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期刊信息/Journal information
农业工程学报
中国农业工程学会
农业工程学报

中国农业工程学会

朱明

半月刊

1002-6819

tcsae@tcsae.org

010-65929451，65910066转2503、3503

100125

北京朝阳区麦子店街41号

农业工程学报/Journal Transactions of the Chinese Society of Agricultural EngineeringCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《农业工程学报》是由中国农业工程学会主办的全国性学术期刊,自2005年始为单月刊。编委会名誉主任:汪憨华院士,编委会主任兼主编:杨邦杰教授《农业工程学报》为全国中文核心期刊,在最新版的《中文核心期刊要目总揽》中位居"农业工程类"期刊榜首；2001年入选中国期刊方阵"双效"期刊；被中国科协主办的《中国学术期刊文摘》选为首批收录期刊；先后被美国工程索引(EI Page one)、英国国际农业与生物中心(CAB International)、检索系统、数据库收录。
正式出版
收录年代

    大气环流因子对黄河流域长预见期农业干旱预测性能的影响

    肖悦粟晓玲吴海江
    100-108页
    查看更多>>摘要：准确的干旱预测对于减轻或规避干旱对区域粮食生产和水资源配置的不利影响至关重要.大气环流因子可能会通过遥相关影响农业干旱的发生、发展和传递过程,在干旱预测模型中引入大气环流因子是否会改善农业干旱的预测性能尚不明晰.该研究以农业干旱、高温和大气环流因子为预测因子,在不同预见期(1、12、24、36、48个月)下采用Meta-Gaussian(MG)模型预测黄河流域典型年份的农业干旱事件,通过纳什效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)探究在MG模型中引入大气环流因子对农业干旱预测性能的影响.结果表明:大气环流因子中12个月时间尺度的标准化西太平洋副高强度指数(standardized western Pacific subtropical high intensity index,SWPSHI)与农业干旱相关性最为显著;以典型年2014年8月份为例发现MG模型预测值受预见期长度、预测因子影响较大;相比于单因子预测,引入大气环流因子的MG模型的评价指标NSE和RMSE改善网格占比最高达46％,空间上在内蒙古、宁夏、甘肃、陕西等省区1a以上预见期明显改善,而考虑大气环流因子和高温的MG模型进一步提升了模型的预测性能,扩大了网格占比.因此在上述省区干旱预测时需考虑大气环流因子的影响.

    农业干旱模型预测大气环流因子Meta-Gaussian黄河流域

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    毛乌素沙地土壤解磷菌的分离筛选及其解磷机制

    周晓倩冯薇贺斌秦树高...
    109-118页
    查看更多>>摘要：为探究毛乌素沙地土壤中可培养解磷细菌的种类、解磷能力和作用机制,该研究利用磷酸三钙为磷源的培养基,从黑沙蒿(Artemisia ordosica)林地土壤中分离出61株解磷细菌,其中变形菌门(Pseudomonadota)假单胞菌属(Pseudomonas)为优势类群.最终筛选出4株高效解磷菌(命名为Rl、R4、NR1和NR3),磷增量分别为501.24、67.78、55.48和800.28 mg/L.基于形态特征、生理生化特性和系统发育分析,鉴定R4和NR1为假单胞菌属,R1和NR3分别为拟无枝酸菌属(Amycolatopsis)和泛菌属(Pantoea).这些菌株的解磷能力与其分泌的草酸、乙酸、酒石酸量及pH值显著相关.结果表明,具有较强耐盐碱性的4株高效解磷菌,通过分泌有机酸和调节pH值显著提升了有效磷含量,显示出其作为微生物菌剂在干旱地区土壤改良和植被恢复中的潜在应用价值.

