智慧农业
对不同区域处在开花期的冬小麦进行白粉病病情指数(DI)调查，并同步进行冠层光谱测定及田间取样。选择叶片叶绿素含量、叶片含水量和空气温度3个对小麦生长起重要作用的因子，分别将这些因子与DI进行统计分析，建立小麦白粉病预测模型和专题图制作。结果表明，3个因子与DI有一定的相关性，其中，叶片叶绿素、叶片含水量和DI呈负相关，相关系数分别为0.6316和0.633。叶片叶面积指数(LAI)和温度与DI呈正相关，相关系数为0.6372和0.561。可以通过叶片叶绿素含量、叶片含水量、温度和LAI（用NDVI转换）的变化了解白粉病病情指数变化，研究证明遥感监测病情指数是可行的，建立的模型能较好反演小麦的白粉病病情指数。本研究在此基础上建立了遥感监测白粉病病情指数的专题图。
为解决小麦病害识别这一问题，提出基于深度卷积神经网络的分类识别技术。笔者将提出的方法与已有的小麦病害识别模型进行了比较和分析，并探讨深度学习技术在农业病害识别和监测领域的应用前景结果。实验结果表明，基于深度卷积神经网络的方法比传统的EfficientNet网络在准确率、精确率、召回率、F1等指标分别提升了3%、4%、5%、5%，可以有效识别小麦病害。通过消融实验验证了提出各部分的有效性，并且模型的收敛速度也显著优于现有的模型。该识别模型的提出为农业生产提供了有力的支持，有望成为未来农业病害识别和监测领域的主要技术手段之一。
对柑橘种植过程中常见的4种害虫进行分析，针对害虫体型大小不一、低对比度特征多等检测难题，在Faster R-CNN模型基础上进行改进。针对池化层的下采样导致被检测图像的分辨率下降，进而导致图像中特征信息丢失的问题，采用空洞卷积法抓取图像中更多深层次的特征并增大感受野。结合特征金字塔网络FPN对数据中不同尺度的特征进行融合，增强特征的健壮性，解决原RPN网络只使用最终输出的单一图层进行检测，检测准确率不高的问题。通过与原Faster R-CNN模型、YOLOv4等经典目标检测模型进行对比，改进方案的mAP为91.72%，检测准确率得到一定的提升，实验结果证明所提出的改进方案能够适应自然环境下柑橘害虫识别的需求。
为促进人工智能各项技术在农业生产中发挥作用，探索土壤肥力领域知识的组织、应用，采用人工构建的方法，以安徽省为例，使用Protégé本体库构建工具构建土壤肥力领域本体，再将土壤肥力相关的结构化、半结构化和非结构化数据通过纠错等操作后采取反距离加权插值，基于ERNIE-BiLSTM-CRF与PCNN-Attention深度学习模型实现命名实体识别和关系抽取任务，其后把得到的三元组数据保存至图数据库Neo4j中，成功构建土壤肥力可视化知识图谱。该研究可在本体构建、实体关系抽取模型以及知识图谱的可视化方面为其他农业知识图谱的构建提供参考。
数字农业是农业现代化的发展方向。基于农产品质量安全管理特点，阐述了数字农业技术可在以下几方面助推农产品质量安全监管：生产过程管控、监管效能提升和产销顺畅对接等。结合数字农业技术发展现状分析了当前所面临的挑战，从统筹主体登录、突出推进重点、开展生产经营主体分类指导和强化技术支撑等方面提出具体建议。
在社会发展进入万物智联新时代、农业科学步入数据密集型知识发现的新阶段和智慧农业技术成为国家实施乡村振兴战略的重要抓手的背景下，传统作物栽培学理论技术体系已无法满足智慧栽培发展的需要，亟需加快与其他相关学科深度融合、协同创新，发展作物智慧栽培学。本研究首先阐述了作物智慧栽培的内涵和特征，然后阐明了作物智慧栽培学的概念、研究内容和关键技术以及相应的学科体系，最后提出了作物栽培学的发展趋势、面临挑战及对策建议。围绕智慧栽培中“联接、感知、认知、管控”四大关键环节开展重大科学发现、前沿技术突破和产业模式创新，构建智慧栽培理论技术体系，推动传统栽培向智慧栽培转型升级，有助于实现作物生产的可持续发展，加速推进农业现代化。
