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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

    松嫩平原不同耕作模式与秸秆还田量对土壤磷组分及大豆产量的影响

    王蒙付强侯仁杰李天霄...
    114-126页
    查看更多>>摘要：了解黑土地区外源介质与不同耕作模式对土壤磷影响,对于优化黑土地区农业系统施肥具有重要意义.玉米秸秆因其自身性质对土壤理化性质具有良好调控作用,该研究在完全随机设计的基础上,通过田间试验分阶段监测不同耕作模式和秸秆还田量对土壤磷组分变化的影响.研究结果表明:1)秸秆通过改善土壤的环境稳定性提高土壤的固磷能力.深耕(DP)搭配 9750 kg/hm2 的秸秆还田后,土壤的总磷(TP)含量增加了 31%.2)秸秆改善土壤环境增加了土壤磷酸酶含量.与浅耕(SP)相比,深耕搭配9750kg/hm2 的秸秆可使酸性和碱性磷酸酶含量分别提高到12%和32.5%.深耕搭配 9750 kg/hm2 的秸秆还田量在大豆植株需磷关键时期时土壤植酸酶含量最低;与 0秸秆还田相比,植酸酶含量减少了11.3%～19.4%.3)Langmuir模型在解释磷吸附数据方面优于Freundlich模型,可以更好地评估磷的最大吸附值,秸秆处理的最大磷吸附量、磷吸附亲和常数和最大缓冲容量分别比0秸秆还田处理低2.4%～8.3%、8.3%～13.9%和2.2%～26.3%.4)施用秸秆有助于促进土壤磷有效性的提高,并且深耕作用会进一步增加磷素有效性.根据Hedley磷分级结果,深耕搭配秸秆还田可促进不同环境下土壤磷组分的改变,土壤中不稳定态磷的含量总是高于CK组.施用秸秆显著提升了土壤中各组分磷含量,其中,秸秆施用对不稳定态磷组分影响最大.深耕搭配 9750kg/hm2 的秸秆还田量的调控模型提高土壤有效磷含量,为提高土壤磷的利用效率提供了科学依据.5)深耕时施用 9750kg/hm2 玉米秸秆,大豆产量最高达到1425kg/hm2,为今后黑土区土壤肥力保持和农田土壤耕作提供参考和指导意义.

    磷素秸秆耕作土壤磷酸酶迁移转化产量

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    碎石含量对三峡库区坡耕地土壤氮磷流失特征的影响

    赵冰琴胡鑫凯高儒章施伟豪...
    127-137页
    查看更多>>摘要：坡耕地是三峡库区水土流失的主要来源,导致土壤养分的损失,严重影响库区生态环境建设与社会经济可持续发展.库区坡耕地土壤浅薄化和砾质化特征明显,但目前对含碎石坡耕地土壤侵蚀和养分流失特征的研究尚不多见.该研究通过设置 3个降雨梯度(60、90、120 mm/h)和 4种碎石含量(0、10%、20%、30%),开展人工模拟降雨试验,分析各试验条件下含碎石土壤产流产沙和氮磷流失特征.结果表明:1)碎石主要通过改变土壤结构以增大产流产沙量来促进氮磷流失,而对相应流失速率与流失浓度的变化规律影响较小,不同碎石含量下泥沙产量的变异系数更高,且泥沙中不同碎石含量下的氮磷流失量显著性差异更强(P<0.05);2)泥沙中累计磷流失量略微大于氮流失量,有效磷几乎不随泥沙流失,有效氮约占全氮流失量的 15%;径流中氮素流失量几乎为磷素的 10倍且以有效氮为主,占总氮流失量的 75%,有效磷占总磷流失量的 25%;3)不同碎石含量下有效氮流失规律大致相同,径流中硝态氮约占有效氮流失量的 70%,而泥沙中则以铵态氮为主,约占 65%;4)不同碎石含量下土壤中氮磷元素均以随侵蚀产沙流失为主,累计产沙量与氮磷元素随侵蚀产沙流失量均在 20%碎石含量下达到极大值,10%碎石含量下流失量相对较小,因此泥沙库区坡耕地氮磷流失防治应以减少侵蚀产沙为主,注意大雨暴雨多发季节的水质监测与施肥控制.同时可对土中碎石进行清除使其保持在不高于10%水平.研究结果可为三峡库区含碎石坡耕地水土流失防治和氮磷流失治理提供科学参考.

