏角为30°、45°、60°和75°的双果振-碰耦合试验中,结果表明碰撞力与振动加速度峰值的时间偏差为71 ms,同步性良好,同时加速度响应呈现明显的方向性。综上,振-碰耦合电子果实(VCCEF)可精准监测果实间的振-碰动态信息,为揭示果实非稳态碰撞的时域响应特征、动态传递规律及采运设备力学参数优化提供了装备与方法支持。 展开更多
关键词 电子果实 振动加速度 碰撞力 耦合动力学 动态响应 鲜食葡萄
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基于遥感数据时空特征提取的冬小麦估产方法
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作者 赫晓慧 许明晨 +1 位作者 杨永辉 乔梦佳 《农业工程学报》 北大核心 2026年第3期231-240,共10页
冬小麦在中国粮食生产中具有重要地位,及时且准确地预测其产量对粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。遥感为大规模作物估产提供了便利,然而,主流的基于卷积-循环混合神经网络的冬小麦估产方法难以充分学习长时序遥感影像中的全局空... 冬小麦在中国粮食生产中具有重要地位,及时且准确地预测其产量对粮食安全和农业可持续发展具有重要意义。遥感为大规模作物估产提供了便利,然而,主流的基于卷积-循环混合神经网络的冬小麦估产方法难以充分学习长时序遥感影像中的全局空间光谱特征和长距离时间依赖关系。因此,该研究提出了一种面向遥感影像全局-局部时空特征提取的冬小麦估产模型。该模型采用CNN与Vision Transformer(ViT)并行的双分支架构,同时提取遥感影像的局部纹理、光谱响应等特征和全局空间光谱信息。随后,通过耦合注意力融合模块(coupledattention fusion module,CAFM),在全局与局部特征的双向交互过程中自适应整合空谱信息。最后,结合基于Transformer的时间编码器,以精准捕捉作物生长过程中的长距离时间依赖关系。该模型通过全面挖掘冬小麦生长的空间、光谱和时间动态特征,有效提升估产的准确性。该研究以全国冬小麦主产区为研究区,基于2003—2022年的冬小麦产量数据和MODIS遥感影像,构建估产数据集并验证GSTFEN模型的性能。结果表明:1)在2019—2022年测试集中,GSTFEN模型的年平均均方根差(root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和决定系数(coefficient of determination,R^(2))分别达到0.591 t/hm^(2)、0.475 t/hm^(2)和0.848,性能明显优于基线模型。2)GSTFEN模型在播种至抽穗期生育阶段的年平均RMSE与播种至成熟阶段仅相差2.31%,表明该模型能够提前1个月预测全国冬小麦主产区产量。该研究所提方法可以有效提高大范围农作物产量预测精度,为作物生长过程智能化监测提供了方法支撑。 展开更多
关键词 遥感 产量预测 冬小麦 CNN TRANSFORMER 特征融合
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基于深度学习的鱼类生物量估算研究进展
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作者 李道亮 赵聪慧 +3 位作者 朱弘烨 张盼 王广旭 刘思涛 《农业机械学报》 北大核心 2026年第2期121-133,共13页
鱼类生物量估算是水产养殖精细化管理的核心环节,对精准投喂、资源评估及养殖效益提升至关重要。传统人工估测方法存在效率低、需接触式操作且易损伤鱼体等问题,在高密度网箱、循环水养殖等规模化场景中,这一技术瓶颈愈发明显。近年来,... 鱼类生物量估算是水产养殖精细化管理的核心环节,对精准投喂、资源评估及养殖效益提升至关重要。传统人工估测方法存在效率低、需接触式操作且易损伤鱼体等问题,在高密度网箱、循环水养殖等规模化场景中,这一技术瓶颈愈发明显。近年来,深度学习凭借强大的特征学习与复杂模式解析能力,为鱼类生物量自动化估算提供了突破性方案。本文系统梳理近5年深度学习在该领域研究进展,围绕生物量估算核心技术环节,从鱼体尺寸测量、鱼类计数、鱼体质量估计三大维度展开分析。在此基础上总结了当前深度学习技术在鱼类生物量估算实践中面临的问题并进行展望,旨在为深度学习在鱼类生物量估算中的推广应用提供科学参考,助力水产养殖向数字化、智能化升级。 展开更多