随着科学技术的发展，农业的发展越来越趋于信息化、现代化，智慧农业是未来农业发展的必然趋势。温室控制系统是智慧设施农业的核心，是实现设施农业规模化发展、集约化生产的关键。本研究综述了温室控制相关研究进展，以期在今后的研究中起到一定的作用。温室控制系统自20世纪70年代发展至今越来越成熟，本研究对比了温室控制系统的控制算法、主控芯片、各种传感器，通过对近些年来包括控制系统在内的感知层、传输层和应用层等组成部分综述，并介绍了市面上比较主流的传感器、网络传输技术以及主控芯片，旨在为温室控制系统的设计提供一种可选择的方案，并对温室设施农业中存在的问题和未来的发展方向进行了分析和展望。
森林约占陆地面积的1/4,是全球生态系统重要组成部分。近年来害虫侵袭致使林木大量死亡,森林生态安全遭到破坏,亟需探寻一种简洁、高效的森林虫害监测方法。通过分析与总结国内外学者的研究,并查询相关书籍资料,对比多光谱、高光谱和微波等遥感传感器在森林虫害监测中的应用,对其优劣势进行分析。研究发现多光谱遥感空间分辨率高,但光谱分辨率较差,难以感知林木内部细微变化;高光谱遥感光谱分辨率高,可以感知林木内部细微变化,但其空间分辨率较低,且数据量大不易计算;微波遥感具有很强的穿透性,可进行全天候、全天时监测且不易受天气影响,但其空间分辨率低,难以获取林木光谱信息。未来应提高害虫区分能力、早期监测能力以及通过多源数据构建星空地协同的森林虫害遥感监测系统等发展趋势。为森林虫害遥感监测研究提供一种新思路。
气候变暖和人类活动导致青藏高原高寒草地生态系统面临空前挑战,为增强青藏牧区应对气候变化的能力,合理利用高寒草地资源,减少天然畜牧业温室气体排放,增加牧民收入和生计韧性。本研究团队承担实施了农业农村部(MARA)-世界银行(WB)-全球环境基金(GEF)气候智慧型草地管理技术研究,在青海省祁连县默勒镇实施牧民参与式的春季休牧和免耕补播等天然草地管理技术,监测草地植被多样性和生产力,通过卫星影像计算了研究区植被的归一化植被指数(NDVI),并对气候智慧型草地管理产生的社会影响、满意度和牧民经济情况进行调查的任务。气候智慧型草地管理技术试点和调查在默勒镇取得了丰富成果,草地生产力在春季休牧和免耕补播下分别提高了34.1%和50.0%,2种恢复措施均在一定程度上增加了草地植被多样性,NDVI显示恢复措施下的植被长势要好于对照地,此外,牧民对气候智慧型草地管理技术的满意程度达88.6%,实施管理技术直接或间接的增加了项目户牧民的收入,当地约80.0%的牧民的科学素养都有所提高。气候智慧型草地管理技术可以提高草地植被多样性、生产力和绿度覆盖,并且可以增加牧民收入,改善牧民生活环境,提高牧民科学素质,增强牧民应对气候变化的能力,从而助力牧区振兴。
针对内蒙古自治区生态观测需求,特别是草地生态系统观测需求,选取牧草观测为研究内容,提出基于嵌入式技术和并行计算技术的实时远程可控可视的牧草观测自动化技术思路。采用特征像素图像识别方法,实现牧草覆盖度的自动测量、牧草的发育期图像自动识别。利用摄影测量技术结合图像处理技术获得像高转物高变换算法,实现层高与株高的自动测量。结合现代电子技术以及DSP技术、图像处理技术设计了牧草自动观测智能传感器,传感器在观测前端完成图像采集、处理与模式识别后,再将处理后的结果通过网络传向服务器端,可通过智能手机或PC访问服务器远程查看观测数据,实现牧草覆盖度、层（株）高以及牧草生长期的自动观测。测试结果表明,图像处理与实测覆盖度数值显著相关检验R0.05>0.90,与实测株高数值显著相关检验R0.05>0.85。相对于在后端PC系统进行图像处理,不但可以提高观测系统的数据运算处理速度,而且鲁棒性好,同时能够大大减轻数据传输压力,适合对体积、功耗、工作环境及稳定性要求极高的场合。
