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期刊信息/Journal information
农业机械学报
中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
农业机械学报

中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院

任露泉

月刊

1000-1298

njxb@caams.org.cn

010-64882610，64882231

100083

北京德外北沙滩1号6信箱

农业机械学报/Journal Transactions of the Chinese Society for Agricultural MachineryCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由中国科协主管、中国农业机械学会和中国农业机械化科学研究院主办的国家级学术期刊，农业工程类中文核心期刊，美国工程信息公司（EI）收录期刊。主要刊登农业机械、农业工程、农用动力和能源、农产品及食品加工机械、农机化以及有关边缘学科的基础理论、设计制造、材料工艺、测试仪器与手段的研究成果及发展动向,反映学科最新研究成果和学术水平。同时还将及时提供中国农业机械学会举办的国内外学术活动信息，可供农机乃至机械行业中、高级技术人员、大专院校师生及科研单位的有关人员阅读参考。
正式出版
收录年代

    基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法

    马锃宏谭励曾伟贺磊盈...
    223-232页
    查看更多>>摘要：针对传统农业机器人抓取过程中视觉识别番茄果实尺寸和姿态存在枝叶遮挡的问题,提出了一种基于视触觉感知的番茄尺寸和姿态解析方法.在果实抓取过程中通过视触觉传感器得到果实外轮廓接触局部点云信息,然后通过相机参数标定以及各手指关节变换矩阵,将不同传感器坐标系下的点云信息变换到同一基坐标系下,进而通过点云改进PCA算法和ICP算法解析抓取果实的尺寸和姿态信息.为了评估所提出解析方法的性能,在实验室环境下进行了番茄尺寸和姿态检测试验.通过游标卡尺测量和深度相机扫描分别获得番茄果实尺寸和姿态的真实值,并与本文方法解析结果进行对比.检测试验结果表明,本文方法获得的番茄横向尺寸和纵向尺寸平均相对误差分别为8.66％和11.08％,番茄果轴与视场投影面的水平夹角和垂直偏转角平均相对误差分别为10.03％和14.02％.本文方法解析的番茄果实尺寸与姿态信息,可应用于番茄果实抓取过程中的姿态调控,从而提高番茄果实抓取采摘的可靠性.

    番茄采摘视触觉传感器尺寸与姿态解析PCL点云库改进PCA算法ICP算法

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    基于VGG-UNet的食用菌菌丝体表型参数自动测量方法

    陈燕陆嘉豪胡小春祁亮亮...
    233-240页
    查看更多>>摘要：食用菌菌丝体表型特征是食用菌种质资源评价和科学育种的重要依据.针对传统阈值分割方法提取菌丝体区域易受到光照不均、菌丝体不规则生长和培养皿内产生代谢物等因素干扰的问题,制作食用菌菌丝体图像数据集,并提出一种基于深度学习的食用菌菌丝体表型参数自动测量方法.将U-Net网络编码器部分替换为VGG16的前13个卷积层,引入预训练权重,构建适用于菌丝体分割的VGG-UNet模型.测试集上对比实验表明,该模型的平均交并比达到98.18％,比原始U-Net模型高0.93个百分点.经该模型获取菌丝体分割图像后,利用OpenCV相关函数计算菌丝体的半径、周长、面积、覆盖度、圆整度这5个表型参数.将人工测量方法与本文方法进行线性回归分析,得出菌丝体半径、周长、面积和覆盖度的决定系数分别为0.979 5、0.991 5、0.975 0和0.975 0,均方根误差分别为2.20 mm、4.73 mm、176.74 mm2和3.16％.经测试,本文方法能准确地完成食用菌菌丝体表型参数自动测量任务,为食用菌表型分析研究提供理论基础.

    食用菌菌丝体表型参数深度学习图像处理语义分割VGG-UNet

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    基于StyleGAN2-ADA和改进YOLO v7的葡萄叶片早期病害检测方法

    张林鍹巴音塔娜曾庆松
    241-252页
    查看更多>>摘要：为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法.通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄病害数据.采用MSRCP算法进行图像增强,改善光照环境凸显病斑特征.以YOLO v7网络框架为基础,将BiFormer注意力机制嵌入特征提取网络,强化目标区域的关键特征;采用BiFPN代替PA-FPN,更好地实现低层细节特征与高层语义信息融合,以同时降低计算复杂度;在YOLO v7的检测头部分嵌入SPD模块,以提高模型对低分辨率图像的检测性能;并采用CIoU与NWD损失函数组合对损失函数重新定义,实现对小目标快速、准确识别.实验结果表明,该方法病斑检测精确率达到94.1％,相比原始算法提升5.7个百分点,与Faster R-CNN、YOLO v3-SPP和YOLO v5x等模型相比分别提高3.3、3.8、4.4个百分点,能够实现葡萄早期病害快速准确识别,对于保障葡萄产业发展具有重要意义.