    土壤侵蚀碎石含量雨强产流产沙氮磷流失回归分析

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    大规模灌溉对海河流域气候影响模拟研究

    桂云鹏赵勇杨明祥王庆明...
    138-146页
    查看更多>>摘要：为保障粮食安全,海河流域常年灌溉水量 200亿m3 以上,而大规模灌溉对区域气候产生显著影响,为揭示大规模灌溉的气候效应,该研究构建海河流域区域气候模式WRF(weather research and forecasting model),在WRF陆面模块中,开发灌溉精细化模拟的新方案,设计关闭灌溉的控制试验与开启灌溉的敏感性试验,模拟分析大规模灌溉对海河流域气候的影响.结果表明,灌溉使得海河流域潜热通量增加,显热通量减少,4-6月变幅最大.灌溉导致流域3-11月气温降低,其中4-6月降温最大,且空间上总体表现为灌溉量越多的地区降温越大,4-6月平原区降温0.64℃,子牙河平原与大清河淀西平原交界地带降温超过 1.0℃.灌溉主要影响对流性降水,导致海河流域年降水增加 6.07 mm,集中在 4-6月,空间上主要在大清河流域与子牙河流域,其中大清河山区 4-6月降水增加 15～30 mm.灌溉改变近地表气象要素,使得流域参考作物蒸散发量减少,单位面积作物需水量降低.因此,大规模灌溉的气候效应在供需两侧支撑保障流域水安全,在一定程度上缓解流域水资源供需矛盾.研究可为水资源优化配置与水资源安全保障布局等提供基础支撑.

    灌溉气候变化气候模型海河流域

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    乌兰布和荒漠绿洲过渡带白刺灌丛沙堆防风效应风洞模拟

    智丹王京学肖辉杰辛智鸣...
    147-155页
    查看更多>>摘要：灌丛沙堆作为荒漠绿洲过渡带广泛存在的生物地貌类型,其在不同演化阶段和植被盖度下的风速分布及防风效应对土壤风蚀灾害控制具有重要意义.为揭示灌丛沙堆演化阶段及植被盖度对周围风场结构特征及防风效应指标的影响规律,该研究以乌兰布和沙漠荒漠绿洲过渡带单个和两个白刺(Nitraria tangutorum)灌丛沙堆为对象,利用风洞模拟试验测定其在 4个不同演化阶段(雏形阶段、发育阶段、稳定阶段、活化阶段)和 3种不同植被盖度(0、40%及 70%)工况下竖直和水平面的风速分布,探讨演化阶段及植被盖度对相对速率、防风效能等防风效应指标的影响.研究发现,不同演化阶段的白刺灌丛沙堆在 0～0.8H(H为灌丛沙堆高度)高度范围内、距沙堆中心-H～5H水平范围内风速有显著变化;对比坡前减速区、上方加速区、两侧急流区和后方减速区的风速变化发现,白刺灌丛沙堆在后方减速区的风速变化最为显著,处于稳定阶段的灌丛沙堆在植被盖度为 70%时的风速最大可减少 90%;不同演化阶段中,稳定阶段灌丛沙堆对风速的削减更为显著,防风效能较大,而处于雏形阶段的灌丛沙堆的防风能力相对较弱;在两个平行于风向排列的灌丛沙堆的相互影响下,沙堆之间丘间低地的防风效能比单个灌丛沙堆有所提高,且第二个灌丛沙堆下游区域的防风效能略小于两个灌丛沙堆间的丘间低地;各演化阶段单个和两个灌丛沙堆周围的防风效能均随植被盖度增大而增大.该研究结果可为乌兰布和荒漠绿洲过渡带土壤风蚀防治提供参考.

