湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)

2024年08期

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本刊是以報(bào)道最新科研成果和先進(jìn)實(shí)用技術(shù)為主的綜合性農(nóng)業(yè)科技核心期刊，湖北省優(yōu)秀期刊，全國(guó)農(nóng)業(yè)學(xué)會(huì)優(yōu)秀期刊，全國(guó)優(yōu)秀期刊。... 展開(kāi)

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湖北省智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與問(wèn)題研究 摘要：分析湖北省智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀與問(wèn)題，探討未來(lái)發(fā)展的路徑，提出相關(guān)對(duì)策建議。結(jié)果表明，湖北省在智慧農(nóng)業(yè)政策體系建設(shè)、基礎(chǔ)設(shè)施、智能裝備等領(lǐng)域取得了階段性成果，但也面臨建設(shè)規(guī)劃部署不完善、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不均衡、技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用不足、智能農(nóng)機(jī)裝...
湖北省氣候智慧型農(nóng)業(yè)碳減排潛力與實(shí)現(xiàn)路徑 摘要：湖北省氣候智慧型農(nóng)業(yè)的發(fā)展不僅響應(yīng)了全球氣候變化挑戰(zhàn)，也符合國(guó)家推進(jìn)農(nóng)業(yè)強(qiáng)省建設(shè)的戰(zhàn)略需求。通過(guò)采用創(chuàng)新理念和適應(yīng)性技術(shù)，氣候智慧型農(nóng)業(yè)能有效應(yīng)對(duì)糧食安全、氣候變化和溫室氣體排放的三重挑戰(zhàn)。然而，湖北省在推進(jìn)氣候智慧型農(nóng)業(yè)過(guò)程中面臨配...

基于改進(jìn)YOLOv4的蘋果采摘機(jī)器人樹(shù)枝障礙物深度識(shí)別 摘要：為識(shí)別特征不明顯的樹(shù)枝，尤其是機(jī)械手進(jìn)行蘋果采摘時(shí)遮擋住蘋果位置的樹(shù)枝，提出了一種結(jié)合語(yǔ)義分割和YOLOv4來(lái)獲取樹(shù)枝語(yǔ)義骨架，以及識(shí)別出樹(shù)枝位置框的方法。采用語(yǔ)義分割劃分樹(shù)枝矩形包絡(luò)的方法，剔除影響樹(shù)枝識(shí)別效果的小樹(shù)枝和分支，再用l...
基于改進(jìn)YOLOv8卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稻田苗期雜草檢測(cè)方法 摘要：針對(duì)田間自然環(huán)境拍攝下稻田背景復(fù)雜，苗期雜草圖像尺寸過(guò)小、識(shí)別定位不準(zhǔn)確等問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)YOLOv8卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的苗期雜草檢測(cè)方法。參照PASCAL VOC數(shù)據(jù)集格式，構(gòu)建了一套專用的數(shù)據(jù)集。首先，在網(wǎng)絡(luò)卷積過(guò)程中加入Dense...
基于改進(jìn)YOLOv8的自然環(huán)境下柑橘果實(shí)識(shí)別 摘要：為實(shí)現(xiàn)柑橘果實(shí)的精準(zhǔn)快速識(shí)別，提出了一種改進(jìn)YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型。首先將YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型中的部分傳統(tǒng)卷積替換為ODConv全維動(dòng)態(tài)卷積，以增強(qiáng)YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型在復(fù)雜的自然環(huán)境下的適應(yīng)能力，然后將YOLOv8的CIoU損失函數(shù)替...
基于深度可分離卷積的果蔬分類識(shí)別方法 摘要：針對(duì)農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)、果蔬超市中結(jié)算流程不夠智能化以及重型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署困難等問(wèn)題，對(duì)果蔬分類模型輕量化識(shí)別方法進(jìn)行了研究。首先針對(duì)果蔬智能識(shí)別設(shè)備所在環(huán)境差異大、果蔬套袋問(wèn)題，采用多場(chǎng)景采集方案在果蔬超市現(xiàn)場(chǎng)采集果蔬170種、圖片136 ...
基于改進(jìn)深度置信網(wǎng)絡(luò)的水果分類識(shí)別方法 摘要：為了解決現(xiàn)有水果分類識(shí)別方法存在的識(shí)別精度低等問(wèn)題?；谒诸愖R(shí)別系統(tǒng)，提出了一種用于不同水果分類識(shí)別的改進(jìn)深度置信網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)2路深度置信網(wǎng)絡(luò)將不同特征圖像作為輸入，使用SoftMax對(duì)輸出分類。與常規(guī)分類識(shí)別方法相比，所提方法能較...
果樹(shù)枝條識(shí)別與修剪點(diǎn)坐標(biāo)確定方法 摘要：為了實(shí)現(xiàn)休眠期果樹(shù)的修剪識(shí)別問(wèn)題，研究了基于語(yǔ)義分割的網(wǎng)絡(luò)模型識(shí)別修剪枝條與確定修剪點(diǎn)坐標(biāo)的方法。通過(guò)雙目相機(jī)搭建了視覺(jué)系統(tǒng)獲取果樹(shù)的數(shù)據(jù)集，采用分別融入預(yù)訓(xùn)練權(quán)重與CBAM（注意力機(jī)制）的VGG16和RestNet-50作為U-Ne...
遮擋條件下基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的蘋果果實(shí)檢測(cè)方法 摘要：針對(duì)蘋果果實(shí)在自然環(huán)境條件下易受到枝干、樹(shù)葉等障礙物的遮擋，導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確率降低的問(wèn)題，引入了一種融合生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial networks，GAN）的蘋果果實(shí)檢測(cè)方法。使用Faster RCNN模...
基于深度學(xué)習(xí)的三七病害識(shí)別方法適應(yīng)性研究 摘要：基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建SSD、YOLOv5以及同基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的Fast RCNN模型（vgg16-Fast R-CNN，darknet53-Fast R-CNN），對(duì)不同條件的三七（Panax notoginseng）圓斑病、灰霉病、白粉...
基于Ghost模塊的農(nóng)資圖像文本檢測(cè)算法及其應(yīng)用 摘要：針對(duì)農(nóng)資圖像中文本的檢測(cè)速度慢并且缺乏移動(dòng)端的應(yīng)用等問(wèn)題，基于農(nóng)資圖像數(shù)據(jù)集，提出了一種基于Ghost模塊的農(nóng)資圖像文本檢測(cè)算法，該算法對(duì)DB網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，使用MobileNetv2網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取基礎(chǔ)特征，引入多尺度特征融合模塊來(lái)獲得多層...

