基于CNN的作物分类识别图像获取平台研究进展

基于机器视觉的作物精准分类识别是农业自动化、智能化作业的前提。在作物图像分类识别任务中,卷积神经网络(CNN)是当前应用最广泛的算法之一。作物表型特征及生长环境的复杂性,决定作物图像获取平台的多样性。通过分析2020—2022年国内外基于CNN的作物分类识别研究,图像获取平台可划分为通用平台和自建平台两大类:通用平台硬件产品成熟、部署方便,但要做好设备选型和环境搭建;自建平台分为固定式和移动式,能高效获取试验数据,但硬件集成较为复杂。详细对比分析各类平台的优缺点及适用范围。作物图像获取平台的未来趋势包括:高通量、高效率、自动化的通用图像获取装置,集成多种传感器的多模态数据采集与融合应用,自带运算处理的智能摄像头等,更精细化的图像获取平台将有效支撑作物表型的深入研究。

水稻、玉米、大豆等秋季粮油作物重大病虫提单产技术指导意见

近日,全国农技中心关于印发《秋季主要粮油作物防病虫提单产技术指导意见》的通知,详情如下:农作物病虫害防控关键时期也是作物营养生长和生殖生长的重要阶段,通过科学使用杀虫、杀菌和植物生长调节剂,能有效防治病虫害,促进作物健康、增强作物抗逆性,提升作物单产和品质。为支撑秋季主要粮油作物大面积单产提升,实现防病虫、减损失、提单产、促丰收的目标,特制定本指导意见。

设施作物蜂授粉技术要点

随着人们生活水平的提高,人们对应季蔬果的需求量越来越大,设施果蔬生产呈现出蓬勃发展的趋势。如今我国已成为世界设施农业第一大国,设施栽培作物面积达470多万公顷,需要蜂授粉的面积已超200万公顷。蜂授粉后的果实品质好,果实端正,产量更高,深受消费者喜爱。近年来,随着蜂授粉技术推广与市场培育项目的推进,人们逐渐认识到蜂授粉的优越性,开始尝试应用蜂授粉技术,已经逐渐认可并自主推广蜂授粉,设施作物蜂授粉面积越来越大,蜂授粉已成为提高设施作物经济效益的必要措施之一。

作物病虫害的全程绿色防控

近年来,由于耕作制度、土壤生态环境、全球气候变化等因素的影响,导致小麦茎基腐病、玉米南方锈病、花生白绢病、棉铃虫、甜菜夜蛾、蓟马等重大病虫害频发、重发,严重影响小麦、玉米、花生等作物的产量和品质。要树立作物病虫害全程绿色防控理念,以产出高效、产品优质、资源集约、环境友好为导向,覆盖作物生产的全过程,集成应用农业防治、物理防治、生物防治、生态调控及科学用药等技术措施,确保作物安全生产和农业高质量发展。

2023年俄罗斯农作物产量及种植面积

根据俄罗斯联邦国家统计局2024年发布的数据,2023年俄罗斯所有经济类型农作物总种植面积降至8144.5万公顷。2022年总播种面积是8229万公顷。2023年,谷类和豆类总面积增至4788.4万公顷,主要是春小麦和豌豆面积增加,分别为1405.9万公顷和199万公顷。然而,冬性谷物播种面积大幅减少,从1837万公顷降至1727.6万公顷。俄罗斯的油料作物种植面积从1872.8万公顷减少到1769.3万公顷。这是由于向日葵播种面积从1000多万公顷减少到986.5万公顷,亚麻从209万公顷减少到141万公顷,油菜籽从234.3万公顷减少到211万公顷。大豆种植面积扩大,超过360万公顷。

新农科建设背景下作物栽培学课程教学改革研究

在新农科建设背景下,现代农业发展对涉农专业人才提出了更高的要求,而课程教学是人才培养的重要内容。本文以作物栽培学课程为研究对象,从思政元素、教学内容、教学方法和考核体系4个方面对该课程教学现状进行研究,并提出对应的优化改进建议,具体包括挖掘思政元素,更新教学内容,改进教学方法,以及建立多元考核体系。目的在于为新农科背景下涉农高校作物栽培学课程的教学改革研究提供参考,提升新农科人才培养质量。

《作物学报》简介

《作物学报》是中国科协主管,中国作物学会、中国农业科学院作物科学研究所和中国科技出版传媒股份有限公司共同主办的学术期刊。前身可追溯到1919年1月创办的《中华农学会丛刊》, 1962年改为现名《作物学报》。主要刊登农作物遗传育种、耕作栽培、生理生化、生态、种质资源、谷物化学.

