科研产出
丘陵山地水稻机械化技术研究现状与展望
《农业工程学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：作为丘陵山地种植历史最久、种植面积最广、产量最高的农作物，水稻耕种收综合机械化水平的提升对于推进整个丘陵山地农业机械化全程全面高质量发展意义重大。该文以丘陵山地水稻机械化关键技术为“切口”，在梳理国内丘陵山地的特征与丘陵山地水稻机械化发展现状的基础上，围绕水稻耕、种、收等主要环节的生产机械化开展技术前沿与态势分析，剖析国内外水稻机械化技术装备研发差距，提出不同环节下国内丘陵山地水稻机械化发展面临的挑战，并展望未来丘陵山地水稻机械化发展态势，以期为推动水稻全程全域生产机械化水平提升、补齐丘陵山地农机化发展短板、建设现代农业强国提供新思路、新方向。研究表明：1)2022年国内丘陵山地水稻耕种收综合机械化率为80.8%，并且在不同的环节间、地区间发展不平衡不充分；2）与先进国家相比，国内的水稻耕种收机械研发与应用起步较晚、基础不牢、产品的综合性能不高，特别是针对丘陵山地的轻量、高效、高稳定性的水稻耕种收机械相对匮乏，发动机高功率低排放设计制造技术、刀具抗损降耗优化设计技术、车架轻量化设计技术等关键技术仍有待进一步攻克；3）轻量化、智能化、绿色化等是未来国内丘陵山地水稻生产作业装备发展方向与趋势。
关键词： 丘陵山地 水稻机械化 关键技术 主要挑战 未来趋势
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中国农产品质量安全可追溯体系发展历程与展望
《农业工程学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：农产品质量安全可追溯体系作为保障食品安全的关键技术手段,能够有效提升供应链主体与消费者之间的信任关系,为实施精准化质量安全召回机制提供科学依据,因而成为近年来学术研究的重点.该文系统梳理了中国农产品质量安全可追溯体系的理论内涵和分类框架,通过历史演进视角将其发展进程划分为初步构建制度框架、全面推广平台建设和体系完善与数字智能化转型 3个阶段.重点剖析了物联网、大数据、人工智能、区块链等信息技术在追溯技术体系中的创新应用,从追溯信息感知、信息处理、信息系统平台建设 3个方面客观评述各类技术的优势与局限性.通过系统梳理国家标准、行业标准及地方标准的建设现状,指出当前标准化进程中存在的区域差异性与技术适配性等问题.最后提出未来发展建议,探讨了量子区块链、元宇宙、数字孪生等前沿技术在农产品质量安全可追溯领域的应用潜力,并强调构建跨链协同、虚实融合的智能化可追溯体系,为推进中国农产品质量安全可追溯体系向智能化与协同化发展提供理论支撑和实践路径.
