Abstract:

冠下导航是人采机运协作机器人自主转运的关键技术。针对冠下导航路径识别算法在作物叶片遮挡、杂草干扰和植株空间异质性等复杂环境下适应性差、准确性与实时性难以兼顾的问题，本研究提出一种基于垄间图像语义分割模型EME-Net的冠下导航路径识别方法。在DeepLabV3+结构基础上进行轻量化设计，采用融合高效通道注意力（Efficient channel attention，ECA）的MobileNetV2（命名EMNet）代替主干网络Xception，在显著提高检测速度和实时性的同时提升模型在干扰下捕捉垄间路径关键特征的能力。同时，在模型中引入金字塔分割注意力机制（Pyramid split attention，PSA）增强多尺度特征融合能力，提升被遮挡路径边界表征精度。在EMNet输出端和末端嵌入ECA机制，过滤垄作农田图像中不相关的特征，提升特征利用率。针对前景与背景比例不均衡导致精度下降问题，设计了基于BCELoss和DiceLoss的鲁棒损失函数BCE_DiceLoss，有效改善路径分割结果稳定性。基于EME-Net模型输出的可行驶区域掩码，利用最小二乘法重塑分割区域边缘点并提取垄间导航线。模型评估结果显示，EME-Net平均像素准确率和平均交并比分别为91.3%和88.9%，较基线模型DeepLabV3+分别提升7.9、6.1个百分点，检测速度为29.5 f/s，整体优于PSPNet、U-Net、HRNet、Segformer等主流分割模型。烟叶采收作业场景试验结果表明，模型在冠下不同复杂环境下均能有效实现导航线检测，航偏角均值为1.45°~3.80°、平均像素横向距离为1.46~3.68像素。提出的冠下导航路径识别方法能满足垄间导航任务的实际需求，可为人采机运协作机器人自主转运作业提供技术支撑。

Abstract:

为满足边感知边规划的导航要求，需对地头进行实时识别以确定可作业区域，并对可作业区域内的旋耕边界进行有效提取以实现导航路径动态规划。针对留茬地旋耕作业田内同时存在已旋耕区和未旋耕区时地头识别误差大和旋耕边界易受到光照等环境影响，从而导致导航线提取精度低等情况，本文提出了基于图像行灰度平均值分区离散程度的地头识别方法和基于边界预提取设定动态感兴趣区域的旋耕边界检测方法。地头识别通过分析色彩空间灰度变化趋势，对单帧图进行分区测定水平方向灰度平均值分布，通过独立动态阈值实现地头出现与否判定。旋耕边界导航线提取采用粗粒度超像素进行图像初步分割提取伪导航线并确定感兴趣区域，使用四方向双向梯度自适应权重全变分算法进行滤波去噪，并基于二维交叉熵进行区域图像精细分割。最后，提取边缘特征点并对待拟合边界点进行预筛选后，采用随机抽样一致性算法进行直线拟合，最终实现导航线检测。试验结果表明，本文提出的地头识别方法检测准确率为96.04%，平均检测时间为11.17 ms/f，导航线提取方法与人工标注导航线相比平均角度偏差为1.31°，图像高度中位线水平方向平均像素偏差和平均距离偏差分别为10.95像素和32.04 mm，平均处理耗时为86.65 ms/f，能够实现地头识别和导航线准确提取。研究结果可为留茬地自动导航旋耕作业提供参考。

Abstract:

针对农机停车期间定位导航系统精度低的问题，本文提出一种包含速度约束与航向角约束的自适应零速修正算法，并在自主研发的小型农机上搭建单天线BDS/INS组合导航系统验证所提方法可行性与优势。为确保在进行零速修正时农机处于停车状态，通过实测数据分析，设计基于x轴（右方）加速度和z轴（上方）角速度方差的零速检测器，并根据零速持续时间窗口长度剔除大量离散分布但持续时间较短的误检零速区间。由于单天线组合系统在静止时无法提供有效的航向角估计值，则将进入停车时刻的航向角作为对应停车阶段零速修正航向角量测方程输入值;且为降低异常BDS定位量测值对系统的影响，引入Sage-Husa自适应滤波对其定位噪声实时估计。通过田间车载试验表明，本文零速检测方法准确率较高，符合农机实际行驶状态;在BDS可用期间，自适应零速修正可将航向角、速度与定位的精度分别提升99.3%、93.3%与50%，而在受干扰期间，定位精度提升大于90%;在BDS中断60s期间，纯INS导航误差快速增大导致失效，而零速修正可长时间维持INS高精度，并满足丘陵山区无人农机作业精度要求。本文方法可提高单天线BDS/INS组合导航系统在复杂工况下作业的精度以及抗干扰性，也可为其他无人农机研究提供参考。