基于Landsat 8和機(jī)器學(xué)習(xí)的塔城地區(qū)草地地上生物量估測(cè)模型 摘要：以新疆塔城地區(qū)為研究區(qū)，利用植被指數(shù)、氣象數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)作為自變量，結(jié)合研究區(qū)樣地實(shí)測(cè)生物量數(shù)據(jù)，分析并比較K近鄰回歸（KNN）、多元線性回歸（MLR）、梯度提升決策樹(shù)（GBDT）和隨機(jī)森林回歸（RF）和極端梯度提升（XGBoost）...
基于麻雀搜索算法優(yōu)化的四種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在三七莖粗預(yù)測(cè)中的效果評(píng)估 摘要：以1年生三七（Panax notoginseng）為研究對(duì)象，通過(guò)正交試驗(yàn)考察光、水、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)對(duì)三七莖粗的影響，利用麻雀搜索算法（Sparrow search algorithm，SSA）優(yōu)化4種模型，分別為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back...
融合Transformer和LSTM的藍(lán)莓根區(qū)土壤含水量預(yù)測(cè)模型 摘要：針對(duì)土壤含水量預(yù)測(cè)模型存在難以解決非線性復(fù)雜特征、易陷入局部極小值等問(wèn)題，構(gòu)建融合Transformer和LSTM的土壤含水量深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型（Transformer-LSTM）。采集山東省青島市黃島區(qū)丁家寨村藍(lán)莓（Vaccinium...
基于集成學(xué)習(xí)算法和WOFOST模型的小麥生長(zhǎng)模擬分析與產(chǎn)量預(yù)測(cè) 摘要：針對(duì)傳統(tǒng)單一作物生長(zhǎng)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測(cè)上的限制，將WOFOST模型與灌溉模型結(jié)合，利用集成學(xué)習(xí)算法建立多模型耦合系統(tǒng)（WOFOST耦合模型），選用美國(guó)航空航天局（NASA）1990—2020年數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬試驗(yàn)，選取2006年、2...
基于改進(jìn)后局部搜索算法的獼猴桃預(yù)估產(chǎn)量在種植區(qū)域的分配性能 摘要：為進(jìn)一步提高獼猴桃（Actinidia chinensis Planch.）預(yù)估產(chǎn)量在種植區(qū)域的分配性能，通過(guò)麻雀搜索算法、可變螺旋因子來(lái)改進(jìn)局部搜索算法，并利用逐維透鏡學(xué)習(xí)策略加快改進(jìn)后局部搜索算法的收斂速度。結(jié)果表明，當(dāng)獼猴桃預(yù)估...
基于ORB-SLAM3的溫室環(huán)境下番茄植株三維重建方法 摘要：針對(duì)當(dāng)前生產(chǎn)環(huán)境下難以對(duì)植物進(jìn)行精細(xì)三維重建的問(wèn)題，提出一種基于ORB-SLAM3的番茄植株三維重建方法，利用深度相機(jī)采集RGB-D圖像信息，根據(jù)前后幀圖像特征點(diǎn)信息進(jìn)行位姿估計(jì)，設(shè)計(jì)點(diǎn)云稠密重建模塊，實(shí)現(xiàn)溫室環(huán)境下番茄植株三維重建。...
基于數(shù)字孿生技術(shù)的烤煙植物工廠種植模型構(gòu)建與應(yīng)用 摘要：為研究不同生長(zhǎng)條件對(duì)烤煙生長(zhǎng)狀態(tài)的影響，對(duì)烤煙在植物工廠環(huán)境下的生長(zhǎng)特點(diǎn)進(jìn)行深入研究，并通過(guò)植物工廠環(huán)境調(diào)控技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)其生長(zhǎng)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)?；诳緹熒L(zhǎng)環(huán)境的生理基礎(chǔ)，構(gòu)建烤煙數(shù)字孿生模型，在虛擬環(huán)境中模擬和預(yù)測(cè)真實(shí)環(huán)境中的種植過(guò)程。...
