科研产出
控释掺混肥结合增密对水稻氮肥利用效率和氨挥发的影响
《农业工程学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探究控释掺混肥结合增密对水稻产量、氮素吸收、施肥经济效益和氨挥发损失的影响,该研究以扬籼优418为供试材料,设不施氮对照(CK)、常规施氮(Farmer's Fertilization Practice,FFP)、优化施氮(Optimized Nitrogen Application,OPT)、控释掺混肥(Controlled Release Blended Fertilizer,CRBF)和控释掺混肥结合增密(Controlled Release Blended Fertilizer Combined with Dense Planting,CRFDP)共5个处理,对比分析了不同处理的水稻产量及构成因子、氮素吸收和氮肥利用效率、经济效益和氨挥发损失的差异.结果发现,CRFDP处理的水稻有效穗数和每穗实粒数显著高于其他处理(P<0.05),较FFP分别增加26.1%和18.7%.CRFDP处理较FFP处理水稻增产33.3%.与FFP相比,CRFDP的氮肥吸收利用率、氮肥偏生产力、氮肥农学利用率分别提高160%、22.8 kg/kg、16.27 kg/kg.CRFDP较CRBF处理的氮肥吸收利用率显著提高10.0个百分点,氮肥偏生产力、氮肥农学利用率和氮素生理利用率则没有显著差异(P>0.05);与FFP处理相比,3个优化施氮处理(OPT、CRBF和CRFDP)在氮肥用量降低20%的情况下,水稻每公顷净收益增加3328~8968元,其中CRFDP处理的水稻产值和净收益最高.施氮显著提高了水稻生长季的田面水铵态氮浓度和土壤脲酶活性,与FFP处理相比,CRFDP处理的氨挥发强度和累积氨挥发损失分别降低62.5%和46.3%.综上,控释掺混肥与增密结合可兼顾水稻高产、氮肥高效利用和氨减排.研究结果可为水稻高产及环境友好和资源高效的水稻种植新模式提供数据支持和理论支撑.
关键词： 产量 氮肥 控释掺混肥 氨挥发 增密 经济效益 水稻
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利用高光谱技术预测采前猕猴桃干物质含量的可行性试验
《农业工程学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现采前猕猴桃果实干物质含量的实时、连续、大量预测,该研究就利用高光谱技术在室外开放环境下进行采前猕猴桃干物质含量预测试验.研究以种植于贵州省息烽县、修文县的贵长猕猴桃为试验对象,利用高光谱相机获取采前猕猴桃样本果实的高光谱数据;对原始数据进行白板校正、ROI(Region of Interest)裁剪、多元散射校正等处理,获得样本果实光谱反射率曲线;根据光谱曲线特征,选取特征波段,构建多光谱指数;将样本果实划分为训练集、测试集;利用多光谱指数将训练集样本果实特征波段光谱反射率换算为指数值,分析指数值与干物质含量的相关性,确定最优指数,将其拟合公式作为干物质含量预测模型,利用测试集计算误差情况并验证模型预测效果.结果表明,果实干物质含量高,光谱反射率低,反之则光谱反射率高;根据特征波段构建的拟合效果最佳的多光谱指数,所对应的干物质含量预测模型决定系数为0.88,预测值最大绝对误差为1.31%,最大相对误差为8.23%,相对误差均值为3.13%,均方根误差为0.65%,具有较好的预测效果.试验证明,利用高光谱技术进行采前猕猴桃果实干物质含量预测是可行的.
