摘要:作物病虫害具有发生机理复杂、影响因素多、时空异质性强等特点，现有研究多聚焦单一模态或单项任务，难以支撑诊断、监测、预警和防控服务的协同开展。在总结国内外相关研究进展的基础上，对作物病虫害多模态智能管控关键技术进行了系统分析与讨论。梳理作物病虫害发生机理与多因素耦合特征，归纳显微图像、可见光图像、多/高光谱图像、热红外、环境气象、遥感观测、农事记录和电子病历等多模态数据类型及其预处理方法;构建点-面-时空"多尺度智能管控框架，并进一步提出作物病虫害多模态智能管控总体技术框架;围绕点尺度智能识别与精准防治、面尺度区域监测与精准作业、时空尺度动态预警与决策服务、全流程智能管控系统集成与应用示范等方面总结相关研究进展。综述分析结果表明，作物病虫害智能管控正由单一识别向多模态、多尺度协同分析发展，由传统智能模型向知识增强农业大模型与智能体发展，由方法研究向云边端协同与机器人闭环服务发展。但在数据标准化、模型泛化、平台协同、实时控制和推广落地等方面仍存在明显不足。未来应推动多源异构数据联通、知识增强建模、智能装备协同和可信闭环服务体系建设，为作物病虫害精准、高效和绿色防控提供技术支撑。"

摘要:针对作物病虫害智能防控中多源数据融合不足、多模型协同困难及工程化应用能力有限等问题，提出一种基于植物电子病历（PEMRs）的多源数据融合多目标决策方法。以电子病历为核心数据载体，融合结构化数据、文本数据与图像数据，构建"点-面-时空"多层次分析框架，实现从离散"点"诊断到区域"面"分析再到"时空"预测的连续决策支持。从"点"角度，针对结构化数据，构建Shared-MMoE多任务模型实现诊断与处方推荐协同优化;针对文本数据，基于BERT-CNN模型实现文本语义诊断;针对图像数据，结合EfficientNet-B3与ECA注意力机制构建轻量化病害识别模型;并结合知识图谱与大模型实现知识表达与解释推理。从"面"角度，基于电子病历数据进行时段筛选与区域聚合，通过热力图等方式展示病害空间分布。从"时空"角度，构建KAST-Graph时空预测模型，实现多区域作物病虫害发生趋势预测。在此基础上，开发面向实际应用的作物病虫害多目标决策平台，以微信小程序形式实现作物病虫害智能决策。试验结果表明：结构化诊断AUC达到96.33%，文本诊断准确率为93.13%，验证集病虫害识别准确率为85.95%;时空预测模型在MAE、RMSE和MAPE指标上均为最优;高频业务平均响应时间小于0.5s，多模态诊断一致性达到94.0%。研究结果表明，本文方法能够在轻量化部署条件下稳定运行，并有效支撑作物病虫害防控中的多目标决策需求。

摘要:针对复杂地形与树冠结构差异导致果园病虫害防治中植保无人机喷施模式适配性不足、冠层药液沉积不均和地面流失风险增加等问题，本文开展了面向果园病虫害精准防治的植保无人机喷施模式决策与参数优化研究。以平原高纺锤形果园和山地开心形果园为典型应用场景，综合考虑地形类型、树冠结构、作业模式、雾滴覆盖度、雾滴密度、沉积均匀性和地面沉积等作业信息，构建了面向喷施执行层的作业模式评价与决策方法，系统分析行内、行间和盘旋等飞行模式对冠层药液沉积分布及地面流失的影响。结果表明：在平原高纺锤形果园中，行间飞行模式能够增强雾滴向冠层内部的穿透作用，各冠层位置平均雾滴密度达到32.52个/cm2，雾滴密度变异系数为14.64%，优于行内和盘旋模式。在山地开心形果园中，盘旋模式沉积水平更高、覆盖能力更强，叶片正、反面雾滴密度分别达到56.42~88.18个/cm2和25.29~67.38个/cm2，更有利于开放式冠层内部靶标区域的药液覆盖。行间和盘旋模式在提高冠层沉积水平的同时，也可能增加地面药液沉积，因此实际作业中需结合防治对象、冠层靶标位置和环境条件等进行协同调控。研究结果可为果园病虫害智能化管控平台施药决策提供理论参考与技术支持。

摘要:针对苹果叶片病害高光谱诊断中存在的数据波段冗余度高、计算负荷重以及现有波段筛选方法难以同时兼顾筛选效率、识别性能和波段物理意义等问题，传统特征工程方法虽然能够保留原始波段的物理意义，但对波段间结构相关性的利用不足，且在筛选效率和泛化能力方面存在局限;端到端深度学习方法虽能提升分类性能，却难以量化单波段对病害诊断的实际贡献，不利于筛选出具有物理可解释性的波段。为此，本文提出一种基于聚类引导权重学习的高光谱苹果叶片病害图像波段筛选方法，采用层次聚类对高光谱波段进行结构化分组，构建双分支卷积神经网络，分别学习波段的重构保真度权重与分类判别性权重，实现波段重要性的多维度定量评估;设计簇内自适应选择策略，从各聚类簇中筛选代表性核心波段。以苹果叶片5类病害高光谱数据为对象开展试验，结果表明，本文方法可从216个有效波段中筛选出9个核心波段，样本平均筛选耗时为15.2s，苹果叶片病害诊断任务分类准确率达98.38%。所筛选波段覆盖叶绿素吸收带、红边过渡区及近红外水分响应等病害敏感光谱区间，在显著压缩光谱维度的同时，能较好保留与病害识别相关的关键光谱信息。研究结果为轻量化病害诊断模型构建及专用多光谱传感器波段设计提供参考。

摘要:针对棉花田间病虫害目标尺度变化显著且单一视觉表征泛化能力不足的问题，本文提出一种融合语义先验与多尺度图像感知的多模态检测方法。以冻结CLIP模型为特征提取基础，借助文本调整模块与参数高效微调网络，将农艺文本转换为结构化提示，实现农学语义与视觉模态深度对齐;同时设计原型引导注意力机制，以可学习原型为桥梁，动态连接像素分布与语义空间。在检测模型层面，以VGG19为主干网络，融合Swin Transformer的全局上下文建模能力，并引入合成融合SFM模块和内块融合IFM模块构建连续尺度特征流，从而缓解传统离散下采样对微小目标特征的截断。试验结果表明，所提模型方法在棉花病虫害数据集上平均精度均值达92.5%，较其他主流模型YOLO v5s和YOLO v8n提升3.6、4.6个百分点。消融试验结果表明，语义引导与多尺度优化策略在性能提升上具有明显的协同效应，且模型参数量仅为1.56×10^6，远低于YOLO v5s和YOLO v8n;此外，Grad-CAM可视化结果表明，模型能够较稳定地聚焦于典型病灶区域。综上，该方法在精度与轻量化之间取得了较好的平衡，可为复杂农情条件下病虫害精准识别及边缘端部署提供参考。

