Abstract:

农田系统的全面、精准、实时监测是推动农业数字化与智能化转型的基础。随着空天地一体化监测网络发展，依托多源遥感平台特征互补体系，结合人工智能算法，农田监测正从静态、二维、表观定性向动态、三维、机理定量转变。本文将农田作为开放复杂巨系统，围绕水-土-生-气-人5要素耦合机理，构建了立体化监测框架，并系统梳理了田块、道路、灌排设施及防护林等空间边界与基础设施的智能化提取技术方法研究进展。在此基础上，重点针对农田水、土、气、生4要素，深入剖析了土壤水分、土壤有机质、温室气体、地表/冠层温度以及作物识别、长势监测与估产等关键变量的反演技术进展。最后，从多源异构数据协同、算法创新、系统级多要素耦合与数字孪生构建等层面，探讨了当前面临的技术瓶颈并展望了未来发展趋势。

Abstract:

针对MODIS GPP产品空间分辨率较低、难以满足农田尺度生态系统生产力精细化监测需求问题，以山西省寿阳县玉米种植区为研究对象，利用2014—2015年生长季MODIS和Landsat 8遥感数据，构建基于深度卷积神经网络的时空融合模型（Supervised-training fully-connected neural network，STFCNN），实现增强型植被指数（EVI）和地表水分指数（LSWI）的高时空分辨率重建，并以融合后植被指数驱动植被光合作用模型（Vegetation photosynthesis model，VPM）开展GPP反演。采用均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）、结构相似性指数（SSIM）、通用图像质量指数（UIQI）、光谱角映射（SAM）和全局相对误差（ERGAS）等指标，比较了STFCNN与STARFM、ESTARFM、FSDAF和STNLFFM模型的融合性能，并利用涡度相关观测数据验证模型反演结果。结果表明：在EVI和LSWI时空融合中，STFCNN均表现出最佳的融合精度。EVI融合RMSE为0.02~0.09，R2为0.70~0.95，UIQI为0.82~0.98;LSWI融合RMSE为0.024~0.046，R2为0.54~0.88，整体优于其他模型。空间细节与散点分析表明，STFCNN能够有效保持农田边界和纹理结构信息，融合结果与真实Landsat影像具有较高一致性，像元级验证获得R2为0.985、RMSE为0.003，表现出最优的光谱重建能力和空间细节恢复能力。基于融合影像驱动VPM模型反演GPP，与实测GPP相比，反演结果R2由MODIS GPP产品的0.1682提高至0.3452，对植被生长旺盛期光合作用变化的响应能力明显增强，更准确地表征农田GPP时空变化。寿阳县2014—2015年GPP总体呈“西北部高、东南部低”的空间分布格局，平均GPP为585~827 gC/m2。研究结果表明，STFCNN能够充分融合MODIS数据的高时间分辨率和Landsat数据的高空间分辨率优势，可为区域农业生态系统生产力监测和碳循环研究提供高时空分辨率数据支撑。

Abstract:

黑土区是保障国家粮食安全的基石，由于过度利用和管护不当，黑土区耕地产生了退化问题。受限于数据获取难、处理流程复杂等问题，黑土区退化耕地时空变化特征尚未达成共识。本文基于SDG15.3.1框架，选取土地生产力、土地覆被、土壤有机碳指标，以2000年为基准期，运用Trends.Earth工具系统识别并分析了2005、2010、2015、2020、2024年黑土区退化耕地时空变化特征，并与黑土区退化评估相关研究进行对比验证。结果表明，2000—2024年，黑土地退化耕地持续下降，呈阶段性变化特征，从30.76%降至16.96%，降幅达13.80个百分点，区域耕地退化态势总体有所缓解，仍有16.96%的耕地存在退化问题，主要集中于松嫩平原区北部与中部、三江平原区东北部及大小兴安岭沿麓区西南部。从子指标来看，土地生产力退化耕地占比从19.16%降至4.21%，土地覆被指标从14.05%降至10.74%，而土壤有机碳退化耕地占比从1.44%升至8.85%。从退化趋势空间分布来看，保持稳定（53.54%）与恢复趋势（40.49%）耕地占主体，仅5.97%的耕地呈加剧退化趋势，退化耕地空间分布范围趋于收敛且重心整体向西南偏移。对比验证结果表明，识别结果与已有农田退化、土壤侵蚀、黑土层减薄及耕地质量退化研究结论基本一致，结果具有较好可靠性。总体而言，2000—2024年黑土区退化问题有所缓解，但仍有近五分之一耕地存在退化问题，局部区域退化风险依然突出。未来应立足黑土区耕地退化区域分异特征实施差异化治理，以保障黑土地可持续利用和粮食安全。

Abstract:

大尺度农业分类制图对保障粮食安全、优化灌溉管理、保护生态环境、高标准农田建设以及推动农业资源可持续发展具有不可替代的价值。中低分辨率卫星影像难以满足高精度田间观测，高分辨率遥感影像获取成本通常较高，为实现精准的农业种植区分类，本文提出了基于超分辨率重建的农田遥感影像分类方法，并系统评估了其提升分类准确率的潜力。聚焦Sentinel-2号数据，设计了一种新型生成对抗网络（HM-PGGan），通过融合多尺度渐进生成与注意力机制，以增强高倍率超分辨率重建的结构保真度。除评估重建后对影像分类结果的改进外，进一步分析了超分辨率重建影像与基于GLCM的纹理特征在支持向量机（SVM）和随机森林（RF）分类器协同作用下综合效应。从视觉分析与定量对比双重视角评估了道路、建筑物、裸土等典型地物类型的分类性能。试验结果表明，针对下采样至40 m的Sentinel-2号影像，经16倍超分辨率重建并结合纹理特征后，总体准确率从重建前的95.45%（SVM）和96.76%（RF）提升至98.19%（SVM）和98.16%（RF）;在跨平台超分辨率影像重建分类试验中，总体准确率从77.79%（SVM）和78.50%（RF）提升至93.28%（SVM）和93.77%（RF）。研究结果显示，超分辨率重建及添加纹理特征作为空间信息的辅助，均可增强原始影像的分类制图精度，但不同地物类别对高倍率超分辨率与特征融合的响应存在差异，为农业种植区遥感影像高精度分类提供了新的技术思路。

Abstract:

随着耕地“占补平衡”政策内涵拓展至“数量-质量-生态”协同平衡，补充耕地后期管护成为政策落实的关键。浙江省人地矛盾突出，丘陵山区面积大，非农建设补充耕地资源分布相对零散，现有监测手段仍面临技术协同不足、山区适配性低、管理脱节等挑战。本研究以浙江省为研究区，构建“天（卫星遥感）-空（无人机）-地（实地核查）”一体化监测体系，对非农建设补充耕地利用状况进行多层级、高精度监测。基于全省29064个图斑的分析结果表明：98.9%图斑维持粮食作物种植且管护正常，异常图斑占比1.1%，其中以“非粮化”为主（占比93.8%，以设施农业和经济林果为主），“非农化”占比0.1%，抛荒占比6.1%，主要分布在山区与城乡过渡带。从“天-空-地”一体化监测看，补充耕地地块未维持粮食作物种植成因主要是耕地地块分布零散、集中连片度低、区位偏僻、农田供排水设施及田间道路不够完善等。通过耕-林-园地空间置换、土地综合整治等途径促进耕地区位调整、地块面积增大、集中连片度提高、耕地质量提升等耕地空间优化，是破解南方丘陵地区补充耕地管护难题、实现耕地空间优化的关键路径。

Abstract:

及时准确获取耕地撂荒分布情况对耕地保护和农业生产管理具有重要意义。针对撂荒识别难、精度有限的难题，本文提出一种融合变化检测和土地覆被分类方法的新框架，以实现山东省南四湖区域撂荒地识别。选取2019—2024年Sentinel-2卫星遥感影像为数据源，引入物候知识改进变化向量分析方法，识别变化区域;在此基础上，利用随机森林算法对变化区域开展土地覆被分类;进而采用时间滑动窗口算法识别撂荒发生的时间和位置。结果表明：本文方法撂荒地识别精度（F1分数）为86.05%～89.89%，优于传统的基于土地覆被分类后比较方法和基于变化向量分析的撂荒识别方法;研究区2019—2024年撂荒面积为604.70 km2，以2019年耕地制图面积为基准，撂荒率为3.87%;撂荒分布呈“东北高、西南低”格局。本文方法在撂荒地识别中表现出较高的准确性和适用性，为推动耕地撂荒相关研究和耕地保护工作提供数据和方法支撑。

Abstract:

针对二维路径距离难以反映农田生物质收储运输中地形起伏和道路绕行影响的问题，提出基于三维地形路网的路线等效损耗评价方法。以河北省阜平县为研究区，基于农田分布和道路网络筛选农田邻近运输起点，通过道路中心线加密采样和DEM高程赋值构建三维地形路网。提取累计爬升、累计下降、坡度扰动强度和路网曲折度等损耗因子，建立路线等效损耗距离模型，并采用二维低估率和路线损耗增幅评价二维路径估算偏差。18条典型路线分析结果表明，二维低估率为6.90%～22.92%，平均值为11.22%;路线损耗增幅为7.42%～29.73%，平均值为12.87%。三维几何长度增幅较小，等效损耗增加主要受累计爬升、下坡控制、坡度扰动和路网曲折影响。研究结果可为农田生物质运输路线优化和能耗评估提供参考。

Abstract:

土壤含水率（SMC）是农业水分管理与干旱监测的关键参数，准确估算SMC对于推动农业可持续发展至关重要。目前，由于经验模型过于依赖统计关系，导致普适性与可移植性较差;而物理模型虽具明确机理，但在复杂环境下常需做简化，因此单一模型估算SMC的精度仍面临挑战，有必要探索融合经验与物理机制的混合建模策略，以提升SMC估算的稳定性与泛化能力。针对这一问题，以新疆生产建设兵团农八师为研究区域，以Sentinel-1/2卫星为数据源，以地面实测高光谱数据为辅助，耦合辐射传输模型与集成学习，本文提出了一种基于土壤辐射传输模型（BSM）的Sentinel-1/2融合反演土壤含水率模型。基于实测土壤高光谱数据率定BSM模型参数范围，结合光谱响应函数和BSM模型模拟Sentinel-2反射率，作用于模型训练，并对实测数据进行验证。将验证结果作为堆叠模型的第2层输入变量，结合Sentinel-1雷达后向散射系数及其纹理特征，使用XGboost、GRBT、AdaBoost估算SMC。结果表明：在BSM模型参数范围的率定中，模型参数lat和lon表现出良好的线性关系，相较于未率定参数的土壤含水率第1层反演模型（R2=-1.143）精度提升至R2=0.368;基于土壤辐射传输模型与Sentinel-1卫星的融合算法反演SMC精度优于机器学习模型，验证集决定系数R2达0.816;融合Sentinel-1雷达后向散射系数及其纹理特征和Sentinel-2多光谱构建的混合模型中，AdaBoost展现出最佳的反演精度，验证集R2达到0.816，验证了经验模型与基于物理的模型在反演SMC过程中的互补潜力。本研究强调了混合方法兼具物理模型的泛化能力与经验模型的灵活性，为研究区域土壤含水率实时监测及土地资源可持续管理提供了新的技术手段。

Abstract:

土壤含水率、含盐量、pH值精确估算对于干旱半干旱农业灌区的水土环境监测与可持续土地利用至关重要。本文以河套灌区农田和其他植被覆盖区为研究对象，采用一阶导数、二阶导数、包络线去除、标准正态变换以及连续小波变换对原始光谱进行预处理与特征增强，并选取偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林、极端梯度提升和轻量级梯度提升机5种基学习器，结合Stacking、Voting、Bagging 3种集成策略，构建土壤水盐含量、pH值综合估算模型。结果表明：小波变换在去除高频噪声与凸显局部特征方面表现最优，适用性评分达到4.7，显著提升了光谱数据与土壤水盐含量、pH值的敏感性。相较于单一模型，集成学习策略有效降低了过拟合风险，并提高了模型泛化能力，其中Stacking集成策略综合表现最佳，对土壤含水率、含盐量、pH值训练集决定系数分别提升4.9%、4.7%和5.1%。基于CWT-Stacking构建的最优模型实现了目标水盐含量、pH值的高精度估算，土壤含水率、含盐量、pH值验证集决定系数分别达到0.85、0.89和0.82，均方根误差分别为2.26%、0.61 g/kg和0.30。先进的光谱变换技术与复杂的集成学习算法相结合，为干旱和半干旱地区大尺度土壤健康状况动态监测提供了高精度、可行的技术手段。