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基于根系加权土壤水分有效性的冬小麦水分生产函数
《农业工程学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了准确评估作物水分亏缺程度及其敏感性动态对作物产量的影响,该研究结合基于根系加权土壤水分有效性的植物水分亏缺指数(Plant Water Deficit Index,PWDI)与基于归一化热单元指数的S型累积水分敏感指数,建立了3种不同形式的作物水分生产函数(Crop Water Production Function,CWPF),即Blank加法模型(PWDI-B)、Jensen(PWDI-J)和Rao(PWDI-R)乘法模型.通过2 a冬小麦栽培田间蒸渗仪试验(北京昌平)和1 a冬小麦栽培田间滴灌试验(山东黄河三角洲),优化了土壤水分胁迫修正系数中参数,进而对PWDI估算精度及CWPF产量估算效果进行检验与评价.结果表明:蒸渗仪试验基于根系加权估算的PWDI与实测值吻合良好,决定系数R2为0.78,标准化均方根误差(Normalized Root Mean Squared Error,NRMSE)为0.16;滴灌试验PWDI均值与作物株高(r=?0.95)、生物量及产量(r≤?0.79)均具有较好的相关性,表明根系加权PWDI能较准确地反映不同试验条件下冬小麦的水分亏缺程度及其对作物生长的影响;此外,无论是蒸渗仪试验还是滴灌试验,所建的3个CWPF对冬小麦产量的估算精度均在可接受范围内(R2≥0.78,NRMSE≤0.11),且PWDI-R估算精度依次高于PWDI-J、PWDI-B、以及线性回归模型(即PWDI均值与产量的线性拟合模型).因此,根系加权PWDI与S型水分敏感指数累积函数融合可用于合理构建冬小麦水分生产函数,其中PWDI-R乘法模型可优先推荐用于研究区冬小麦产量估算和灌溉制度优化,从而为当地冬小麦田间水分管理提供理论依据.
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基于可见光谱和改进注意力的农作物病害识别
《光谱学与光谱分析 》 2022 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：基于可见光谱的农作物病害自动化识别和诊断是一个具有挑战性的研究领域,但现有基于卷积神经网络进行病害识别的研究往往利用深层网络牺牲模型参数量来提高对单一农作物病害识别的准确率,从而造成硬件资源的浪费.为提高农作物病害识别的准确率且避免深层网络的使用,该研究将注意力机制引入农作物病害识别领域,提出了一种基于可见光谱和改进注意力机制的浅层农作物病害识别模型,设计了新的注意力模块SMLP和农作物病害识别模型SMLP_ResNet.利用卷积层代替全连接层设计参数量较少的残差网络(ResNet),然后利用SMLP、归一化结构(Batch Normalization)和残差模块(Res_block)得到改进的残差模块单元(SMLP_Res),其中SMLP由全局池化和多层感知机组成,建立各通道间依赖关系.多层感知机使用三层网络结构,将全局特征的通道维度提升至两倍,然后对其通道维度进行两次降维,恢复至原始维度,减少了全局特征损失.SMLP_Res可对通道中的病害特征重校准,减少对识别任务无效的冗余信息,最后构建农作物病害识别模型SMLP_ResNet,在减少模型层数同时提高其识别率.使用两个不同难度的多种植物和病害混合的公开数据集AI Challenger 2018和Plant Village验证本文模型.实验结果表明,SMLP_ResNet模型在18、50和101层时达到了较高的识别率,其中SMLP_ResNet18模型效果最佳,在两个数据集中的病害识别率分别为86.93% 和99.32%.SMLP_ResNet18的准确率不仅高于改进前的ResNet18和SENet18网络,还高于其他研究者提出的模型的准确率,且模型权重大小为48.6 MB,仅约为AlexNet网络权重的五分之一,能够在模型参数量较小的情况下实现较高的病害识别率.从Grad-CAM生成的热力图中可看出SMLP_ResNet18相比于其他模型更关注于叶片病害部位的特征,其背景信息以及叶片健康部位的权值较小.该研究所提出的SMLP_ResNet18模型实现了浅层网络下的高精度识别,提高了对叶片病害区域的辨识度,减少了背景等冗余特征的影响,适用于面向多种农作物不同病害下的高精度识别.
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中国二系杂交小麦研究进展与展望
《科学通报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：从我国二系杂交小麦全产业链创新角度,本文分析总结了小麦光温敏雄性不育种质发现、光温转化特征、遗传机制,及不育系选育、恢复系创制、强优势杂交种创新、规模化制种技术、示范推广等环节的科研进展;明确了小麦光温敏雄性不育的遗传多样性特点,不同类型不育系具有不同的恢复基因,通过多恢复基因聚合创制恢复系和构建冬春杂交模式是选育强优势杂交种的有效途径;异交生物学规律的揭示和混播制种方法、全过程机械化的应用,大幅度提高了二系杂交小麦制种产量,为杂交小麦产业化奠定了重要基础;提出了中国二系杂交小麦今后发展的科技创新和产业化建议与展望.