摘要:针对YOLO v8n目标检测模型在光照变化显著和背景杂乱条件下识别玉米病害时存在高漏检率和鲁棒性差的问题，本文提出基于改进YOLO v8n的新型玉米病害识别模型DSEMA-YOLO。在YOLO v8n基础上，通过在C2f模块瓶颈前集成EMA全局注意力机制，构建了新型C2f-attention模块，有效减少复杂背景对病害图像识别的干扰，同时完整捕捉上下文信息。通过添加DSConv模块对颈部网络结构进行重构，采用自适应卷积核形状调整机制，能更精准捕捉图像中玉米病害目标特征，缓解光照变化和背景杂乱的影响。最后，通过引入尺度160像素×160像素的特征融合层优化颈部网络结构，提升小目标边界框检测精度，增强浅层与深层信息融合，从而提高识别准确率。头部网络中新增微目标检测模块，并与尺度160像素×160像素特征融合层相连。田间环境采集的玉米病害数据集试验结果表明，改进模型mAP@0.5为92.2%，较YOLO v8n模型提升7.7个百分点。在保持检测速度和较低计算开销的同时有效提升了玉米病害识别精度。

摘要:大豆炭疽病由病原体平头炭疽菌侵染引起，其分生孢子可随雨水迅速传播，严重威胁大豆产量与品质，孢子检测是病害早期监测与精准防控的重要基础。针对大豆炭疽病孢子目标尺度小、现有检测模型参数量大、浮点运算量高且难以满足边缘设备部署需求等问题，本文提出一种基于改进YOLO 11s的轻量化大豆炭疽病孢子检测模型HAD-YOLO。主干网络中引入ADown下采样模块，利用多路径池化和通道分离机制，在降低模型复杂度的同时增强孢子边缘与细节特征提取能力;颈部网络采用高级筛选特征金字塔网络（High-level screening feature pyramid network，HS-FPN）替代原有结构PANet，通过通道压缩与动态筛选融合机制强化多尺度特征表达，提升孢子小目标特征表达与定位能力;此外，检测头设计为轻量化共享卷积检测头（Lightweight shared convolutional detection head，LSCD），借助分组卷积与权重共享策略，进一步减少模型参数量与计算量，同时保持低倍率显微场景下孢子定位与分类性能;边界框回归损失函数采用WIOU v3替代CIoU（Complete intersection over union），通过动态聚焦机制减弱低质量样本梯度干扰，提升模型训练稳定性与泛化能力。自建数据集试验结果表明，HAD-YOLO模型精确率、召回率与mAP50分别达到92.3%、85.3%和90.9%，较基线模型分别提升3.4、3.0、4.1个百分点，模型参数量、浮点运算量和模型内存占用量分别降低46.8%、36.6%和46.4%。树莓派4B平台部署测试结果表明，模型单幅图像平均推理时间为57.5ms，具备较好的实时检测能力。本文所提方法在保证较高检测精度的同时实现了模型轻量化，为大豆炭疽病孢子显微图像智能检测和边缘端部署提供方法基础。

摘要:针对温室白粉虱成虫体型微小且具有隐蔽性，导致冠层监控难以实现直接监测的问题，利用其诱发的煤污病征进行危害程度识别具有重要意义。然而，由于不同作物背景本底颜色空间的重叠干扰，以及卷积神经网络易捕获背景非因果特征导致跨场景泛化难题，本文提出了一种基于冠层图像煤污识别的温室白粉虱危害分级方法。确立了以煤污面积比与视觉显著度为核心的4级危害指数（HI-0~HI-3）评价标准，并构建了覆盖多物候期与异质背景的专家标注数据集，以此提出一种颜色先验引导的双通道融合分级架构（CPG-Fusion）。以ResNet-18为骨干网络，通过嵌入颜色先验注意力模块（CPAM），将具备亮度不变性的逐像素相对暗度转换为空间注意力权重，通过残差调制方式强制模型特征向煤污病征区域聚焦，从而抑制背景信号干扰。试验结果显示，在独立温室的跨场景评估中，集成CPAM的模型将二次加权Kappa（Quadratic weighted Kappa, QWK）从ResNet-18基线的0.401提升至0.551，且所有误判均严格限制在相邻等级内。横向试验证实，本方法在保持高精度的同时实现了本组对比中最低的折间标准差，可靠性优于主流自学习注意力机制。梯度加权类激活映射（Grad-CAM）可视化证实，模型特征激活区已与真实煤污物理掩膜实现空间对齐。研究结果证明了物理约束在提升定性识别到定量分级中的关键作用，为设施蔬菜精准植保提供了低成本、高鲁棒性的自动监测方法。

摘要:准确反演和估计黄瓜霜霉病叶绿素相对含量（SPAD值）和严重度对霜霉病管理具有重要意义。目前相关研究更多着眼于叶片全局，而忽略了局部单个病斑SPAD值反演及严重度估计，且传统SPAD值反演及严重度估计费时费力，本文基于人工蜂群算法优化的分类梯度提升树（ABC-CatBoost）及光谱指数进行黄瓜霜霉病叶部局部单个病斑SPAD值反演及严重度估计研究。通过获取发病叶片最大光化学效率（Fv/Fm）图像，实现不同病斑严重度划分，同时采集相应病斑SPAD值及高光谱数据，并利用最大最小归一化（MMS）及去趋势化（Detrend）数据预处理方法增强光谱数据与SPAD值及严重度的相关性，降低噪声对建模精度的影响。基于构建的一维、二维和三维光谱指数提取了原始、MMS及Detrend预处理下最优光谱特征波段，并基于ABC-CatBoost实现了黄瓜霜霉病叶部病斑SPAD值反演及严重度估计。试验结果表明，ABC-CatBoost对SPAD值反演及严重度估计精度均得到了进一步提升。较一维光谱指数，二维、三维光谱指数凭借多维度信息融合能力，在SPAD值反演中，经Detrend预处理后二维和三维光谱指数与SPAD值决定系数均达到0.927。在严重度估计中，经Detrend预处理后二维光谱指数及经MMS预处理后三维光谱指数与严重度的准确率均达到90.90%，进一步表明Detrend数据预处理方法优于MMS。研究结果不仅为霜霉病管理提供了可靠科学依据，且对提升黄瓜生产产量和品质具有重要意义。

