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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

    射流撞击式低压喷头设计与水力性能试验

    王子鑫蒋跃潘绪伟王莉莎...
    220-227页
    查看更多>>摘要：为分散喷头主射流,提高喷头的喷洒均匀度,使喷头适用于农业低压喷灌,该研究结合射流与撞击流提出了一种射流撞击式旋转喷头.首先对比了射流撞击喷头与射流不撞击喷头的水力性能,通过正交试验分析了各结构参数值对射程和组合均匀系数的影响,得到副喷嘴结构优化参数,最后将优化后的射流撞击喷头与改进前的传统15PY2喷头进行水力性能及水滴粒径分布对比.研究结果表明,射流撞击使射程末端水量高点降低,同时射程得到提升,射程平均提升4.39％,在相同压力及组合间距下覆盖范围更大.影响喷头工作性能的结构参数依次为副喷管长度、副喷嘴进口锥角、副喷管内径、副喷嘴仰角,而副喷嘴仰角对射程与组合均匀系数影响最大,15型射流撞击喷头最佳结构参数组合为:副喷管长度20mm、副喷嘴进口锥角55°、副喷管内径6mm、副喷嘴仰角33°.射流撞击喷头在压力150～300 kPa下组合均匀系数和综合评分均高过传统15PY2喷头,组合均匀系数平均提升4.84％,综合性能平均提升4％,证明了射流撞击应用于旋转式喷头具有优势.在射程前中段,150和250 kPa下射流撞击喷头水滴直径更大;在射程后段,150 kPa下射流撞击喷头水滴直径更大,但在250 kPa下水滴直径更小.研究所得到的喷头结构及结论可为后续研究射流撞击对水力性能的影响提供参考.

    灌溉喷嘴水力性能射流撞击正交试验

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    考虑水转化过程的干旱区内陆河流域适宜灌溉规模

    胡雪雪粟晓玲朱兴宇褚江东...
    228-236页
    查看更多>>摘要：农业适水发展是保障干旱区水土资源高效利用和生态健康的关键,其核心在于如何科学确定灌溉规模,进而控制农业灌溉用水量.该研究以石羊河流域为研究区,在明确非灌溉需水量的基础上,基于水均衡模型计算考虑水转化过程的不同水文年农业灌溉可用水量,并构建多目标种植结构优化模型对作物种植结构进行调整,最后改进水热平衡模型构建考虑水转化过程的旱区适宜灌溉规模计算模型,分析流域不同情景下的适宜灌溉规模.结果表明:地表水地下水联合调控下,石羊河流域丰、平、枯水年的灌溉可用水量分别为18.97亿～21.57亿、14.75亿～17.51亿、12.31亿～14.95亿m3;优化作物种植结构后能够以减少2.94％的经济效益实现14.13％的灌溉节水;构建的适宜灌溉规模计算模型在干旱区内陆河流域具有较好的适用性,采用该方法得到现状条件下石羊河流域丰、平、枯水年的适宜灌溉规模分别为27.73万～31.66万、21.55万～25.76万、18.01万～22.03万hm2,提高节水水平、调整种植结构后,流域的适宜灌溉规模有所增加.现状2020年(平水年)的实际灌溉面积高于当地水资源能够承载的临界适宜灌溉规模,需压减2.13万～6.34万hm2.研究结果可在宏观层面上为决策者制定适水农业发展方案提供理论依据.

    水资源灌溉模型水转化适宜规模种植结构优化石羊河流域

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    间歇和连续喷灌下土壤水分运动特征COMSOL数值模拟与验证

    陈瑞陈晓芳李红王剑...
    237-247页
    查看更多>>摘要：为探明间歇喷灌和连续喷灌条件下的土壤水分运动规律,建立喷灌随时间变化的非均匀灌水边界下的土壤水分二维运动模型,借助COMSOL数值模拟软件,实现模型的求解,并通过土箱试验对模型进行验证,分析不同喷灌模式下土壤水分运动特征,评估喷灌均匀性和喷灌模式对土壤含水率均匀性的影响.结果表明,土壤含水率和土壤湿润峰模拟值与实测值之间的一致性较好.喷灌模式对土壤水分运动过程和含水率均匀度影响不大.随着间歇次数和间歇时长的增加,喷灌结束时表层土壤含水率减小、水分入渗深度增加.喷灌条件下,土壤含水率均匀度高于地表测得的喷灌均匀度.当喷灌均匀度为39.77％～80.15％时,土壤含水率均匀度为88.57％～94.47％.当喷灌均匀度较低、点喷灌强度较高、总灌水量较大时,采用间歇喷灌、增加间隙次数和总间歇时长,可以一定程度降低地表径流和深层渗漏风险、改善土壤含水率均匀性.研究可为喷灌系统设计均匀度合理取值和高效运行提供理论基础.

