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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

    腐殖酸对盐碱地基质栽培番茄生长特性的影响

    赵文举杨喜爱俞海英李建承...
    105-113页
    查看更多>>摘要：为提高盐碱地生产效能及农业废弃物利用率,将腐殖酸混掺到由酒糟、秸秆等农业废弃物拌制成的基质模块中,研究不同基质对盐碱地土壤盐分及"金棚 8号B型"供试番茄生长特性的影响.选取轻度S1(Ec=1.15 mS/cm、pH值为8.63)、中度S2(Ec=3.67 mS/cm、pH值为 9.13)、重度S3(Ec=6.39 mS/cm、pH值为 9.69)3种盐碱土,设置 6组腐殖酸添加量T0(0)、T1(2‰)、T2(4‰)、T3(6‰)、T4(8‰)、T5(10‰),以基质中不添加腐殖酸的处理为对照组,构建 TOPSIS多目标综合评价模型对番茄株高、茎粗、叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)、根系特征、产量及品质进行综合评价,确定不同类型盐碱土最优基质配施模式.结果表明:从番茄苗期、花期、果实膨大期到成熟期,不同类型盐碱土土壤盐分均呈先增大后减小趋势;随着土层深度的增加,盐分呈先上升后下降趋势;同一深度,随着基质中腐殖酸添加量的增加土壤盐分呈下降趋势;与对照组相比,基质中均添加10‰腐殖酸处理的轻度、中度、重度盐碱土各土层平均盐分分别降低 60.57%、13.14%、8.31%,对轻度盐碱地改良效果更好;基质中添加腐殖酸处理对番茄株高、茎粗、SPAD值、根系发育、产量与品质具有显著优势(P<0.05);基于TOPSIS多目标综合评价模型,得出在轻度、中度、重度盐碱土中分别添加 4‰、6‰、8‰腐殖酸,番茄的综合指标贴近度最大,其综合评价最优.研究结果可为农业废弃物高效利用及盐碱地高品质果蔬的科学管理提供理论依据.

    盐碱地腐殖酸基质栽培番茄综合评价

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    AMC-NLI:基于实体识别的农业测控领域自然语言接口

    袁伟皓齐海燕杨梦道许高建...
    114-123页
    查看更多>>摘要：农业测控系统的用户交互性存在改进空间,随着自然语言语义处理技术的不断进步,提升农业测控领域中复杂的控制和查询操作的用户友好性变得至关重要,这有助于降低用户的操作成本.本文提出了一种面向农业测控领域的自然语言接口(agricultural measurement and control natural language interface,AMC-NLI),旨在改进农业测控平台的用户体验.通过BERT-BiLSTM-ATT-CRF-OPO(bidirectional encoder representations from transformers-bi-directional long short-term memory-attention-conditional random field)的语义解析模型,识别并提取农业指令中的实体,并进行操作-地点-对象三元组语句(operate-place-object,OPO)的槽填充.使得用户的自然语言输入能够被转化为结构化的三元组语句,实现用户输入的指令转换为相应的参数,并通过物联网网关发送到相应的设备.试验结果表明在AMC-NLI农业测控指令交互方面,该模型表现出色,准确率,精确率、召回率,F值和平均最大响应时间分别达到了 91.63%、92.77%、92.48%、91.74%和2.45 s,为农业信息化管控提供了更为便捷的互动方式.

    指令解析处理自然语言人机交互命名实体识别农业测控

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    基于改进YOLOv7的无人机航拍视频西瓜计数方法