Abstract:

针对葡萄果园作业机器人存在的定位精度低、果实识别不准确及地图质量不理想等问题，提出一种融合语义分割的稠密建图算法PDS-SLAM。基于ORB-SLAM3框架，通过改进特征点提取策略，结合角点数量自适应调节FAST阈值，并改进四叉树算法，提高特征点分布均匀性，提升定位精度;在PIDNet基础上融合DSA模块提出PDSNet，改善对果实的空间感知能力，提高果实识别效果;引入稠密建图线程与八叉树线程，通过点云恢复算法得到局部点云，利用统计离群点滤波与半径滤波优化局部点云，并结合语义掩膜对葡萄点云进行语义标注生成语义地图，最后转换为八叉树地图。在EuRoC数据集实验中，PDS-SLAM绝对轨迹误差比ORB-SLAM3降低27.3%，ORB特征点匹配数量平均提升15.5%;在自建数据集上，PDSNet在速度126.92 f/s下IoU达到78.9%。研究结果表明，PDS-SLAM可提升果园机器人定位和感知能力，为果园机器人导航与作业提供支持。

Abstract:

秸秆腐解可释放作物生长所需的养分，有提升土壤有机质含量和培肥地力的作用。为实现还田秸秆快速腐解，本文围绕促腐直接还田设计了一种抛扬式秸秆促腐还田复式作业机。依据格拉霍夫定理和压力角条件，对曲柄摇杆式回转抛扬机构进行了优化设计。利用Kneading接触模型构建了可模拟液相腐熟剂与固相（土壤与秸秆）混合的离散元模型，并耦合多体动力学进行仿真。采用混合均匀性指数量化了机具在仿真和田间的混合性能。优化求解得到曲柄、连杆、摇杆、机架杆和最大理论耕深长度因子分别为1.00、2.60、2.60、3.50和1.492;仿真和田间试验平均混合均匀性指数分别为0.54、0.47，相对误差为12.94%。提出了一种适用于量化液态-固态混合情况的技术体系，可同时在仿真和物理环境生效，研究结果为机械化实现玉米秸秆促腐还田提供了解决方案。

Abstract:

针对我国黄河流域麦棉套作生产对棉花播种机的迫切需求，以及配套农机装备缺乏制约了麦棉套作技术规模化应用等问题，本文设计了一种棉花套种精量播种机，能够一次完成开沟、播种、覆土、镇压等多道作业工序，实现了麦棉套作棉花精量播种作业。针对麦棉套作模式下棉花播种作业要求，提出了播种机整机设计方案，确定了四杆仿形机构、开沟装置、播种装置、覆土装置、镇压装置等关键零部件结构参数。对整机纵向稳定性进行受力分析，计算结果表明机具设计满足稳定作业要求。对开沟过程进行离散元仿真模拟，分析开沟器前进速度和入土深度对土壤扰动的影响。开展田间试验，以作业速度、开沟深度、开沟器与穴播器水平间距为影响因素，播种合格率、漏播率为试验指标，设计三因素三水平正交试验，对棉花套种精量播种机播种性能进行验证。结果表明，当作业速度为3.4 km/h、开沟深度为45 mm、开沟器与穴播器水平间距为360 mm时，播种机播种合格率为91.7%，漏播率为0.64%，满足长江、黄河流域麦棉套作种植模式要求。

Abstract:

针对现有玉米小区排种器难以根据不同品种玉米发芽率不停机切换对应粒数播种模式的问题，本文设计了一种气吸双盘组合式玉米小区排种器，可通过改变排种盘相对位置实现播种模式切换。阐述了排种器工作原理和播种模式切换过程，通过理论分析确定了关键部件结构参数。利用Fluent软件对3种播种模式型孔负压平均值进行了分析，结果表明，3种播种模式型孔负压变化较小。利用EDEM软件明确了棘槽组合盘具有良好的扰种性能，以漏播率、重播率、合格率为评价指标，开展了不同排种器播种性能台架试验。试验结果表明，当负压大于4 kPa时，气吸双盘组合式玉米小区排种器合格率大于普通排种器。播种模式切换试验结果表明，在切换时间为1 s时，切换相邻播种模式和切换间隔播种模式排种轴最佳反转速度分别为15、26 r/min。提出的气吸双盘组合式玉米小区排种器能实现不停机切换播种模式，研究结果可为玉米小区气吸式排种器设计与优化提供参考。