Abstract:

星机协同遥感为滨海盐渍化农田土壤含盐量（Soil salinity content，SSC）空间监测提供了重要途径，但该类区域含盐量空间异质性强、地表覆盖复杂，Sentinel-2多光谱成像仪（Multispectral instrument，MSI）影像受波段设置、光谱分辨率和混合像元效应制约，含盐量敏感信息表达有限。为缓解跨传感器光谱差异对Sentinel-2 MSI影像SSC估算的影响，本文提出一种基于Transformer光谱匹配的星机协同土壤含盐量监测方法。以河北省黄骅市滨海盐渍化农田为研究区，同期获取实测SSC、无人机高光谱影像和Sentinel-2 MSI影像。将无人机高光谱影像重采样至10 m，并与Sentinel-2 MSI影像空间对齐;以无人机高光谱匹配波段反射率为参考，采用多层感知机（Multilayer perceptron，MLP）和Transformer构建Sentinel-2 MSI至无人机高光谱参考空间的非线性光谱匹配模型;最后构建原始波段和盐分光谱指数，筛选含盐量敏感特征，采用随机森林（Random forest，RF）模型估算SSC，并基于留一交叉验证评价模型精度。结果表明，Sentinel-2-RF模型决定系数（R2）为0.37，均方根误差（Root mean square error，RMSE）和平均绝对误差（Mean absolute error，MAE）分别为0.82 g/kg和0.62 g/kg;经MLP光谱匹配后，R2提高至0.45，RMSE和MAE分别为0.77 g/kg和0.61 g/kg;经Transformer光谱匹配后，R2进一步提高至0.49，RMSE和MAE分别为0.74 g/kg和0.58 g/kg。与Sentinel-2-RF模型相比，Sentinel-2_Transformer-RF模型R2提高0.12，RMSE降低0.08 g/kg。研究结果表明，Transformer光谱匹配能增强Sentinel-2 MSI影像的含盐量敏感信息表达，可为滨海盐渍化农田SSC空间分布推算提供方法层面参考。

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土地裸露化是反映区域地表覆盖退化、裸土暴露和生态环境变化的重要表征。针对单一遥感指数难以全面表征土地裸露化的问题，本文提出一种基于Google Earth Engine平台，选取改进型土壤调节植被指数（MSAVI）、裸土指数（BSI）、盐分指数（SI）和湿度分量（WET）作为基础指标，从4个不同维度构建土地裸露化指数（BPI）的方法。在此基础上，采用主成分分析方法实现多指标综合集成，并结合分层随机样本、高分辨率影像人工解译和不同遥感指数对比，验证BPI对土地裸露化的表征有效性。结果表明，第一主成分贡献率较高，能够较好集成土地裸露化相关信息;BPI与真实土地裸露化具有较高一致性，其Pearson相关系数和R2分别为0.944和0.890，RMSE和MAE分别为0.102和0.065，均优于NDVI、MSAVI、BSI和SI等单一指数，表明BPI能够更稳定地反映土地裸露化空间差异。基于BPI的时空监测结果表明，西安市土地裸露化具有明显空间异质性，不同等级裸露区域在研究期内呈一定变化。综上，BPI能够从多维地表特征综合刻画土地裸露化，可为区域土地退化监测、农业资源利用和国土空间治理提供参考。

Abstract:

玉米长势差异分析是评估不同耕作方式对作物生长影响的重要手段。以莫旗试验区为例，基于Sentinel-2遥感监测参数反演裸土期秸秆覆盖度，并据此划分免耕、少耕和传统耕作3种类型;在玉米关键生育期（拔节期、抽雄期和乳熟期）反演叶面积指数（LAI）、植被覆盖度（FVC）、地上生物量（AGB）、植株含氮量（PNC）、叶绿素含量（CAB）和冠层含水量（CWC）6项指标，采用变异系数法构建玉米综合长势指数（CGI），进而从空间、均值和平均变化速率方面开展不同耕作方式下玉米长势差异分析。结果表明：拔节期CGI整体偏低（均值0.101），抽雄期升至峰值（均值0.435），乳熟期略有下降（均值0.394），整体变化呈先升后缓降趋势，且不同地块间表现出明显的空间异质性。不同耕作方式下玉米长势呈现“前期传统耕作占优，后期免耕占优”的阶段性特征。拔节期至抽雄期传统耕作增幅最大（0.365），变化速率（0.010）高于免耕（0.009），主要得益于LAI与CWC的较高贡献;抽雄期至乳熟期免耕降幅最小（0.038），变化速率（0）明显优于少耕（-0.001）和传统耕作（-0.002），主要归因于CAB对衰减的抑制能力，从而形成“前期传统耕作驱动强、后期免耕稳长能力优”的阶段性差异格局。研究结果可为玉米智慧种植决策与精准田间管理提供关键长势参数和科学依据，支撑区域尺度保护性耕作实施效果的定量评估。

Abstract:

准确获取夏玉米种植区空间分布信息对农业资源监测、种植结构调查和农田精细化管理具有重要意义。针对Sentinel-2卫星影像在小地块农区田块边界处易受混合像元和邻近地物干扰、传统总体精度指标难以充分反映边界识别差异等问题，本文提出一种基于星机协同与边界约束的夏玉米提取方法。以2025年7、8月Sentinel-2双时相光谱-植被指数特征作为主体输入，每个时相包含7个原始波段和7个植被指数，共构成28通道卫星物候特征;同时利用无人机红边影像生成夏玉米软标签和田块边界先验，并设计边界感知门控融合模块（BAGF），将无人机提供的局部高分辨率空间结构信息定向注入田块边界和混合像元区域。在陕西省关中平原9个县区夏玉米样本上开展试验，并采用县区级空间分离方式划分训练集、验证集和测试集。结果表明，CS-FPNet+BAGF在测试集上总体精度（OA）为97.22%、交并比（IoU）为95.23%、F1值为97.56%，优于DeepLabV3+、FPN、PSPNet、SegFormer和U-Net等模型。Trimap边界分区评价结果表明，不同模型在田块内部区域均具有较高识别精度，性能差异主要集中在田块边界区域;本文方法Boundary IoU（B-IoU）达91.18%，边界-内部精度差（B-I Gap）降至8.66%，较SegFormer和U-Net分别降低2.98、3.40个百分点。模型消融试验结果表明，FPN多尺度解码器、无人机软标签和BAGF边界门控均能提高模型识别能力，其中显式边界门控较学习型门控在边界约束方面表现更稳定;输入消融试验结果表明，7—8月双时相影像是夏玉米识别的主要信息来源，植被指数对总体分类精度具有小幅增益。研究结果表明，有限无人机影像可作为局部边界结构先验，与Sentinel-2双时相特征形成互补，从而提升复杂农区夏玉米种植区提取和田块边界识别精度。

