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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

    毛乌素沙地包气带气态水同位素特征及其运移规律

    刘秀花田书林马延东贺屹...
    112-120页
    查看更多>>摘要：为揭示包气带气态水在大气、土壤和地下水之间交换对内部水与能量传递的响应,该研究应用原位监测、同位素示踪与数值分析相结合的方法,对毛乌素沙地包气带气态水时空变化特征与运移规律进行分析.结果表明,受大气水汽来源和局地循环影响,降水δDL和δ18OL值均表现出春夏富集、秋冬贫化.各深度土壤气态水δ18Oa与液态水δ18OL值呈显著正相关(P<0.01),但在季节上,春夏季为极显著线性正相关(P<0.01),而秋冬季则无显著相关性(P=0.12).表层水汽通量的增大伴随δ18Oa富集,而水汽密度夏季的增大和冬季的减小均表现出表层δ18Oa富集,夏季蒸发比冬季冻结更能引起表层土壤δ18Oa富集.受包气带温度梯度驱动影响,夏季土壤深部气态水接受浅层水汽补给,冬季浅层接受中深层水汽的补给,而春、秋季剖面分别存在温度聚合和发散零通量面,使得补给关系复杂.该研究明确了土壤δ18Oa的变化受水汽迁移模式、大气蒸发能力和土壤冻融的共同控制,表层δ18Oa的富集在冬季受蒸发与向上的水汽传输共同影响,而夏季主要受土壤水的昼夜蒸发与凝结循环作用所致,该结果为厘清土壤水汽迁移机制以及进一步阐明包气带水循环过程提供科学依据.

    气态水同位素水汽迁移包气带毛乌素沙地

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    基于波谱响应特征的雄安新区农田土壤重金属含量反演

    李旭青顾会涛丁雪瑶张文龙...
    121-128页
    查看更多>>摘要：分析并监测雄安新区农田土壤污染状况,对于保障粮食安全、建设绿色雄安具有重要意义.该研究以雄安新区为研究区,基于多源遥感数据珠海一号(Zhuhai-1)OHS数据、哨兵二号(Sentinel-2)L2A级数据的波谱响应特征及实地测得的农田土壤重金属含量数据,在对土壤重金属含量单因子与多因子污染评价的基础上,筛选出 3种超标的农田重金属元素铅(Pb)、铜(Cu)、锌(Zn),采用偏最小二乘回归方法(partial least squares regression,PLSR)建立农田土壤重金属含量反演模型.利用Zhuhai-1提取土壤样本点的原始光谱反射率以及 4种变换后的光谱反射率,Sentinel-2提取 7种对重金属胁迫敏感的植被指数,将其与 3种土壤重金属含量作相关性分析,筛选出敏感波段与植被指数,即波谱响应特征,构建土壤重金属含量反演模型.结果表明,3种模型整体反演精度较为优良,Pb含量反演模型决定系数(determination coefficient,R2)为 0.490,均方根误差(root mean squared error,RMSE)为 4.66 mg/kg,平均绝对值误差(mean absolute error,MAE)为1.92 mg/kg;Cu含量反演模型R2 为0.491,RMSE为16.85 mg/kg,MAE为3.69 mg/kg;Zn含量反演模型R2 为 0.664,RMSE为 20.63 mg/kg,MAE为 9.36 mg/kg.将该模型应用于雄安新区农田区域,得到大部分农田土壤中Pb含量均未超过风险筛选标准,在研究区西南部、西部部分区域Cu含量超过土壤污染风险筛选值,同时在研究区西部、西南部Zn污染较严重,雄安新区东南部部分农田有Zn零星分布,其他区域Cu和Zn含量未超过国家土壤污染风险管控值.因此,利用多源遥感数据波谱响应特征反演土壤重金属Pb、Cu和Zn含量,能够快速准确地实现对雄安新区土壤重金属污染情况的调查,同时为大面积土壤重金属含量监测提供解决方案.

    土壤重金属反演多源遥感波谱响应农田

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    鱼道厂坝集鱼系统运行工况对鲫上溯的影响

    侯轶群李阳希王晓刚周志金...
    129-137页
    查看更多>>摘要：厂坝集鱼系统是在电站尾水管上方安装的鱼道多进口结构,实际使用中存在流态复杂、运行工况多、鲤科鱼类响应特征不明晰等问题.针对以上问题,该研究依据中国鱼道厂坝集鱼系统的主要结构特征建造试验装置,对成熟鲫(Carassius auratus)进行PIT(passive integrated transponder)标记,设置 2种水位、2种补水孔出流方式共 4个工况,观测产卵前后鲫的上溯行为.试验结果表明,进口吸引率主要受产卵发生阶段、水流动量影响,产卵前的被吸引率显著高于产卵后(P<0.05),小动量组的吸引率显著高于大动量组(P<0.05);尝试率受产卵发生阶段、出流方式和水位的综合影响,产卵前的尝试率是产卵后的 33.032倍,补水孔分散出流是集中出流的 4.228倍,高水位是低水位的 2.484倍;上溯率随尝试率增大而增大(P<0.05).该研究表明鱼类在厂坝集鱼系统中的上溯行为主要受生理生态需求驱动,同时受到出流动量、运行水位及上溯路线上的流速流态影响,对今后鱼道多进口结构设计具有一定的指导意义.