关键词： 可追溯体系 质量安全 标识技术 物联网 区块链 人工智能
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基于AIC-YOLOv11n模型的砀山梨多表面缺陷检测方法
《农业工程学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对实际应用场景中砀山梨表面缺陷检测实时性要求较高，边缘设备计算能力受限等问题，以提高砀山梨表面缺陷检测精度并对模型进行有效轻量化为前提，该研究提出一种基于改进YOLOv11n的AIC-YOLOv11n模型。首先，在主干网络中引入Adown下采样模块，减少模型浮点计算量和参数量提高网络提取特征能力；其次，使用融合了倒置残差块注意力机制（inverted residual mobile block,iRMB）的C2PSA-iRMB模块替换原主干网络中的C2PSA模块，在保持模型轻量的同时捕捉和利用长距离依赖；然后，将原模型的颈部结构替换为跨尺度特征融合模块（cross-scale feature fusion module, CFFM）融合不同尺度特征以提高模型对小尺度对象的检测能力。试验结果表明，采用AICYOLOv11n模型能够对砀山梨的多种类表面缺陷进行有效检测，在测试集上的精确度为92.5%，召回率为87.5%，平均精度均值mAP0.5和mAP0.50～0.95分别为92.7%和70.5%，相较于原YOLOv11n模型分别提高0.3、5.5、5.1、2.4个百分点；模型浮点计算量为4.3 G，参数量为1.46 M，模型大小为3.11 MB，分别相较于原模型下降31.7%、43.4%、40.5%；最大显存占用量为4.83 GB，帧率为120.1帧/s，计算资源占用少且推理速度满足表面缺陷检测实时性要求。研究结果可为砀山梨表面缺陷在线检测提供模型参考。
关键词： 砀山梨 机器视觉 缺陷检测 YOLOv11 轻量化 注意力机制 模型部署
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果蔬干制过程对典型三唑类农药残留的影响
《中国食品学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：目的：探究不同烘干方式对果蔬干制过程中三唑类农药残留的影响。方法：以苹果、梨、草莓、黄瓜、白菜为研究对象，通过实验室浸泡法模拟农药污染，采用超高效液相色谱-串联质谱法（UPLC-MS/MS）检测，研究自然晒干、热风烘干、微波干制3种方式对果蔬加工过程中常用三唑类农药（苯醚甲环唑、丙环唑、环丙唑醇、腈菌唑、抑霉唑、丙硫菌唑、氯氟醚菌唑）残留的影响，并计算加工因子以评估膳食摄入风险。结果：果蔬干制过程中农药残留的变化是动态的，与它们的理化性质相关。对于本研究中的大多数基质，热风烘干时间控制在150 min，温度60℃，微波干制时间90 s，自然晒干180 min左右时加工因子（PF）值较低。比较3种干制方式对果蔬中农药残留的影响，微波干制对农药的去除效果最好。结论：为避免农药残留发生转化和浓缩，不同果蔬应采取适宜的干制方式、干制时间及温度以保证食品安全，对市售果蔬干样品的膳食风险进行评估，发现风险可接受。
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基于高光谱成像的3D-WPCA-CNN模型评估花生仁含油率
《农业工程学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：花生种子含油率的快速、无损和精准预测对于加速育种过程以及满足食品工业需求具有重要意义。该研究提出了一种结合自定义加权平均池化和通道注意力机制的三维卷积神经网络（3D weighted pooling and channel attention convolutional neural network,3D-WPCA-CNN）模型。为了提高单粒花生种子含油率的预测精度，提出了一种加权平均池化层，该层通过引入可学习的权重参数优化池化过程。集成了通道注意力机制，能够自适应地调整每个通道的特征响应，进一步提升了对高光谱图像中重要信息的提取能力。为了验证模型的优越性，将所提方法与基于平均光谱的卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型进行比较。结果表明：所提3D-WPCA-CNN模型在预测含油率方面表现优异，具有较高的决定系数（R2=0.809 2）和较低的均方根误差（RMSE=1.713 1%），显著优于基于平均光谱模型（R2=0.698 3,RMSE=2.183 7%）、无注意力机制的平均池化3D-CNN模型（R2=0.721 7,RMSE=2.069 3%）以及未添加通道注意力机制的加权平均池化3D-CNN模型（R 2=0.738 4,RMSE=2.005 9%）。此外，该3D-WPCA-CNN模型的相对预测偏差（RPD=2.338 9）较好，进一步证实了其可准确预测花生含油率。该研究可为基于高光谱图像的作物籽粒组分预测提供高维度建模思路，对精确预测花生等农作物的品质特性具有重要的实践价值。