    葡萄病害识别StyleGAN2-ADA目标检测自注意力机制YOLOv7

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    基于MobileNetV3Small-ECA的水稻病害轻量级识别研究

    袁培森欧阳柳江翟肇裕田永超...
    253-262页
    查看更多>>摘要：为实现水稻病害的轻量化识别与检测,使用ECA注意力机制改进MobileNetV3Small模型,并使用共享参数迁移学习对水稻病害进行智能化轻量级识别和检测.在PlantVillage数据集上进行预训练,将预训练得到的共享参数迁移到对水稻病害识别模型上微调优化.在开源水稻病害数据集上进行试验测试,试验结果表明,在非迁移学习下,识别准确率达到97.47％,在迁移学习下识别准确率达到99.92％,同时参数量减少26.69％.其次,通过Grad-CAM进行可视化,本文方法与其他注意力机制CBAM和SENET相比,ECA模块生成的结果与图像中病斑的位置和颜色更加一致,表明网络可以更好地聚焦水稻病害的特征,并且通过可视化和各水稻病害分析了误分类原因.本文方法实现了水稻病害识别模型的轻量化,使其能够在移动设备等资源受限的场景中部署,达到快速、高效、便携的目的.同时开发了基于Android的水稻病害识别系统,方便于在边缘端进行水稻病害识别分析.

    水稻病害识别迁移学习高效通道注意力机制MobileNetV3Small移动端部署

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    基于层级多标签的农业病虫害问句分类方法

    韦婷婷葛晓月熊俊涛
    263-269,435页
    查看更多>>摘要：随着信息化技术的快速发展,农户通过线上智能农业问答系统解决线下农业病虫害问题已成为趋势.问句分类在问答系统中发挥着至关重要的作用,其准确性直接决定了最终返回答案的正确性.传统的单标签文本分类模型难以直接准确捕捉到农业病虫害问句的确切意图,而且由于缺乏大规模公开的农业病虫害问句语料,使得现有研究具有一定的难度.为此,本文基于树状结构构建了一个农业病虫害问句层级分类体系,由问句模糊性向精确性逐层细化分类,旨在克服农业问句的语义复杂性;此外,引入对抗训练方法,通过构建对抗样本并将其与原始样本一同用于大规模语言模型的训练,以提高模型泛化能力,同时缓解了因语料不足而产生的问题.通过对真实问答语料库的实验验证,本文提出的方法能够提升农业病虫害问句的分类性能,可为农业病虫害自动问答系统提供有效的问句意图识别.