    风洞植被风速分布防风效能乌兰布和沙漠荒漠绿洲过渡带白刺灌丛沙堆

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    基于目标检测仔猪乳头计数及乳房形态评估方法

    李熙雅尹令黄文杰吴珍芳...
    156-164页
    查看更多>>摘要：母猪乳头数量是生猪选育中重要参考指标之一,也是生猪繁殖表型数据的组成部分.成年母猪其腹部视频较难获取,且容易受污渍干扰,乳头自动点数实现难度较大,人工计数母猪乳头数工作量大、强度高、效率低、容易产生人为误差.鉴于猪仔从出生到成年乳头数量保持一致性,该研究提出了一种基于仔猪腹部视频的深度学习乳头计数及乳房形态评估方法.通过架设在仔猪初生护理平台上的相机拍摄仔猪腹部视频,根据清晰度筛选出细节清晰的帧序列图像集,经过数据预处理再使用改进Pignip-YOLOv5s目标检测网络对仔猪乳头进行自动计数.为提高计数准确率,帧序列图像集的乳头计数使用滑动窗口取众数得到最终计数结果.试验结果表明,改进的Pignip-YOLOv5s平均精度值(mean average precision,mAP)高达 0.97,较YOLOv5原模型具备更高的鲁棒性.该研究方案在 113段仔猪腹部视频数据集上测试得到仔猪乳头计数方法准确率达 90.26%.同时该研究提出仔猪乳房形态评估参数乳头成对数、乳头间距,从而量化仔猪乳头形态表型特征,构建了母猪乳房外在形态指标,可为母猪选育和繁殖工作提供重要的参考依据.

    模型深度学习视频计数YOLOv5s乳头计数乳房形态评估

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    基于改进ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法

    肖德琴陈芳玲刘又夫谢青梅...
    165-174页
    查看更多>>摘要：为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级.ConvNeXt-WPCA模型通过以下 3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果:1)针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2)使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3)引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度.同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力.结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升 9.68个百分点,最终达到 89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升 15.26个百分点,最终达到 98.87%的识别准确率.该研究证实基于偏振光条件获取的黄羽鸡表皮层黑色素图像分级效果优于自然光条件,提出的ConvNeXt-WPCA黄羽鸡表皮层黑色素分级方法识别准确率高,同时模型参数量及浮点计算量均有降低,为黄羽鸡表皮层黑色素智能分级实际应用提供了理论基础及技术支持.

    模型深度学习注意力机制黄羽鸡ConvNeXt品质分级偏振光

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    构建VED-SegNet分割模型提取鱼类表型比例

    李健源柳春娜卢晓春王鲁海...
    175-183页
    查看更多>>摘要：为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量.该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器(VoV-GSCSP),保持足够精度的同时降低网络结构复杂性.另一方面,该模型采用EMA(efficient multi-scale attention module with cross-spatial learning)建立强化结构,加强编码器和解码器之间的信息传递,提高模型精度,并实现了 8个表型类别的输出.采用自建的鱼类表型分割数据集对VED-SegNet模型进行了测试,测量结果中鱼类各表型比例与实际测量值相接近,表型最大平均绝对和平均相对误差为 0.39%、11.28%,能实现无接触式提取水产养殖中鱼类表型比例.对比其他常见语义分割模型,平均交并比mean intersection over union,mIoU和平均像素准确率mean pixel accuracy,mPA最高,分别到达了87.92%、92.83%.VED-SegNet模型在环境复杂、多鱼重叠的养殖水体鱼类监测场景中精准分割鱼类形态特征,可为鱼类表型智能测量提供技术支持.