摘要:结合无人机巡检与深度学习检测玉米病虫害是智慧农业发展趋势。然而深度学习模型检测性能不仅受图像样本数量影响，还受田间环境、成像质量及模型泛化能力等因素制约，导致单一图像模态难以全面表征病虫害特征。针对上述问题，本文基于YOLO-World模型，融合文本语义信息，提出一种面向无人机巡检的玉米病虫害图文协同检测模型。该模型结合重参数化视觉几何网络、注意力机制及多尺度融合模块，重构了图像特征提取网络，提高了多尺度图像特征提取能力;通过在文本注入图像中加入特征线性调制层和多类注意力，在图像嵌入文本中加入前馈模块、门控机制和残差结构，改进可重参数化的视觉-语言路径聚合网络，提升了图像与文本特征的语义对齐能力与表达精度。从无人机巡检视角采集500幅玉米病虫害图像，包含早期玉米黄叶病和虫害导致的烂叶病2类，并通过数据增强扩展至2000幅，结合对应文本描述构建COCO格式的多模态数据集。试验结果表明，在500幅数据集条件下（分别取25-shot、50-shot训练样本，固定400幅验证样本），本文模型mAP@0.5较单模态YOLO v8系列提升9.40~10.40个百分点，较YOLO-World提升2.80~4.40个百分点;在2000幅数据集上（按比例8:2划分训练集与验证集），mAP@0.5较单模态YOLO v8系列提高5.40~10.70个百分点，较YOLO-World提升3.10个百分点。该模型可为小样本条件下无人机巡检识别玉米病虫害提供新的研究思路。

摘要:作物病害智能管控技术为破解传统病害诊断与防治效率低的困境提供了新路径，但推广面临农户需求多样、技术体系复杂、应用场景分散等现实挑战。以病三角原理为理论基础，阐明作物病害智能管控工作原理，构建了涵盖感知层、认知层、预测层、决策层和执行层的作物病害智能管控技术体系。在此基础上，系统分析了多模态数据采集与融合技术、作物病害表征机理解析技术、作物病害关联挖掘与预测技术、多目标决策与处方推荐技术、作物病害智能管控终端装备的研究现状。基于创新扩散理论和技术接受模型，深入分析农户对作物病害智能管控技术的需求特征以及典型应用场景。最后，设计了面向农户需求的4阶段作物病害智能管控模式，构建了以农户需求为核心的多主体协同推广策略方案，提出跨区协同、技术优化、示范推广、能力提升、终端适配、制度保障等推广措施。研究结果可为作物病害智能管控技术从研发到推广应用提供科学依据与实践指导。

摘要:为实现乌菜亚硝酸盐含量快速无损检测，本研究提出一种基于高光谱成像与深度学习的高精度定量检测方法。在培养箱中设置4组不同光强环境，每组放置50株乌菜，获取不同光强环境下乌菜叶片样本，每组200片作为试验数据集。利用高光谱成像设备采集乌菜叶片样本高光谱图像信息，进行亚硝酸盐含量预测。通过感兴趣区域（ROI）和阈值分割处理图像获取平均光谱信息。利用不同预处理方法对光谱图像进行预测模型构建并分析性能，确立小波变换去噪（WTD）算法作为最佳预处理方法，并对使用WTD预处理的光谱数据进一步分析。使用4种传统降维方法对预处理后最佳光谱数据进行降维，分别通过支持向量机回归（SVR）建立模型与引入注意力块（SE）的一维卷积神经网络（1D-CNN）深度特征提取后建立的SVR模型进行分析。结果表明，基于1D-CNN-SE提取深度特征的SVR模型对不同光强环境中乌菜叶片亚硝酸盐含量预测效果较好，测试集决定系数（R2p）、均方根误差（RMSEP）和相对分析误差（RPD）分别为0.8849、0.07381 μmol/g和2.7631，表明在光强环境下建立的WTD-1D-CNN-SE-SVR模型性能较佳，深度学习方法结合高光谱成像无损检测技术能够有效实现乌菜叶片亚硝酸盐毒害的无损检测，为叶菜无机物毒害无损检测提供技术支持。

摘要:为了满足田间作物营养快速检测的需求，通过对叶部多光谱荧光特征筛选设计了冠层叶绿素含量原位检测系统。基于封闭试验采用 Relief、RFE 及逐步回归 3 种方法筛选出 UV690、B740、UV690/B740核心变量，明确了叶部叶绿素荧光探测特征参数，为设备光学通道设计提供依据;优化封闭式探测为半开放式用于冠层原位测量，硬件包括 Raspberry Pi 4B主控与双目宽动态摄像头模组，集成均匀激发光源同时开发双目协同采集软件。田间原位试验结果表明，UV520、UV690、B740、UV690/B740为冠层尺度叶绿素探测的敏感性参数，其中UV520荧光可反映蓝绿荧光区对植物胁迫及环境差异的响应特征，与红光荧光参数形成互补，有助于提升冠层尺度叶绿素含量检测模型的稳定性与抗干扰能力。构建支持向量机（SVM）叶绿素含量回归模型，训练集R2C达0.82，验证集R2V达0.72，RMSE为2.86 mg/L，平均相对误差MRE为8.8%。研究结果实现了从叶片测量原型"到"冠层群体检测"应用，为小麦叶绿素含量的实时无损监测提供实用工具。"