    解磷细菌溶磷能力无机磷有机酸毛乌素沙地

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    鱼菜共生系统中乳酸菌的筛选及其发酵矿化应用

    蒋金辰徐琰斐单建军张宇雷...
    119-127页
    查看更多>>摘要：针对鱼菜共生系统固体废弃物资源化利用效率低的问题,该研究旨在筛选出抗逆性好、矿化功能强的鱼源性乳酸菌,加强鱼粪残饵的发酵矿化性能.试验从鱼菜共生系统中的生物滤料和鱼体中分离乳酸菌,并通过抗逆性及发酵矿化性能检测,筛选出2株具有应用潜力的鱼粪残饵矿化菌株,经鉴定分别为乳酸乳球菌(Lactococcus lactis)L1和糊精乳杆菌(Lactobacillus dextrinicus)L2.耐温性、耐酸碱性和耐盐性检测结果显示,L1表现出较好的抗逆性.在50 ℃时,L1存活率为96.60％,显著高于L2的存活率80.35％(P＜0.05);在pH值分别为5.0和9.0时,L1的存活率分别为65.43％和71.25％,高于L2的存活率31.10％和52.22％(P＜0.05);当盐浓度为60 g/L时,L1的存活率为37.33％,而L2无法存活.通过比较对照组(CK组,未添加乳酸菌)和乳酸乳球菌组(L组,添加乳酸乳球菌)发酵矿化过程中发酵液水质和矿物元素含量,结果显示L组的有机物降解及矿化效果更好,除硫(S)元素以外,钾(K)、钙(Ca)、镁(Mg)、铁(Fe)、锰(Mn)和锌(Zn)元素的矿化率均在第3天达到最高(27.59％～94.67％).综上所述,乳酸乳球菌(Lactococcus lactis)具有较强的抗逆性和显著的发酵矿化效果,且其最佳发酵矿化周期为3 d.该研究可为提高鱼菜共生系统固体废弃物资源化利用效率提供技术支持.

    乳酸菌发酵矿化矿物盐鱼菜共生抗逆性

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    U型渠道移动式流线型量水槽扩散段水力特性及结构优化方法

    王玉宝周仁宇张晨昊李鑫...
    128-138页
    查看更多>>摘要：移动式量水槽较固定式具有不易淤积、可移动多处重复使用等优点,流线型外形的量水槽水力性能好,量水槽的扩散段对水力性能影响大,然而当前还缺乏扩散段的设计原理与方法方面的研究.为了研究量水槽结构型式对水力特性的影响,为流线型量水槽结构设计提供理论指导,该研究建立D40U型渠道模拟模型,其后用FLOW-3D对35、45和55 L/s流量下的半椭圆+半椭圆、半椭圆+抛物线、半椭圆+圆弧、半椭圆+Myring曲线和鱼形量水槽进行模拟,结合原型试验验证数值模拟效果,探讨扩散段设计原则与方法.最后基于isight平台对水力性能较好的半椭圆+Myring曲线和鱼形量水槽进行结构优化.结果表明,45 L/s流量下不同进水口距离下水深数值模拟与试验值相对误差为0.1％～1.3％,上游、喉口和下游断面流速相对误差分别为0.19％～6.63％、0.06％～6.15％和0.02％～6.22％,模拟结果精度高.5种量水槽上游佛汝德数均小于0.5,最大壅水高度为5.71 cm,均满足测流精度和渠道安全要求.其中,半椭圆+Myring曲线量水槽水头损失和壅水高度最低,半椭圆+半椭圆量水槽临界淹没度最高,佛汝德数最小.量水槽扩散段设计原则为:在略微减少临界淹没度的条件下,扩散段前半段设计为曲率较大的曲线,以降低上游壅水高度;后半段设计为曲率相反且曲率较小的曲线,以改善过流流态,平顺水流,降低水头损失.优化后的半椭圆+Myring曲线和鱼形前半段曲率增大,后半段曲率减小,壅水高度和佛汝德数均有所降低,水头损失分别降低5.5％和6.3％,优化后曲线线型满足扩散段设计原则.研究可为流线型量水槽结构设计与优化提供理论指导.

    渠道优化设计数值模拟水力性能扩散段

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    石漠化区岩-土与非岩-土界面土壤孔隙变异及入渗对干湿变化的响应