    试验影响因子鱼道多进口结构上溯率吸引率尝试率

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    木纤维重构红壤下根系特征对根土复合体抗剪特性的影响

    张川谢祥荣段青松张玉锴...
    138-146页
    查看更多>>摘要：红壤黏性重、水分变化大、抗剪性能较低,通过根系特征参数研究草本植物根土复合体的力学特性具有一定意义.为探明不同质量分数(0、0.5%、2.5%和 5.0%)木纤维重构红壤下,根系特征对草本植物根土复合体抗剪特性的影响机理,该研究通过直剪试验测定白三叶和黑麦草根土复合体的抗剪强度,并采用WinRHIZO根系分析系统测定根表面积指数、根系体积比、根系长度、地下生物量 4个根系特征参数,并进一步揭示其对抗剪强度影响机理及规律.结果表明:适量的木纤维添加有利于须根系草本植物的生长,木纤维质量分数较低时,黑麦草的根系特征参数值高于白三叶3～5倍,木纤维质量分数较高时,黑麦草和白三叶的根系长度分别为 456.27和 438.35 cm,地下生物量分别为 0.410和0.150 mg;随根系特征参数增加黑麦草根土复合体的抗剪强度增幅大于白三叶根土复合体,增幅范围分别为26.55%～47.20%、26.21%～35.07%,但存在一定的变化阈值.采用摩尔-库伦模型对根土复合体的抗剪特性参数的模拟效果较好,根系特征参数达到变化阈值时,黏聚力变化差异明显,对内摩擦角影响较小.该研究对深入研究红壤区的边坡防护、植被恢复和土地整治等具有重要的理论和工程实践价值.

    土壤抗剪特性根土复合体根系特征木纤维红壤

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    基于分形理论的香根草根系护坡力学性能分析

    邓友生姚志刚段邦政李龙...
    147-154页
    查看更多>>摘要：为了定量评价香根草根系护坡效果,该研究以不同生长期的香根草为对象,基于植被生态学和分形理论获取根系形态参数指标,分析根系分形维数与生长期间演化规律.通过室内三轴试验研究不同含根量和根系分布方式对根土复合体抗剪强度的影响,分析根土复合体黏聚力和内摩擦角与根系分形维数间关系,并建立考虑香根草根系分形维数的边坡稳定性系数模型.结果表明:香根草根系数量和含根量与根系分形维数基本呈线性关系,而根系表面积与根系分形维数呈对数关系,三者均随根系分形维数增多而增大,但增幅均逐渐减小.含根量由 0 增加至 1.0%时,根土复合体黏聚力、内摩擦角分别提高了 72.0%和 6.9%,含根量对黏聚力影响较大.不同根系分布方式对边坡稳定性影响能力由小到大依次为竖向、倾斜、相交和混合分布,同素土边坡相比,相交和混合分布根系的边坡稳定性系数分别提高了 14.7%和15.8%,含根量为 1.0%时,相交分布根系的边坡稳定性系数提高了 28.4%.根系分形维数与边坡稳定性系数呈线性关系,利用根系分形维数能够评价边坡稳定性.研究结果可为香根草护坡工程提供参考.

    边坡稳定性分形维数根土复合体香根草生长期根系分布含根量

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    基于时间序列植被指数的小麦条锈病抗性等级鉴定方法

