简介：摘要 : 叶片湿润时间（ LWD）是植物病害模型的重要输入变量之一，它与许多叶部病原菌的侵染有关，影响病原侵染和发育速率。为了准确地预测日光温室黄瓜病害的发生时间和方位，本研究于 2019年 3月和 9月在北京两个不同类型日光温室内按照棋盘格法设置了 9个采样点部署温湿光传感器和目测叶片湿润时间，每隔 1 h采集一次温度、湿度、辐射和叶片湿润数据进行定量估算分析。分析结果表明： BP神经网络模型在两个温室的试验条件下获得了相似的准确度（ ACC为 0.90和 0.92），比相对湿度经验模型估算叶片湿润时间的准确度（ ACC为 0.82和 0.84）更高，平均绝对误差 MAE分别为 1.81和 1.61 h，均方根误差 RSME分别为 2.10和 1.87，决定系数 R2分别为 0.87和 0.85；在晴天和多云天气条件下，叶片湿润时间的空间分布总体规律是南部＞中部＞北部，南面是叶片湿润平均时间（ 12.17 h/d）最长的区域；由东向西方向上，叶片湿润时间的空间分布总体规律是东部＞西部＞中部，中部是叶片湿润平均时间（ 4.83 h/d）最短的区域；雨天的叶片湿润平均时间比晴天和多云长，春季和秋季分别为 17.15和 17.41 h/d。这些变化和差异对温室黄瓜种群水平方向的叶片湿润时间分布具有重要影响，与大多数高湿性黄瓜病害的发生规律密切相关。本研究为预测温室黄瓜病害分布提供了有价值的参考，对控制病害流行和减少农药使用具有重要意义，提出的区域化分析温室内叶片湿润时间的方法，可以为模拟日光温室叶片湿润时间的空间分布提供参考。

简介：摘要 : 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于 WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度 GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、 GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

简介：摘要 : 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（ CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（ DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（ 1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（ 2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点 -主网关节点两种情况；（ 3）基于频谱变化和通信服务质量（ QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发 CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设 sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到 sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用 K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇 (ERP)路由方案相比，在 CRSN节点数为定值的前提下，基于 DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

简介：摘要 : 太阳能杀虫灯物联网（ SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着 SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了 SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（ WSNs）中的体现，并进一步对 WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的 WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了 SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的 WSNs故障诊断调试工具，如 Sympathy、 Clairvoyant、 SNIF和 Dustminer。最后，强调了 SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于 SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

简介：摘要 : 纳米材料具有特殊的尺寸效应和优异的光电性质，已在传感分析中得到高度重视和广泛应用，大幅提高了传感分析技术的性能。近年来，智慧农业发展迅速，农产品质量安全作为农业生产的重要组成部分，对农业传感技术的灵敏度、稳定性和检测通量等指标要求越来越高。本综述简要阐述了几种常用的纳米材料的性质和特点，包括碳基纳米材料、金属纳米材料和金属 -有机框架材料等。重点论述了基于纳米材料的化学传感、生物传感、电化学传感和光谱传感等常用传感分析技术和器件，以及纳米传感分析技术在农产品质量安全，尤其在克伦特罗和三聚氰胺等危害物 ,甲硝唑、二噁英类化合物 ,违禁添加物 ,真菌毒素，锌、镉、铅等目标物，丙烯酰胺、呋喃类、硝基呋喃类抗生素监测等方面的应用。纳米材料的制备和修饰技术扔需要进一步提升，多目标、高通量纳米传感器件在实际应用中的价值广受关注，在线传感分析在农产品质量安全智慧监控方面有迫切需求需要快速、实时、在线监测。

简介：摘要 : 为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性，实现在保持较高检测精度的同时，减轻模型计算量，降低检测耗时，减少模型计算和存储资源占用的目的，本研究通过改进轻量级的 MobileNetV3网络，结合关键点预测的目标检测网络（ CenterNet），构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型（ M-CenterNet），并通过与 CenterNet和单次多重检测器（ Single Shot Multibox Detector， SSD）网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明，本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为 88.9%、 10.9%和 5.8%；模型体积和帧率分别为 14.2MB和 8.1fps；在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下，所提网络模型体积仅为 CenterNet网络的 1/4；相比于 SSD网络，所提网络模型的 AP提升了 3.9%，模型体积降低了 84.3%；本网络模型在 CPU环境中的运行速度比 CenterNet和 SSD网络提高了近 1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。

简介：摘要 : 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合 PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择，提出了仅含有 695、 507和 465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数（ ORVI）。与 Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数，包括 ND528,587、 SR440,690、 CARI、 MCARI的反演结果进行了对比分析，结果表明： IDB数据库中的已有 4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数 R2分别为 0.672、 0.630、 0.595和 0.574； ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数 R2为 0.726，均方根误差 RMSE为 2.68，精度高于其他植被指数，说明了 ORVI在实际的应用中，能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。

简介：摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题，光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征，比较这两类特征的性能，对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析（ PCA）提取光谱特征时，常选择前几个主成分（ PCs）作为光谱特征，虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率，针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法，对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像，从分类精度的角度，首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析（ ICA）及线性判别分析（ LDA） 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率，分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比，本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率，在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中，总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高，特别是 Gabor特征，在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合，进一步提高植被分类正确率提供了参考。

简介：摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数，精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前，利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数，针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像，通过提取植被指数和纹理特征，分析水稻的动态生长变化，并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明：（ 1）从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长，并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势；（ 2）与 RGB图像相比，多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力，其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度（ R2=0.68， RMSEP=0.039， rRMSE =5.24%）；（ 3）融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果（ R2=0.86， RMSEP=0.026， rRMSE=3.51%），预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明，基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的，可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。

简介：摘要 : 受经济和气候驱动，长江经济带水田空间格局发生了显著变化，影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于 1990-2015年土地利用遥感监测数据，利用 GIS的空间分析功能，探究长江经济带水田空间格局动态变化特征，采用当量因子法计算生态系统服务价值（ ESV），分析了水田变化的综合影响。结果表明： 1） 1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减，共减少了 17390km2，减幅呈增长态势具有显著地域差异，长江中上游与下游的水田减幅相差约为 9.56%。其中下游减幅较大，水田占区域比例随之降低，中上游恰好相反。 2）由于经济建设及水产养殖的发展，水田主要转化为建设用地和水系，水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈，建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛，水田转为水系主要在两湖平原局部地区。 3）水田与其他生态系统的转化对 ESV是正影响，水田转为水系对此贡献最大，其转化规模决定了不同时期 ESV净增量的大小，水系转化为水田损失的价值最多，建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致，因此 ESV增减情况具有明显差异。 4）生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时，食物生产、气体调节受到严重损害，与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响，可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。