    农业病虫害问句分类层级多标签分类对抗训练语言模型

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    气候变化背景下山西省气象干旱时空演变特征

    姚宁蒋昆昊谢文馨张东彦...
    270-281页
    查看更多>>摘要：干旱频发对生态资源、农业发展造成了严重影响,为揭示山西省干旱时空演变特征,基于1971-2020年山西省24个气象站点的逐月气象资料,利用改进的Mann-Kendall方法检验各气象因子的年变化趋势,采用FAO56 Penman-Monteith公式计算参考作物腾发量(ET0),分析单个气象因子变化情况下ET0的变化特征和对气象因子的敏感性,比较各时间尺度(月、季、年尺度)不同干旱指数(降水距平百分率(Pa)、标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI))对山西省干旱灾害监测能力.结果表明:ET0与相对湿度呈负相关,气象因子对ET0的敏感性由大到小依次为相对湿度、日最高气温、2 m处风速、日最低气温、日平均气温,ET0呈波动下降趋势.SPEI能够在多时间尺度上有效反映山西省干旱状况,是该地区干旱监测的有效工具.在月、季、年尺度下,比较3个干旱指数,Pa检测效果较差,SPI和SPEI在某些地理区域存在较大差异,整体而言,SPEI在多数地区检测干旱的性能更好;SPEI-1尺度下,各干旱等级发生频率由大到小依次为轻旱(14.8％)、中旱(10.6％)、重旱(5.6％)、特旱(1.9％),3月干旱发生率最高(34％),12月发生率最低(31.8％),吕梁市、晋中市、大同市干旱情况较为严重;SPEI-3尺度下,季节发生干旱频率由大到小依次为秋季(33.5％)、夏季(32.5％)、春季(31.9％)、冬季(31.4％),大同市、长治市特旱发生频率最高,旱情最为严重,忻州市轻旱频率、朔州市中旱频率、吕梁市重旱频率最高;SPEI-12尺度下,轻、中、重、特旱频率分别为14.8％、10.5％、5.4％、2.3％,SPEI-12相较SPEI-1和SPEI-3识别重旱、特旱的站点更多,并基于游程理论得出,山西省南部干旱频次更多,东部干旱历时更长、干旱严重程度更大,干旱峰值主要出现在山西省南北部,由于年均降水呈波动性下降,年均气温整体上升,山西省的气候趋于暖干化,南北部旱情将有所加重,中部地区旱情有所减缓,全域性干旱仍有很大发生可能.

    干旱指数干旱特征参考作物腾发量游程理论山西省

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    黑土区坡耕地水土保持耕作措施对土壤理化性状的影响

    张忠学尹致皓余佩哲齐智娟...
    282-293页
    查看更多>>摘要：为探寻黑土区坡耕地不同水土保持耕作措施对土壤理化性状的影响机理,开展了田间小区试验.设置横坡耕作(TP)、垄向区田(RF)、深松(SF)、横坡耕作+垄向区田(TP-R)、横坡耕作+深松(TP-S)、垄向区田+深松(RF-S)3种水土保持耕作措施及3种组合耕作措施,并以常规顺坡耕作(CK)为对照,分析了土壤孔隙度、土壤机械组成、水稳性土壤团聚体稳定性、土壤养分含量等指标,并采用TOPSIS模型对不同水土保持耕作措施进行了综合评价,筛选了土壤稳定性强且蓄水保肥效果良好的水土保持耕作措施.结果表明:在玉米的全生育期内,深松、垄向区田、横坡耕作均能提高土壤体积含水率.TP-S处理体积含水率最大,0～40 cm 土层平均体积含水率较CK处理增加29.47％;RF-S处理平均孔隙度最大,TP-S处理次之,平均孔隙度较CK处理分别增大10.68％、9.25％;TP-S处理能够显著提高土壤稳定性,其中平均质量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)和大团聚体含量(R0.25)较CK处理分别增加12.30％、19.57％、13.97％;TP-S处理能够改善土壤机械组成,TP-S处理粗砂粒、粉粒、黏粒含量较CK处理增加15.40％、26.89％、1.90％,细砂粒含量较CK处理降低31.56％;TP-S处理IN(无机态氮)、AP(有效磷)、AK(速效钾)含量最高,较CK处理IN、AP、AK含量分别增加42.81％～55.32％、39.69％～40.68％、20.41％～25.45％.由TOPSIS模型综合评价结果可知,TP-S处理贴合度最高,土壤结构更稳定,且蓄水保肥效果更好,为适宜该地区的水土保持耕作措施.

    黑土区坡耕地耕作措施土壤结构蓄水保肥TOPSIS模型

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    基于Landsat 8的节水改造背景下盐渍化土壤含盐量反演