    苏宝峰刘砥柱陈启帆韩德俊...
    155-165页
    查看更多>>摘要：条锈病严重影响小麦产量,培育抗条锈病的小麦品种至关重要.针对传统育种中抗性鉴定手段单一、效率低的问题,该研究提出了一种通过小麦冠层植被指数的时间序列实现对条锈病不同抗性等级的高效鉴定方法.该方法利用无人机采集自然发病的育种群体小麦(共 600 个样本,516 个基因型)冠层多时相的光谱图像,使用随机蛙跳算法和ReliefF算法筛选出 6个条锈病病害严重度的敏感特征:归一化色素叶绿素指数(normalized pigment chlorophyll index,NPCI)、沃尔贝克指数(woebbecke index,WI)、叶绿素红边指数(chlorophyll index rededge,CIrededge)、绿大气抵抗植被指数(green atmospherically resistant index,GARI)、归一化差分植被指数(normalized difference vi,NDVI)、叶绿素绿指数(chlorophyll index green,CIgreen),这些敏感特征在试验群体中的时间序列符合条锈病的发病规律,验证了其作为条锈病发病严重度敏感特征的有效性;基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法使用上述敏感特征建立条锈病病害严重度等级分类模型,在测试集的表现中,与使用未经过筛选的原始特征所建立的模型相比在精度、平均准确率、平均召回率和F1分数上分别仅下降 6.2%、3.3%、2.7%、4.0%,证明了所筛选敏感特征的有效性;针对一般机器学习算法难以捕捉不同抗性等级样本之间较小的特征变化差异的问题,提出了一种从植被指数时间序列转化生成的二维图像中提取特征实现条锈病抗性等级分类的方法.将敏感特征中能够较好区分不同抗病等级的 4个时间序列植被指数(NPCI、GARI、NDVI、WI),通过格拉姆角场方法生成格拉姆角和场图像,并制作成数据集,使用DenseNet121网络进行训练,以实现不同条锈病抗病等级的分类.建立的条锈病抗性等级分类模型中,由NPCI时间序列图像建立的分类模型测试效果最佳,其准确率为 0.837,召回率为 0.834,F1分数可达 0.833,能够较好地实现对群体小麦不同品种(系)的条锈病抗性等级差异的区分,表明基于光谱植被指数时间序列的小麦条锈病抗性等级识别方法可以用于小麦抗病育种中抗性等级的鉴定,并可为其他作物的病害抗性等级鉴定提供一定的参考.

    无人机遥感机器学习深度学习小麦条锈病多光谱成像DenseNet121

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    冠层光谱红边参数结合随机森林机器学习估算冬小麦叶绿素含量

    王震李映雪吴芳邹晓晨...
    166-176页
    查看更多>>摘要：作物光谱红边参数与叶绿素含量密切相关,是作物生长发育和营养状况的指示器.基于红边参数构建叶绿素含量探测模型是大尺度监测作物长势的有效方法.为提升冬小麦叶绿素含量探测精度,构建适用于不同生育期和施氮水平条件的叶片叶绿素相对含量(chlorophyll content,CHL)估算模型.该研究通过 4a大田试验,获取冬小麦 4个关键生育期(拔节期、抽穗期、开花期和灌浆期)和 3种施氮水平条件下的冠层光谱反射率和叶片CHL.系统比较和评估了 47种光谱红边参数对CHL的敏感性,同时采用逐步选择红边参数相对重要性提升了随机森林机器学习模型估算冬小麦CHL的精度.结果表明:光谱红边参数对CHL的敏感性受到冬小麦生育期和施氮水平的影响,在单一生育期中的最佳红边参数与CHL的决定系数R2 在 0.39和 0.89之间.全生育期中最佳红边参数为NDDRmid,与CHL的决定系数R2 为0.76.灌浆期敏感性最高,红边参数REPRpi、NDDRmid、RVI2、RVI4、RVI5、RVI6、NDRE、RVI12和RVI13与CHL的决定系数都高于 0.80,红边参数RVI5与CHL的决定系数R2 为 0.89.单一施氮水平条件下敏感性最佳的红边参数与CHL的决定系数在 0.75和 0.81之间.在N1和N2条件下,最佳红边参数为NDDRmid.在N3条件下RIDRfd与CHL的决定系数最高,R2 为 0.81.在所评估的光谱红边参数中,NDDRmid、RVI5、RVI12和DIDA在单一生育期和施氮水平条件下都表现出较高的相关性.逐步选择相对重要性红边参数特征优化随机森林模型提升了CHL的估算精度,全生育期中最佳估算精度为R2=0.80和RMSE=4.25.不同生育期和施氮水平条件下,红边参数DIDA和RVI13都作为随机森林模型的重要特征.研究结果揭示了光谱红边参数在不同生育期和施氮条件下估算冬小麦CHL的潜力,同时也为基于红边参数特征的其他类型农作物叶绿素含量探测研究提供了参考.

    机器学习冬小麦叶绿素红边参数SPAD随机森林

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    集成学习结合多源数据预测河南省冬小麦单产

    陈一凡李璇王绍雯杨姗姗...
    177-185页
    查看更多>>摘要：为探讨基于多源数据和集成学习算法预测冬小麦单产的可行性并确定冬小麦单产预测的最佳时间窗,该研究在河南省冬小麦生长季内划分 28个不同的时间窗,使用 8种不同的机器学习算法及基于Stacking的集成学习算法,利用2003-2018年的多种遥感指数数据、气象数据进行训练并预测 2019-2021年单产.结果表明:引入日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)特征可以提升河南省冬小麦单产的预测效果;12月至次年 5月为机器学习算法预测冬小麦单产的最佳时间窗;Stacking集成学习算法比其他单机器学习算法更适用于河南省县级尺度冬小麦单产预测,预测结果的决定系数为 0.816,均方根误差和平均绝对误差分别为 580.36 和 476.01 kg/hm2;河南省冬小麦实际单产的空间分布呈西低东高的趋势,预测的单产分布特征与实际单产分布特征相当.研究结果可为冬小麦单产预测提供一种新的方法,也为农作物单产预测模型构建提供新的思路.