    殷慧军王宝丽景运革李菊霞...
    124-134页
    查看更多>>摘要：为解决自然环境下西瓜分布不均且遮挡严重导致的人工计数困难问题,该研究提出一种YOLOv7-GCSF模型与DeepSORT算法相融合的无人机视频西瓜自动计数方法.采用GhostConv及C2f模块轻量化YOLOv7模型,以减少模型冗余信息;引入SimAM注意力机制,构建MP-SimAM模块,用于提高模型特征提取能力;替换CIoU为Focal EIoU损失函数,以增加模型收敛性能;在DeepSORT中提出一种掩模撞线机制,用于提高计数精度.结果表明,YOLOv7-GCSF目标检测模型精确率(P)、均值平均精度(mAP0.5)分别达到 94.2%、98.2%,相比YOLOv7模型分别提高 2.3、0.3个百分点,在模型轻量化方面,较YOLOv7模型浮点运算数下降 77.5G,模型参数量、模型大小分别下降0.57M和 18.88MB;与传统Tracktor和SORT算法相比,改进的DeepSORT算法跟踪准确率分别提高 5.0和 13.7个百分点;三白瓜及宁夏硒砂瓜计数结果决定系数为 0.93、平均计数精度为 96.3%、平均绝对误差为 0.77.该方法可有效统计西瓜园西瓜数量,为西瓜产量预测提供一种行之有效的技术途径.

    无人机西瓜YOLOv7DeepSORT目标追踪计数产量预测

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    基于Sentinel-1/2数据融合的县域农业大棚提取

    张廷龙韩晓乐包懿张青峰...
    135-145页
    查看更多>>摘要：农业大棚作为一种特殊的地物类型,在高空间分辨率遥感影像上识别相对容易且精度高,但高分影像大多需商业购买,可获取性受限.为提高县域农业大棚精确提取的经济性和便捷性,该研究利用免费、方便获取的非高分Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据进行融合,结合光谱指数、纹理提取和主成分分析等方法,构建了多维特征集空间,采取多种分类识别方法(案),对县域农业大棚进行识别提取.研究结果表明:1)仅使用Sentinel-1/2(10 m分辨率)遥感影像,在适当分类方法(案)的支持下,可实现县域农业大棚的高精度提取;2)利用Sentinel-1(雷达)和Sentinel-2(光学)遥感数据的融合有助于提升农业大棚的识别精度.Sentinel-1/2数据融合相较于仅使用Sentinel-2(光学)遥感数据,总体精度平均提升 1.70个百分点,最大提升 3.29 个百分点;3)文中所用识别方法(案)中,面向对象方法在大棚密度高的区域表现良好;但在大棚密度较低的区域,精度一般,表现出较强的区域(或场景)依赖性.而光学与雷达信息融合后基于像素的递归特征消除随机森林(random forest-recursive feature elimination,RF-RFE)方法(案)平均精度可达 96.45%,精度高且稳定,区域适应性强,适合非高分影像县域农业大棚的精确、高效提取.研究提出的基于Sentinel-1/2影像县域农业大棚提取方案,可为广大县域农业大棚经济、快速、高效提取,提供技术支持.

    遥感数据融合大棚提取随机森林递归特征消除

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    融合改进头脑风暴与Powell算法的马铃薯多模态图像配准

    李易达王雨欣李晨曦赵冀...
    146-158页
    查看更多>>摘要：基于热成像仪获取作物冠层温度可以实现作物水分胁迫状态的非接触式、无损检测,并且具有高通量检测的潜力.然而热红外图像存在作物边缘分布不清晰、噪声强、缺乏形状、纹理信息等问题,无法实现作物冠层温度自动化提取,利用可见光与热红外图像间的信息互补性,通过图像自动配准技术可以弥补热红外图像缺点,为自动化检测提供基础.为解决可见光图像与热红外图像之间辐射、形状和纹理差异,导致不同模态图像配准难度较大问题,该研究提出了一种融合改进头脑风暴(brain storm optimization algorithm,BSO)与Powell算法的可见光与热红外图像配准方法.研究通过对原始BSO优化算法进行改进使得整体算法更好寻找到最优仿射变换矩阵进而完成图像配准任务,具体改进包含以下 5个方面:使用混沌映射函数初始化BSO群体分布、修改新个体变异范围、手肘法动态调整BSO中K-means聚类数、在个体变异方式策略中加入混沌本地搜索方法、在算法执行过程中根据BSO算法前期后期不同特性动态调整概率参数.研究选用互信息值(mutual information,MI)、归一化互信息值(normalized mutual information,NMI)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均结构相似性指数(mean structure similarity index measure,MSSIM)作为评价指标.该研究算法相对比Powell优化算法、遗传算法(genetic algorithm,GA)和BSO_Powell算法在温室数据中MI指标分别提升 0.0542、0.0769、0.0405,NMI指标分别提升 0.0159、0.0231、0.0527,RMSE指标分别降低 15.02、13.03、27.08,MSSIM指标分别提升 0.0523、0.0488、0.1224;大田数据中MI指标分别提升 0.0642、0.0667、0.0355,NMI指标分别提升 0.0077、0.0125、0.0124,RMSE指标分别降低 14.06、10.57、15.40,MSSIM指标分别提升 0.0471、0.0381、0.0429.结果表明,所提出算法具有很强的鲁棒性,能够准确完成复杂环境下马铃薯多模态图像配准任务.