摘要:茶苗枝干三维点云的分枝夹角精确提取，是量化茶树冠层结构并揭示其如何通过改变微气候影响病虫害发生的关键前提。针对茶苗枝条细小、叶片遮挡明显、叶柄残留易干扰分枝节点识别与夹角测量等问题，本研究提出一种融合双视角视频三维重建、PointNet++枝叶语义分离、枝干点云净化增强和Tea-SCAG算法的茶苗枝干分枝夹角自动提取方法。以70株一年生"龙井43"茶苗为研究对象，基于转台式拍摄平台分别从平视和俯视45°方向采集环绕视频，并按固定时间间隔抽帧形成多视角图像序列;利用二维高斯泼溅方法完成茶苗三维重建，结合 PLANesT-3D公开数据集联合训练PointNet++网络，实现茶苗枝干与叶片的语义分离;针对语义分割后仍存在的叶柄残留和外围干扰点，采用离群点剔除方法对枝干点云进行削薄净化，并通过局部球域随机补点恢复枝干点云的连续性和局部厚度。在此基础上，通过主干贴近约束、上方双分枝验证、下方主干支撑判断和相近节点合并等策略，构建适用于茶苗细枝结构的Tea-SCAG算法，提高分枝节点定位与夹角计算稳定性。研究结果表明，PointNet++枝叶分离总体准确率为89.3%，平均交并比为83.7%;Tea-SCAG分枝节点检测召回率、精确率和F1值分别为82.3%、84.8%和83.4%，分枝夹角预测结果与人工测量结果相关系数为0.910。本方法可准确提取茶苗枝干三维结构、分枝节点及分枝夹角，为茶苗株型数字化表型分析、病虫害易发环境判断、精准修剪和抗病抗虫个体筛选提供技术支撑。

摘要:在水稻生长过程中，氮、磷、钾等营养元素缺失会导致叶片变黄、发育迟缓等症状，严重影响水稻生长质量和最终产量。针对传统卷积神经网络在缺素类别识别上泛化能力不足，而新型架构（如EfficientNetV2等）因偏重全局建模而在局部病变区域的特征提取能力不足等问题，本文提出了基于卷积神经网络、循环神经网络及注意力机制相结合的识别模型SCBAM-BiGRU-ResNet50。在ResNet50骨干网络中引入风格化卷积注意力机制模块（Style-based convolutional block attention module，SCBAM），通过增强局部特征表达能力，使模型更聚焦于缺素状态下典型特征。同时结合双向门控循环单元（Bidirectional gated recurrent unit，BiGRU），利用双向时序学习特性提升特征提取能力。试验结果表明，在水稻缺素特征识别任务中SCBAM-BiGRU-ResNet50准确率为96.97%，表现最佳、显著优于对照组（p<0.0001），同时保持了较小的波动范围，验证了本文提出的改进结构在特征表达与序列建模方面的有效性和稳定性。该模型通过融合注意力机制和双向时序建模，有效提升了局部特征响应和上下文理解能力，为当前水稻缺素诊断提供新的解决方案。

摘要:农业机器人底盘是实现农业装备智能化作业的基础载体，其运动控制能力直接影响机器人在非结构化环境下作业稳定性与可靠性。本文从底盘机械构型、核心控制技术以及典型场景适配策略3个方面，对国内外农业机器人底盘运动控制研究现状进行了系统梳理。分析了轮式、履带式及腿足式底盘的结构特点与运动机理，对比了不同构型在作业效率与地形通过性方面的优势与局限。重点阐述了感知技术、路径规划、驱动控制、路径跟踪及姿态控制等关键技术研究进展，指出当前控制算法正逐步从基于理想几何模型运动学跟随，向适应复杂环境扰动的动力学控制转变。同时，针对大田高速作业、设施狭窄空间及丘陵大坡度3种典型工况，归纳了不同环境约束下差异化控制策略与解决方案。最后，提出了现有技术在模型失配、算力限制及通用性等方面的不足，并对数字孪生仿真、边缘计算轻量化及多源感知融合等方向进行了展望，可为农业机器人相关研究提供参考。

摘要:水旱轮作是保障粮油供给与提升复种指数的重要耕作方式，而耕整地作业面临由"干湿交替"环境引发的土壤板结粘重、地表高湿秸秆留存及茬口紧、农时紧迫等多重约束，对耕整地装备适应性与可靠性提出更高要求。本文在阐述水旱轮作区区域分布、轮作类型的基础上，围绕秸秆处理、土壤细碎、开沟作畦、种床厢面整形及多功能联合作业等关键技术，系统综述了相关技术与装备研究进展。研究结果表明，现有技术与装备在应对干湿交替的复杂轮作工况时仍面临诸多挑战：多相耦合机理不明与装备适应性不足、秸秆处理与种床协同构建困难、作业环境智能感知缺失与参数自适应调控能力薄弱、触土部件损伤机制认知不足与装备作业可靠性偏低等。未来研究重点将向多场耦合仿真与数字孪生、结构拓扑优化与仿生设计、智能感知与精准调控技术、材料表面工程与部件可靠性提升等方向深入发展，为构建高效、低耗、智能化的水旱轮作耕整地装备体系提供理论参考与技术支撑。

摘要:香蕉作为热带亚热带地区重要果粮兼用作物，在我国热带地区产业经济中占据核心地位。随着农业智能生产装备与人工智能等新兴技术的不断发展，推进香蕉全程机械化与智能化生产对提升产业竞争力具有重要现实意义。回顾农业装备与技术在香蕉生产领域的应用和研究进展，围绕香蕉生长特点与复杂种植环境，本文分别从蕉园信息感知、栽培管理、采收运送及采后处理4个关键环节出发，梳理了香蕉果穗和假茎的视觉感知与识别定位、病虫害防控与养分管控、高效低损的采运一体化装备，香蕉落梳的关键技术与智能生产装备。当前我国香蕉生产已在部分环节实现机械化，平地蕉园农机农艺配套栽培模式已初见成效，但仍面临复杂环境适应性与智能化程度不足等问题。围绕香蕉智能生产装备发展与智慧蕉园建设需求，提出应聚焦枯萎病早期诊断与防控、水肥药智能施用、采运一体化及智慧蕉园集成建设等薄弱环节，突破关键核心技术，推动香蕉生产朝着全程机械化、自动化、精细化和智能化转变。

