科研产出
基于番茄基质栽培的日光温室智能水肥一体化系统构建
《河北农业科学 》 2024
摘要：本研究利用无线传感器物联网监控与自动控制技术，结合番茄水肥需求规律，构建了1个包括环境信息采集系统、智能服务平台、灌溉施肥系统的智能水肥一体化系统。以基质栽培番茄为研究对象，设置3种决策（时序法、基质含水量控制法、基质称重控制法）方式进行灌溉试验。结果表明：该系统可实时监测番茄的生长环境以及生长发育状况，并依据番茄生长发育状况实现番茄按需足量灌溉。3种决策模式的田间试验结果表明，与时序法、基质含水量控制法相比，基质称重控制法可分别实现节水41.3%和35.0%，水分利用效率提高64.4%和75.0%。该系统的构建满足了智能水肥系统在实际生产和科学研究的实际需求，提高了水肥一体化设备的精准性、稳定性和普适性。
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全程托管服务的粮农增收效应研究
《农村经济 》 2024 北大核心
摘要：基于2014年、2016年和2018年中国劳动力动态调查（CLDS）微观面板数据，本文运用固定效应模型考察了全程托管服务的增收效应及其作用路径，并在此基础上探索群组间的影响差异。研究发现：采用全程托管服务能有效促进粮农家庭增收。从收入结构看，采用全程托管服务对粮农家庭种植业收入的作用效果大于部分托管服务，对工资性收入的作用效果小于部分托管服务。机制研究结果表明，全程托管服务通过扩大非农就业机会和提高非农就业稳定性促进粮农家庭工资性收入增长，通过增加亩均产出、减少耕地抛荒促进粮农家庭种植业收入增长。进一步研究发现，全程托管服务对高规模组和低老龄化粮农家庭收入的促进作用更明显。为此，政府应以规范托管服务质量、服务价格和建立风险防范为政策抓手继续推进全程托管服务市场发展，创造良好的非农就业环境，关注不同粮农参与服务的差异性。
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创新助推高质量发展:新加坡知识产权保护经验做法和启示
《农业科技管理 》 2024
摘要：知识产权作为国家发展的战略性资源与国际竞争力核心要素所发挥的作用尤为巨大，科研院所是知识产权创造的重要主体，加强科研院所知识产权保护，对于提升科研院所整体科研实力与核心竞争力，促进我国科技创新具有非常重要的意义。当前，我国知识产权保护仍存在不同程度阻碍创新发展的问题。新加坡是“一带一路”国家中知识产权制度较为完善，管理最为规范的国家之一。文章分析了我国知识产权保护存在的问题，结合新加坡在知识产权保护方面的成功经验，从持续增强知识产权保护意识、提高知识产权质量、推动知识产权高效转化等方面提出了对科研院所知识产权管理工作的启示。
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牛早幼粒细胞白血病蛋白的原核表达及单克隆抗体制备
《中国畜牧兽医 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：[目的]牛早幼粒细胞白血病蛋白(promyelocytic leukemia protein,PMIL)是细胞核亚结构PML核体(nuclear bodies,NBs)的骨架蛋白,在抗病毒内源性免疫中发挥重要作用.本研究旨在制备牛PML单克隆抗体,为研究PML NBs结构和功能准备物质材料.[方法]构建表达bPML基因截短体的重组质粒pET-32a-bPML,将重组质粒转化大肠杆菌Transetta(DE3)感受态细胞,IPTG诱导表达,利用SDS-PAGE和Western blotting对表达产物进行分析.将经镍柱亲和层析纯化后的重组蛋白免疫小鼠,制备单克隆抗体,应用ELISA方法鉴定单克隆抗体类/亚类和型,进一步鉴定该单克隆抗体识别的抗原表位;通过检测不同种属来源的细胞检测单克隆抗体的特异性;利用该单克隆抗体对外源转染牛PML的细胞进行Western blotting和间接免疫荧光试验(IFA)检测;利用该单克隆抗体建立的IFA检测不同的牛源细胞内源PML定位情况.[结果]牛PML在大肠杆菌中可溶性表达,分子质量大小为50 ku;以此纯化蛋白为免疫原制备出1株抗牛PML单克隆抗体bPML-2G5,其为IgG1亚类,轻链为Kappa型,识别表位位于牛PML结构域78 EQPRPSTSRA88;Western blotting和IFA分析结果显示,bPML-2G5不仅可特异性识别外源转染的牛PML,而且还能特异性识别牛肾细胞、牛鼻甲骨细胞、牛胚气管细胞的胞核内核体结构中的PML.[结论]本研究成功制备了1株分泌牛PML单克隆抗体的杂交瘤细胞株,其分泌的单克隆抗体可用于检测外源性及内源性表达的牛PML.