    图像配准头脑风暴算法Powell算法互信息马铃薯

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    结合虚拟样本生成的油菜花期集成学习预测模型

    谢乾伟薛丰昌陈剑飞
    159-167页
    查看更多>>摘要：针对统计和线性回归模型难以完全揭示花期影响因子与花期之间的复杂非线性关系及油菜花期样本稀少的问题,提出了一种结合虚拟样本生成的集成学习算法来实现油菜花期的预测.该研究利用浙江省衢州市龙游县 1999-2023年油菜盛花期与 1998-2023年气象数据,通过基于高斯混合模型的虚拟样本生成(GMM-based virtual sample generation,GMM-VSG)算法与三次样条插值法(cubic spline interpolation)分别对原始样本进行扩充,采用 8种机器学习算法建模并基于贝叶斯优化器进行超参数优化,最后通过Stacking集成学习方法,对 8种算法进行不同的组合,建立了油菜花期预测模型.研究结果表明:相较于原始数据集,通过三次样条插值法与高斯混合模型生成的两个扩展数据集在各种机器学习算法中的性能显著提升,其中通过三次样条插值法生成的数据集表现最为优异.通过Stacking思想能提升模型的精度,其中以核岭回归(kernel ridge regression,KRR)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)这 3种算法作为基模型,线性回归作为元模型的SRX_L模型表现最优,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数,分别为 0.105 6 d、0.122 7 d和 0.9997.该研究结果可为油菜花期的准确预测提供有效方法.

    集成学习虚拟样本生成花期预测油菜Stacking

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    基于改进YOLOv8的轻量化荷叶病虫害检测模型

    刘忠卢安舸崔浩刘俊...
    168-176页
    查看更多>>摘要：腐败病、叶斑病、病毒病、斜纹夜蛾等荷叶病虫害严重影响莲子的产量与品质.开展疫病叶片检测是防治荷叶病虫害的重要措施.该研究以提高对荷叶病虫害的检测精度、减少模型的计算规模、提升可部署性为目标,提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化荷叶病虫害检测模型,同时,建立了一种考虑不同环境条件的荷叶病虫害数据集.首先,将YOLOv8颈部网络中的卷积模块(Conv)替换为GSConv,将C2f模块替换为VoV-GSCSP,形成了Slim-neck架构,使模型在保持较高识别准确性的基础上降低计算复杂度.同时,使用融合了EMA高效多尺度注意力机制的C2f_EMA模块替换主干网络中的C2f模块,提升模型对复杂环境中荷叶病虫害的特征提取能力.试验结果表明,建立的改进YOLOv8荷叶病虫害检测模型能够对荷叶病虫害进行有效检测,实现的平均精度均值(mean average precision,mAP)为89.3%,较基线模型提高了 1.6个百分点;模型的参数量较基线模型降低了 0.2 M,模型大小仅为 5.6 MB.与其他主流检测模型相比,改进YOLOv8模型在检测精度、参数量和模型大小等方面表现出显著优势.将模型部署至Jetson Xavier NX和树莓派 4B边缘计算设备上,模型实现的检测帧率分别为 27和 0.7 帧/s,展现了良好的移动端部署前景.所提模型实现了对荷叶病虫害的精准识别,可为荷叶病虫害自动防治提供支撑.