    安迪彭旭东戴全厚刘婷婷...
    139-149页
    查看更多>>摘要：全球气候变化下土壤水分暴涨骤减愈加频繁和强烈,这使生态系统脆弱的喀斯特区石漠化适应性治理面临严峻挑战.因此,探究干湿变化下土壤孔隙变异及入渗响应对石漠化区土壤水分补给及降雨径流调节具有重要意义.该研究采用原位圆盘入渗法研究了干湿条件下不同露石岩面形状岩-土界面和非岩-土界面土壤孔隙结构变异及水分入渗的响应.结果表明:1)干旱条件下土壤孔隙大小及数量均大于湿润条件;干湿条件下岩-土界面土壤小(＜0.2 mm)、中孔隙(0.2～1.0 mm)数及体积比均大于非岩-土界面,大孔隙(＞1.0mm)数及体积比则小于非岩-土界面;干湿变化下土壤孔隙数及体积比的平均变化幅度从高到低为小孔隙、中孔隙、大孔隙,土壤孔隙各参数平均变化幅度从高到低为非毛管孔隙度、毛管孔隙度、通气度、总孔隙度.2)干旱条件下土壤稳定入渗率和饱和导水率均大于湿润条件;随着水头压力的增加,岩-土界面和非岩-土界面土壤导水率逐渐增加,土壤稳定入渗率则呈现先减小后增大的趋势.3)干湿条件下各级土壤孔隙对入渗水流的贡献率均随孔隙减小而降低;非毛管孔隙度和大孔隙数对土壤入渗能力的影响最大.4)岩-土界面土壤孔隙及水分入渗等参数在干湿变化下的平均变化幅度均大于非岩-土界面.研究结果可为干湿变化下土壤孔隙变异引起的土壤水分补给及降雨径流调节能力变化的认识及石漠化的适应性治理提供科学依据.

    入渗孔隙土壤干湿变化岩-土界面石漠化区

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    基于水稻物候参数及面向对象算法的稻田识别

    姚园毋亭李一凡黎志强...
    150-158页
    查看更多>>摘要：水稻是中国主要的粮食作物之一,实时且准确获取稻田区域及其空间分布特征是指导和管理农业生产的基础,对于保障国家粮食安全具有重要意义.但传统遥感变量与基于像元的机器学习分类算法在准确识别破碎度较高的稻田方面存在较大挑战.物候参数能够反映不同植被的生长动态,在识别稻田方面具有较大的应用潜力.面向对象的随机森林分类可以有效避免"椒盐"现象,提高稻田的分类精度.鉴于此,该研究以中国南方典型山地丘陵区——福建省漳州市稻田为研究对象,基于归一化植被指数、改进归一化水体指数、土壤调节植被指数、垂直极化后向散射系数、交叉极化后向散射系数和物候参数等多个遥感变量,利用面向对象的随机森林分类算法识别稻田,验证和分析物候参数与面向对象的随机森林分类法在提高南方复杂地形区稻田识别精度方面的有效性.结果表明:1)福建省漳州市稻田的最高识别精度为94.47％,Kappa系数为0.92,传统遥感变量、物候参数及面向对象的随机森林分类算法在准确识别破碎度较高的稻田方面具有协同优势;2)物候参数在表征植被生长与植被类型差异等方面具有显著优势,相较于仅基于传统遥感变量的试验组,物候参数与传统遥感变量的组合能够将稻田识别总体精度提高8.78～9.36个百分点;3)对于复杂地形区破碎度较高的稻田,面向对象的随机森林分类方法能够清晰明确地勾勒出稻田的形状与边界信息,且能够有效避免"椒盐"现象,相较于基于像元的分类方法,面向对象的分类法可将稻田识别精度提高0.58～1.53个百分点,因此,更适用于复杂地形区破碎农田的遥感提取.该研究结果可提高福建省漳州市稻田制图产品的应用价值,也可为中国南方复杂地形区稻田识别精度的进一步提高提供参考.

    遥感物候参数随机森林时间序列稻田

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    基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测

    王凯陈优良胥寒莉
    159-167页
    查看更多>>摘要：为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型:YOLOv7-ACGDmix.首先,对 YOLOv7 的可扩展高效长程注意力网络(extended-efficient long-range attention networks,E-ELAN)进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix(a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution)结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积(deformable convolutional networks version 2,DCNv2)结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组(content-aware reassembly of features,CARAFE)上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制(global-attention mechanism,GAM),强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU(wise intersection over union)损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性.在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1％,召回率达到89.0％,平均精度均值(mean average precision,mAP)达到95.1％,F1-score达到89.0％,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点.与FasterR-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值(mAP0.5)分别提高了 9.8、2.2、0.7个百分点.实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3％、召回率85.7％.试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义.