基于CNN-BiLSTM和殘差注意力的縣域水稻產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型 摘要：提出一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）和殘差注意力（RA）機(jī)制的縣域水稻產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型（CNN-BiLSTM-RA），通過(guò)CNN層有效提取縣域水稻氣象數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵空間特征，利用BiLSTM層深入分析時(shí)間序...
基于小樣本的小麥?zhǔn)┑款A(yù)測(cè)方法 摘要：針對(duì)小麥（Triticum aestivum L.）生長(zhǎng)周期施肥試驗(yàn)數(shù)據(jù)少、使用傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法難以進(jìn)行有效施肥預(yù)測(cè)的問(wèn)題，提出一種基于SBS （SMOTE+ Bootstrap）數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法的XGBoost算法預(yù)測(cè)模型?；谠嫉?35...
基于EMD-PSO-ARIMA模型的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè) 摘要：針對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)的非線性特點(diǎn)，提出基于EMD-PSO-ARIMA模型的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型。首先利用EMD算法消除價(jià)格數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性，其次應(yīng)用PSO算法優(yōu)化ARIMA模型的滯后參數(shù)，并對(duì)原始數(shù)據(jù)分解后的序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后對(duì)多個(gè)預(yù)測(cè)值進(jìn)...
基于智能算法的云南甘蔗產(chǎn)量預(yù)測(cè) 摘要：構(gòu)建基于智能算法的甘蔗產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型，對(duì)云南省8個(gè)甘蔗產(chǎn)區(qū)甘蔗產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。選取云南省臨滄市、德宏傣族景頗族自治州、普洱市、文山壯族苗族自治州、紅河哈尼族彝族自治州、保山市、西雙版納傣族自治州、玉溪市2000—2020年每日的氣象、土壤...
基于隨機(jī)森林的作物模型光溫產(chǎn)量潛力模擬優(yōu)化方法 摘要：為有效降低作物模擬所需數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率，基于機(jī)器學(xué)習(xí)建立冬小麥光溫產(chǎn)量潛力估算模型。以中國(guó)冬麥區(qū)129個(gè)農(nóng)業(yè)氣象站點(diǎn)1980—2009年光溫產(chǎn)量潛力為研究對(duì)象，選擇影響光溫產(chǎn)量潛力模擬較大的溫度、日照時(shí)數(shù)、經(jīng)緯度等構(gòu)建特征變量。選...
烤后煙葉不同部位高光譜特征分析及判別模型構(gòu)建 摘要：利用高光譜（400～1 700 nm）成像技術(shù)掃描得到3個(gè)部位（上B、中C、下X）烤后煙葉的高光譜圖像，并提取其高光譜數(shù)據(jù)。采用相關(guān)性分析、主成分分析及方差分析研究了3個(gè)部位煙葉的高光譜特征，并構(gòu)建5種識(shí)別煙葉部位的判別模型（SVM、...

