中国农业航空施药技术研究进展与展望

农业航空施药是实现国家生态安全和粮食安全的有效保障。对中国农业航空施药技术的研究现状进行了梳理和总结,分别从农用航空机型、航空施药关键技术、航空施药配套装备与技术等方面进行了阐述;通过与发达国家航空施药现状的比较分析,展望了中国农业航空施药的发展前景,以期为国内科研机构、企业的科学研究与发展提供参考。     

基于给定工作空间的球面变胞仿生关节机构优化设计

研究一种由静平台、动平台、3个环形支链和1个中间变胞支链组成的新型球面变胞仿生关节机构,该机构具有2个构态,即构态1(正常构态)和构态2(变胞构态)。通过中间支链的结构变换,可以实现构态切换。首先运用矢量代数法,建立机构运动学逆解模型,得到其速度映射模型和雅可比矩阵。其次,在逆解模型的基础上,研究机构工作空间与机构尺寸关系,根据分布规律对工作空间大小进行优化,确定预设工作空间。最后,根据承载力和刚度性能评价指标对给定工作空间下的机构进行尺寸优化设计,分别给出每种性能指标较好的尺寸范围,综合两种指标,得到机构最佳设计尺寸。     

基于改进卷积神经网络模型的玉米叶部病害识别(英文稿)

准确识别玉米病害有助于对病害进行及时有效的防治。针对传统方法对于玉米叶片病害识别精度低和模型泛化能力弱等问题,该研究提出了一种基于改进卷积神经网络模型的玉米叶片病害识别方法。改进后的模型由大小为3×3的卷积层堆栈和Inception模块与ResNet 模块组成的特征融合网络两部分组成,其中3×3卷积层的堆栈用于增加特征映射的区域大小,Inception模块和ResNet 模块的结合用于提取出玉米叶片病害的可区分特征。同时模型通过对批处理大小、学习率和 dropout参数进行优化选择,确定了试验的最佳参数值。试验结果表明,与经典机器学习模型如最近邻节点算法（K- Nearest Neighbor,KNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks,BPNN）以及深度学习模型如AlexNet、VGG16、ResNet 和Inception-v3相比,经典机器学习模型的识别率最高为77%,该研究中改进后的卷积神经网络模型的识别率为98.73%,进一步提高了模型的稳定性,为玉米病害检测与识别的进一步研究提供了参考。     

基于支持向量机回归的冬小麦叶面积指数遥感反演

利用单一植被指数反演叶面积指数(LAI)时,存在不同程度的饱和性且每种指数只能包含部分波段的信息,该文提出利用支持向量机回归的方法进行叶面积指数的反演,可以用更多的波段信息作为输入参数以提高LAI反演精度。选取冬小麦起身期、拔节期和灌浆期的实测光谱和叶面积指数数据,用统计回归的方法分别建立NDVI-LAI和RVI-LAI模型,用支持向量机回归(SVR)方法分别建立以NDVI、RVI以及蓝、绿、红和近红外4个波段数据作为输入参数的回归预测模型,即NDVI-SVR、RVI-SVR和NRGB-SVR模型。上述5个模型分别利用对应时期的环境星HJ-CCD数据进行验证。结果表明:NDVI和RVI与叶面积指数(LAI)的回归模型预测的结果与实测值的RMSE分别为0.98与0.97;预测精度分别为59.2%与59.3%。以NDVI和RVI结合实测叶面积指数(LAI)训练并预测的结果与实测值的均方根误差RMSE分别为0.71与0.83预测精度分别为70.4%与67.1%。以蓝(B)、绿(G)、红(R)以及近红外(NIR)波段作为输入参数回归并预测的RMSE值为0.42,预测精度为81.7%。通过支持向量机回归预测具有更好的拟合效果,可以输入更多波段信息,提高了叶面积遥感反演精度,对冬小麦的多个生育期均具有较好的适用性。     

