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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

    样点稀少条件下基于环境相似性的土壤有机碳空间分布预测

    郭澎涛肖秀绒赵菊李茂芬...
    103-110页
    查看更多>>摘要：针对现有土壤有机碳(soil organic carbon,SOC)空间分布预测模型难以适用于样点稀少条件下的问题,该研究依据成土环境越相似土壤属性越相似的假设,提出一种基于环境相似性的SOC空间分布预测方法(environmental similarity model,ESM),首先利用影响SOC空间分布的关键环境变量刻画研究区成土环境,然后比较采样点与待估测点处的环境相似度,最后依据环境相似度预测待估测点处的SOC含量.为验证ESM方法的有效性,以云南省作为案例研究区,并设置3个情景:1)从64个采样点中随机抽取10个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次;2)从64个采样点中随机抽取20个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次;3)从64个采样点中随机抽取30个点作为训练集,余下的采样点作为验证集,随机抽取20次.以平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)评估模型预测精度.方差分析结果表明,采样点分别为10、20和30这3个情景条件下ESM的MAE(12.7、11.7、11.1 g/kg)都显著(P＜0.05)低于多重线性回归(72.6、23.0、16.7g/kg)和人工神经网络(15.8、14.9、15.8 g/kg),表明ESM模型具有较高的预测精度及较强的鲁棒性,可为成土因素复杂区域SOC空间分布的预测提供借鉴和指导.

    土壤有机碳模型环境相似性空间分布预测样点少

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    基于mRMR-XGBoost的水稻关键生育期识别

    冯健昭潘永琪熊悦淞吴彻...
    111-118页
    查看更多>>摘要：针对目前使用无人机识别水稻关键生育期时光谱数据特征维度高和冗余,导致模型准确率和泛化能力不足的问题,该研究提出一种基于最优特征组合的水稻关键生育期(分蘖期、拔节期、抽穗期、乳熟期、完熟期)识别方法.首先使用无人机采集田间光谱图像,基于相对植被指数和迭代自组织数据分析算法对光谱图像进行分割,以有效提取水稻冠层区域.然后对水稻生育期的关键特征进行表达,采用最小冗余特征选择算法对特征进行重要性排序,并通过增量分组法确定最优特征组合.最后基于极度梯度提升算法构建水稻生育期的识别模型.对比试验结果显示,本文模型对5个关键生育期的识别较好,混淆情况少,对水稻分蘖期、拔节期、抽穗期、乳熟期和完熟期识别精确率分别为98.08％、100.00％、99.68％、97.50％和 99.29％,整体识别精确率达到 98.77％,F1值为 0.989 1,Kappa 系数为 0.984,相比于SVM(支持向量机)分别提高了 1.59个百分点、0.014 6和0.02,相比于RF(随机森林)分别提升了 1.23个百分点、0.011和0.015.研究结果可为田间作物的精准管理和决策提供重要依据.

    水稻机器学习生育期光谱图像识别

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    基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法

    许楠苑迎春耿俊何振学...
    119-126页
    查看更多>>摘要：为解决多器官特征识别存在的多器官数据集难以获取以及待处理数据集存在的密集小目标和多尺度目标等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法.该方法以YOLOv8s为基础,在Backbone部分设计了跨阶段局部残差(residual CSPLayer2Conv,RC2)模块,以拓宽每个网络层的感受野,使网络能充分提取密集的小目标特征.在Neck部分设计了尺度空间金字塔池化(scale spatial pyramid pooling,SSPP)模块,以充分融合网络的高阶多尺度特征信息,增强模型对多尺度目标的检测能力.在Head部分设计了非对称解耦检测头(asymmetric decoupling detection head,ADDH)模块,使模型分类更关注于中心内容,而回归更关注于边缘信息.试验结果表明,在PlantCLEF2022公共数据集中选取的17种果树的数据集中,改进的YOLOv8s模型对果树果实和叶片器官识别的平均精度均值为90.2％,比YOLOv8s模型高6.7个百分点.此外,该研究还将该模型应用到自建的枣数据集上,达到了99.1％的识别准确率,较原模型提升6.6个百分点,证明了所提出方法的通用性,可为常见果树的器官分割与基于多器官特征的细粒度品种分类研究提供参考.

    图像处理图像分割果树多器官YOLOv8s多尺度目标识别

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    基于树冠最高点和地面树干中心的森林影像点云配准方法

    刘金成郭义军曾嘉陈卓...
    127-134页
    查看更多>>摘要：为了弥补无人机和地面不同观测视角导致的森林信息缺失以及不同平台摄影测量影像点云难以高效配准的问题,该研究基于无人机和地面摄影测量构建森林三维影像点云数据,以提取的无人机树冠最高点和地面树干中心为关键特征点,参考由粗到精的配准思路,借助特征点在3D和2D的映射关系以及改进的模拟退火算法和迭代最近点算法,提出了一种适合于无人机和地面不同观测平台的森林影像点云配准框架.测试结果表明,相较于银杏树和楸树而言,杨树对关键点匹配影响较大(杨树1.13 m＞楸树0.75 m＞银杏树0.52 m),不同树种对粗配准影响较小(杨树0.13 m＞银杏树0.08 m＞楸树0.07 m);所提方法在不同树种组成的6块典型样地上表现出色,平均精配准误差分为0.06 m,有效实现了无人机和地面平台影像点云的精细化配准.研究结果可为森林资源调查、森林三维重建以及影像点云的推广应用提供有力的支撑.