为进一步促进县域农业经济转型升级、农业结构优化、农民收益提升。本研究基于农林文旅康产业间的组合,围绕农林文旅康产业分化、融合和整合形成的组织形态,构筑组织形态的新业态和新功能。农林文旅康产业融合是农业、林业、文化产业、旅游产业和康养产业之间相互渗透、交叉和融合,5个产业之间相互融合推动新业态和新功能的发展。本研究以山西省泽州县为研究对象,围绕其资源和地形特点的发展基础,在新业态和新功能视角下,构建出“平川+现代农业主导”型、“丘陵+文化旅游主导”型和“山区+森林康养主导”型的发展模式以及新型农业经营主体培育机制、利益联结强化机制、政策保障机制和培育延伸拓展机制的发展机制。本研究对推动农林文旅康产业融合的新业态和新功能发展具有实际指导作用。
在移动互联网尚未普及的前数字时代,乡村旅游地在建设策略上形成了一套相对固定的规则和传统。但随着移动互联时代的到来,为数众多的乡村旅游地作为乡村振兴和产业扶持的重要潜力地域,亟需顺应新时代逻辑的建设思路引领。当前,与互联网时代需求的结合度不够导致建设对策不清晰已经成为乡村旅游地缺乏热度的重要原因之一。在新一轮的政策扶持加力和新媒体技术快速发展的机遇下,本研究从移动互联时代旅游传播的规律性特点入手,通过对“颜值经济、网红现象、数据主导”等乡村旅游地发展新特点的深刻认识和解读,提出“加强乡村传统景观和场景营造,尝试更多乡村产业新要素建设,推进数据采集和管理平台类乡村智慧设施配建”的乡村旅游地建设策略,为乡村旅游发展和国家乡村振兴助力。
本文在传统FDR法自动土壤水分传感器基础上,通过重新设计测量电路,开发了一种新型自动土壤水分传感器,并在实验室内开展了新型传感器电气性能、测量性能、抗温度变化特性、抗盐碱性能等传感器特性与传统FDR法自动土壤水分传感器的对比分析或试验。通过对比分析或试验,结果表明：新型自动土壤水分传感器可以实现土壤水分的连续监测,满足传感器的测量性能需求;新型自动土壤水分传感器与传统FDR法自动土壤水分传感器相比,标定过程相对简单、测量精度及测量准确性更高、抗干扰性更强、稳定性更高。新型自动土壤水分传感器的研发设计,提高了土壤水分监测的准确性、稳定性,为自动土壤水分观测仪的升级换代提供了技术支撑。
研究旨在探索乡村振兴战略实施背景下农民科普信息化服务工作新模式、新路径、新方法,为全国各地各级农业信息化服务体系建设及助力乡村振兴方面提供借鉴。在文献研究农业科学普及工作新模式、新方法的基础上,深入剖析辽宁12316“三农”综合信息服务平台的建设经验以及在助力乡村振兴方面所取得的实际效果。辽宁12316“三农”综合信息服务平台开创了“五位一体”农民科普信息化服务新模式,构建了国家、省、市、县、乡五级“三农”综合信息服务体系。2019—2021年间,平台累计向全省提供科学普及服务1130.71万例,现已成为辽宁“互联网+农业”的典型案例,是辽宁农业信息化建设的重点品牌。各地农业管理部门有必要借鉴辽宁12316平台的建设经验,完善信息化服务体系建设;各级地方农业主管部门应重视农业信息网络基础设施建设,打造高素质农民队伍;各省农业信息服务平台有必要建立“星系式”科普服务体系,跨区域开展科普活动;各级农业信息服务平台要积极探索多元化信息服务模式,助力乡村全面振兴。