摘要:黄淮海地区夏玉米单产提升一般采用80 cm+40 cm宽窄行密植免耕精量播种模式，通过减少株距增加种植密度，有效改善田间通风条件与提高光合作用效率，但窄行播种时小麦秸秆易堵塞播种机，影响播种质量。为解决窄行秸秆堵塞问题，在播种机前端加装清抛分掷装置，将麦茬破碎后清抛到宽行区域。构建刀轴速度模型与清抛运动学模型，分别用于刀轴转速分析及探究影响麦茬抛掷距离的主要因素。将机具作业速度、清茬刀轴转速和导流板夹角作为试验因素，以清茬率与清抛分掷装置作业功耗为评价指标，基于离散元与二次回归正交试验相结合方法，研究不同参数组合对清抛分掷装置作业性能的影响规律。结果表明：较优参数组合为机具作业速度9.2 km/h、清茬刀轴转速1 740 r/min、导流板夹角125°，此时清茬率为91.73%，功耗为8.836 kW。经田间试验验证，该参数组合下清茬率为91.19%，功耗为9.211 kW，仿真与试验结果误差小于5%，表明仿真模型具有较高可靠性与预测精度。对比试验结果表明，挂接清抛分掷装置的气吸式播种机播种效果较好，满足宽窄行玉米密植免耕精量播种的农艺需求，研究结果为黄淮海地区夏玉米宽窄行种植高质量播种提供了新思路。

摘要:针对传统小麦排种器能耗高、卸种不畅及充种稳定性不足等问题，设计了一种正负气压组合槽孔轮式小麦排种器。该排种器以"负压吸种+槽轮辅助充种+正压卸种"为核心工作原理，通过在排种轮表面设置凸包槽孔结构以增强种群扰动，提高充种稳定性，并在投种区引入正压气流实现辅助卸种。通过理论分析构建了吸种、携种、投种阶段种子力学模型，明确了排种轮转速、负压、型孔尺寸等关键参数对排种性能的影响机制;基于EDEM软件分析了槽孔轮、凸包槽孔轮和窝眼轮对种群扰动的效果，确定凸包槽孔轮为最优选择，其种群平均动能达6.6×10^-9 J，较窝眼轮提升4.4倍;利用CFD软件优化型孔直径组合，当排种轮1型孔直径为1.6 mm、排种轮2型孔直径为1.8 mm时，型孔气流速度变异系数最低（2.13%），气流分布最均匀。台架试验结果表明，在最优参数组合为转速30 r/min、负压2.5 kPa时，平均排量为157.47 g/min，各行排量一致性变异系数（RCV）为2.46%，总排量稳定性变异系数（TCV）为1.09%，满足精量播种标准。田间试验测得各行株数一致性变异系数为11.22%，排种均匀性良好。研究结果可为小麦低能耗高稳定性精量排种装置设计提供参考。

摘要:针对目前小麦精量种植模式下机械式精量播种机在较高速（7 km/h）作业时，清种装置过清和漏清造成排种性能低的问题，本文优化设计了一种气吸式小麦精量排种器多侧清种机构，由内外侧、中部双侧鱼鳍状清种齿顶组成，通过多侧清种齿与籽粒团簇之间的机械碰撞，打破籽粒受力平衡，根除漏清现象，基于排种过程籽粒动力学分析和DEM-CFD耦合仿真，确定多侧清种机构关键结构参数，得出排种盘转速、中部双侧鱼鳍状清种齿顶距排种盘表面高度、清种齿齿顶锥角为影响清种性能的主要因素。采用最优性准则D-optimal设计方法进行仿真试验，得到最优参数组合：排种盘转速69.837 r/min、中部双侧鱼鳍状清种齿顶距排种盘表面高度6.125 mm、齿顶锥角4.48°时，合格率、漏播率、重播率分别为96.94%、2.34%、0.72%。选用"新冬52号"小麦籽粒进行台架验证试验，合格率、漏播率、重播率为94.8%、1.8%、3.4%;排种器田间试验结果表明，前进速度为7 km/h时，平均合格率91.19%，漏播率2.86%，排量一致性和稳定性符合行业指标，满足小麦精量种植要求。

摘要:针对当前平板式夹持机构因封闭性差、夹持力与主干直径不匹配，造成落果率低和树皮易损伤等问题，本文设计了一种"夹持力可控、平板定夹与浮动V形动夹"的组合式主干柔性夹持振动采摘臂。基于自走式振动采摘机作业原理，对采摘臂激振机构和夹持机构等关键部件进行设计，通过单因素柔性夹持振动采摘试验，确定柔性垫块为硬度60 HD和宽度11 cm的硅胶材质。通过建立核桃枝条-果柄-果实动力学模型和果实脱落理论条件，得到影响核桃振动脱落的主要因素为核桃自身性质、激振频率、夹持高度和激振时间。以落果率和含水率变化率开展三因素三水平正交组合核桃果园振动采摘试验。试验结果表明，安装组合式主干柔性夹持振动采摘臂的核桃采摘机，面向主干直径为[14,17) cm的核桃树振动采摘最佳作业参数为激振频率25 Hz、夹持高度110 cm、激振时间20 s。在最佳作业参数下开展组合式与平板式对比试验，试验结果表明，组合式落果率、树皮擦伤率和撕裂率分别为91.70%±0.74%、5%和0%，相较平板式落果率提升5.11个百分点、树皮擦伤率和撕裂率分别下降10个百分点和5个百分点，有效提升自走式核桃采摘机作业性能。

摘要:气吸式射流喷头（Air-induction nozzle,AIN）具备特殊的文丘里结构，在降低农药雾滴飘移概率、实现精准施药等技术领域得到了广泛应用。为探明气吸式射流喷头内部气液两相瞬态流动分布及文丘里几何结构参数对气液比的影响规律，本文采用TD型文丘里管、ST型扇形喷嘴组合的射流喷头进行数值模拟及气液比预测模型探究。基于开放型进、出口边界条件，采用VOF模型、Realizable湍流控制方法，对TD-ST组合气吸式射流喷头进行数值模拟，研究结果表明：组合式AIN瞬态流动特性由文丘里管几何参数决定，内部速度和压力在文丘里角处发生显著扩散变化。相同ST型喷嘴下，气液两相流中气相体积分数随TD文丘里管喉管尺寸增大而减小。TD03-ST06型组合式AIN在压力0.6 MPa下气体体积流量达到最大值（0.0092 L/min）。通过设计进气量测量系统，建立气液比回归模型，依据模型可明晰喉管尺寸与喷雾参数对气液比的影响规律，方差分析结果表明该模型适用于TD-ST型组合式AIN喷头气液比预测。阐明了AIN内部气液耦合规律，为量化分析喷头几何参数、喷雾参数与气液比间的关系提供了参考。