Abstract:

针对复杂农田环境下因遮挡与光照变化导致杂草检测精度低的问题，本文构建并扩充杂草图像数据集，并提出一种基于YOLO v10的改进检测模型SDE-YOLO v10。以YOLO v10模型为基准，采用激活函数为ReLu的SimSPPF（Simplified spatial pyramid pooling fast）替换骨干网络原有池化结构，以增强模型对多尺度杂草特征的提取能力;在颈部网络（Neck）C2f处引入可变形卷积网络v3（Deformable convolutional networks v3, DCNv3）构建C2f_DCNv3模块，提升模型对不规则形态杂草的自适应感知;嵌入具有空间和通道注意力的EMA（Efficient multi-scale attention）注意力机制，增强模型对图像不同特征维度的关注与加权能力。在自主构建并扩充的杂草数据集（3126幅）上进行试验，消融试验与多模型性能试验结果表明，SDE-YOLO v10模型精确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95最高，分别为91.3%、80.2%、86.7%和73.1%，相比YOLO v10基线模型分别提升5.4、4.7、1.5、2.3个百分点。在光照变化和遮挡条件下，改进模型检测成功率分别为86.42%和82.72%，较原模型分别提高13.58、12.35个百分点，表明在复杂条件下具有良好鲁棒性。SDE-YOLO v10能实现对复杂形态杂草的准确识别，同时优化了网络结构，为智慧农业场景下实时杂草检测提供了技术参考。

Abstract:

针对当前水稻病虫害深度学习识别模型参数量大、计算复杂度高，难以在资源受限的农业嵌入式终端实现实时检测的工程难题，本文提出一种面向边缘端部署的轻量化水稻病虫害检测方法YOLO 11-DG。以YOLO 11n为基线模型，设计融合FlexConv通道动态匹配算法的FC-C3K2模块，有效解决了传统C3K2模块在结构化剪枝过程普遍存在的通道维度失配问题;在损失函数层面，提出引入归一化距离惩罚项的边界框回归损失函数YIoU，显著缓解了CIoU损失在预测框与真实框高度重合时出现的梯度消失缺陷。在此基础上，引入FC-DepGraph结构化剪枝方法构建模型轻量化框架，实现了剪枝过程跨模块通道的自动对齐，大幅提升了剪枝效率与模型压缩性能。试验结果表明，YOLO 11-DG mAP50达到84.5%，参数量仅2.36×10^6，浮点运算量降至2.6×10^9。相较于YOLO 11n mAP50提升12.4个百分点，参数量减少21.3%，浮点运算量降低49.0%;与YOLO v8-Corn、YOLO 11-LAMP、SCD-YOLO 11等典型方法相比，均表现出显著优势，可为资源受限边缘端水稻病虫害实时检测提供技术支撑。

Abstract:

传统大规模化学除草导致农药浪费和环境污染加剧，非精准机械除草存在伤苗率高、效率低等问题，基于图像识别的激光除草等智能精准对靶除草技术成为实现农业绿色可持续发展的关键路径。本文阐述了相关技术“感知-控制-执行”的工作机制与核心模块，结合国内外最新研究进展与典型装备案例，重点剖析了杂草识别、杂草定位、对靶控制与部件执行等关键技术环节。研究结果表明，基于高精度视觉感知与智能决策算法能实现杂草精准识别与定位，并通过激光、机械或喷雾等末端执行器完成高效对靶作业，从而显著降低除草剂依赖、减少作物误伤、提升农田经济效益与生态效益。然而，该技术仍面临专用部件研发滞后、抗干扰与信息融合深度不足、装备成本高昂、技术路线单一化等挑战，制约其规模化应用。同时阐述了未来研究应着力突破的方向，如专用部件设计、提升系统鲁棒性、深化多技术融合、拓展新兴场景应用，以推动智能精准对靶除草产业化发展。

Abstract:

四足仿生机器人凭借优异的仿生运动特性，能够在非结构化地形中实现高效移动，但运动过程因机体振动引发的多源噪声干扰，导致传统同步定位与建图（SLAM）算法面临视觉特征退化与位姿估计精度下降。为解决上述问题，本文提出一种融合卡尔曼滤波状态估计器的改进ORB-SLAM3算法。基于四足机器人运动学模型构建状态空间方程，设计离散卡尔曼滤波器实现机体位姿实时最优估计;通过改进ORB-SLAM3的恒速运动模型，将状态估计器位姿提供给改进系统，构造相机运动模型;最后将状态估计器输出的先验位姿信息与运动里程计观测结果进行融合。仿真试验结果表明，改进算法相较传统ORB-SLAM3算法平均轨迹误差降低7.71%、均方根误差（RMSE）下降8.29%、标准差（STD）下降9.97%。在Unitree-GO1四足机器人平台开展的实物测试验证，仅在估计轨迹的Z轴上，相比于ORB-SLAM3算法存在0.25~0.38 m波动，状态估计器能够有效估计高度为0.32 m;模拟农业场景试验结果表明，本文方法能有效降低振动误差与转向误差，提升了四足机器人在动态复杂环境下视觉定位系统的抗干扰能力与鲁棒性。研究结果为非结构化场景中四足机器人自主导航提供了技术支撑。

Abstract:

针对无存储式采摘-运输果园机器人协同作业中时效与转运成本冲突问题，本文提出一种基于阈值-运力状态解析耦合理论的事件驱动滚动时域优化(RHO)协同调度方法。建立以接替触发阈值为动态决策变量的多目标混合整数非线性规划模型，推导给定候选运输机器人状态下单次接替事件阈值的闭式解析解;通过将传统的阈值网格枚举求解替换为解析计算，显著降低在线决策的评估规模;构建滚动预测-解析计算-反馈校正的事件驱动在线调度框架，结合综合代价评估与贪心指派实现快速决策。基于真实果园参数的仿真结果表明，固定阈值策略对参数取值高度敏感，81组配置中非支配解仅占24.7%;所提方法与网格搜索RHO相比，停机时间偏差不大于1.60%、行驶距离偏差不大于0.24%;与遗传算法基线相比，解质量偏差小于1.3%，单次决策耗时由秒级降至毫秒级，计算效率提升约3个数量级。多机协同实物试验验证表明，单采摘机器人场景下，动态阈值策略较固定阈值策略将累计采摘停机时间降低82.4%;完整多机协同场景的20次接替决策中，实物与仿真指派一致率达85%，解析阈值实测均值与仿真值偏差不超过0.02，表明本文方法在物理平台上具有较好的工程实现可行性。通过调节单一权重系数，可实现时效优先与成本优先策略之间的灵活切换;结合在线装载速率估计与闭环反馈机制，在本文试验条件下本文方法表现出对作业扰动的适应能力，为结构化果园采摘运输协同调度提供了一种可行思路。

Abstract:

针对新疆地区“冬小麦+”套种模式小麦灌浆期后茬作物播种前，中耕除草作业缺乏适用机械的问题，本文设计了一种具有单体仿形功能的中耕除草机，阐述了整机结构与工作原理，并对仿形机构、旋耕刀动态运动过程等进行了分析。结合测定的典型杂草（藜草）特征参数，构建了基于Bonding V2的藜草与土壤复合体离散元模型，仿真分析揭示了藜草与土壤复合体失效过程，并明确了中耕除草机作业速度和刀辊转速是影响作业效果的主要参数;采用Box-Behnken试验与多目标优化求解，得出最佳作业参数组合为：刀辊转速270 r/min、作业速度3 km/h、耕深70 mm。以最佳参数组合开展田间试验，试验结果表明，机具除草率、碎土率和小麦伤苗率分别为95.3%、89.4%和4.23%，耕深稳定性系数为91.6%，田间碎土率与仿真结果基本一致。该机具作业稳定，能够满足套种模式下行间除草、碎土、低伤苗和稳定耕深作业要求。

Abstract:

针对现有气动激振器激振频率较高且不可调节，难于应用于便携式深纹核桃采果装置的问题，本文设计了便携式深纹核桃采果装置气动调频激振器，确定了其关键设计参数。基于气体动力学和牛顿第二定律，建立了激振气流及激振活塞运动理论模型。通过激振气压分布、激振力特性及激振频率特性分析和激振试验，证实了便携式深纹核桃采果装置气动调频激振器激振性能。研究结果表明，气动调频激振器最大激振力与气动流量和回程气阻孔径相关，气动流量越大则激振力越大，增大回程气阻孔径可缩短激振活塞回程时间，但会降低最大激振力。气动调频激振器激振频率取决于激振与活塞回程时间、气动供气间隔时间，缩短气动供气间隔时间和增大回程气阻孔径可提高激振频率。对于活塞直径为50 mm与回程气阻孔径1.5 mm的气动调频激振器，激振频率可调范围为2~15 Hz，当气动流量为7.03×10^-3、6.13×10^-3、5.62×10^-3、4.22×10^-3、2.61×10^-3 kg/s时，最大激振力计算值为240.8、212.1、193.4、170.3、126.9 N，最大激振力仿真值为249.3、222.2、204.7、183.2、145.5 N，最大激振力测试值为(243.7±23.7) N、(219.7±14.3) N、(202.1±15.9) N、(180.5±20.8) N和(140.2±37.0) N。

Abstract:

针对玉米秸秆捡拾输送过程土壤-秸秆分离难的问题，本文提出了一种“振动筛分-螺旋输送器输送”协同除土方法，并设计了一种振动筛-螺旋输送器耦合式玉米秸秆输送除土装置，在实现输送过程同步除土的同时精简后续除土工序。通过构建土壤与秸秆在耦合场中运动学及动力学模型，明确了影响输送除土性能的关键作业参数。通过单因素试验与响应面试验，阐明了振动幅度、振动频率、螺旋输送器转速及交互项对秸秆损失率和含土率的影响规律，并获得了最优作业参数组合。结果表明，各因素及交互作用对损失率及含土率具有显著影响，最优参数组合为：振动幅度19.55 mm、振动频率3.75 Hz、螺旋输送器转速991.23 r/min。在最优参数下开展台架试验，结果表明，含土率从传统固定筛分装置的11.19%降低至4.65%，降低约58.45%。田间验证结果表明，平均损失率为2.87%，平均含土率为4.75%，满足低损高净作业要求。研究结果表明振动-输送耦合作用能够有效实现玉米秸秆输送过程同步除土，可为玉米秸秆低损高净捡拾输送一体化作业装备研发提供参考。

Abstract:

针对大白菜机械化收获作业中因地表起伏导致仿形效果差、切根合格率低等问题，结合陕西太白地区大白菜种植农艺要求，设计了一种搭载龙门式履带底盘且具备“主动高度调节与被动机械缓冲”功能的仿形切根装置。基于DEM-MBD耦合仿真构建了“土壤-大白菜-机具”多体互作模型，从颗粒层面探明了仿形切根过程动态响应特征与切削破坏行为。开展了单因素试验与多因素Box-Behnken响应面优化试验，以平均切根高度及切根高度一致性变异系数为评价指标，探明了机具前进速度、弹簧刚度、横连杆长度对切根质量的影响规律，并得到最佳参数组合为机具前进速度0.36 m/s、弹簧刚度3.94 N/mm、横连杆长度196.08 mm，此时平均切根高度为24.86 mm，切根高度一致性变异系数为5.08%。在此基础上开展田间验证试验，实际作业参数圆整为机具前进速度0.40 m/s、弹簧刚度4 N/mm、横连杆长度200 mm进行测试。结果表明，该装置平均切根高度为25.84 mm，切根高度一致性变异系数为7.56%，切根合格率达95.89%，能够有效适应地表起伏，切根高度一致性良好。研究结果可为我国大白菜低损高效收获装备设计提供理论依据与技术支撑。

Abstract:

针对传统热风式茶叶提香机控温精度低、茶叶受热不均、含水率偏高及香气品质不稳定等问题，本文设计了一种远红外茶叶提香机。阐述了远红外茶叶提香机整体结构和工作原理，进行了关键部件设计与试验;基于西门子S7-200 SMART PLC与昆仑通态触摸屏构建了PID闭环控制系统，实现温度精准调控与多段式提香工艺程序化运行。以黄山毛峰茶为原料，采用三因素三水平正交试验对增香阶段工艺参数进行优化，建立了含水率与碎茶率回归模型。结果表明，增香阶段最优参数组合为提香温度110℃、提香时间20 min、滚筒转速18 r/min。在此优化条件下结合预热与稳香阶段进行三段式工艺验证试验。试验结果表明，成品茶含水率为5.48%、碎茶率为1.81%、感官评审平均得分为95.12。整机生产率为50 kg/h，电耗率为0.68 kW·h/kg，较传统热风式滚筒提香机节能24.4%。该设备运行稳定可靠，提香品质均匀一致。研究结果可为茶叶提香装备技术升级提供参考。

Abstract:

本文基于熵产理论与Q准则涡识别方法，对自吸泵在不同流量工况下内部流动特性及能量损失机理展开了系统性研究。研究结果表明：自吸泵内部能量损失以湍流熵产为主，平均占比达63.8%;吸入室与气液分离室湍流熵产损失对流量变化较为敏感，随流量增大，二者最大相对增长率分别达到72.2%和44.8%;叶轮与蜗壳断面Ⅳ~Ⅷ区域湍流熵产主要由湍动能主导，而在隔舌附近、断面Ⅱ、Ⅲ之间、回流孔以及气液分离室出口等区域，湍流熵产则由湍动能和涡动频率共同主导;分离涡是气液分离室内能量损失的主要来源，涡强度占比随流量增大从7.2%上升至34.1%，尾迹涡与通道涡共同主导了蜗壳区域的能量损失;随流量增大，吸入室和气液分离室壁面熵产最大相对增长率分别为60.4%和28.7%，蜗壳和叶轮最大相对增长率为-7.4%和-7%。

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为揭示深远海网箱养殖系统中多因素耦合作用下水动力特性，基于计算流体力学（CFD）方法，建立了考虑网衣结构、鱼体阻力及泥沙颗粒作用的多孔介质模型，开展了单网箱、双网箱及3×3多网箱阵列的流场数值模拟研究。结果表明，网衣主导流场分布，鱼体强化尾流衰减，泥沙调控尾流恢复过程。单网箱条件下流场呈“上游减速-内部低速-下游尾流”的典型结构，网衣为主导因素，使内部流速降低10%~18%;鱼体通过阻塞效应增强流速衰减并延长尾流恢复距离至约6D;泥沙颗粒通过颗粒-流体动量交换调制尾流区湍流结构，在增强整体衰减的同时诱导局部再加速现象。双网箱系统中存在明显尾流遮蔽效应，且网箱间距对尾流干扰具有显著影响，当间距由1.5D增大至3D时，尾流长度由40~50 m缩短至20~25 m。多网箱阵列中尾流叠加效应进一步增强，交叉排列可使下游流速提高6%~10%，改善流场均匀性;当网箱间距不小于2.5D时，尾流干扰明显减弱，阵列流场趋于稳定，水体交换能力得到有效改善。在多因素耦合作用下，阵列流速衰减率为18%~24%，为深远海网箱布局优化、水体交换能力提升及养殖环境调控提供理论依据与技术参考。

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针对丘陵山地果园地势起伏导致的定位鲁棒性下降，以及传统SLAM因地形语义与高度信息缺失难以精确引导农机在丘陵山地果园下自主导航的问题，本文提出一种深度融合实例分割与视觉惯性里程计的语义SLAM算法。前端采用一种动态IMU预积分策略，在运动剧烈工况下引入龙格库塔（Runge-Kutta）法捕捉高频运动特征，增强位姿估计精度;同步利用集成CBAM与FPIoU-v2的改进YOLO v8-seg算法实现像素级语义提取，并通过语义投影最终构建具备高度、坡度、粗糙度及语义属性等多维地形信息的2.5D语义高程地图。试验结果表明，改进定位算法在不同丘陵果园实地测试环境下绝对位姿误差（APE）和均方根误差（RMSE）为0.38、0.24 m，优于VINS与ORB-SLAM3;改进YOLO v8-seg算法在自建数据集上mAP@0.5达到73.79%，推理速度为39.09 f/s，满足实时检测要求。本文所提算法可提升系统定位和感知能力，为果园履带车在非结构化环境下导航与作业提供理论与技术指导。

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地上生物量(Above-ground biomass, AGB)是作物长势评估和产量预测的重要指标之一。为构建基于无人机多光谱遥感的油菜AGB估测模型，本研究利用无人机搭载6波段多光谱传感器获取油菜苗期、蕾薹期、花期和角果期遥感影像，通过影像傅里叶变换提取频谱特征，研究不同生育期频谱特征和地上生物量之间的相关性，提取表征叶、花、角果等器官空间分布的频谱特征分量，并与光谱特征融合。然后，利用反向传播(Back propagation, BP)神经网络、随机森林(Random forest, RF)和梯度提升算法(eXtreme gradient boosting, XGBoost)3种机器学习算法构建不同生育期AGB估测模型，比较不同模型输入变量下AGB估测精度。结果表明：基于光谱和器官空间分布的融合特征构建AGB估测模型，可以提高AGB估测精度;3种机器学习算法中，BP更具稳定性，对融合特征有较好的AGB拟合效果;以6个波段反射率和频谱特征（叶期、角果期选取低频分量，花期选取高频分量，全生育期选取低频和高频加权重构分量）作为输入变量，结合BP算法能准确估测油菜不同生育期AGB，叶期测试集决定系数(R2)为0.87，均方根误差(RMSE)为178.44 g/m2;花期测试集R2为0.66，RMSE为357.76 g/m2;角果期测试集R2为0.87，RMSE为258.71 g/m2;全生育期测试集R2为0.79，RMSE为388.90 g/m2。研究结果可为精准、高效获取区域尺度油菜AGB提供技术支撑。