传统测量叶面积方法费时、低效,叶面积仪法高成本、维修不便。本研究利用图像处理技术测量叶面积,从解决图像阈值的分割、叶片阴影去除以及叶片边缘检测算法等问题出发,应用大津法求得阈值,中值滤波法去除杂点,采用Roberts算子检测边缘,进而计算叶面积。叶面积仪法与图像处理法比较叶面积值相关系数R2为0.962,剪纸法与图像处理法比较叶面积值相关系数R2为0.949,最后验证本方法适合大量叶面积的测量工作,且具有速度快、数据准确、精度高的特点。
农业大数据已成为推动农业转型升级,提高生产决策的重要手段。本研究在充分分析农业大数据信息采集平台建设意义与目标的基础上,提出了农业大数据信息采集平台的建设思路以及整体框架,描述了平台采集的信息方式、采集内容方式,并设计了系统的核心功能,试图通过搭建农业大数据信息采集平台,推动农业相关信息资源体系建设,为农业大数据产业发展应用奠定基础。
为快速传播并普及枣树病虫害知识,使用农业专家系统提高枣树病虫害诊断及管理效率,基于微信服务号公众平台,采用php脚本语言及mysql数据库开发出枣树病虫害专家诊断系统“JujubaExpert2020”。该系统包括病虫诊断、栽培历史及枣树资讯3个功能模块,核心功能为枣树主要病虫害数据库和专家诊断论坛。用户可以通过关键字查询及病虫害列表查询2种方法,快速获取相关病虫害的发生规律、危害特征和防治方法等信息。专家诊断论坛为用户及相关专家提供一个交流平台,专家能对用户提出的枣树病虫害问题进行在线诊断和解答。另外系统还整合了全国枣产业分布及相关产区的农业气象等信息,便于用户更好地了解全国枣树产业发展现状。该系统的开发有利于提高农户对枣树病虫害早期的识别诊断及科学管理能力,推动枣树产业信息化发展。
海带(Laminaria japonica)是一种多年生大型食用藻类,育苗是海带养殖的基础环节。物联网技术与海带育苗生产融合是海带养殖育苗产业转型升级的必然选择。本研究基于相关的研究成果,从物联网技术的概念、关键技术入手,阐述了农业物联网的发展现状和海带育苗监测系统的典型架构,总结了近年来物联网技术在海带育苗过程中的应用研究。基于对现存相关问题的讨论与分析,提出提高海带育苗车间的信息化水平、加强相关技术和软硬件设施的研发能力并加大政府的引导与推动作用的对策建议,以期为海带育苗智能化生产模式的发展提供参考。
加强乡村人才工作信息化建设是完善乡村人才认定标准,做好乡村人才分类统计,提高乡村人才服务保障能力的重要举措。构建全国农业农村人才信息服务平台是加强乡村人才工作信息化建设的有效途径。本研究详细介绍了建设全国农业农村人才信息服务平台的基本原则,从分类入库、分类采集、评价认定、动态管理、服务开发等方面阐述了平台主要提供的主要功能,并就充分利用平台资源优势,针对薄弱类型人才提出了对策建议,以期提升农业农村人才信息服务质量。
物联网技术作为工业4.0的核心,成为全球的热点词汇。中国作为一个农业大国,在农业生产上,我们需要引用新型的技术,在有限的资源构造出消耗少、避污染、成本低、可量产的生产模式。本文介绍了物联网IOT技术结合西门子S7-1500控制器、Node-RED等物联网工具,连接传感器与PC站组成一套PLC控制的鱼菜共生系统。以TIA Portal作为编程组态软件,对传感器和被控对象进行组态、测试,对系统进行电气设计,组装外部控制系统电气柜,实现对鱼菜共生系统的自动控制。该设计改变了传统高密度养殖模式,是新型仿自然的种养一体复合农业模式,具有低能耗、高产出、高利润、产品好、无污染的特点。
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