    荷叶病虫害检测深度学习YOLOv8轻量化注意力机制

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    基于小样本学习和骨架提取算法的干旱胁迫杨树苗表型解析

    周磊张慧春边黎明
    177-185页
    查看更多>>摘要：杨树是木材生产加工的重要来源和防护林建设的重要树种,中国的杨树人工林栽培规模居世界首位.然而,全球变暖加剧使得干旱成为杨树培育中最为严重的典型的非生物胁迫,给木材原料形成、森林资源保护带来挑战.该研究采用低成本的机器视觉成像研究干旱胁迫杨树苗表型快速解析方法.首先,提出了基于YOLOv8-pose的杨树骨架提取算法,识别植株上的叶片个体及内部的关键节点,实现植株整体形态结构信息的提取.其次,引入小样本学习技术,提出基于极少量人工标注的训练数据集扩充方法,大幅降低YOLOv8-pose模型训练的人工标注成本.然后,依据杨树骨架信息计算每个叶片主叶脉、叶柄的倾角,并将倾角信息转换为频数分布,便于人工智能算法建模.最后,研究并对比了传统机器学习及深度学习分类器,选择最优算法建立干旱胁迫等级分级模型.结果表明,小样本学习YOLOv8-pose模型在叶片识别、关键点提取任务中表现优异(交并比阈值为 0.5时的平均精度分别为 0.798和 0.914);基于一维卷积神经网络分类模型和倾角频数分布特征的杨树苗干旱胁迫等级分级模型优于其他对比方法,分类准确率为 0.850.该研究提出的杨树表型解析方法可为缺水杨树识别、抗旱杨树筛选提供新的技术支持.

    植物表型深度学习杨树干旱胁迫骨架提取

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    温室太阳能跨季节蓄热-土壤源热泵耦合供暖运行特性

    杨绪飞李飞孙东亮于长永...
    186-196页
    查看更多>>摘要：针对温室采用土壤源热泵供暖存在土壤热失衡明显、土壤温度和供暖能效逐年降低的问题,该研究在 112 m2玻璃温室建设了耦合太阳能跨季节蓄热的土壤源热泵供暖系统,通过两个供暖周期试验,对热泵机组的运行、土壤热失衡、太阳能跨季节蓄热以及太阳能直供-土壤源热泵耦合供暖的运行特性进行深入分析.结果表明,在土壤源热泵供暖结束后,工作井温度下降 2.40～2.97℃、监测井土壤温度下降 0.60～1.00℃,土壤热失衡问题突出;太阳能跨季节蓄热使得监测井土壤温度较初始地温上升约 0.2℃,有效解决了土壤热失衡问题;耦合供暖时太阳能直供可承担 11%的热负荷,使得温室供暖能效系数从上一年度的 2.79提升至 3.19,提高了 14.3%,节能效果明显.该研究揭示了供暖系统全年度和典型工况下的运行特性,实证了耦合太阳能解决土壤源热泵热失衡问题的可行性和高效性,并给出了系统高效运行主要操作参数的推荐值,为温室供暖相关研究与工程应用提供案例参考和数据支撑.

    温室清洁供暖太阳能跨季节蓄热土壤源热泵热失衡运行特性

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    生物质灰滤材性能调控及成型机理

    刘念屈智超高森奥曹红亮...
    197-207页
    查看更多>>摘要：针对循环水养殖尾水污染物浓度低、处理通量大、净化成本高等问题,研发新型环保生物质灰滤材,以实现养殖尾水绿色、经济、高效脱氮除磷.围绕生物质灰滤材冷压烧结过程,研究不同睏料时间、烧结温度、保温时间下制得滤材的性能差异与结构特征,解析滤材性能调控机制,阐明滤材烧结成型机理,并对其氮磷吸附效果进行评估.结果表明,烧结温度为影响滤材性能的主控因素.更高烧结温度下,生物质灰中硅灰石与黄长石相向钙长石相的转变,促进了滤材透水孔隙向气孔孔隙的转化,进而实现滤材的性能调控.不经睏料,在 1 170℃保温 40 min制得生物质灰滤材具有较好综合性能,对磷酸盐-磷与亚硝酸盐-氮的单位吸附量和去除率分别达到 0.996 mg/g、2.767%与 0.317 mg/g、0.881%,优于陶粒、天然沸石、生物炭等主流商用滤材.该研究结果表明生物质灰滤材能够满足循环水养殖尾水脱氮除磷需求.

    生物质灰滤材烧结成型机理吸附性能

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