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基于深度学习与激光点云的橡胶林枝干重建及参数反演
《农业工程学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：树木的几何建模在林木性状评价、森林动态经营管理与可视化研究中具有重要意义.现今,从激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据中重建树体三维模型并精准获取林木空间枝干结构参数是数字林业发展的必然趋势.该研究提出了一种深度学习与计算机图形学相融合的树木骨架重建与参数反演方法.该方法以PR107、CATAS 7-20-59、CATAS 8-79三个品种的橡胶树为实验对象,首先,采用背包移动激光雷达获取三个橡胶树品种的样地数据,并通过体素剖分和数据增广策略来构建橡胶树训练样本集.其次,构造由四层特征编码层和特征解码层所组成的点云分类深度学习网络,并包含优化的PointConv模块与不同尺度的特征插值模块,以实现在多尺度条件下,全面考虑点云的全局和局部优化特征,引导网络实现枝叶点云的精确分类.最后,面向分类后的枝干点云,运用计算机图形学的空间连通性算法与圆柱拟合策略,重建树木骨架模型,并自动解决叶子点云与对应的一级枝干归属问题,进而在叶团簇尺度下开展对单株树的精细描述与参数反演.通过对三块橡胶树测试样地的验证和与实测值的比对表明,该研究提出的深度学习网络枝叶分类总体准确率在90.32%以上.骨架重建与叶团簇分析结果显示,PR107品种橡胶树具有较为发散的树冠、最大的分枝夹角和叶团簇体积;CATAS 7-20-59品种橡胶树冠呈花瓶型,分枝夹角和叶团簇体积较小;而CATAS 8-79品种橡胶树尽管胸径最粗,但不耐寒害处于落叶期导致冠积最小.同时,反演得到的橡胶树一级枝干直径与实测值比对为:决定系数R2不低于0.94,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)小于3.01 cm;主枝干与一级枝干的分枝角为:决定系数R2不低于0.91,均方根误差RMSE不高于4.94°.同时发现橡胶树一级枝干的直径与对应的叶团簇体积呈正相关分布.该研究将人工智能的理论模型应用于林木的激光点云数据处理中,为林木激光点云的智能化分析与处理提供了新颖的解决思路.
关键词： 深度学习 树木骨架重建 激光点云 计算机图形学 林木参数提取
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基于冠层光谱特征和株高的马铃薯植株氮含量估算
《农业机械学报 》 2022 EI 北大核心 CSCD
摘要：为及时准确地掌握作物的植株氮含量（PNC）信息，监测作物生长状况，实现农田氮素施肥的科学管理，以马铃薯为研究对象，首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像，并实测了各生育期的PNC、株高（H）和地面控制点（GCP）的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像（DOM）和数字表面模型（DSM）,并从中提取冠层光谱特征和株高(Hdsm)。然后将各生育期提取的Hdsm和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析，从中筛选出相关性较好的影像变量和Hdsm作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合Hdsm利用多元线性回归（MLR）、误差反向传播（BP）神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测H具有较高的拟合度（R~2为0.860,RMSE为2.663 cm, NRMSE为10.234%）;各生育期加入Hdsm,均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性；各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。
关键词： 马铃薯 植株氮含量 株高 无人机 数码影像 冠层光谱特征
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基于荧光光谱技术研究增效肥料对土壤富里酸荧光特性的影响