    土壤水分灌溉模型喷灌均匀度数值模拟COMSOL

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    基于改进Oriented R-CNN的旋转框麦穗检测与计数模型

    于俊伟陈威威郭园森母亚双...
    248-257页
    查看更多>>摘要：为对干扰、遮挡等复杂的田野环境中麦穗进行精准定位与计数,该研究提出了一种改进的Oriented R-CNN麦穗旋转框检测与计数方法,首先在主干网络中引入跨阶段局部空间金字塔(spatial pyramid pooling cross stage partial networks,SPPCSPC)模块扩大模型感受野,增强网络感知能力;其次,在颈网络中结合路径聚合网络(PANet,path aggregation network)和混合注意力机制(E2CBAM,efficient two convolutional block attention module),丰富特征图包含的特征信息;最后采用柔性非极大值抑制算法(Soft-NMS,soft-non maximum suppression)优化预测框筛选过程.试验结果显示,改进的模型对复杂环境中的麦穗检测效果良好.相较原模型,平均精确度均值mAP提高了 2.02个百分点,与主流的旋转目标检测模型 Gliding vertex、R3det、Rotated Faster R-CNN、S2anet 和 Rotated Retinanet 相比,mAP 分别提高了 4.99、2.49、3.94、2.25和4.12个百分点.该研究方法利用旋转框准确定位麦穗位置,使得框内背景区域面积大幅度减少,为实际观察麦穗生长状况和统计数量提供了一种有效的方法.

    图像识别作物注意力机制麦穗OrientedR-CNN

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    基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

    陈青殷程凯郭自良吴玄博...
    258-266页
    查看更多>>摘要：针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法.首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象.此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态.试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9％、80.5％和87.1％,相比原始YOLOv7模型分别提高了 4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94％.该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础.

    图像处理YOLOv7分类识别姿态识别深度学习苹果

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    基于YOLOv5s-ESTC的肉苁蓉检测

    艾尔肯·亥木都拉侯艳林
    267-276页
    查看更多>>摘要：为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法.首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能.试验结果表明,该模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.8％和92.3％,模型的参数量和计算量分别为5.69x106MB和6.8GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测.同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比 SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7s和YOLOv8s高出1.1、3.0、10.8、10.3、8.5、1.6、1.2、1.4和0.5个百分点,能够准确识别不同形态下的人工种植肉苁蓉目标,同时模型具有最小的参数量、计算量和权重文件.将本文模型部署到移动端设备上,测试结果表明,本文模型具有较好的检测效果,在移动端设备上的检测时间为110.81ms,相较于YOLOv5s模型提升了 37.8％,平均检测精度相对YOLOv5s模型提升4.96个百分点,可为肉苁蓉智能化采摘装备研制提供参考.

    图像处理注意力机制YOLOv5s复杂环境肉苁蓉

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    基于模型剪枝的棉花氮素营养水平诊断

    陈沛沛戴建国张国顺侯文庆...
    277-284页
    查看更多>>摘要：确定棉花的氮素营养水平是实施精准施肥的先决条件和基础.近年来,深度学习逐渐应用于氮素营养水平诊断中,但该方法对高性能设备的依赖性较高,限制了其在资源受限边缘设备上的部署应用.针对这一问题,该研究提出一种基于树莓派4B的棉花氮素营养水平诊断方法.研究采用ResNet101网络构建诊断模型,并通过网络瘦身算法对模型进行剪枝优化,最终将剪枝比例为87％的模型部署在资源受限的树莓派4B上.试验结果表明:当剪枝比例达到87％时,模型精度损失2.55个百分点,同时剪枝后模型参数量、计算量和存储体积分别为4.37 M、1.05 G和16.65 MB,明显提高模型在计算能力有限设备上的推理速度,有助于快速、准确地评估田间棉花的氮素营养状况,从而实现对棉花的精准施肥,提高产量和质量.该研究不仅为实现棉花氮素营养水平的大面积快速诊断提供了技术参考,同时对于作物营养水平诊断的智能终端装备研发具有参考价值.

    棉花氮模型氮素营养水平卷积神经网络模型轻量化边缘智能

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    基于空间注意力增强ResNeSt-101网络和迁移元学习的小样本害虫分类