摘要:科学测度"耕林"资源错配规模、程度及特征对优化国土空间布局、统筹粮食安全与生态保护具有重要实践意义。本文以安徽省"耕林"资源为研究对象，基于2013、2018、2023年土地利用数据，构建包含期望产出与非期望产出的超效率SBM模型，综合运用适宜性评价、耦合协调度模型及层次分析法等方法，系统分析耕地与林地空间分布格局匹配程度及其演变规律。结果表明：空间维度上，安徽省"耕林"错配呈显著的"南高北低"空间格局，全省错配面积由2013年的730.62 km2增至2023年的773.76 km2，错配高值区集中于宣城市、六安市、安庆市等皖南区域，并表现出较强持续性。效率维度上，错配程度整体显著下降，区域差异逐步缩小。空间格局呈现由初期高值广布向后期低值主导的结构性变化，区域协调性持续增强;其中，宿州市错配指数从2013年的0.84降至2023年的0.22，由极高错配区转变为极低错配区，凸显其资源配置效率的快速提升。双高错配格局形成空间与效率双向强化的负向闭环，是省内"耕林"错配风险最高、问题最突出区域;双低错配格局实现了空间适配与效率协同的双向互促良性循环，为风险低位可控的最优资源配置状态。空间优化通过功能分区与生态补偿重构"耕林"格局，实现资源配置从人为干预向自然禀赋的根本性转变;效率优化通过精准投入、高效产出与协同优化达到生态经济效益提升;以破解错配风险为目标，构建空间适配与效率提升双向互促的"耕林"资源良性配置格局。研究结果可为安徽省耕地保护与生态修复政策制定提供科学依据，对构建高质量国土空间格局具有参考价值。

摘要:为提升干旱区复播玉米单株尺度干物质量反演精度并支撑精准灌溉决策，针对小样本条件下模型稳定性不足的问题，以南疆复播玉米为研究对象，基于无人机多光谱影像开展单株干物质量预测研究。选取吐丝期、灌浆期和成熟期获取冠层影像，提取NDVI、GNDVI、NDRE、LCI和OSAVI等植被指数，并结合地面同步测定的株高与茎粗等结构变量，构建光谱-结构融合预测模型。在小样本条件下，采用岭回归（Ridge）、随机森林（RF）及集成模型进行建模，对不同变量组合及生育时期下模型精度与稳定性进行系统分析。结果表明：各植被指数与单株干物质量均呈显著正相关，其中NDRE与LCI表现最优，灌浆期相关性最高。结构变量能显著提升模型预测精度，且具有明显阶段性特征，吐丝期以株高主导，灌浆期和成熟期以茎粗贡献更为稳定。在灌浆期，模型预测效果最佳，Ridge模型验证集决定系数R2由0.71提升至0.90，集成模型由0.70提升至0.87，结构变量与光谱信息协同作用最为显著。单株尺度条件下模型精度对生育时期具有显著依赖性，整体由大到小依次为灌浆期、吐丝期、成熟期。研究结果表明，在小样本条件下，融合红边敏感植被指数与结构变量能够有效提升单株干物质量预测精度，灌浆期为最优建模时期。研究结果可为干旱区精准灌溉分区管理与水分调控提供数据支撑。

摘要:针对水稻病害识别过程中受采集条件限制导致图像分辨率较低、病斑细节缺失，从而影响识别精度的问题，本文提出了一种基于多尺度超分辨率生成对抗网络的水稻病害识别方法（ESRG_E）。该方法在超分辨率重建网络(ESRG)中，首先，设计了动态多尺度残差嵌套块（DMS-RRDB），其中动态多尺度机制增强网络对不同尺度病斑结构的表征能力，残差嵌套结构提升高频细节的重建能力;其次，设计并行双窗口自注意力模块（PDSA），通过设置窗口不同尺寸，以增强病斑区域特征的聚焦能力和空间结构一致性，从而突出关键病斑结构;此外，引入双感知损失函数（DP Loss），以强化重建结果的判别性约束，缓解传统损失函数导致的过度平滑问题。最后，将超分辨率重建网络与识别性能较优的EfficientNet分类网络相结合，以提升病害识别精度。试验结果表明，在图像超分辨率重建方面，峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）平均分别提升1.43 dB和0.035;将超分辨率重建网络与多种分类模型结合后，其准确率均高于低分辨率输入，平均提升6.3个百分点。在模型对比试验中，本文方法水稻病斑识别准确率较其他模型提升1.28个百分点，最终达到97.6%。本文方法提升了低分辨率水稻病害图像重建质量与识别性能，为复杂田间环境下水稻病害智能监测提供了技术支撑。

摘要:针对甘薯大田种植复杂环境下小目标和重叠遮挡区域的杂草难以识别、移动设备算力有限实时性较差等问题，本研究对YOLO 11n模型进行改进，提出了一种兼顾精度和速度的甘薯苗与杂草识别轻量化模型（SCSF-YOLO 11n）。首先，采取ShuffleNetV2轻量化网络作为主干特征提取网络，降低模型参数量和浮点运算量;其次，使用Context Guided Block替换颈部网络C3k2模块的瓶颈（Bottleneck）结构，整合目标区域和周边环境信息，减少田间背景干扰;为解决甘薯苗与杂草重叠遮挡导致局部细节特征丢失的问题，将SEAM（Separated and enhancement attention module）注意力机制集成至头部网络，进行多尺度特征提取与融合，提升模型遮挡场景下识别能力;最后，采用Focaler-MPDIoU作为损失函数，加快模型网络收敛速度，降低其损失值。试验结果表明，改进后模型在验证集上的精确率、召回率、平均精度均值（mAP50）分别为93.6%、94.3%、95.4%，参数量仅为1.4×10^6，模型内存占用量为3.2 MB，浮点运算量为3.1×10^9，处理速度为112.6 f/s;与YOLO v5n、YOLOX-tiny、YOLO v7-tiny、YOLO v8n、YOLO v9t、YOLO v10n、YOLO 12n、DINO等模型相比，mAP50分别提升3.0、4.1、3.7、4.6、4.3、5.8、5.1、8.9个百分点;模型可视化结果显示，改进模型在分散、密集、甘薯苗遮挡场景的识别效果优于其他模型。改进模型部署在NVIDIA Jetson Orin Nano上的田间试验结果表明，mAP50为94.6%，单幅图像平均推理时间为33.26 ms，满足甘薯大田复杂环境移动设备部署和实时性需求，可为后续甘薯大田除草机器人产业化应用提供技术支撑。