内蒙古灌丛化草原分布特征的遥感辨识

灌丛化草原在中国内蒙古干旱、半干旱草原区广为分布。为了探究灌丛化草原的分布状况,该文利用高空间分辨率(5.8 m)卫星资源三号遥感影像,结合地面调查,研究了内蒙古镶黄旗境内灌丛化草原的分布特征。以归一化植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)阈值法提取植被覆盖区域后,分别采用基于像元的监督分类方法(支持向量机、最大似然和马氏距离)和面向对象方法进行灌草镶嵌斑块和草地斑块的辨识,并对分类结果进行对比分析。结果表明:在3种基于像元光谱信息的监督分类算法中,支持向量机算法对灌丛化草地的识别精度相对较高,表现在这一类型的生产者精度和用户精度均大于另外2种算法,并且,该算法的总体分类精度也最高(81.15%),明显优于最大似然(73.33%)和马氏距离(61.77%)。然而,融入了空间信息进行分类的面向对象方法(合并尺度97)的总体识别精度高达89.24%,并且随着对象合并尺度的增大,灌丛化草地的错分和漏分比例明显降低。这一结果表明利用草本与灌丛像元的空间纹理属性差异,能够有效削弱噪声,提高识别精度。     

基于改进CenterNet的小麦条锈病菌夏孢子自动检测方法

针对孢子捕捉设备采集的显微图像中真菌夏孢子自动检测存在严重的误检和漏检问题,提出一种基于改进CenterNet的小麦条锈病菌夏孢子自动检测方法。首先,针对夏孢子显微图像孢子目标微小、种类少等特点,通过减半Basic Block层数,优化CenterNet网络中的特征提取网络,提高了检测和训练速度,降低了误检率;其次,根据孢子形态为近椭圆或圆形的特点,将原始用于CenterNet训练的目标长宽,改进为目标的椭圆框长短轴长度和角度,提高了孢子分割重合率;最后,提出使用椭圆的长短轴映射矩形来计算椭圆框热图的高斯核半径,以减少孢子的漏检率。实验结果表明,改进的CenterNet夏孢子检测方法对小麦条锈病菌夏孢子检测的识别精确率达到了98.77%,重叠度为83.63%,检测速度为41f/s,达到了实时检测的应用需求,比原始的CenterNet模型重叠度提高了7.53个百分点,检测速度快11f/s,模型占用内存降低了68.5%。本文方法能够精准检测并分割出显微图像中的夏孢子,可为农田空气中小麦条锈病菌夏孢子的自动检测及条锈病的早期预防控制提供技术支持。     

山西省的扶贫现状与SWOT分析

"精准扶贫"这一思想从2014年开始被提起,到2015年正式纳入"十三五"规划,并在全国范围内全面深入地开展,到现在已经成为民生工程的热点词汇,而山西更是国家精准扶贫的重点省份.文章介绍了山西省扶贫现状,并通过对山西省精准扶贫政策的实施的分析,得出要想更好地推进扶贫工作,就必须进行机制创新,推动扶贫的可持续发展.     

稳步推进甘蔗生产的全程机械化

引言实现甘蔗生产全程机械化是解决甘蔗生产繁重体力劳动的有效措施。我国从 2 0世纪 6 0年代开始研制收割机和甘蔗剥叶机 ,由于种种原因 ,到 70年代中期才进行大规模的研究 ,从耕整地到蔗头破碎还田等各个生产环节 ,都推出了不少机具。虽然基本满足生产要求 ,但由于条件的限制 ,并未都得到推广应用。近年来 ,随着农村经济体制改革的不断深入和完善 ,农业产业结构的调整优化以及农村经济、农民收入的提高 ,广大蔗农为了提高劳动生产率 ,减轻劳动强度 ,降低生产成本 ,实现增产增收的目标 ,对实现甘蔗生产全程机械化的要求日益迫切 ,各级政府…     

优质杂交稻国良优633的选育及栽培技术

国良优633是广西国良种业有限公司用不育系国良A与恢复系R633(广恢998//明恢63/桂99)配组育成的三系杂交稻新品种,品质达农业农村部行业标准《食用稻品种品质》一等,2019年通过广西农作物品种审定委员会审定。笔者介绍了品种的选育过程、特征特性和栽培技术。     

我国甘蔗种植机械的现状及对策

介绍了国内外甘蔗种植机械的现状，并进行了分析，根据我国实际情况，提出应针对不同规模使用要求进行系列配套研究。