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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
1
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
2
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
3
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
4
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
5
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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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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基于数字孪生的农田环境智能灌溉技术研究
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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
10
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
15
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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基于CNN和LSTM深度学习算法的作物播期差异遥感识别
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作者 白燕英 苗丰 +1 位作者 李二珍 范泽华 《农业机械学报》 北大核心 2026年第2期276-289,共14页
作物播期差异遥感识别可为精准农业和智慧农业提供空间数据支撑,对推动农业生产从“经验驱动”向“数据驱动”转型具有重要价值。本研究融合双阈值决策与深度学习算法,基于Landsat 8/9 OLI影像数据和野外采样数据,提取作物NDVI时序特征... 作物播期差异遥感识别可为精准农业和智慧农业提供空间数据支撑,对推动农业生产从“经验驱动”向“数据驱动”转型具有重要价值。本研究融合双阈值决策与深度学习算法,基于Landsat 8/9 OLI影像数据和野外采样数据,提取作物NDVI时序特征曲线,揭示作物出苗至生长旺盛期(4月25日—7月30日)的动态特征,识别作物早晚播差异的敏感生育阶段。计算敏感生育阶段作物整体生长斜率和相邻时相NDVI差值。生长斜率大于样本平均值且NDVI差值大于样本平均值时判定为早播样本,否则为晚播样本。采用随机森林(RF)、人工神经网络(NNC)机器学习模型和卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)深度学习模型对作物播期差异进行遥感识别。结果表明,作物早晚播敏感生育阶段内早播作物NDVI均值普遍比晚播作物高0.1~0.3,且早播作物生长进程显著提前,玉米快速生长期提前7~13 d,葵花提前10~16 d,西葫芦生长高峰期提前12~24 d,番茄提前5~20 d,瓜类提前18~35 d。作物分类结果表明RF与CNN模型表现较优,其总体分类精度分别达91.77%和90.66%,Kappa系数分别为0.91和0.90,均能有效区分玉米、葵花、西葫芦、瓜类和番茄这5类作物的早播与晚播情况。经过对各模型分类结果的细节对比,CNN分类图像更连续且破碎度更低,在田埂识别与地块边界区分上优于其他模型,选取CNN模型为最优分类模型。 展开更多
关键词 早晚播 NDVI时序特征 作物分类 深度学习 遥感
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融合无人机多光谱信息的哨兵2号冬小麦叶面积指数估算
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作者 田宏伟 常江 +1 位作者 李翠娜 成林 《中国农业气象》 2026年第1期143-156,共14页
引入多光谱无人机作为过渡尺度,为解决遥感监测模型在叶面积指数(LAI)反演中由点到面的升尺度难题,综合比较Lasso回归、岭回归、高斯过程回归和随机森林回归4种机器学习算法在不同特征组合下对冬小麦叶面积指数(LAI)的模拟精度、空间分... 引入多光谱无人机作为过渡尺度,为解决遥感监测模型在叶面积指数(LAI)反演中由点到面的升尺度难题,综合比较Lasso回归、岭回归、高斯过程回归和随机森林回归4种机器学习算法在不同特征组合下对冬小麦叶面积指数(LAI)的模拟精度、空间分布及数据分布直方图,筛选适用于华北区域冬小麦LAI监测的无人机模型;并利用模型监测结果作为地面样本,构建哨兵2号冬小麦LAI监测模型,结合耕地分布对鹤壁市冬小麦LAI进行动态监测和评估。结果表明:(1)基于无人机多光谱数据构建的4种机器学习算法冬小麦LAI监测模型,模拟精度从高到低依次为Lasso回归、岭回归、高斯过程回归和随机森林回归,最小均方根误差分别为1.472、1.488、1.538和1.582。岭回归的模拟结果在高、低值区表现较均衡,随机森林回归模拟结果存在低值高估和高值低估的现象,Lasso回归模拟结果存在低值高估,高斯过程回归的模拟结果高、低值均低估。高斯过程回归、Lasso回归和岭回归模拟结果直方图符合正态分布特征,随机森林回归的模拟结果离散度较高,因此,18个特征的岭回归为无人机LAI最优监测模型。(2)基于哨兵2号构建的冬小麦LAI监测模型中,4种算法的模拟精度从高到低依次为岭回归、Lasso回归、高斯过程回归和随机森林回归,26个特征的岭回归为最优监测模型。(3)2023年3月28日、4月27日和5月12日,哨兵2号LAI动态监测结果显示鹤壁市耕地LAI平均值分别为2.50、3.22和2.92,监测结果比MODIS产品更精细。 展开更多