关键词： 花生仁 高光谱图像 含油率 通道注意力机制 3D卷积神经网络
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低温等离子体对静压损伤金冠苹果的贮藏品质和愈伤的影响
《食品科学 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：本实验以金冠苹果为材料，进行静压损伤处理（60 N,24 h），以不受压果实作为对照，然后用不同强度的低温等离子体（10 min（低强度）或20 min（高强度））分别处理果实，研究低温等离子体对静压损伤金冠苹果的贮藏品质和愈伤的影响。结果表明，利用介质阻挡放电方式产生的低温等离子体能生成O3并清除C2H4，抑制损伤果实的呼吸作用和C2H4释放，延缓损伤果实的可溶性固形物含量、硬度和质量损失率的下降。其中以低温等离子体处理10 min具有更好的作用效果，并且能够延缓果实的褐变。进一步研究低温等离子体处理10 min对静压损伤金冠苹果愈伤的影响，结果表明，低强度的低温等离子体处理使损伤果实的压痕明显减小，损伤部位表层细胞降解死亡，细胞壁碎片化，从而抑制果实的进一步损伤。低强度的低温等离子体处理还使损伤果实总酚含量升高，多酚氧化酶活性先下降后升高，过氧化物酶活性下降，过氧化氢酶活性升高，从而延缓果实衰老，体现出较好的愈伤效果。综上，低强度的低温等离子体处理能够抑制采后金冠苹果因机械伤所致的品质劣变，提高果实商品性，可作为一种绿色环保的技术运用于果蔬采后贮藏保鲜。
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基于地理过程的土壤侵蚀分区模型构建与应用
《农业工程学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：土壤侵蚀分区对指导侵蚀治理具有重要作用,传统基于区域多元变量单时间截面特征的土壤侵蚀分区仅刻画某个时间截面状态,不能揭示其变化过程,难以指导土壤侵蚀分区治理.为揭示土壤侵蚀过程与演变规律,提升分区结果的准确性,该研究构建了一种基于地理过程相似性和异质性的土壤侵蚀分区模型(geographical process regionalization of soil erosion,GPR-SE),用于地理过程特征提取与聚类分区.首先,基于卷积自编码器(convolutional auto-encode,CAE)提取空间特征、长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)捕捉时序特征,融合生成空间时序特征表征地理过程.然后,采用轮廓系数(silhouette index,SiL)和戴维森堡丁指数(davies-bouldin index,DBI)优选K-means、模糊C均值(fuzzy c-means,FCM)和自组织特征映射网络(self-organizing feature map,SOFM)最佳聚类分区方法.最后,以中国东北典型黑土区海伦市为研究区,基于优选的聚类算法,开展了基于GPR-SE的土壤侵蚀过程分区,并利用随机森林(random forest,RF)识别各分区差异的主导因素,量化要素与特征重要性.结果表明:1)当聚类数为5时,K-means算法表现最优,实现了分区结果组间差异最大化与组内差异最小化.2)土壤侵蚀过程因子(降水、温度)是影响GPR-SE分区分异的主导因素,贡献率分别为 25.08%、21.65%,地貌类型(贡献率 14.05%)和土壤侵蚀模数(贡献率 11.95%)次之.3)按照土壤侵蚀过程因子,研究区可分为低降水-中温-中侵蚀区、低降水-低温-轻侵蚀区、低降水-高温-重侵蚀区和低降水-低温-中侵蚀区 4种土壤侵蚀类型区.提出的基于地理过程的土壤侵蚀分区方法,为土壤侵蚀分区治理提供一种可靠思路,具有一定的应用潜力.