    刘伟史海滨苗庆丰刘晓志...
    294-304页
    查看更多>>摘要：为探明沈乌灌域节水改造后因渠道衬砌、引排水量减少引起的土壤含盐量时空分布特征及变化规律,采用区域土壤信息定点监测,结合经典统计学、空间插值以及机器学习建模反演等技术手段,利用Landsat 8卫星获取光谱数据,通过对实测土壤含盐量、光谱指数及波段反射率进行处理,运用Adaboost回归、BP神经网络回归、梯度提升树回归、KNN回归、决策树回归、随机森林回归方法构建了沈乌灌域土壤含盐量空间反演模型.采用最优反演模型对沈乌灌域土壤含盐量空间分布特征进行了遥感反演.结果表明:通过全变量单一回归法筛选出相关系数大于0.55的9个光谱因子,使用SPSS PRO软件构建6种机器学习反演模型,对比6种反演模型精度,验证集决定系数R2由大到小依次为随机森林回归、梯度提升树回归、Adaboost回归、KNN回归、决策树回归、BP神经网络回归.其中随机森林回归模型的拟合精度最佳,训练集与验证集的决定系数R2分别为0.834和0.86,说明随机森林回归模型的反演效果较好.反演结果表明:节水改造后非盐渍土面积增加391.7 km2,占灌域总面积的21％,中度盐渍土面积、重度盐渍土面积、盐土面积分别减少95.61、63.37、45.7 km2,分别占灌域总面积的5％、3％、2％.综上所述,节水改造工程完成后,沈乌灌域土壤盐渍化程度减轻,作物生长安全区面积增加,但由于渠道衬砌以及引排水量减少,土壤盐分淋洗效果减弱,土壤盐分在灌域内部运移,整体土壤环境得到改善,局部地区出现盐分聚集.

    节水改造土壤含盐量遥感反演Landsat8

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    基于贝叶斯分析的干热河谷区橙子林冠层蒸腾耗水模拟

    张晶莹陈滇豫马永胜胡笑涛...
    305-315页
    查看更多>>摘要：需耗水机制是进行农田/果园水分管理和调控的基础.本文聚焦蒸腾耗水机制,基于贝叶斯参数估计方法对比了不同Jarvis-Stewart模型配置对干热河谷区橙子林蒸腾耗水量的模拟效果,探索了 Jarvis-Stewart模型在影响因子交互效应较强条件下蒸腾耗水模拟中的适用性.结果表明,考虑不同影响因子及其限制函数会对模拟效果产生较大影响,其中考虑土壤含水率和叶面积指数对模拟效果改善作用明显,而引入饱和水汽压差和气温则不同程度地降低模拟精度;考虑的影响因子越多,模型结构越复杂,模拟效果不一定越好;筛选出的最佳模型结构基本实现了橙子林蒸腾耗水的可靠模拟,但模拟效果仍有明显改进空间,因此,应综合考虑模型复杂程度、模拟精度及不确定性等,进一步探究适宜的模型结构.研究可为果园节水灌溉技术体系建立和水分管理优化提供科学依据,也能为耗水模型的进一步发展和完善提供理论支撑.

    橙子林蒸腾耗水模拟干热河谷Jarvis-Stewart模型贝叶斯参数估计

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    基于采样点光谱信息窗口尺度优化的土壤含水率无人机多光谱遥感反演

    靳亚红吴鑫淼甄文超崔晓彤...
    316-327页
    查看更多>>摘要：针对空间异质性导致的土壤含水率反演误差较大的问题,分别以玉米灌浆期和小麦苗期的土壤含水率反演为例,利用无人机多光谱遥感技术获取喷灌和畦灌灌溉方式下的正射影像.将34组光谱特征变量按照滑动窗口法提取不同空间尺度的光谱信息平均值,通过极端梯度提升(Extreme gradient boosting,XGBoost)、支持向量机回归(Support vector machine regression,SVR)以及偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)3 种机器学习模型确定采样点光谱信息最优窗口尺度;然后,采用皮尔逊相关系数特征变量筛选法(Pearson correlation coefficient feature variable screening method,R)结合XGBoost和SVR模型对提取的34组光谱特征变量进行筛选,选取与土壤含水率敏感的特征变量;最后,估算土壤含水率.结果表明:喷灌方式下所选择的采样点最优光谱信息窗口尺度比畦灌小,其最优窗口尺度范围分别为11 ×11～21 ×21和15 ×15～29 ×29;采用皮尔逊相关系数特征变量筛选方法结合机器学习模型可有效提高土壤含水率反演精度;5种机器学习模型(R_XGBoost、R_SVR、XGBoost、SVR、PLSR)中R_XGBoost模型估算土壤含水率精度最优,在喷灌和畦灌方式下玉米灌浆期R_XGBoost模型的测试集决定系数R2分别为0.80、0.83,均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为1.27％和0.98％,小麦苗期R2分别为0.76、0.79,RMSE分别为1.68％和0.85％;土壤含水率反演模型在畦灌条件下的精度优于喷灌条件下.该研究可为基于无人机多光谱影像分析的信息挖掘和土壤水分监测提供参考.

    土壤含水率窗口尺度无人机多光谱遥感机器学习特征变量反演

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