《作物学报》简介

《作物学报》是中国科协主管,中国作物学会、中国农业科学院作物科学研究所和中国科技出版传媒股份有限公司共同主办的学术期刊。前身可追溯到1919年1月创办的《中华农学会丛刊》,1962年改为现名《作物学报》。主要刊登农作物遗传育种。

自动识别技术在农作物病虫害领域应用研究

数字化农业生产依靠计算机图像处理技术和深度学习方法提高病虫害识别效率。病虫害自动识别系统应用植保大数据精准快速识别农作物病虫害类型,及时处理病虫害问题,能够降低病虫害给作物生产带来的影响。

基于单作物系数法的温室秋季生菜蒸散量估算及验证

【目的】基于单作物系数法估算温室秋季生菜蒸散量。【方法】通过2021—2022年温室秋季生菜试验,根据各生育期影响因素修正FAO-56推荐作物系数值,即生育前期根据ET0值和灌溉频率修正,生育中期和生育后期根据气象因素和株高修正,并采用单作物系数法对温室生菜蒸散量进行估算,以称重式蒸渗仪实测蒸散量ETcm为标准值对蒸散量估算值ETcs进行验证。【结果】不同试验年度逐日ET0均呈逐渐降低变化趋势,介于1.18~2.44 mm/d。温室生菜作物系数修正值(Kc adj)和实测值(K_(c loc))均在生育前期最高,2 a均值分别为0.74±0.13和0.76±0.13;进入快速发育期后二者均呈降低趋势,并在生育中后期逐渐稳定在0.5~0.6。各生育阶段的Kc adj较FAO推荐值(Kc FAO)更接近实测值(K_(c loc)),Kc adj和K_(c loc)相对误差介于-6.7%~5.4%。应用修正单作物系数法估算温室秋季生菜ETcs与实测ETcm的日均值分别为1.310 mm/d和1.283 mm/d,决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、一致性指数(d)分别为0.975、0.176 mm/d、0.222 mm/d、0.955。【结论】修正单作物系数法能够较为准确的估算温室秋季生菜蒸散量。

福建省农作物种质资源调查收集与多样性分析

2017-2022年,福建省在第三次全国农作物种质资源普查与收集行动中,共收集作物地方品种和野生近缘植物种质资源6235份,蔬菜、粮食、果树、经济作物、牧草绿肥分别占33.57%、25.91%、24.35%、14.59%、1.57%;所有资源隶属于83科,229属,313种,其中豆科种质资源份数最多,占总数的16.04%。不同地区和海拔是影响收集农作物种质资源种类和数量的重要因素。全省9个地级市中,三明市收集种质资源数量最多,占20.65%。全省收集农作物种质资源数量随着海拔升高而下降,不同海拔收集数量随着市辖县(市、区)、乡(镇)、村(街道)的数量减少呈现减少趋势。沿海地区如漳州、福州、宁德、泉州、莆田、厦门等6个地级市,海拔0~200 m是种质资源Shannon-Wiener多样性指数和Brillouin丰富度指数最高的海拔区间;闽西北山区,如龙岩、三明、南平等3个地级市,海拔200~400 m、400~600 m、600~800 m种质资源的Shannon-Wiener多样性指数和Brillouin丰富度指数较高。不同地级市、不同海拔区间与收集种质资源的物种多样性指数的相关性分析发现,三明和龙岩市与Shannon-Wiener多样性指数呈极显著正相关,莆田和龙岩市与Pielou均匀度指数呈现极显著负相关,这与全省农业经济分区有密切关系。通过梳理全省农作物种质资源的多样性,为因地制宜地开发、利用、挖掘全省地方农作物种质资源提供参考和科学依据。

作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述

[目的/意义]作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容,是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础,对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。[结论/展望]从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性,研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法,以及提高模型解释性等方面,展望了作物表型技术主要发展方向。