关键词： 牛早幼粒细胞白血病蛋白 原核表达 蛋白纯化 单克隆抗体
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基于机器视觉的无序堆放西瓜识别与定位技术
《新疆农业科学 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：【目的】研究一种基于机器视觉的西瓜识别与定位技术，满足西瓜搬运设备的自动化要求，为自动搬运设备的视觉部分提供技术支持。【方法】采集西瓜的二维图像数据与三维点云数据。调用OpenCV函数库分割西瓜二维图像，提取出西瓜的外轮廓；采用PCL函数对三维点云数据进行预处理，并与二维图像作图形特征匹配，提取出顶层西瓜的质心点。【结果】单轮次的西瓜轮廓总识别率为97.62%,正确识别率为95.58%,质心识别率为92.72%。20轮测试的总轮廓识别率为98.02%,总正确识别率为96.53%,总质心识别率为94.17%,总质心个数和总西瓜个数之间的误差率为2.36%;西瓜图像处理的总用时为101.8s,效率提高了77.8%。【结论】基于机器视觉的西瓜识别与定位技术识别率较高且误差率较低。
关键词： 西瓜 识别与定位 质心提取 图像处理 点云 OpenCV PCL
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基于区块链技术的农业食品溯源研究进展
《食品科学 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：随着全球食品安全问题日益严峻,加之供应链改革和食品召回相关工作耗资巨大且充满挑战,这使得建立农业食品溯源体系变得尤为重要,各国也越来越重视食品安全溯源体系建设.在智慧农业背景下,信息通信技术可通过区块链基础设施进一步完善,以实现新农场和数字农业,确保农产品从种植到销售的全链条安全可追溯.本文通过分析国内外最新研究,系统阐述了基于区块链技术的农业食品溯源研究进展.详细分析了农业食品供应链流程,提出了区块链在农业食品溯源领域的基本架构.归纳总结了当前区块链在农业食品溯源领域的应用研究,主要集中在与云边端计算、加密技术、存储优化、共识机制改进和智能合约设计的结合方面.本文还指出了农业食品溯源当前面临的数据安全、存储扩展、监管困难和实际应用等方面的挑战.最后,展望了区块链技术在农业食品溯源领域的未来发展方向,如加强安全监管、提高区块链可扩展性、利用新兴技术赋能食品溯源等,并强调了区块链技术在农业食品供应链中应用所面临的机遇与挑战.