    无人机点云森林树冠地面摄影测量

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    基于实例分割的大场景下茶叶嫩芽轮廓提取与采摘点定位

    李翰林高延峰熊根良李昀谦...
    135-142页
    查看更多>>摘要：为了解决野外大场景下茶叶嫩芽识别与采摘点精确定位问题,提出了一种基于实例分割的Yolov5s-segment改进算法.该算法首先引入P2微小目标检测层,解决原始Yolov5s-segment网络P3、P4、P5检测层对于小目标检测能力不佳的问题.其次,在主干网络末端增加CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,提升模型的抗干扰能力,实现野外自然光照环境下茶叶嫩芽轮廓特征提取.最后,根据嫩芽轮廓特征进行采摘点精确定位.研究结果表明,相较于原始Yolov5s-segment模型,改进模型的精确度、召回率、F1分数、平均精度均值mAP50和mAP50-95分别提升了 7.0、8.9、8.1、8.3、7.3个百分点.使用该方法可以准确提取大场景下的单芽、一芽一叶、一芽两叶三种类型茶叶嫩芽轮廓,并且实现采摘点的精确定位.研究结果为名优茶智能化快速采摘提供了一定的理论基础.

    图像处理图像识别茶叶嫩芽Yolov5s-segment轮廓提取采摘点定位

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    基于YOLOv8n改进的蚕虫检测与计数方法

    马小林王梦麟旷海兰唐亮...
    143-151页
    查看更多>>摘要：为解决桑蚕养殖过程中对蚕虫计数的难题,特别是针对蚕虫目标小、分布密集且易被遮挡的问题.改研究提出了一种基于YOLOv8模型改进的蚕虫检测与计数新方法(SDM-YOLO).该方法的核心创新包括:1)引入RCS-OSA模块作为残差模块,替代原YOLOv8中的C2f模块,以增强网络的多尺度特征提取能力并融合不同感受野的信息,提升对密集分布蚕虫的识别能力;2)改造检测头为动态预测头(dynamic prediction head),结合尺寸、空间和通道三个维度的特征信息,提高蚕虫识别的精确度,减少误检;3)优化损失函数,采用EIOU LOSS作为边界框回归的损失函数,以改善密集场景下蚕虫目标的漏检问题.经过试验验证,SDM-YOLO方法在多个评估指标上均表现出色.具体而言,该方法在精确度上达到了 88.2％,召回率为87.2％,平均准确度mAP@0.5为93.2％,而mAP@0.5∶0.95也达到了 74.7％.这些结果充分证明了与一阶段检测模型YOLO系列相比,SDM-YOLO在蚕虫检测与计数方面具有比较明显的优势.

    目标检测通道混洗深度学习注意力机制损失函数

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    自动化场景区分下FABF-YOLOv8s轻量化肉牛行为识别方法

    付辰伏任力生王芳
    152-163页
    查看更多>>摘要：针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法.首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景.其次,对YOLOv8s网络进行轻量化设计改进,在Backbone端更换FasterNet轻量级模型主干,结合尺度内特征交互A1FI,捕获重要特征信息;利用加权双向特征金字塔BiFPN作为Neck端网络,选择特征提取网络C2f-Faster作为节点,缩减卷积过程中参数量和计算量的同时提高模型精度,使其更适用肉牛行为识别及后期的部署.然后,使用MPDIoU函数,解决肉牛交叉遮挡等局限性问题.最后,设计系统可视化界面,以图像和视频形式输入模型,借助可视化系统完成对肉牛行为识别效果展示.试验结果表明,FABF-YOLOv8s(FasterNet、AIFI、BiFPN、C2f-Faster,FABF)模型在肉牛行为数据集上,相较于YOLOv5s、YOLOv7和原YOLOv8s模型的mAP@0.5分别提升了 1.1、4.7、0.4个百分点,参数量和浮点数计算量分别减少59.48％和43.66％,降低到4.51 M和16.0GFLOPs.引入自然场景因素构建的FasterNet-FABF-YOLOv8s模型mAP@0.5达到了 94.6％.研究表明,自动化场景区分下构建轻量化肉牛行为识别系统,可为农户监测肉牛健康状况以及自动化智慧养殖提供技术支持.