Abstract:

针对现有集中气送式油麦兼用播种机油菜、小麦开环电驱播种时，缺乏对机具排种速率动态响应和机具作业状态的实时监测，导致播种机实际播量误差较大、机手操作流程复杂等问题，本文设计了一种油麦兼用气送式集排器随速控制系统。该系统采用STM32单片机控制，通过人机界面信息交互调整播量、非接触式雷达精准测速及倾角传感器实时作业姿态检测，实现播种机油麦播种工况选择及作业状态精准识别，配合集排器工作转速随速调整及排种控制器驱动逻辑动态匹配，实现了播种机油菜、小麦电驱排种自动控制。试验结果表明，雷达田间测速在不同地表工况下误差不大于2.76%、稳定性变异系数不大于4.12%，显著优于地轮编码器测速方法;倾角传感器角度检测误差为0.13°~0.15°，可准确检测播种机作业姿态;田间播种状态下，控制系统在不同作业速度时均可实现油麦兼用随速播种，油菜、小麦播量控制误差分别小于2%和3.5%。田间试验结果表明，搭载油麦兼用气送式集排器随速控制系统的播种机实际田间作业时，油菜、小麦出苗各行株数一致性变异系数分别为8.59%、12.96%，满足油麦兼用播种作业标准要求，且相较于传统排种电机开环匀速驱动方式，油菜、小麦各行株数一致性变异系数分别降低8.33、5.06个百分点。研究结果可为播种机兼用智能发展提供技术支撑。

Abstract:

春油菜播期因干旱少雨和气温偏低多采用铺膜播种方式，但传统铺膜播种存在工序复杂、机组作业时种子与膜孔位置不一致，导致出苗率低的问题，本文提出了滑切破膜+同步投种的工艺方案，设计了可实现旋耕、施肥、铺膜、覆土、打孔、播种一体化作业的油菜铺膜打孔同步投种播种机。分析了地膜转动条件与膜侧覆土影响因素，确定了铺膜覆土装置结构工作参数;基于凸轮摆动滚子机构运动原理设计了打孔机构，依据油菜种植农艺孔距、膜孔长度等要求，确定了打孔机构结构参数，建立了膜上打孔动力学模型，开展了机组运行参数匹配设计，得出了机具前进速度与凸轮转速间速比系数λ为2.0~2.5;开展了膜孔与种子同步性分析，确定了同步投种机构结构参数，分析了影响种子与膜孔同步率的主要因素为种盒水平约束种道长度p，取值为18~34 mm。运用DEM-MBD耦合仿真，以速比系数λ、种盒水平约束种道长度p为试验因素开展二次正交旋转试验，仿真结果表明，当速比系数λ为2.29、种盒水平约束种道长度p为27 mm时，种子与膜孔同步率为94.04%。以较优参数组合的田间试验结果表明，膜边覆土均匀稳定，平均膜边覆土宽度为80.44 mm，平均膜孔长度为49.44 mm，膜孔长度稳定性变异系数为5.30%，孔距为144.76 mm，同步率为85.60%，油菜种子与膜孔同步性较好。研究结果为春油菜产区铺膜打孔播种机开发提供了一个新途径。

Abstract:

在高速作业条件下，为提高玉米气力式播种机的播种精度与均匀性，减少种子在导种过程碰撞与偏移，本文基于空气动力学原理，构建了种子颗粒在导种管内气流输送过程的CFD-DEM耦合仿真模型，分析在气流作用下种子的运动响应与受力特性。结合典型导种结构，探讨了气流速度、结构参数与缓冲区尺寸对种子出口水平速度的影响。在此基础上，采用Box-Behnken试验设计方法，建立响应面模型，筛选并优化影响导种性能的关键结构参数。仿真结果表明，合理设计导种结构可显著降低颗粒壁面碰撞次数与出口水平速度波动，有效实现“零速投种”。导种系统台架试验表明，仿真结果与实测结果具有良好一致性，最大误差小于8%，表明所建CFD-DEM模型具有较高的预测精度。研究结果可为高速气力式播种机导种装置优化与投种控制提供理论基础与工程参考。