关键词： 区块链技术 农业食品溯源 溯源系统 食品安全 供应链
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基于轻量化MLCE-RTMDet的人工去雄后玉米雄穗检测算法
《农业机械学报 》 2024 EI 北大核心 CSCD
摘要：玉米制种田遗漏雄穗检测是实现人工去雄质量评估的关键.针对现有玉米雄穗检测模型面临的参数量大、检测效率低和精度差等问题,提出一种基于RTMDet-tiny的轻量级雄穗检测模型MLCE-RTMDet.模型采用轻量级的MobileNetv3作为主干特征提取网络,有效降低模型参数量;在特征提取网络中引入CBAM注意力模块,增强对雄穗目标的多尺度特征提取能力,克服引入轻量化网络可能带来的性能损失.同时,使用EIOU Loss替代GIOU Loss,进一步提高雄穗检测精度.在自建数据集上的试验表明,改进的MLCE-RTMDet模型参数量缩减至3.9 × 106,浮点运算数降至5.3 ×109,参数量和浮点运算数分别比原模型减少20.4%和34.6%.测试集上模型平均精度均值增至92.2%,较原模型提高1.2个百分点;同时,推理速度达到41.9f/s,增幅达12.6%.与YOLO v6、YOLO v8、YOLO X等当前主流模型相比,MLCE-RTMDet表现出更好的综合检测性能.改进后的高精度轻量化模型可为实现玉米制种田人工去雄后的遗漏雄穗检测提供技术支撑.
关键词： 无人机 目标检测 人工去雄 玉米雄穗 RTMDet 轻量化网络
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2013-2022年我国水稻病虫害发生特点与绿色防控技术集成
《中国生物防治学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：水稻是我国第一大粮食作物，水稻病虫害防治直接关系着粮食稳产增产。本文在对2013年至2022年全国植保专业统计资料的分析基础上，总结回顾了水稻病虫害发生种类和特点、发生面积和为害损失等情况，分类梳理了水稻病虫害防治面积、挽回损失以及主要措施应用等防控概况，尤其是针对近年来生态调控、天敌保护和利用等绿色防控技术应用面积和发展趋势进行了研判总结，同时分别从技术覆盖、内容集成等角度分析探讨了水稻病虫害绿色防控技术发展成效，并对下一步绿色防控工作提出了思考和建议，旨在为我国未来水稻安全生产提供相应参考。
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基于CARS特征波段筛选的冬小麦植株氮浓度监测
《中国农业信息 》 2024
摘要：[目的]氮素在作物生长发育、产量及品质形成中不可或缺的营养元素.高效、无损、精准地获取作物氮素盈亏状况,能够监测作物长势,提高氮肥施用水平和利用效率,降低施肥过量导致的农田面源污染.[方法]文章对2020-2022年3年高光谱数据进行SG平滑、一阶导数预处理.将相关性分析(Correlation analysis,CA)与竞争性自适应重加权采样法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)相结合(CA-CARS),研究光谱一阶导数与植株氮浓度(Plant nitrogen concentration,PNC)的关系,明确拔节期不同氮素处理下的敏感性波段.最终筛选出最敏感波段构建植被指数,基于此建立冬小麦植株氮浓度一元线性监测模型.以2020年、2022年数据为训练集建模、2021年数据为验证集进行模型精度验证.[结果](1)综合3年拔节期不同氮水平下,冬小麦PNC高度敏感波段区位主要有:蓝绿波段(495 nm~503 nm)、红边范围(736 nm~750 nm)及近红外范围(751 nm~753 nm、751 nm~753 nm、761 nm~765 nm、773 nm~779 nm、922 nm、937 nm~938 nm、1 016 nm~1 032 nm、1 083 nm~1088nm、1 127 nm、1 142 nm~1 145 nm、1 292 nm~1 300 nm).(2)CARS筛选出 6个特征波段为459 nm、682 nm、721 nm、746 nm、1 049 nm、1 175 nm.(3)利用特征波段组建15个冠层比值氮指数(Canopy Ratio Nitrogen Index,CRNI),CRNI10的模型精度最高、均方根误差最小.其训练集验证集决定系数、均方根误差分别为R2=0.785、R2=0.679、RMSE=0.254和RMSE=0.332.说明该文构建的CRNI在PNC监测上更具泛化性.[结论]通过CA-CARS结合的方式筛选出的特征参数所构建的PNC反演模型,能有效提升PNC监测模型的精度、迁移性及稳定性.
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