改进DeepLabV3+算法提取无作物田垄导航线

机器视觉导航是智慧农业的重要部分,无作物田垄的导航线检测是旱地移栽导航的关键。针对无作物田垄颜色信息相近、纹理差距小,传统图像处理方法适用性差、准确率低,语义分割算法检测速度慢、实时性差的问题,该研究提出一种基于改进DeepLabV3+的田垄分割模型。首先对传统DeepLabV3+网络进行轻量化设计,用MobileNetV2网络代替主干网络Xception,以提高算法的检测速度和实时性;接着引入CBAM(convolutional block attention module,CBAM)注意力机制,使模型能够更好地处理垄面边界信息;然后利用垄面边界信息获得导航特征点,对于断垄情况,导航特征点会出现偏差,因此利用四分位数对导航特征点异常值进行筛选,并采用最小二乘法进行导航线拟合。模型评估结果显示,改进后模型的平均像素精确度和平均交并比分别为96.27%和93.18%,平均检测帧率为84.21帧/s,优于PSPNet、U-Net、HRNet、Segformer以及DeepLabV3+网络。在不同田垄环境下,最大角度误差为1.2°,最大像素误差为9,能够有效从不同场景中获取导航线。研究结果可为农业机器人的无作物田垄导航提供参考。

土壤养分管理对作物产量与品质的影响研究

土壤是植物生长的基础,其养分状况直接影响着植物的养分吸收和利用。养分管理直接影响了作物的生长周期和生理过程,进而对产量产生显著影响。适当的养分供给能够促使作物在不同生长阶段保持良好的生长状态,提高产量。土壤养分的管理还对作物的品质产生深远影响。不同养分含量和比例的土壤对作物的营养成分、口感和外观等品质特征产生显著差异。因此,科学合理的土壤养分管理策略是提高作物产量和品质的关键因素。为研究农业生产提供了重要的理论依据和实践指导,对于实现可持续农业发展具有重要意义。

作物生长模型研究现状与展望

作物生长模型由最初的作物生长发育模型发展到农业决策支持模型,在科学研究、农业管理、政策制定等方面发挥着越来越重要的作用。本文首先回顾了作物生长模型的发展过程,并按照模型主要驱动因子,将作物生长模型分为土壤因子、光合作用因子和人为因子驱动3类并分别进行了归纳阐述;然后对典型的模型分别从模型模块、时空尺度、可模拟的作物类型等方面进行列表式对比;并对作物生长模型在气候变化评估、生产管理决策支持、资源管理优化等方面的应用,以及面临的极端条件、复杂农业景观和模型复杂度等挑战进行了总结,在此基础上认为遥感数据同化和孪生农场是其发展方向。

拱架送/回风方式对日光温室冬季作物冠层区热环境的影响

传统日光温室被动的热环境调控模式难以满足温室作物冠层区空气温度和速度调控需求,且能源利用效率低下。为了改进日光温室热环境精准调控方法和提高温室能源利用效率,该研究结合日光温室围护结构特点,提出了一种日光温室拱架的送/回风方法,并基于温室作物多孔介质模型,建立了拱架送/回风系统温室的数值传热模型。采用空气温度与速度不均匀系数、气流速度适宜区面积比、能量利用系数以及累计有效积温等评价参数,研究了下送上回、中间回风和上送下回等3种温室拱架送/回风方式对日光温室冬季作物冠层区热环境的影响。结果表明,与中间回风和上送下回通风方式相比,下送上回通风方式对不同作物冠层高度处的空气温度和速度调控的结果最优,且不同作物冠层高度处气流速度适宜区面积比和累计有效积温都最大。当采用下送上回通风方式时,与送风干管风速为9、11和12 m/s相比,送风干管风速为10 m/s的能量利用系数最大,在作物冠层高度0.4、0.6、0.8和1.0 m处的能量利用系数分别为0.976、0.982、0.985和0.987,并且不同作物冠层高度处的空气温度不均匀系数和速度不均匀系数也都最小。因此,下送上回通风方式的推荐送风干管风速为10 m/s。该研究可为日光温室热环境的精准调控提供参考。

基于改进DeepLabv3+的轻量化作物杂草识别方法

为在存储资源与计算能力有限的设备上实现田间作物和杂草的识别,本文提出一种基于改进DeepLabv3+的轻量化语义分割网络。首先,以MobileNet v2作为DeepLabv3+的特征提取骨干网络,提出双分支残差模块替换倒残差模块,并删除后两层卷积以降低模型参数量。其次,在空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块中引入分组逐点卷积,使用深度扩张卷积替换标准卷积,并将卷积后的特征图进行多尺度特征融合增强对作物和杂草深层特征的提取能力。最后,将原有的非线性激活函数替换为Leaky ReLU激活函数来提升分割精度。实验结果表明:改进后网络的mIOU达到86.75%,参数量仅为0.69M,FPS达到了98,与原始DeepLabv3+以及3个典型轻量化语义分割网络的相比,参数量最小,在对比的轻量化网络中具有最高的分割精度。