基于GIS的農(nóng)村生活污水管理平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 摘要：為了提高農(nóng)村生活污水管理效率和信息化水平，提出了一種基于GIS的農(nóng)村生活污水管理平臺(tái)設(shè)計(jì)，并利用相關(guān)技術(shù)實(shí)施開(kāi)發(fā)。平臺(tái)設(shè)計(jì)了一套包括農(nóng)村生活污水問(wèn)題由農(nóng)戶上報(bào)、運(yùn)維單位處理、管理部門審核的閉環(huán)管理流程，闡述了GIS與農(nóng)村生活污水各類傳...
適用于嵌入式設(shè)備的輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)RepYOLO 摘要：提出了一種輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型RepYOLO算法，并將其移植到嵌入式設(shè)備MCU/MPU中。該網(wǎng)絡(luò)模型RepYOLO以YOLOv4為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)改進(jìn)YOLOv4的主干網(wǎng)絡(luò)CSPDarkNet為RepBlock結(jié)構(gòu)、在Neck層中...
基于無(wú)人機(jī)攝影技術(shù)的農(nóng)田場(chǎng)景可視化系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 摘要：為了快速且準(zhǔn)確地獲取大面積農(nóng)田數(shù)字影像和三維圖像信息，提出了一種基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)構(gòu)建高精度農(nóng)田影像和實(shí)景三維模型的方法。以新疆維吾爾自治區(qū)昌吉市華興農(nóng)場(chǎng)作為研究區(qū)域，基于無(wú)人機(jī)采集的地面影像數(shù)據(jù)，分別使用全景地圖構(gòu)建技術(shù)和三維建...
考慮替代性的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷煙配方模塊分類方法研究 摘要：為了提高模塊替代決策效率和整個(gè)卷煙制造系統(tǒng)柔性與生產(chǎn)效率，提出了一種基于替代度的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)卷煙配方模塊進(jìn)行分類，并與歷史替代統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)。結(jié)果表明，替代度能較好地衡量模塊間的替代程度，替代度越大，每個(gè)類別中的各項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)...
基于多傳感器的可視化智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì) 摘要：基于WSNs、MQTT的協(xié)議系統(tǒng)農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)采集結(jié)果精準(zhǔn)，但受到快速膨脹數(shù)據(jù)的影響，導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理效果不佳，針對(duì)該問(wèn)題，提出了基于Spring Boot的可視化智慧農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)。從表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)層3個(gè)層次上實(shí)現(xiàn)Spring...
基于物聯(lián)網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)研究 摘要：為構(gòu)建農(nóng)作物環(huán)境信息實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物生長(zhǎng)的智慧管理，構(gòu)建了一種智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)。首先，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)從感知層、傳輸層、應(yīng)用層3個(gè)維度，以STM32為控制核心搭建智慧農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)管理系統(tǒng)，通過(guò)傳感器收集環(huán)境溫濕度、土壤溫濕度、光...