    图像识别目标检测杨梅树YOLOv7单木检测

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    水下底栖生物轻量化目标检测算法YOLOv7-RFPCW

    赵晨陈明
    168-177页
    查看更多>>摘要：针对水下底栖生物检测模型参数量过多,计算量过大,同时水下环境复杂容易造成错检和漏检,影响模型在水下底栖生物检测任务中的准确性的问题.提出了一种水下底栖生物轻量化检测算法YOLOv7-RFPCW.对YOLOv7网络重新设计轻量级网络结构,降低了特征提取网络的参数量和计算量,减少模型体积.设计了 P-ELAN和P-ELAN-W模块,进一步轻量化特征提取网络;针对水下图像颜色失真,目标的空间位置不准确的问题,采用CBAM注意力模块加强特征融合,减少信息丢失,以更好地适应特殊的水下环境;针对水下目标容易出现形状变形的问题,使用WIOU-V3损失函数替换默认的CIOU损失函数,提高水下底栖生物检测的鲁棒性.试验结果显示,改进后的模型YOLOv7-RFPCW的参数量和计算量分别减少了 75.9％和30.7％,模型体积减小了 75.3％,精度提升了 1.9个百分点.这一综合性的提升兼顾了轻量化和精度,为在水下环境中部署提供了可行的解决方案,验证了所提出的改进算法能胜任水下底栖生物检测任务.

    目标检测深度学习YOLOv7底栖生物

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    基于改进YOLOv8n的香梨目标检测方法

    谭厚森马文宏田原张茜...
    178-185页
    查看更多>>摘要：针对非结构化环境下香梨识别准确率低,检测速度慢的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8n的香梨目标检测方法.使用 Min-Max 归一化方法,对 YOLOv3-tiny、YOLOv5n、YOLO6n、YOLOv7-tiny 和 YOLOv8n 评估选优;以YOLOv8n为基线,进行以下改进:1)使用简化的残差与卷积模块优化部分C2f(CSP bottleneck with 2 convolutions)进行特征融合.2)利用 simSPPF(simple spatial pyramid pooling fast)对 SPPF(spatial pyramid pooling fast)进行优化.3)引入了 PConv(partial convolution)卷积,并提出权重参数共享以实现检测头的轻量化.4)使用Inner-CIoU(inner complete intersection over union)优化预测框的损失计算.在自建的香梨数据集上,指标 F0.5 分数(F0.5-score)和平均精度均值(mean average precision,mAP)比原模型分别提升0.4和0.5个百分点,达到94.7％和88.3％.在GPU和CPU设备上,检测速度分别提升了 34.0％和24.4％,达到了 99.4和15.3帧/s.该模型具有较高的识别准确率和检测速度,为香梨自动化采摘提供了一种精确的实时检测方法.

    图像处理图像识别香梨目标检测YOLOv8轻量化消融试验

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    融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类

    郑权乔江伟李婕秦涛...
    186-194页
    查看更多>>摘要：倒伏是限制油料作物高产、稳产、优产的主要因素,对油菜倒伏类型的实时监测与评估对于油菜预产和品种选育至关重要.该研究提出一种无人机可见光影像下融合多尺度特征和注意力机制的油菜倒伏分类方法,对绿熟期和黄熟期的倒伏级别进行分类鉴定.首先,设计一种图像分类模型NGnet(nam-ghost network),用于对角果期的油菜倒伏程度进行分类.该网络采用改进的GhostBottleNeck模块,融入利用权重因子来体现重要特征的注意力机制模块NAM(normalization-based attention module),再将不同尺度的注意力特征进行融合,以降低模型参数量、提高准确率;其次,构建使用无人机高空遥感正射影像的油菜倒伏数据集(rape lodging dataset,RLD),该数据集由5 789张分辨率为3x255x255且人工标注倒伏级别的小区影像构成;最后,将NGnet模型在RLD数据集上的进行验证,准确率达到85.10％,比 T2T-VIT、SwinTransformerV2、MobileNetV3、Res2Net、RepVGG 和 RepLKNet 分别高出 15.6、11.92、7.01、6.22、6.08、2.37个百分点.试验结果表明,NGnet模型对油菜倒伏分类任务是有效的,可为基于无人机RGB影像的油菜倒伏鉴定和良种选育等提供参考.

    遥感农作物分类无人机遥感影像倒伏识别深度学习

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