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叶水势（Leaf water potential, LWP）是反映植物水分状态的关键指标，快速准确监测矮林芳樟LWP对调控林地水分管理策略具有重要意义。本文以矮林芳樟为对象，利用无人机搭载多光谱相机采集冠层光谱数据，通过皮尔逊相关性分析（PCC）、竞争性自适应重加权采样算法（CARS）和随机蛙跳算法（RFG）筛选出有效反映矮林芳樟水分特征且相互间具有较低冗余度的植被指数组合，结合反向传播神经网络（BPNN）、径向基函数神经网络（RBFNN）、随机森林（RF）和极限梯度提升（XGBoost）构建矮林芳樟LWP多光谱反演模型，基于决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）筛选最优模型。结果表明：在快速生长阶段（6—7月）和稳定生长阶段（8—9月），RFG-XGBoost均为矮林芳樟LWP反演的最优模型，其中2阶段训练集R2分别为0.9945、0.9930，RMSE分别为0.0811、0.0526 MPa;测试集R2分别为0.8066、0.8225，RMSE分别为0.3484、0.1191 MPa。表明基于无人机多光谱影像的RFG-XGBoost模型在反演矮林芳樟LWP方面精度较高，在快速获取关键信息方面具有较大应用潜力。研究结果可为芳樟林间水分管理提供重要科学依据和技术支持。

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针对梨园环境下梨果检测易受光照变化、目标尺度差异、分布密集以及严重遮挡等复杂因素影响的问题，本文提出一种基于改进YOLO 11的梨果检测方法。该方法在YOLO 11基础网络中引入自监督形状感知特征增强（Self-supervised shape-aware feature enhancement，SS-SAFE）模块，通过自监督学习预测目标长宽比，从而增强对梨果独特形状特征的感知与提取能力;同时，采用自适应核卷积（Adaptive kernel convolution，AKConv）替换原始C3K2（Cross stage partial network with kernel size 2）模块中的标准卷积，构建C3K2-AKConv（Cross stage partial network with kernel size 2 and adaptive kernel convolution）深层特征提取结构，提升网络对不同尺度梨果的适应性;此外，将C2PSA（Convolutional block with parallel spatial attention）模块替换为C2PSA-HSAN（Cross-stage partial with hybrid spectral attention network）模块，通过优化特征交互与融合机制，可显著增强模型在复杂环境下的特征融合能力。试验结果表明，改进模型在精确率、召回率、F1值、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到88.9%、81.7%、85.2%、88.6%和67.2%，相较于YOLO 11n模型分别提升3.8、1.9、2.7、3.2、2.9个百分点。研究结果可为梨园智能化管理与自动化采摘提供技术支撑。

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针对盆栽花卉白雪凤梨人工分级效率低、一致性差的问题,本文提出一种基于轻量化分割模型与多维表型特征提取的智能分级方法,并研制配套的自动化分级装备。为提升凤梨植株分割的实时性与准确性,对YOLO v8n-seg 模型进行结构改进,引入轻量化REPCSP(Reparameterized cross stage partial)模块替代C2f(CSP bottleneck with 2 convolutions)模块,并采用SCSHead(Shared convolutional segmentation head)替代传统分割检测头,构建YOLO v8n-RS 模型,改进后模型在分割平均精度均值(mAP)达98. 0%的同时,帧率提升至1 121. 8 f/ s,参数量仅为1. 7 ×106 ,帧率较YOLO v8n-seg 提升30. 8%,更适用于实时分级场景;为实现白雪凤梨的智能分级需求,结合模型分割结果与深度图像处理技术,实现株高、花径、倾斜角与花朵饱满度等关键表型参数的精准提取,结果表明:株高、花径、倾斜角平均绝对误差分别为0. 745 cm、0. 410 cm 和1. 627°,对应R2 分别为0. 933、0. 915 和0. 773,花朵饱满度等级分类准确率为85. 3%,F1 值为84. 9%;基于所提方法与系统,研制自动化分级装置并开展100 株白雪凤梨实地分级试验,系统分级准确率达89. 0%,单株平均处理时间为3. 54 s,验证了智能分级系统在实际生产环境中的高效性、稳定性。

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为提高农业机械在非结构化农田环境下自主导航的可靠性，解决点云配准对初始位姿敏感且在动态植被干扰与剧烈振动下易失效的问题，本研究提出一种面向农机导航的Huber稳健点云配准算法（Huber-ICP）。该方法将Huber稳健核函数嵌入点到面ICP框架，通过Huber损失重构目标函数，并采用迭代重加权最小二乘（IRLS）进行优化，从而自适应抑制异常点（如晃动枝叶、尘土）的影响。在BotanicGarden数据集多个序列上的试验结果表明，相较于标准点到点ICP与点到面ICP，Huber-ICP绝对轨迹误差（ATE）分别降低67.97%与46.53%;相较于Pi2Pi-ICP和Pi2Pl-ICP，平均迭代次数减少46.22%和14.74%，单帧配准耗时缩短11.43%和35.42%;在1.0 m平移扰动下，配准成功率仍保持在80%以上。本研究提出的动态加权机制在无需手动调参的前提下，有效兼顾了内点精度与异常点鲁棒性，为农机在GNSS拒止、振动剧烈等复杂田间环境中的稳定实时定位提供了可靠解决方案。

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作为调控作物水分状况和保障农业高效用水的关键参数，土壤含水率（SWC）的精准监测至关重要。为提高SWC遥感反演精度，本研究以冬小麦为对象，基于连续2022、2023年4梯度（灌溉上限设定为田间持水率的95%（W1）、80%（W2）、65%（W3）和50%（W4））灌溉试验，提出融合冠-气温度时滞效应的无人机热红外遥感监测方法。通过固定式红外温度传感器（SI-411型）和无人机热红外影像获取冠层温度，结合气象数据，采用峰值时间差法量化冠-气温度时滞特征，并解析其对水分梯度的响应机制。在此基础上构建4类考虑时滞效应的SWC监测模型（包括理论模型、经验模型、混合模型和冠气温差模型）。结果表明：W1~W3处理时滞时间没有显著差异，W4处理时滞时间降低，当土壤含水率低于田间持水率（50%~65%）阈值时，时滞时间显著缩短，而水分充足条件下差异不显著。引入时滞效应后，作物水分胁迫指数（CWSI）均值降低0.05~0.13，其中CWSI混合模型分布最合理。除理论模型外，考虑时滞效应的SWC监测模型R2均有提升，其中CWSI经验模型表现最优，2022、2023年土壤含水率反演精度分别为R2=0.53、RMSE为1.99%和R2=0.51、RMSE为2.13%。本研究验证了时滞效应对无人机热红外遥感监测土壤含水率的显著影响，为大尺度农田水分监测提供了理论基础与技术支撑。

Abstract:

针对农业面源微塑料污染问题，以棉秆为原料，在350~750℃下制备系列生物炭，系统考察热解温度对生物炭理化性质和对聚苯乙烯纳米塑料（PSNPs）吸附性能的影响，结合SEM、BET、FTIR及XPS等表征手段，揭示其对PSNPs的吸附机制。结果表明：随热解温度升高，生物炭产率由36.65%降至26.34%，芳香化程度增强（H/C由0.752降至0.197），孔结构呈先发育后衰减趋势，表面极性和含氧官能团含量呈下降趋势;650℃生物炭（CS650）性能最优，比表面积达202.03 m2/g，微孔占比96.1%，芳香碳比例75.99%，平衡吸附容量达最大值12.68 mg/g;此时，吸附动力学符合Elovich模型（R2=0.9899），等温线符合Sips模型（R2=0.9906），理论最大吸附容量39.3 mg/g，吸附性能主要以表面附着和孔口截获为主，π-π相互作用与氢键协同促进等多机制实现高效吸附，且酸性条件下吸附容量较高。研究结果为农业废弃物精准高效利用及微塑料污染控制提供了技术支撑。

Abstract:

粮食供应链在质量溯源透明化、风险预警协同过程中面临严重的信息孤岛、数据碎片化问题，导致资源浪费与决策偏差，亟须构建多主体协同的信息生态系统。本文针对粮食供应链多主体协同中的数据隐私性和异构性问题，提出一种基于联邦学习的跨主体联邦协同优化计算方法，融合联邦学习算法与深度学习框架实现供应链多环节间的协作优化。针对粮食供应链各环节数据异构特点，构建了同环节不同主体的横向联邦和不同环节不同主体的纵向联邦协同计算架构。依据供应链中不同主体数据分布特征与应用场景异构问题，提出一种多策略融合的MSGWO-FedNova联邦学习协同计算算法，通过动态调整学习率，提升模型训练速度和协同计算精度。试验结果表明，联邦学习协同计算优化算法迭代周期缩短18%，损失函数降低23%，跨规模数据准确率提升7.2个百分点，优化后的协同计算评估准确性F1分数达95.3%，为粮食供应链精准需求预测、实时风险预警及多主体协同决策提供了技术支持。

Abstract:

为明晰不同储存条件下肉粉挥发性物质与新鲜度的变化规律，揭示肉粉挥发性物质与新鲜度指标的相关性，采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱（HS-SPME-GC-MS）联用技术对不同条件下鸡肉粉中挥发性物质（VOCs）进行测定分析，并结合相关国家标准测定挥发性盐基氮（TVB-N）、酸价（AV）、pH值和霉菌总数（TVC）新鲜度指标，建立基于VOCs的新鲜度指标预测模型。方差分析（ANOVA）结果表明，温度和相对湿度是影响TVB-N、AV、pH值和TVC指标的重要因素;鸡肉粉中VOCs测定分析结果表明，不同储存条件下VOCs种类和含量显著不同，其中醛酮类物质变化最为显著，且与新鲜度指标相关性分析结果表明共有225种VOCs与新鲜度指标显著相关（|r|>0.5、P<0.05）;基于相关VOCs建立随机森林（RF），支持向量回归（SVM）和极端梯度提升（XGBoost）新鲜度指标预测模型，其中XGBoost对新鲜度指标预测模型准确率较高，XGBoost新鲜度指标预测模型结果表明，TVB-N、AV、pH值和TVC预测模型决定系数R2分别为0.953、0.80、0.78和0.77，均方根误差分别为8.87 mg/(100 g)、0.91 mg/g、0.19和0.81 lg CFU/g;采用SHAP值对模型中显著影响新鲜度指标的前10种VOCs进行分析表明，己醛、壬醛、6-甲基-3-庚酮等是影响新鲜度的关键VOCs。研究结果可为肉粉储存及品质控制提供技术参考，并为开发检测肉粉新鲜度的气敏传感器的选择提供理论依据和技术支撑。

Abstract:

为了实现鸡蛋壳强度-厚度-刚度的高效、无损评估，本研究设计并构建了一套基于声振响应的多传感器激励与信号采集系统。所提出的电磁激励机构采用通电吸引-断电自由冲击的激励模式，有效克服了传统通电冲击激励在冲击控制、电参数调节及线圈寿命等方面的局限，提升了激励过程的稳定性。针对电磁激励高度参数开展系统优化，确定了兼顾激励稳定性与信号响应质量的最优激励高度。通过该系统，可稳定获取鸡蛋在激励作用下的声学与振动响应信号，并从中提取频域信号特征变量进行融合建模。基于特征级融合策略，分别构建了CARS-PLSR与PCA-PLSR回归模型，实现对蛋壳厚度、破壳强度及壳体刚度3项质量指标的预测。验证试验结果表明，CARS-PLSR模型在蛋壳厚度预测中Rp=0.847、RMSEP为0.0130 mm、RPD为1.84;PCA-PLSR模型在强度与刚度预测中Rp=0.816、RMSEP为3.56 N、RPD为1.73和Rp=0.859、RMSEP为7.34 N/mm、RPD为1.93，均达到较高预测精度。此外，对3个质量指标最佳融合模型进行了SHAP值的模型可解释性分析，揭示了振动信号在融合建模中的辅助价值。研究结果验证了声学与振动信号融合用于鸡蛋质量多指标无损检测可行性与有效性，为鸡蛋产品质量分级和检测提供了技术支撑。

Abstract:

针对带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）约束条件复杂、求解难度高，以及蛇优化算法（SO）在求解过程存在局部搜索能力弱、求解质量低等问题，提出了一种混合蛇优化算法（HSO），采用最小位置匹配值法进行离散化解码，有效提升了求解效率。通过引入随机插入与基于密度带有噪声的空间聚类（DBSCAN）算法相结合的混合初始化策略，增强了初始种群多样性，拓展了解空间覆盖范围;融合蛇群探索食物、靠近食物、战斗与交配等行为，并结合局部邻域搜索机制，有效提升了算法局部搜索能力。利用Solomon数据集开展仿真试验，并采用Wilcoxon秩和检验及Friedman检验对结果进行统计分析。试验结果表明，HSO算法在求解VRPTW中表现出优异的求解精度与稳定性。最后，通过实际城市农产品配送问题的应用，验证了该算法在复杂组合优化问题中适应性与实际应用价值。