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低空无人机植被定量遥感:进展、挑战与展望
《遥感学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：精细时空尺度的植被监测日趋成为农、林、生态、环境等领域的重要技术手段。低空无人机植被定量遥感是精细尺度植被监测的最有效手段之一。相对于卫星遥感，无人机遥感凭借其特有的数据采集机制和数据属性，逐步形成了相对独立的技术方法体系。自2010年起，低空无人机植被定量遥感相关研究呈现爆发式增长态势，然而，现有研究对其知识体系的系统梳理仍显不足，在理论框架、技术体系、关键科学与技术问题等方面仍存在明显的碎片化特征。为此，本研究从低空无人机植被定量遥感的核心目标出发，系统梳理了其技术链条与知识体系，重点分析了其在主被动遥感数据获取、数据预处理、遥感建模、植被要素监测4个关键环节的研究现状、最新进展与现存问题，并着重从数据预处理与植被要素监测两个方面，探讨了未来研究的前沿挑战及潜在的解决路径。随着“低空经济”被纳入国家战略布局，低空无人机植被定量遥感技术凭借其独特优势，正在农、林、生态、环境、应急等领域展现出日益重要的应用价值与技术不可替代性。
关键词： 无人机定量遥感 辐射与几何预处理 统计与物理建模 超高分辨率植被参数反演 植被目标识别与量测
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马铃薯捡拾机薯土分离输送测控系统设计与试验
《农业机械学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对传统升运链式马铃薯捡拾机作业参数难以实时监测、薯土分离转速无法无级变速调节的作业现状，在已有马铃薯捡拾机上设计了一种分离输送测控系统。基于马铃薯捡拾机工作原理，对监测单元、传动系统、液压系统及电控系统进行了设计改造，实现了作业速度的实时监测，以及分离输送带转速、振动轮振频和振幅的监测和控制。对所设计的测控系统开展了控制精度验证试验，设置分离输送带转速100 r/min,振动轮振频4.67 Hz,振幅30 mm,在作业速度为0.6～1.2 m/s的范围内开展了4个作业水平试验。试验结果表明，分离输送带转速、振动轮振频和振幅最大标准差分别为2.25 r/min、0.33 Hz和0.06 mm,最大平均绝对误差分别为1.93 r/min、0.28 Hz和0.04 mm;系统平均响应时间为1 s;说明系统具有较好的准确性和稳定性。基于设计的分离输送测控系统，以伤薯率为评价指标，以分离输送带转速、振动轮振频和振幅为试验因素，开展了田间试验。试验结果表明：各因素对伤薯的影响程度由高到低依次为分离输送带转速、振频、振幅，得到的最优控制参数为：分离输送带转速84.7 r/min,振频3.1 Hz,振幅11.2 mm,最大伤薯率为1.12%,满足马铃薯捡拾收获作业要求。
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基于多特征选择的鲜食玉米需水量预测及可解释性分析
《农业工程学报 》 2025 EI 北大核心 CSCD
摘要：鲜食玉米是一种高附加值农产品，精确的需水量预测对于科学灌溉保障其产量和品质至关重要。该研究基于大型称重式蒸渗仪与气象采集设备在线获取连续2茬次的鲜食玉米需水量及气象数据，联合布尔塔算法（boruta algorithm,Boruta）与最小绝对收缩和选择算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）筛选了影响鲜食玉米需水量变化的主要气象特征，并建立梯度提升决策树（categorical boosting,CatBoost）、长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）、随机森林（random forest,RF)3种鲜食玉米需水量预测模型，最后采用shapley additive explanations(SHAP）方法对预测模型进行全局和局部的事后可解释性分析。结果表明：通过Boruta与LASSO联合的特征选择方法，明确了日平均温度、日最高温度、日最低温度、日平均相对湿度、日平均风速、日平均气压、日累计日照时数是影响鲜食玉米需水量的潜在因子，CatBoost模型对鲜食玉米需水量的预测效果最佳，其平均绝对误差（0.018 9）、均方误差（0.000 6）和均方根误差（0.055 2）均最小，并且用时最短（23.93 s）。进一步根据可解释性分析发现，日最低温度、日平均温度、日累计日照时数是影响鲜食玉米需水量的关键因子，随着空气温度和日照时数的增加，鲜食玉米的需水量也随之升高。研究成果可为北京地区鲜食玉米的精确水分管理提供参考。
关键词： 特征选择 机器学习 模型 鲜食玉米 需水量预测 SHAP
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