    机器学习遥感冬小麦Stacking集成学习单产预测最佳时间窗

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    基于HRNet和自注意力机制的多源遥感影像水稻提取

    蔡玉林刘照磊孟祥磊王思超...
    186-193页
    查看更多>>摘要：为了提高协同光学和雷达影像提取水稻的精度,该研究通过改进深度学习网络HRNet,提出一种多级特征融合的框架方法,改进后的MSATT-HRNet模型综合利用欧空局哥白尼项目哨兵 1号(Sentinel-1)的双极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像和哨兵 2号(Sentinel-2)多光谱光学影像,提取了湖南省长沙市望城区水稻种植区域.针对HRNet网络的改进主要包括两部分:1)设计了通道注意力机制与最大池化组成的卷积组用于提取SAR特征,同时将自注意力模块嵌入HRNet基础特征提取模块中用于提取多光谱光学影像的特征;2)为了探索双模态特征之间的内在互补关系,设计了由通道注意力与空间注意力组成的特征融合模块.研究针对改进模型进行了消融试验,并将MSATT-HRNet与其他常用深度学习方法(MCANet、Deeplabv3、Unet)进行了比较.结果表明,该研究提出的多源数据融合方法能够利用不同数据源的互补优势.水稻种植区域提取结果的总体精度、Kappa系数分别达到97.04%和0.961,与MCANet、Deeplabv3、Unet相比,总体精度分别提高6.90、2.67和2.98个百分点,Kappa系数分别提高0.055、0.025和0.030.证实了该方法可以有效提高水稻的判别精度.研究通过深度学习技术与遥感影像的耦合,为南方多云雨地区水稻制图提供了一种可行的选择.

    遥感合成孔径雷达水稻光学影像HRNet注意力机制

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    基于机器学习的寒区渠道冰情的遥感监测方法

    管光华熊发京
    194-203页
    查看更多>>摘要：寒区渠道冬季运行时常出现冰情,控制平封的封冻过程会大幅降低渠道输水能力,调控不当甚至可能产生冰塞、冰坝等灾害.国内外开展了大量渠道冰情研究,以期提升渠道冰期输水能力,但受限于观测资料的时空密度,数值模拟结果难以验证,调度决策缺少依据.遥感技术因其具有监测范围大、时效性高的特性,在渠道冰情监测中具有较大的应用潜力.为探索适用于寒区渠道冰情遥感监测的方法,该研究以南水北调中线京石段明渠段为研究区,基于Sentinel-2影像的 11个波段反射率构建了完全特征、优选特征和组合特征 3类特征空间数据集,作为支持向量机(support vector machine,SVM)、最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)、随机森林(random forest,RF)分类算法输入,训练得到了 9个地物分类器,用于渠道结冰范围识别,并采用北拒马闸前影像渠道结冰范围提取试验,对比不同分类算法和输入特征组合下的分类性能.结果表明:在渠道结冰范围识别中,近红外、可见光和短波红外是关键波段.在样本数量有限的条件下,SVM算法结冰范围识别精度最高,不同特征输入下制图精度(producer's accuracy,PA)可达85.10%～87.91%,错分误差(commission error,CE)为 10.84%～16.08%;RF算法在完全特征和优选特征输入下分类精度与SVM接近,PA为 84.67%～86.61%,CE为 13.76%～14.41%,但其在组合特征下分类结果严重偏离实际;MLE算法在 3类特征下的分类精度均较低,不适宜作为渠道结冰范围识别算法.综合来看,SVM算法对特征空间敏感性较低,在不同的特征输入下均能实现渠道结冰范围的高精度提取;RF算法对特征空间敏感性较高,当输入特征发生变化时,结冰范围识别精度不稳定.最后以完全特征下的SVM算法为例,进行了分类器的时空泛化性验证,结果表明模型在不同时间、不同渠段下,制图精度不低于 82.09%,错分误差不高于 13.82%,分类模型精度均较好,能有效识别渠道结冰范围.该研究方法可为寒区输水工程冰情监测提供新思路,亦可为类似工作提供参考.

    遥感冰寒区渠道机器学习细小水体Sentinel-2

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