摘要:针对自然果园环境中强逆光与果实密集分布、枝叶遮挡等深度耦合导致的目标纹理丢失及多尺度特征混淆问题，本文提出一种面向复杂逆光场景的柑橘检测模型DPAA-YOLO v8。首先，该模型以YOLO v8n为基准在骨干网络设计双路融合交叉部分（Dual-path fusion cross stage partial，DPFCSP）模块，通过双分支并行处理策略分别捕捉上下文依赖与局部细节，显著增强模型在逆光暗区及过曝区域的纹理特征提取能力;其次，在颈部网络引入动态自适应注意力（Dynamic adaptive attention，DAA）机制，通过感知输入特征的语义上下文动态调整卷积核权重与感受野大小，有效聚焦前景果实并抑制逆光产生的高频背景噪声;最后，采用Wise-IoU（WIoU）损失函数优化边界框回归策略，解决由光晕效应及阴影干扰引起的目标定位漂移问题。试验结果表明，DPAA-YOLO v8模型平均精度均值（mAP@0.5）达到96.8%，较YOLO v8n提升3.0个百分点;小目标（APs）与大目标（APl）检测精度分别达到57.2%与90.9%，较YOLO v8n分别提升7.8、5.9个百分点。田间机器人集成试验结果表明，系统在强逆光环境下定位成功率为92.5%，平均推理耗时29.2 ms。本文方法在保证轻量化与实时性的前提下显著提升了复杂光照环境下检测鲁棒性，可为柑橘自动化采收提供可靠的技术支持。

摘要:为解决火龙果果实在自然生长环境中因尺寸差异大、数量密集导致的重叠遮挡问题，本研究提出了一种基于YOLO v10改进的协同注意多特征融合目标检测模型（SAMF-YOLO v10）。在特征提取中，使用多尺度特征融合（Multi-scale feature fusion, MFC）模块代替传统的卷积模块，以增强模型对不同尺度特征的表达能力并提升细节信息的捕获效果。同时，加入协同通道空间注意力（Synergistic effects between spatial and channel attention, SCSA）模块，通过对不同空间位置及不同方向特征之间的关系进行建模，实现特征之间的协同增强，从而提高对遮挡目标和小目标的特征表达能力。结果表明，SAMF-YOLO v10模型在火龙果数据集上的检测精确率为90.18%，召回率为86.28%，平均精度均值（mAP@0.5）为93.03%。与YOLO v10模型相比，SAMF-YOLO v10在精确率、召回率和mAP@0.5上分别提升3.17、4.93、3.87个百分点;所提模型能够有效整合多层次和关键信息，从而提升火龙果图像目标检测性能。

摘要:羊脸关键点检测是羊脸识别、面部表情及头部姿态分析技术的重要基础。针对自然养殖环境下羊脸面部朝向多变、尺度不一等检测难点，本研究提出基于YOLO v8n-pose模型改进的YOLO v8n-DCL-pose模型，该模型在保持轻量化结构的基础上显著提升了对多视角、多尺度羊脸关键点检测精度。采用改进的可变形卷积（Deformable convolution network v4)改进c2f模块，利用动态采样机制增强模型在羊脸形变以及羊脸尺度不一情况下的特征自适应能力;在特征融合层新增1个160像素×160像素的小目标检测层，提升模型对远距离小尺度羊脸关键点的检测能力。采用轻量化非对称解耦检测头（Lightweight asymmetric decoupled head，LADH-Head）将原有的任务耦合检测头拆分为独立的分类、回归和IoU（Intersection over union）分支，提高关键点检测精度。在自建数据集上，改进的YOLO v8n-DCL-pose模型在保持计算效率的同时，较YOLO v8n-pose参数量仅增加6×10^5，AP提升5.2个百分点，mAP50提升5.1个百分点，mAP95提升9.9个百分点，表现出更优的关键点检测性能。YOLO v8n-DCL-pose模型能够有效提取不同视角羊脸关键点信息，可为后续羊脸识别等任务提供关键信息支撑。

摘要:玉米富含的蛋白质对人类健康具有重要意义，精准测定其蛋白质含量是实现玉米优质品种选育与营养含量评估的基础。利用近红外光谱技术可以实现对玉米蛋白质含量无损检测，然而，近红外光谱仪器及生化指标检测成本高昂，机器学习在特征提取方面又存在不足。为此，本文提出了一种基于改进循环生成对抗网络(Cycle-constraint generative adversarial network,CycleGAN)的玉米蛋白质含量近红外光谱检测方法。使用基于CycleGAN的数据降噪模型(NIRDM_CycleGAN)对生成的数据进一步降噪，将处理后的数据用于后续实验。NIRDM_CycleGAN模型引入特征增强模块(ISE)，以增强其降噪能力。在NIRDM_CycleGAN模型降噪处理后，采用中值滤波抑制光谱数据末端的异常峰值。实验结果表明，在完成数据增强后，采用NIRDM_CycleGAN模型对样本进行降噪可进一步提高预测模型性能。本文构建的预测模型(NIRPM_CNN)取得最佳预测结果，预测均方根误差(Root mean square error of prediction,RMSEP)、预测集决定系数(R2p)、相对分析误差(Relative percent deviation,RPD)分别为0.0321、0.9802和7.1183。针对近红外光谱数据样本不足的情况，本文提出的方法可对原始近红外光谱数据进行数据增强与降噪处理，有效扩充数据集规模，从而显著降低检测成本并缩短检测时间，实现了低成本、快速且精准的玉米蛋白质含量近红外光谱无损检测目标。