基于GEE和Sentinel-2影像的建始縣煙區(qū)冰雹災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃 摘要：選用建始縣2021年 Sentinel-2 遙感影像資料，基于Google Earth Engine（GEE）云平臺(tái)計(jì)算植被覆蓋指數(shù)（NDVI）、歸一化水體指數(shù)（NDWI）以及歸一化建筑指數(shù)（NDBI）等參數(shù)，采用隨機(jī)森林算法將建始縣...
基于SAR衛(wèi)星遙感技術(shù)的農(nóng)田洪澇災(zāi)害信息提取技術(shù) 摘要：為提高農(nóng)田洪澇災(zāi)害信息提取能力，探索了SAR衛(wèi)星遙感影像水體及農(nóng)田邊界信息的自動(dòng)提取方法。以江西豐城某次強(qiáng)降雨過(guò)程為例，采用閾值分割法、雷達(dá)及光學(xué)影像融合法，利用Sentinel-1衛(wèi)星影像對(duì)災(zāi)前水體信息進(jìn)行提取，巢湖一號(hào)衛(wèi)星影像對(duì)災(zāi)...
基于Sentinel-2數(shù)據(jù)提取江漢平原蝦稻田分布方法 摘要：以江漢平原為研究區(qū)，基于AI Earth阿里云平臺(tái)提供的Sentinel-2 MSI L2數(shù)據(jù)，在實(shí)地采樣樣本和目視解譯樣本的基礎(chǔ)上，通過(guò)分析遙感影像中蝦稻田的時(shí)序變化規(guī)律，總結(jié)出區(qū)分蝦稻田與其他地物類型的關(guān)鍵時(shí)間以及指數(shù)閾值，從而構(gòu)...
融合GF-6 WFV影像主成分分析特征的縣域冬小麥種植面積提取 摘要：為準(zhǔn)確、快速獲得縣域冬小麥的種植信息，針對(duì)多時(shí)相方法存在的成本高、效率低、過(guò)程復(fù)雜等問(wèn)題，以安徽省固鎮(zhèn)縣為研究區(qū)，提出基于單時(shí)相GF-6 WFV影像主成分分析特征與原始光譜波段歸一化融合、并使用K-最近鄰算法進(jìn)行土地覆蓋物分類的有效面...
基于WOFOST模型與遙感數(shù)據(jù)的旱作玉米估產(chǎn)及精度評(píng)價(jià) 摘要：選取黃土高原東部地區(qū)的山西省靈丘縣、介休縣、隰縣與鹽湖縣為研究區(qū)域，利用2005—2012年研究區(qū)域的田間觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用EFAST方法分析模型參數(shù)敏感性，采用試錯(cuò)法對(duì)玉米的生長(zhǎng)發(fā)育參數(shù)進(jìn)行調(diào)整；在此基礎(chǔ)上融合MCD15A3H遙感數(shù)據(jù)...
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的新疆植被覆蓋變化及其影響因子之間的關(guān)系 摘要：以新疆植被覆蓋變化及其影響因子之間的關(guān)系作為研究對(duì)象，通過(guò)比較多元線性回歸、隨機(jī)森林回歸、XGBoost、支持向量機(jī)回歸，優(yōu)選出精度最高的模型，依據(jù)最優(yōu)模型計(jì)算出的屬性重要程度，對(duì)15個(gè)影響因子進(jìn)行重組并分析，探索了氣溫、降水量、輻射...
基于遙感導(dǎo)數(shù)處理和最優(yōu)光譜指數(shù)的土壤鹽漬化監(jiān)測(cè)模型 摘要：利用Landsat-8遙感數(shù)據(jù)，基于原始光譜、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)3種處理，分析了波段反射率、2D指數(shù)、3D指數(shù)與土壤電導(dǎo)率相關(guān)性。選擇最優(yōu)光譜指數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法輸入?yún)?shù)，基于MATLAB構(gòu)建土壤鹽漬化預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，2D、3D光...
復(fù)合種植方式下大豆和玉米株高的動(dòng)態(tài)反演 摘要：為準(zhǔn)確估測(cè)復(fù)合種植方式下大豆和玉米的株高，分別利用均值插值法和線性插值法生成的數(shù)字地面模型（Digital terrain model，DTM）和基于無(wú)人機(jī)影像生成的數(shù)字表面模型（Digital surface model，DSM）進(jìn)...
基于深度異構(gòu)遷移學(xué)習(xí)的水稻遙感影像提取 摘要：為了實(shí)現(xiàn)在目標(biāo)域僅有無(wú)標(biāo)注樣本的條件下對(duì)異構(gòu)遙感影像上的水稻提取模型進(jìn)行高質(zhì)量構(gòu)建和復(fù)用，構(gòu)建了一種基于時(shí)空約束的深度異構(gòu)特征遷移學(xué)習(xí)模型。首先，基于空間位置構(gòu)建源域和目標(biāo)域無(wú)標(biāo)簽樣本組，并提取其深度特征；其次，構(gòu)建異構(gòu)特征遷移模型，...