    图像分割模型鱼类表型表型比例VED-SegNet

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    基于迁移学习的苹果落叶病识别与应用

    郭惠萍曹亚州王晨思荣麟瑞...
    184-192页
    查看更多>>摘要：为解决现有卷积神经网络苹果叶片病害识别模型泛化能力弱,模型体积较大等问题,该研究提出一种基于改进MobileNetV3苹果落叶病识别模型.以健康叶片和常见苹果落叶病为研究对象,包括斑点落叶病、灰斑病、褐斑病、锈病4种,每种病害 2级,共 9类特征,通过改进网络的注意力模块、全连接层及算子,结合迁移学习的训练方式,构建苹果落叶病识别模型.在扩充前后的数据集上对比不同的学习方式、学习率和注意力模块等对模型的影响,验证模型的识别性能.试验结果表明:采用迁移学习的方式,在训练 50轮达曲线收敛,比全新学习的准确率增加 6.74～10.79个百分点;使用引入的ET(efficient channel attention-tanh)注意力模块,网络损失曲线更加平滑,模型的参数量更少,模型体积减小了48%,提高了模型的泛化能力;在扩充数据集上,学习率为0.0001时,结合迁移学习的训练方式,改进MobileNetV3(ET3-MobileNetV3)苹果落叶病识别模型,平均准确率能达到 95.62%,模型体积 6.29 MB.将模型部署到喷药设备上,可实现基于苹果叶片病害识别的变量喷施,该研究可为苹果叶片病害的检测与果园的现代化管理提供参考.

    病害图像识别苹果落叶病ET注意力模块改进MobileNetV3迁移学习

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    基于改进HRNet的遥感影像冬小麦语义分割方法

    李旭青吴冬雪王玉博陈文博...
    193-200页
    查看更多>>摘要：冬小麦在影像中呈现田块碎小且分布零散等空间特征,同时影像包含的复杂地物对冬小麦识别造成干扰,易出现识别精度低且边界分割模糊等问题.为及时准确获取大范围冬小麦空间分布信息,该研究以高分二号卫星影像作为数据源,提出一种CAHRNet(change attention high-resolution Net)语义分割模型.采用HRNet(high-resolution Net)替换ResNet作为模型的主干网络,网络的并行交互方式易获取高分辨率的特征信息;联合 OCR(object-contextual representations)模块聚合上下文信息,以增强像素点与目标对象区域的关联性;3)引入坐标注意力(coordinate attention)机制,使网络模型充分利用有效的空间位置信息,以保留分割区域的边缘细节,提高对分布零散、形状多变的冬小麦田块的特征提取能力.试验结果表明,在自制的高分辨率遥感数据集上,CAHRNet模型的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)和像素准确率(pixel accuracy,PA)分别达到 81.72%和 97.08%,MIoU相较U-Net、DeepLabv3+分别提高了 9.09、2.44个百分点;PA相较 U-Net、DeepLabv3+分别提高 6.80、1.59个百分点,说明CAHRNet模型具有较高的分割识别精度,可为进一步准确获取冬小麦作物分布信息提供技术支撑.

    深度学习语义分割遥感影像冬小麦智能解译

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    面向葡萄知识图谱构建的多特征融合命名实体识别

    聂啸林张礼麟牛当当吴华瑞...
    201-210页
    查看更多>>摘要：为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量(bi-directional encoder representation from transformer,BERT)和残差结构(residual structure,RS)融合的命名实体识别模型(bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS).通过 BERT模型将文本映射为字符向量,利用双向长短时记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)提取局部字符向量特征,并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征,以提高字向量的语义丰富度,最后通过条件随机场(conditional random field,CRF)模型对特征向量解码,获取全局最优序列标注.与其他命名实体识别模型相比,提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好,在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到 89.89%、95.02%、83.21%、96.15%和 72.51%.最后该研究依托BBNER-MRS模型,提出基于深度学习的两阶段式领域知识图谱构建方法,成功构建了葡萄知识图谱,研究结果可为相关从业人员提供技术和数据支持.

    信息化深度学习知识图谱命名实体识别BERT残差结构

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