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探讨施用增效肥料后对土壤富里酸（FA）荧光特性及腐殖化程度的影响,在黑龙江省黑河市嫩江县和爱辉区两个试验区采取相同施肥处理,设置5个处理组:平衡施肥（NE）、平衡施肥减量25%（CK）、平衡施肥减量25%+纳米碳增效剂（T1）、平衡施肥减量25%+沸石增效剂（T2）、平衡施肥减量25%+生物炭增效剂（T3）,分析土壤中FA荧光光谱特性的变化情况。三维荧光区域积分（FRI）方法不同肥料处理区域Fmax相对含量的变化表明,施用增效肥料可以提高土壤腐殖化程度,其中T2>T1>T3>NE>CK,沸石增效处理对于提高土壤腐殖化程度、提高土壤的供肥水平表现最为显著,其在嫩江试验区的可见荧光FA区域Ⅴ与紫外荧光FA区域Ⅲ所对应的物质相对含量的比值(PⅤ,n/PⅢ,n)较CK处理提高了5.81%,根据平行因子分析方法将土壤FA分为C1组分和C2组分,其中C2组分与C1组分Fmax的比值（C2/C1）较CK处理提高了22.09%;在爱辉试验区的PⅤ,n/PⅢ,n较CK处理提高了4.65%,C2/C1较CK处理提高了20.93%;根据平行因子分析（PARAFAC）结果,各处理土壤FA可分为C1和C2两个组分,C1组分为类富里酸（Ex/Em=230nm,320/410nm）,C2组分为类胡敏酸（Ex/Em=265/465nm）,施用三种增效肥料均可以提高土壤的供肥能力,其中NE>T2>T1>T3>CK。与CK处理相比,T1,T2和T3三个增效处理中,T2增效处理的提升作用最为明显,采用沸石作为肥料增效剂对于土壤FA的积极作用要优于纳米碳和生物炭,因此长期施用沸石增效肥料可有效提高土壤供肥能力,能够改善土壤生态环境。
关键词： 增效肥料 富里酸 腐殖化 三维荧光光谱 平行因子分析
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不同分辨率无人机数码影像的马铃薯地上生物量估算研究
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：地上生物量（AGB）是表征作物生命活动的重要参数,对作物长势监测和产量预测尤为关键。因此,快速准确地获取AGB信息,对于监测作物生长状况、指导农业管理和提高产量具有重要的意义。以无人机为平台搭载数码相机传感器,因机动性强、价格低、空间分辨率高的优势,能够及时准确的估算作物AGB,已成为遥感估算研究的热点之一。由于无人机不同飞行高度及其对应不同分辨率数码影像的AGB估算模型精度不同,因此,尝试在马铃薯的块茎增长期,通过设置10,20,30,40和50m共5种无人机飞行高度,获取不同分辨率的数码影像,探究其对以光谱信息、纹理特征和光谱信息+纹理特征构建AGB模型精度的影响。首先,基于无人机数码影像,分别提取光谱信息和纹理特征,通过光谱信息构建的植被指数和纹理特征,分别结合地面试验获取的实测地上部生物量数据进行相关性分析,分别筛选了相关系数绝对值较大的前10个影像指数和前8个纹理特征。然后,分别以3种输入变量整合方差膨胀因子（VIF）进行主成分分析（PCA）降维处理,获得最佳主成分后以多元线性回归（MLR）构建AGB估算模型。最后,对比不同分辨率的数码影像以3种变量和同种分辨率下以同种变量构建的AGB估测模型效果。结果发现:（1）获得的影像分辨率在0.43～2.05cm之间变化时,纹理特征与马铃薯AGB相关性弱于植被指数,但都达到极显著相关水平（p<0.01）,随着数码影像分辨率降低,二者相关性差异明显。（2）同种分辨率影像下,光谱信息+纹理特征估算AGB的效果最优,其次为单一纹理特征模型,而单一光谱模型表现效果最差。（3）随着数码影像分辨率提高,光谱信息、纹理信息以及光谱+纹理信息估算AGB的精度逐渐变好。
关键词： 马铃薯 地上生物量 影像分辨率 光谱信息 纹理特征
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农产品供应链区块链追溯技术研究进展与展望
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：农产品供应链具有链条长、生产分散、信息多源异构等特点,极易造成供应链上下游信息断链和不透明。传统追溯数据存储于各节点企业在供应链上下游数据传递过程中存在协作信任度低、真实性差等问题,造成消费者对追溯信息的真实性产生信任危机。区块链追溯系统通过建立多方参与、共同维护的分布式数据库,并利用密码学和共识机制建立信任关系具有数据无法篡改、共享可信度高等优势近年来成为国内外研究的热点。本文系统总结了国内外农产品区块链追溯系统的研究进展从区块链追溯链上链下数据协同、区块链追溯共识机制和区块链追溯数据隐私保护等方面详细分析了区块链追溯关键技术的研究进展;对区块链追溯技术的未来发展进行了展望指出区块链规模化应用后多链和跨链技术将成为发展趋势,区块链技术与物联网、人工智能、大数据等新一代信息技术的深度融合将推动农产品供应链追溯进入新的发展阶段。
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