    肉牛目标检测场景区分行为识别YOLOv8

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    农业废弃物加氢热解联合挥发分催化加氢制燃料油

    平济舟邓云棋王杰
    164-173页
    查看更多>>摘要：利用农业废弃物生产燃料油是"双碳"背景下富有吸引力和挑战性的课题.该研究在两段加压固定床反应器上进行了生物质加氢热解联合挥发分催化加氢转化试验,由生物质加氢热解(压力5.0 MPa、升温速率15℃/min、终温700 ℃)产生的挥发分通过NiMo-HZSM-5层进行催化加氢(压力5.0MPa、温度320 ℃)实现生物油提质;研究了 3种农业废弃物玉米秸秆、棉花秸秆和花生秸秆的产油特征,借助水洗和酸洗预处理的方法、并采用纤维素和木质素模型化合物考察了不同纤维组成的影响.结果得到,3种农业废弃物的催化加氢生物油产率为10.3％～15.9％,生物油中脂肪烃占比达73.0％～84.8％,几乎不存在含氧化合物和含氮化合物.3种农业废弃物经水洗后脱除部分中性溶解物后,其催化加氢生物油产率提高至18.1％～18.5％;经酸洗后主要残留纤维素和木质素,其催化加氢生物油产率相比水洗又有所提高.模型化合物的研究揭示,纤维素可获得产率较高的富含环戊烷、环己烷和十氢萘类脂环烃化合物的催化加氢生物油,而木质素的催化加氢生物油产率较低,倾向生成单环芳烃,也可生成环己烷和十氢萘类化合物,却不易生成环戊烷类化合物.该研究提供了利用农业废弃物高效生产燃料油的新技术途径.

    农业废弃物纤维生物油加氢热解催化加氢

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    基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测

    齐鹏远姚锡文刘清华许克强...
    174-182页
    查看更多>>摘要：生物质中钾、钠等碱金属含量高,极易导致生物质与煤混燃灰沾污结渣严重.灰熔融特征温度是用于表征积灰结渣倾向的重要指标.该研究在充分考虑灰中酸/碱性组分对熔融特征温度影响的基础上,以生物质与烟煤混燃灰中Al2O3、SiO2、P2O5、SO3、K2O、CaO、Fe2O3 7种氧化物作为变量,利用Matlab软件建立了基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测模型,并以中国农村典型的玉米秸秆和神木烟煤为试样,测定其在不同掺混比例、不同温度和不同停留时间下的灰分组成及熔融特征温度.试验结果表明:随着混合燃料中玉米秸秆的质量分数由25％增至75％时,灰样中MgO、K2O、CaO、Na2O等碱性氧化物的含量增加,特别是对于K2O而言,其质量分数由5.89％升至14.41％,而Al2O3、P2O5和SO3等酸性氧化物的含量逐渐减少,其中Al2O3的质量分数由12.05％降至7.78％,P2O5的质量分数由3.66％降至1.07％,SO3的含量由7.70％降至1.48％.随着灰化温度升高和停留时间延长,C1元素的含量明显减少.将该模型的预测结果与经验公式预测结果及试验结果对比,发现该预测模型中P2O5、SO3对灰熔融特征温度的影响系数较大,这与试验结果基本相符.灰熔融特征温度与Al2O3、SiO2、P2O5、CaO等氧化物含量呈正相关,表明这些氧化物成分有助于抑制熔融结渣.利用试验测量及经验公式等方法对该预测模型的结果进行检验,利用该模型预测的熔融特征温度与试验值的误差在5％以内,验证了该模型的准确性和可靠性.该模型研究结果可为准确预测生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度以及防治锅炉积灰结渣提供参考.

    生物质混燃灰熔融特性回归预测神经网络

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    装配式柔性墙体日光温室联合储热系统蓄放热特性

    马蔷薇李明王利春胡娟秀...
    183-193页
    查看更多>>摘要：增设多蓄热介质联合主动蓄放热系统是解决装配式柔性墙体日光温室"重保温、轻蓄热"问题的有效方法,但当前对于"土壤-空气-水"多介质联合储热系统蓄放热特性和加温效果尚不明确,针对此问题,该研究以配备"空气源地中热交换-水源后墙循环换热"联合储热系统的装配式柔性墙体日光温室为研究对象,采用现场跟踪测试和能量转移测算,对联合储热系统各自和组合的蓄放热特性进行研究.结果表明,配有联合储热系统的装配式柔性墙体日光温室室内夜间最低空气温度维持在10℃以上,室内外最大温差达26.5 ℃.0～50cm的土壤层是该温室主要蓄热介质,晴天土壤层蓄热量最高占总蓄热量的63.5％.地中热交换系统最高占土壤蓄热量的54.4％.水循环系统蓄热量可达424.04 MJ,最高占总蓄热量的45.1％,通过循环蓄热可将储水池内8 m3水的温度提高到35 ℃.连阴天时,通过引入蓄放热比指标,对联合储热系统的运行效果进行定量评价,发现水循环系统具有蓄放热速度快的特点,蓄放热比绝对值最高可达1.62,是当天土壤蓄放热的1.8倍.但从总量上看,土壤仍是连阴天主要放热来源,在北京地区联合蓄放热系统能够维持3个连阴天的热量需求.水循环系统平均性能系数(coefficient of performance,COP)为9.16,地中热交换系统平均COP为6.82,联合蓄放热系统综合COP为8.85,对比热泵,其节能率达60.26％.研究结果为联合储热系统蓄放热机理研究提供了理论依据.

    日光温室墙体传热联合储热蓄放热特性水循环地中换热

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