上海金山区农作物种质资源普查工作的分析与思考

按照《第三次全国农作物种质资源普查与收集行动实施方案》的总体部署和《上海市农业种质资源普查总体方案(2021-2023年)》的要求,上海市金山区于2020年4月启动了第三次全国农作物种质资源普查与收集行动。通过统一组织实施,金山区共收集到农作物种质资源132份,包括粮食作物55份,经济作物7份,蔬菜60份,果树10份,收集到地方特色种质资源亭林雪瓜和枫泾杜瓜。结合此次普查工作存在的问题,提出建立农作物种质资源普查与收集的长效机制、加强地方种质资源的保护和管理以及加大地方种质资源的研究和利用的建议。

基于渐进式生成对抗网络的农作物病虫害细粒度分类

随着深度学习应用的普及和飞速发展,基于深度学习的图像识别方法广泛应用于农作物病虫害领域,但大部分的神经网络重视识别准确率的提高,却忽略神经网络庞大的参数计算量。为解决这个问题,基于渐进式生成对抗网络判别器模型和卷积注意力模块,提出一种改进的渐进式生成对抗网络判别器CPDM网络模型对农作物病虫害进行识别。通过对渐进式生成对抗网络判别器网络结构的调整,采用均衡学习率、像素级特征向量归一化和卷积注意力模块增强CPDM网络模型的特征提取能力,提高对真实图片的识别准确率。试验在PlantVillage数据集上进行,将该模型与VGG16、VGG19和ResNet18进行比较,得到TOP-1准确率分别为99.06%、96.50%、96.65%、98.86%,分别提高2.56%、2.41%、0.2%,且参数量仅为8.2 M。试验证明提出的CPDM网络模型满足在保证分类准确率的基础上,有效控制神经网络参数计算量的目的。

二氯异噁草酮应用于作物田杂草防除谱测定

为明确二氯异噁草酮应用于作物田防除杂草的防除谱,在温室内采用盆栽法测定了36%二氯异噁草酮悬浮剂对冬季作物田和夏季作物田的除草活性。冬季作物田杂草防除谱测定结果显示,二氯异噁草酮对小麦田多花黑麦草和日本看麦娘均有较好的防除效果,其GR_(50)分别为39.89、35.11 g(a.i.)/hm^(2),GR_(90)分别为105.88、104.54 g(a.i.)/hm^(2),对雀麦也有较好的效果,但对另两种禾本科杂草菵草和节节麦防效差;该药剂对冬季作物田阔叶杂草播娘蒿、荠菜、猪殃殃、麦家公效果均优,明显好于对禾本科杂草的效果,其中对播娘蒿和荠菜的防除效果最好,其GR_(50)分别为4.86、4.69 g(a.i.)/hm^(2)之间,GR_(90)分别为25.54、17.36 g(a.i.)/hm^(2);对猪殃殃、麦家公的GR_(50)分别为15.77、22.25 g(a.i.)/hm^(2)之间,GR_(90)分别为38.58、53.10 g(a.i.)/hm^(2),但对另一种阔叶杂草泽漆的防效较差。夏季作物田杂草防除谱测定结果显示,二氯异噁草酮土壤封闭处理对夏季作物田禾本科杂草马唐、稗草、牛筋草、狗尾草和虎尾草效果均较好,其中对马唐、稗草、牛筋草、狗尾草的GR_(50)在12.33~27.00 g(a.i.)/hm^(2)之间,GR_(90)在27.40~59.38 g(a.i.)/hm^(2)之间,对夏季作物田阔叶杂草整体效果差,供试杂草中只有马齿苋效果较好,其GR_(50)和GR_(90)分别为33.33、52.82 g(a.i.)/hm^(2),对饭包草、反枝苋、马泡瓜和铁苋菜效果均差。试验结果表明,二氯异噁草酮对冬季作物田杂草和夏季作物田杂草,均有自己的杂草防除谱,田间应用时应根据田间草相,选择合理药剂进行复配。