关键词 鱼类生物量估算 深度学习 三维重建 目标检测 立体视觉
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面向油桃采摘的气囊式软体机械手设计与试验
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作者 付敏 崔小曼 +4 位作者 赵鑫庆 崔吉 陈磊 王子健 杨敬宇 《农业工程学报》 北大核心 2026年第2期52-61,共10页
针对果实采收中软体机械手因结构刚度不足而导致末端输出力小、姿态控制稳定性差等问题,该研究提出一种气囊式软体机械手,以提升采摘成功率、降低果实损伤率。该机械手由3个气囊式软执行器和可变距手掌组成,其中气囊式软执行器可在保持... 针对果实采收中软体机械手因结构刚度不足而导致末端输出力小、姿态控制稳定性差等问题,该研究提出一种气囊式软体机械手,以提升采摘成功率、降低果实损伤率。该机械手由3个气囊式软执行器和可变距手掌组成,其中气囊式软执行器可在保持高顺应性的同时提供更大输出力;可变距手掌可根据不同尺寸果实自适应调节抓取范围。为明确执行器性能,建立输入气压-输出力关系数学模型,结合有限元仿真和试验预测其输出力特性;基于有限元分析与试验,分析气囊式软执行器的膨胀位移行为。试验结果表明:在40 kPa气压下,执行器输出力可达20.16 N,膨胀位移达19.3 mm;田间采摘试验显示,该机械手综合采摘成功率为86.8%,综合损伤率为4%。研究可为农业自动化采摘装备的研发提供技术参考。 展开更多
关键词 果实采摘 软体机械手 气囊式执行器 可变距手掌 输出力
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基于自适应融合CNN—OF特征和LSTM网络的猪攻击行为识别
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作者 陈晨 孙博 +3 位作者 Juan Steibel Janice Siegford 韩俊杰 Tomas Norton 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期275-282,共8页
为识别群养猪攻击行为,提出一种基于自适应融合CNN—OF特征和LSTM网络的算法。在两个猪栏中每栏混养8头猪3天,每天收集8 h的视频作为数据集。从猪栏1的3天视频中标记出1200个攻击1 s片段和1200个非攻击1 s片段,选择80%的片段作为训练集... 为识别群养猪攻击行为,提出一种基于自适应融合CNN—OF特征和LSTM网络的算法。在两个猪栏中每栏混养8头猪3天,每天收集8 h的视频作为数据集。从猪栏1的3天视频中标记出1200个攻击1 s片段和1200个非攻击1 s片段,选择80%的片段作为训练集,其余20%作为验证集。从猪栏2的3天视频中标记出1254个攻击1 s片段和85146个非攻击1 s片段作为测试集。首先,采用Horn—Schunck(HS)方法计算光流(OF)的大小和方向角,并根据CNN特征图的维度划分光流方向角的范围。然后,在每个方向角范围内统计光流大小的直方图,通过空间维度变换将直方图转化为特征图。最后,通过权重叠加将此特征图与CNN特征图进行自适应融合并输入LSTM网络以识别攻击。采用VGG16—OF—LSTM、ResNet50—OF—LSTM、InceptionV3—OF—LSTM和Xception—OF—LSTM算法识别猪攻击行为的准确率分别为97.5%、97.8%、98.7%、99.3%。结果表明,CNN—OF—SLTM算法能够识别猪攻击行为。提出的自适应特征融合方法CNN—OF具有一定通用性。 展开更多
关键词 群养猪 攻击识别 卷积神经网络 光流 自适应融合 长短期记忆
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