    梁炜健郭庆文王春桃肖德琴...
    285-297页
    查看更多>>摘要：害虫识别是害虫防治的关键基础,由于较难获得足够的害虫种类图像,如何使用少量标记图像构造害虫分类器是一个富有挑战性的问题.现有研究多采用匹配网络框架来解决这个问题,该框架使用元学习避免重新训练深度网络,然而主干网络的特征提取能力有限,元学习算法没有提供较好的权重初始化策略,可能导致网络出现梯度消失或者梯度爆炸的情况.为了解决这一问题,该研究提出一种基于空间注意力增强ResNeSt-101和迁移元学习算法的小样本害虫分类器.首先,通过一个空间注意力模块增强ResNeSt-101以更好地提取害虫图像特征,即在ResNeSt-101的第1阶段的最大池化层之前以及在第2～4阶段的末尾分别附加集成空间注意力模块,并通过数值仿真确定空间注意力增强模块的最佳放置位置为第1阶段的最大池化层之前.随后,通过迁移学习策略初始化网络权重,进而通过元学习进行优化.为了避免网络出现梯度消失或者梯度爆炸的情况,在元学习算法中选择归一化的温度缩放交叉熵损失函数代替三元组损失函数.最后,通过计算查询图像和支持图像深度特征之间的相似度实现害虫分类.所提出方法在自建的害虫图像数据集AD0和MIP50上使用N-类K-例准确率和每张图像处理时间(the time of per image processing,TPIP)进行评估.害虫图像数据集的构建方式如下:首先对公共害虫图像数据集IP102和D0进行清洗,以消除由于英文害虫名称导致的歧义类别;然后移除卵、幼虫和蛹阶段的害虫图像,仅保留成虫阶段的图像.考虑到人工和时间成本,从清理后的IP102害虫数据集中选择50个类别构建MIP50害虫图像数据集.随后,通过害虫的拉丁名称从互联网搜索更多的害虫图像,生成AD0害虫图像数据集.自建的MIP50数据集包括来自IP102的50个类别的16424张成虫图像,AD0包含来自D0的所有40个类别的17112张成虫图像.试验结果表明,当测试集中只有少数未知类别的害虫图像时,本文方法在AD0数据集上的5-类10-例评估准确率达到了 96.37％,在MIP50数据集上达到了 76.91％.当测试集中同时存在几个未知和己知类别的害虫图像时,所提方法在AD0数据集上的5-类10-例设置下的识别准确率达到了 93.73％,在MIP50数据集上达到90.60％.同时,本文方法的TPIP大约为0.44 ms,满足大多数场景下的实时害虫识别要求.此外,消融试验结果表明,基于空间注意力增强ResNeSt-101网络和迁移元学习的小样本害虫分类方法在AD0、MIP50数据集上对未知类别害虫图像的5-类10-例的识别准确率分别提升了 5和3个百分点以上,具有良好应用前景.但未来研究中还需进一步研究本方法中存在的问题,如通过采用更好地表征支持集样本与查询集样本之间复杂关系的度量优化本工作中用到的度量以解决增加类别数可能导致分类准确率降低的问题,以及将所提方法应用于现实农业场景进行优化改进以更好提升本文方法的实用性.

    病虫害图像处理小样本分类元学习ResNeSt-101交叉熵损失

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    中国多元林草原料生物质资源分布及醇类利用指标分析

    王浩王昱李金平雷廷宙...
    298-308页
    查看更多>>摘要：中国林草原料资源丰富,对其分布的整理不仅有助于推动林草原料的综合利用,也有助于解决林草废弃物带来的环境问题.因此,该研究根据中国大陆地区的地理经纬度,对全国范围内的代表性林草原料进行了分区梳理,并筛选出了各地区的优势林草作物.对多元林草原料的分布与组成特性,水分、挥发分、纤维素含量、半纤维素含量、C元素含量、O元素含量、热值等进行了共性和个性指标的整理,确定了多元林草原料组成与结构分析的数据库检索字段.华东地区甜菜并不适宜作为生物质醇类利用中林草原料,氧元素含量较其他林草原料高出46％,玉米秸秆和水稻秸秆中O元素含量较低,适宜作为生物质醇类利用中林草原料;大豆中纤维素含量明显较低,比其他林草原料低40％,西南地区玉米秸秆高于其他林草原料;西北地区黑麦草和华东地区华南地区甘蔗的比热容值较高,在3.2～4.8 J/(kg·K),其他能源草比热容值多处于0.8～2.4J/(kg·K).深入分析各地区代表性林草原料作为醇类利用的指标,探讨多元林草原料的物理性质、化学组成、工业组成、元素组成以及醇类利用潜力的差异性、变异性和相关性.该研究为中国多元林草醇类利用提供了重要的基础支撑和数据参考.

    醇类利用多元林草数据库理化特性

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    基于人工神经网络的PV/T热电联供系统性能预测

    贺斌李岚卿程江勇超周希正...
    309-318页
    查看更多>>摘要：为研究太阳能PV/T热电联供系统的性能和针对太阳能PV/T系统复杂的能量平衡方程,搭建了太阳能PV/T系统试验台,同时建立了基于改进灰狼优化的BP神经网络(back propagation neural network model based on improved grey wolf algorithm,IGWO-BP)预测模型,在晴朗天气下进行试验,并采用该模型对系统电功率以及蓄热水箱内水温进行预测.结果显示,晴朗日系统的电效率8.7％～12.2％、热效率51.7％;预测结果与BP神经网络预测模型、基于粒子群优化的 BP 神经网络(back propagation neural network based on particle swarm optimization,PSO-BP)预测模型和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)预测模型预测结果进行比较,结果显示IGWO-BP预测模型电效率预测模型的绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、决定系数(determination coefficient,R2)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、效率因子(efficient factor,EF)和 Pearson 相关系数(pearson related coefficient,r)分别为 4.5E-05、0.99、0.24、0.99和1.00,在储热罐温度预测中,上述指标分别为8.90E-04、0.98、0.07、0.98、0.99,均优于其他预测模型,IGWO-BP神经网络预测模型具有更好的预测性能.研究结果可为太阳能PV/T热电联供系统性能预测与优化控制提供参考.

    性能预测BP神经网络PV/T改进的灰狼算法

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