摘要:及时、准确、高效监测土壤含盐量(Soil salt content, SSC),对于实现盐渍化治理至关重要。 针对基于单一正射影像的土壤含盐量监测模型在作物覆盖条件下精度不足问题,本研究基于冠层光谱二向反射特性的热点效应可增强光谱信息理论,提出融合正射、热点和暗点 3 个观测方向的光谱数据,构建新指数提高不同土壤深度下含盐量监测精度。 采集研究区 3 块试验地空中和田间数据,构建 8 种不同类型新指数,并与 14 种常用光谱指数进行对比,通过皮尔逊相关系数法评估新建指数应用潜力。 基于特征权重算法(Resampling and feature elimination, Relief)与主成分分析(Principal component analysis, PCA) 相结合方法筛选特征变量数量,采用广义回归神经网络(General,regression neural network, GRNN)、随机森林(Random forest, RF)和极限梯度提升(Extreme gradient boosting, XG-BOOST)3 种机器学 习 算 法 构 建 4 个 不 同 土 壤 深 度 下 土 壤 含 盐 量 估 计 模 型, 通 过 决 定 系 数 ( Coefficient of determination, R2)、均方根误差(Root mean square error, RMSE)和平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)评估模 型性能。 结果表明:对不同土壤深度,新建指数相较光谱指数与含盐量的相关性更强,最大相关性系数绝对值分别提升 44.0% 、72.9% 、70.0% 和 67.7% 。 基于 Relief 和 PCA 结合的特征筛选,可有效剔除冗余信息,减少变量数量,提高模型效率。 表层 0 ~ 10 cm 和 10 ~ 20 cm 模型精度远高于 20 ~ 40 cm 和 40 ~ 60 cm,最佳估计深度出现在 10 ~20 cm。GRNN 算法在不同土壤深度下表现均优于 RF 和 XG BOOST 算法,在最佳深度下,GRNN 算法构建模型测试集 R2为 0.802,RMSE 为 0.046% ,MAE 为 0.032% 。 研究结果为监测作物覆盖下不同深度土壤含盐量提供了新思路。

摘要:干旱是破坏力强、经济损失严重的一类自然灾害，在较湿润地区发生频次不断增加，不同类型干旱交织，进一步威胁当地社会经济稳定发展。本研究基于岷沱江流域2000---2020年气象、水文和社会经济等数据，估算标准化降水指数（SPI）、标准化径流指数（SRI）和标准化供需水指数（SWSDI）;采用游程理论、相关系数法（PCC）和收敛交叉映射法（CCM）分析气象水文干旱与社会经济干旱间的传播规律和响应关系。结果表明：月尺度SPI和SRI波动剧烈，干湿交替明显，识别出的干旱事件与历史干旱事件基本一致;在过去21年间，基于SWSDI识别出14次社会经济干旱事件，其中2000、2001、2002、2003、2004、2006、2007、2008、2009年干旱情况尤为严重。气象水文干旱和社会经济干旱在相关性和因果关系上具备季节特征，气象干旱和社会经济干旱的PCC和CCM结果均表现出大丰水期明显强于大枯水期。干旱传播主要以多场气象水文干旱引起社会经济干旱为主，且长历时气象水文干旱更易导致高强度社会经济干旱发生。

摘要:针对目前核桃机械破壳过程施载方向及破壳间距随机导致破壳率与高露仁率不平衡的问题，本文以云南深纹核桃为研究对象，提出一种基于机器视觉与自动控制协同的定向破壳方法。开展核桃物理特性分析试验确定破壳最优方向，并结合赫兹接触理论设计内凹角20°、端面外径24 mm且表面带阵列式环形筋条的破壳挤压头。通过引入轻量化共享细节增强检测头（Lightweight shared detail-enhanced convolutional detection，LSDECD）改进 YOLO v8n-Pose姿态估计模型，提升微小特征感知能力。对深纹核桃缝合线端点进行特征训练，改进后模型目标框平均精度均值（mAP50-95）达83.4%，特征点平均精度均值达99.5%，且训练帧率达322.6 f/s，实际应用场景帧率达103.7 f/s。通过缝合线端点像素坐标计算其连线与水平坐标轴角度，该角度通过信号转换实现破壳夹臂角度补偿控制。开展核桃破壳接触方式与加载方向双因素试验，试验结果表明，在最佳作业参数下破壳率达93.81%，高露仁率达92.70%，与随机方向使用平型挤压头挤压破壳相比，分别提升14.50、11.68个百分点。研究结果为深纹核桃自动化连续输送定向破壳装备研发提供理论支撑与技术参考。

摘要:为解决电动汽车传统无离合器两挡机械式自动变速器(Automated mechanical transmission,AMT)换挡困难及动力中断问题,本文提出一种无离合器、换挡可分离的两挡机械式自动变速器( Unidirectional-clutch integrated automated mechanical transmission,Uni -AMT)技术方案。 通过关键零部件参数与传动比计算搭建系统三维模型,分析换挡过程并建立同步器机械同步过程的数学模型,进而构建同步器多体动力学模型。 通过仿真对比了传统 AMT 与 Uni-AMT 在不同换挡力工况下换挡性能。 搭建了 Uni AMT 实物试验台,并进行试验验证。 试验结果表明,与传统 AMT 换挡方案相比,Uni AMT 在换挡完成时间与换挡平顺性方面均具有显著优势。 研究结果为电动汽车多挡变速器技术创新提供了新路径,对推动纯电动力技术发展具有重要意义。

摘要:针对单舵轮 AGV 转弯慢及跟踪精度低问题,提出一种单舵轮 AGV 最速转弯路径规划方法,设计前视预瞄点增量 PI 控制(Incremental PI control ,IPI)算法实现最速转弯路径跟踪。 建立单舵轮 AGV 运动学模型,分析驱动轮与转弯路径曲率之间关系,设置前向预瞄距离,获得不同舵轮线速度下最小转弯半径和运行轨迹;探寻运行参数对累计误差的影响规律,提出前视预瞄点 IPI 控制方式;最后揭示等曲率圆弧在直线衔接处曲率跳变规律,遍历三阶Bézier 曲线簇对比获取最贴合极限转弯轨迹的控制点,建立最优控制点,相比于其他 Bézier 曲线簇路径跟踪时间,用时最短。 经实车验证,IPI 算法相比于纯跟踪算法(PP),车头与叉齿朝前精度分别提高约 23.98% 与 23.48% ;相比于模型预测控制(MPC),车头与叉齿朝前精度略有降低;但在最优控制点下相比于控制点重合时路径跟踪时间,PP 运行效率最高可提升 14.1% ,MPC 最高仅提升 17% ,而 IPI 最高提升 25.8% 。 IPI 算法在保证较高跟踪精度的同时,实现最速转弯路径规划,展示良好的综合性能.