关键词 叶面积指数 无人机遥感 机器学习 尺度转换
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基于改进YOLO 11的海鲜菇生长阶段精细化分类方法
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作者 杨淑珍 朱浩宇 杨凯威 《农业机械学报》 北大核心 2026年第3期342-352,共11页
生长阶段精细化分类是实现海鲜菇菇房环境智慧、精准调控的前提。然而,由于海鲜菇调控所需生长阶段划分较为精细,且相邻阶段的表型特征高度相似,使其生长阶段的精细化分类难度较大。针对此问题本研究提出一种改进YOLO 11生长阶段精细化... 生长阶段精细化分类是实现海鲜菇菇房环境智慧、精准调控的前提。然而,由于海鲜菇调控所需生长阶段划分较为精细,且相邻阶段的表型特征高度相似,使其生长阶段的精细化分类难度较大。针对此问题本研究提出一种改进YOLO 11生长阶段精细化分类方法。首先,在YOLO 11主干网络中融合全局注意力机制(Global attention mechanism,GAM),通过增强通道注意力和空间注意力,更有效地提取海鲜菇的关键特征;其次,将激活函数由SiLU更改为Mish,有效增强了网络的非线性表达能力;最后将原始卷积优化为幻影卷积,在保持高精度目标检测的同时,简化模型结构并优化了计算效率。本文所改进模型的识别准确率为96.97%,召回率为96.73%,平均精度均值为96.58%,精确率为96.81%,并且模型的推理时间和模型参数量分别缩减了4.28%和21.69%,优于RF-SVM、ResNet50、YOLO v8和YOLO 11。这些结果表明,本文所提出的改进方法具备更优的综合性能,能够有效地应用于海鲜菇生长阶段精细化分类。 展开更多
关键词 海鲜菇 生长阶段精细化分类 图像识别 YOLO 11 深度学习
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土壤盐渍化遥感监测信息提取与处理模型研究进展
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作者 王学琴 汪西原 《安徽农业科学》 2026年第1期18-23,共6页
土壤盐渍化是造成土地荒漠化以及作物产量降低的主要原因之一。遥感监测技术凭借其宏观视角和丰富的信息量为快速实现大面积土壤盐渍化动态监测提供了新途径。通过梳理国内外土壤盐渍化遥感监测研究相关文献,从盐渍化土壤分类、土壤含... 土壤盐渍化是造成土地荒漠化以及作物产量降低的主要原因之一。遥感监测技术凭借其宏观视角和丰富的信息量为快速实现大面积土壤盐渍化动态监测提供了新途径。通过梳理国内外土壤盐渍化遥感监测研究相关文献,从盐渍化土壤分类、土壤含盐量反演及土壤盐渍化动态监测3类应用入手,总结了土壤盐渍化遥感监测信息提取与处理模型的研究进展与标志性成果。结果表明:近年来该领域的研究热点在于通过将卫星、航空、地面不同平台的多源遥感数据与深度学习协同提高土壤盐渍化遥感监测模型的精度;在不同遥感监测模型的构建中,建模因子的选取呈现多元化、综合化趋势;遥感图像与土壤盐度间的尺度效应问题,需协调不同分辨率图像之间的互补性,深入挖掘其内部关系。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 信息提取 尺度效应 异质性遥感影像融合 动态监测
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基于振动信号的鱼类摄食活跃度监测装置研究
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作者 龙涛元 宋国翠 蒋俊杰 《科学技术创新》 2026年第5期205-208,共4页
针对水下视觉监测鱼摄食强度因水体浑浊、鱼群遮挡等导致精确度降低问题,提出基于振动信号分析的监测方法。设计了摆杆式机械放大机构,振动传感器安装在水体上方的摆杆末端,用杠杆放大效应提高了传感器对鱼摄食引发振动的灵敏度,传感器... 针对水下视觉监测鱼摄食强度因水体浑浊、鱼群遮挡等导致精确度降低问题,提出基于振动信号分析的监测方法。设计了摆杆式机械放大机构,振动传感器安装在水体上方的摆杆末端,用杠杆放大效应提高了传感器对鱼摄食引发振动的灵敏度,传感器不接触水体解决了传统水下传感器易受环境干扰及密封性要求高的难题。系统用STM32处理器实现信号处理,包含滤波、基线校准及ADC转换,用FFT算法提取振动信号的幅值、频率分布特征,用Zigbee无线通信模块实时传输特征数据至投喂控制器。实验表明,鱼群摄食振动信号集中在0.5~5 Hz低频段,不同饥饿程度下摄食引起振动信号的频率和能量分布不同,可有效表征摄食活跃度。本装置可为封闭式养殖环境的精准投喂提供决策依据,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 水下监测 摄食强度 振动传感器 FFT 精准投喂
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