樓房豬舍環(huán)境精準(zhǔn)控制的優(yōu)化 摘要：樓房豬舍可充分利用土地資源，具有提高單位面積生產(chǎn)效率與減少環(huán)境污染面積等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)由于樓房豬舍中不同樓層不同豬舍的環(huán)境要求不同，導(dǎo)致不同豬舍內(nèi)環(huán)境難以精準(zhǔn)控制。為了研究樓房豬舍環(huán)境精準(zhǔn)控制方案，基于計(jì)算流體力學(xué)（CFD），采用ANS...

基于混合蟻群算法的無(wú)人化農(nóng)機(jī)路徑尋優(yōu)研究 摘要：針對(duì)智慧農(nóng)業(yè)中復(fù)雜環(huán)境下無(wú)人化農(nóng)機(jī)路徑規(guī)劃尋優(yōu)過(guò)程中存在的迭代速度慢、路徑安全性較低等問(wèn)題，融合人工勢(shì)場(chǎng)、量子行為以及基于B樣條的平滑策略提出了混合蟻群算法。該方法在迭代初期引入人工勢(shì)場(chǎng)法，以解決迭代速度慢問(wèn)題以及實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)平衡；在...

基于傳感器陣列的小黃魚(yú)新鮮度檢測(cè)電子鼻設(shè)計(jì) 摘要：為設(shè)計(jì)一款可用于農(nóng)產(chǎn)品新鮮度測(cè)定的電子鼻，以小黃魚(yú)為研究對(duì)象，在恒定條件下開(kāi)展腐敗試驗(yàn)，以傳感器響應(yīng)值為自變量，小黃魚(yú)揮發(fā)性鹽基氮（Total volatile basic nitrogen，TVB-N）值為因變量，并分別通過(guò)多元線性...
基于光譜反射率的甘薯葉片鉀素營(yíng)養(yǎng)監(jiān)測(cè)與診斷 摘要：以商薯19和心香 2個(gè)甘薯（Ipomoea batatas）品種為試驗(yàn)材料，通過(guò)設(shè)置不同梯度鉀素處理測(cè)定葉片的光譜反射率，分別構(gòu)建基于比值植被指數(shù)（RVI）的甘薯葉片鉀含量和鉀營(yíng)養(yǎng)指數(shù)預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，RVI與葉片鉀含量構(gòu)建的線性模...
基于無(wú)人機(jī)圖像檢測(cè)的林業(yè)蟲(chóng)害監(jiān)控預(yù)防 摘要：為解決現(xiàn)有基于無(wú)人機(jī)圖像的蟲(chóng)害監(jiān)控方法效率低效果差，且需要耗費(fèi)大量人力物力的問(wèn)題，研究基于深度學(xué)習(xí)構(gòu)建了基于無(wú)人機(jī)的林業(yè)蟲(chóng)害檢測(cè)框架，將淺層網(wǎng)絡(luò)提取的特征信息傳遞到深層網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)剪枝和批量歸一化折疊對(duì)模型進(jìn)行了輕量化改進(jìn)。結(jié)果表明，...
基于水文氣象因子的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)碳通量預(yù)測(cè) 摘要：以黃河流域下游禹城農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為研究對(duì)象，采用中國(guó)通量觀測(cè)研究網(wǎng)絡(luò)（ChinaFLUX）禹城站通量塔觀測(cè)的碳水通量和水文氣象數(shù)據(jù)，基于特征重要性方法確定影響農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)CO2交換量的主控環(huán)境因子。基于所有環(huán)境因子和主控環(huán)境因子分別構(gòu)建...

江西省57個(gè)淘寶村的發(fā)育水平差異及影響因素 摘要：運(yùn)用熵權(quán)-TOPSIS法和空間分析技術(shù)評(píng)價(jià)淘寶村發(fā)育水平的時(shí)空特征并解釋其影響因素。結(jié)果表明，從空間發(fā)育等級(jí)上看，總體呈贛北、贛南地區(qū)發(fā)展優(yōu)于贛中地區(qū)的特征，發(fā)育水平高值區(qū)和低值區(qū)在贛南地區(qū)“交錯(cuò)式發(fā)展”，中等水平區(qū)廣泛分布，呈以南昌...
鄉(xiāng)村治理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的學(xué)理邏輯、評(píng)價(jià)與策略 摘要：立足數(shù)字化視角，圍繞數(shù)字化的核心要素及特征，闡述了數(shù)字化打破鄉(xiāng)村治理壁壘、提高鄉(xiāng)村治理效能的學(xué)理邏輯，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了涵蓋4個(gè)二級(jí)指標(biāo)14個(gè)三級(jí)指標(biāo)的鄉(xiāng)村治理數(shù)字化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并以四川省為例，對(duì)其鄉(xiāng)村治理數(shù)字化水平進(jìn)行指標(biāo)評(píng)價(jià)。經(jīng)測(cè)...
數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展：理論機(jī)制與實(shí)證檢驗(yàn) 摘要：基于中國(guó)30?。ㄊ?、自治區(qū)）2013—2022年的面板數(shù)據(jù)，對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展水平進(jìn)行綜合測(cè)度，構(gòu)建實(shí)證模型，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展的異質(zhì)性、中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)。結(jié)果表明，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展有促進(jìn)作用，且存在區(qū)域異質(zhì)性；數(shù)字經(jīng)濟(jì)可...