Abstract:

针对目前谷子成穴性不能检测且穴径测量没有准确方法等问题，提出一种基于K值法的谷子穴播成穴性检测方法。建立了基于K值法的谷子成穴性判据，基于图像识别完成对播种后谷子边界点的提取，利用一种改进Welzl's算法筛选关键边界点并求取穴径，设计了谷子穴播成穴性检测系统，可完成对排种的图像处理，并在检测界面显示做圆效果、穴径、成穴性检测结果等相关信息。试验结果表明，改进Welzl's算法较Welzl's算法、RIA算法、Dps算法时间压缩比均大于1，最高达16.94，且所做最小外接圆与Welzl's算法和RIA算法所做结果保持一致;对谷子穴播勺链式导种装置在具体参数设定下成穴性进行检测，K为75%~125%试验组数占试验总体82.6%，重播情况占试验总体9.1%，漏播情况占试验总体8.3%，说明导种装置在该参数组合设置情况下排种稳定性和成穴性良好。研究结果表明所设计的系统对成穴性检测具有一定贡献。

Abstract:

在云南丘陵山区黏重土壤条件下针对传统油菜开畦沟装置耕作阻力大的问题，本文设计了一种基于犁体摆动减阻的油菜开畦沟装置。基于沟型轮廓选择阻力更小的双铧犁作为开沟犁，并根据库仑土压力理论、犁体摆角与畦沟宽度几何关系确定了犁体最大摆角;运用机械原理图解法确定了机构构件尺寸参数，并验证了其传动可行性;最后通过分析摆动机构运动，明确了摆动频率与犁体运动性能关系。为明确不同作业参数对摆动开畦沟犁减阻性能的影响，探明装置适宜作业参数范围，确定装置最佳作业参数，以犁体摆动角度、频率和作业速度为试验因素，以牵引阻力为评价指标，基于EDEM分别开展单因素仿真试验和Box-Behnken仿真试验。单因素试验结果表明，装置适宜的作业速度为0.5~0.75 m/s、摆动频率为6~8 Hz、犁体摆动角度为8°~9.5°。Box-Behnken试验结果表明，装置最佳作业参数为作业速度0.50 m/s、摆动频率7.98 Hz、摆动角度8.1°。田间验证试验结果表明，在最佳参数组合下，装置平均牵引阻力为1021.03 N，相较传统固定装配犁体（1260.73 N）降低率为19.00%，与仿真预测值误差为3.9%;所开畦沟深稳定系数与沟宽稳定系数均不小于93.8%。摆动开畦沟装置减阻效果明显，沟型稳定，可为开畦沟装置优化设计提供参考。

Abstract:

针对油菜裸苗机械化移栽根茎相互缠绕导致分苗难度大、常规分苗装置易损伤根茎等问题，本文提出了一种人工辅助成排铺放+柔性夹持输送+间歇拨动分离的分苗工艺，设计了一种柔性夹持分苗装置。测定适栽期油菜裸苗物料特性，确定了柔性夹持机构横向输送带宽度为216 mm;通过柔性夹持输送过程油菜裸苗动力学分析，确定喂入口角度为30°;模拟人工分苗轨迹，并基于Burmester理论对分苗机构刚体导引分析，确定了曲柄长度32 mm，摇杆长度50 mm;开展柔性夹持机构和分苗机构运动参数匹配分析，确定了柔性夹持机构输送速度为25~55 mm/s，分苗机构拨动频率为50~120次/min;以分苗口角度、柔性夹持机构输送速度、分苗机构拨动频率为试验因素，以分苗成功率、伤苗率为评价指标，开展台架正交试验。试验结果表明，最优参数组合为：分苗口角度55°、柔性夹持机构输送速度48 mm/s、分苗机构拨动频率85次/min，此时，分苗装置分苗成功率和伤苗率为89.06%和3.91%;田间试验结果表明，分苗装置各机构运行平稳，作业性能满足油菜裸苗机械化移栽作业要求。研究结果可为油菜裸苗自动移栽设备设计提供技术参考。

Abstract:

针对青海地区大葱平地深栽栽培模式及收获装备缺乏、人工收获成本高、效率低等问题，本文设计了一种履带自走式大葱跨行收获机。该机集成了限深挖掘、夹持输送与有序铺放等多项功能，可一次性完成开沟、大葱挖掘、传输和收集作业。采用U形犁破土挖掘结构与旋转刀组开沟配合实现低阻收获，通过全液压驱动系统提升整机通过性与稳定性。对液压系统进行了参数匹配与优化，完成了液压马达与变量泵选型。同时，开展了液压泵流量-压力特性试验及液压马达流量特性试验。性能试验结果表明，在收获机启动和工作情况下，液压泵流量与压力和液压马达流量均有突变，随后进入稳定状态，系统供能稳定、响应迅速，液压泵-马达匹配良好，可适应不同高原工况。田间试验结果表明，该机净工作效率0.35 hm2/h，损伤率1.22%，损失率0.81%，夹送成功率98.63%，有效挖掘率97.84%，各项指标均优于行业标准，验证了本机结构可行性与适应性。研究结果为高原地区大葱收获机械化提供了技术支持与装备基础。

Abstract:

我国烟叶收获主要依赖人工采收及采收者自行转运的方式，烟叶收获机械化水平低、劳动强度大且成本高，严重影响烟叶收获效率。因此，面向烟田小面积、非结构化收获场景，提出一种基于离散时间混合系统人机协同烟叶收获转运预测式调度模型，将采收者的作业行为建模为离散事件，进而预测其未来转运需求，以此驱动自主研制的烟叶转运机器人进行主动、前瞻性的路径规划，取代传统被动响应模式。采用多目标遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithm Ⅱ，NSGA-Ⅱ）对模型求解，生成相应的人机协同优化调度方案。仿真试验通过分析采收者和转运机器人比例以及采收者请求转运阈值FR_tr对收获效率的影响，验证了NSGA-Ⅱ算法在多目标优化调度中的求解性能以及收获转运预测式调度模型的有效性。结果表明，当转运机器人与采收者数量比为1∶2，且当FR_tr为0.7时，人机协同收获转运的非生产性作业时间相较于人工采收转运减少88.6%，收获效率为95.7%。模拟烟田试验结果表明，当转运机器人与采收者数量比为1∶1，基于预测式调度策略烟叶收获转运的非生产性作业时间为48.58 s，收获效率为83.1%，收获效率相较于人工采收和基于反应式调度策略烟叶收获转运提升16.8、8.5个百分点。当转运机器人与采收者数量比为1∶2，基于预测式调度策略烟叶收获转运的非生产性作业时间为53.14 s，收获效率为82.5%，收获效率相较于人工采收和基于反应式调度策略提升14.6、9.9个百分点。研究结果可为烟叶人机协同作业提供合理有效的调度方案。

Abstract:

空间分层是耕地质量监测与评价的关键环节。以科尔沁左翼中旗为例，本文提出了一种基于分类主成分分析的耕地质量空间异质性分层方法。采用分类主成分分析量化耕地质量指标权重，结合均值-标准差分级法划分指标为重要指标和一般指标。依据国家标准选择分等定级方法进行重要指标等级划分，基于二阶聚类方法进行一般指标空间聚类分层，构建分层融合规则进行耕地质量空间异质性分层。分别采用地理探测器和一致性检验方法对分层结果进行定量和定性评估，并与全指标聚类分层方法进行对比分析。结果表明：科尔沁左翼中旗耕地质量指标划分为重要指标和一般指标，耕地质量空间异质性分层结果为高等、中高等、中等、中低等和低等，相应分层面积占比分别为12%、22%、28%、24%和14%;基于地理探测器计算的分层结果q值为0.74和0.67，分层结果与耕地质量评价数据和耕地质量等级相契合，空间异质性分层效果优于全指标聚类分层方法。提出的耕地质量空间异质性分层方法更加凸显重要指标对耕地质量的贡献，可为耕地质量快速筛查和动态监测提供技术支撑。

Abstract:

对中国居民膳食结构变迁和耕地资源需求规模关系研究，可为保障居民多元健康的膳食营养需求、维护国家粮食安全以及推动耕地资源可持续利用提供科学依据与决策参考。本文采用膳食耕地足迹、LMDI分解法、情景分析等方法对2013—2023年中国居民膳食结构变迁对耕地需求的影响进行了分析，并通过设置4种情景为未来居民膳食结构变迁方向提供参考。结果表明：中国居民食品消费总量明显增加。居民膳食结构正处于“植物性主导型”向“动植物平衡型”膳食结构转变，城乡居民膳食结构差异逐渐缩小。中国居民总膳食耕地足迹与人均膳食耕地足迹均呈波动式增加态势，城乡居民总膳食耕地足迹差异明显。膳食结构因素成为促进耕地资源需求增加的核心驱动力。基于4种情景的综合分析，当前中国耕地资源整体处于紧缺状态，而通过膳食结构调整，如向情景D（生态营养双优膳食结构）转化，可有效缓解耕地资源的紧张压力。

Abstract:

快速准确地获取农村道路信息，可为农业机械作业导航、高标准农田建设评价提供基础数据。针对复杂环境下农村道路受遮挡、光谱差异小、几何形状多变，造成道路识别存在细节信息丢失、不连续等问题，本文基于可控制编码层数的Res-Unet结构，构建一种改进的SMC_ResUnet农村道路提取语义分割模型。以ResUnet50为基础，在编码器部分，通过引入条带池化模块，增强对农村道路长距离空间特征的提取能力，并在残差块中引入CA注意力机制，通过位置信息增强模型对农村道路细微特征的感知能力，减少漏提;在编解码通道中加入混合池化模块，通过将条带池化与标准金字塔池化融合，有助于兼顾多形状农村道路目标识别的同时降低误提率。以黑龙江省嫩江市农村道路高分辨率数据集进行试验验证，结果表明，SMC_ResUnet各评价指标均优于对比模型，平均准确度、召回率、平均交并比和F1分数达98.58%、83.40%、78.06%和85.89%，在大范围农村道路提取应用中平均准确度达97.41%。消融试验验证了各新增模块解决农村道路识别相应问题的有效性，同时，利用深度地球道路数据集，验证本文构建模型具有较好的泛化能力。本文识别方法可为农村区域道路信息获取和农机导航作业提供支撑。

Abstract:

准确及时地估测作物产量对保障我国粮食安全和促进农业可持续发展具有重要意义。本文以陕西省关中平原作为研究区域，选取与冬小麦长势密切相关的条件植被温度指数（VTCI）、叶面积指数（LAI）、光合有效辐射吸收比率（FPAR）作为遥感特征参数，结合长短期记忆网络（LSTM）在时序数据处理上的优势，以及注意力机制（AM）对关键信息提取的能力，构建了LSTM-AM深度学习模型，用于冬小麦单产估测。结果表明，LSTM-AM模型决定系数（R2）为0.65，均方根误差（RMSE）为496.43 kg/hm2，平均绝对百分比误差（MAPE）为7.31%，归一化均方根误差（NRMSE）为0.11，相较于LSTM模型（R2=0.60，RMSE为527.81 kg/hm2，MAPE为7.85%，NRMSE为0.15），LSTM-AM模型具有更高的模型估测精度，且对于LSTM模型存在的低产高估及高产低估现象均有所改善。为进一步提高模型可解释性，利用置换特征重要性方法（PFI）对模型估测结果进行了进一步的解释研究。结果表明，4月下旬和5月上旬的FPAR、3月下旬至5月上旬VTCI、4月下旬至5月下旬的LAI对冬小麦最终产量影响较大。因此，LSTM-AM模型不仅有着较高的估测精度，同时通过PFI方法提升了模型可解释性，可为后续冬小麦产量估测提供参考。

Abstract:

及时获取食用玫瑰土壤含水率（Soil moisture content，SMC）对实现精准灌溉至关重要。本研究采用无人机多光谱技术，通过田间试验，采集了食用玫瑰开花期不同土壤深度的SMC数据以及相应的无人机多光谱图像，建立了与作物参数具有较强相关性的植被指数及纹理特征。通过灰色关联度分析（Grey relational analysis，GRA）评估植被指数和纹理特征对各深度土层SMC的影响程度，分别筛选出与各深度土层SMC相关系数显著相关的参数作为模型输入变量（组合1：植被指数;组合2:纹理特征;组合3:植被指数和纹理特征），分别利用随机森林模型（Random forest，RF）、梯度提升模型（Extreme gradient boosting，XGBoost）和梯度提升决策树（Gradient boosting decision tree，GBDT）对各深度土层SMC进行建模。结果表明，0~10 cm土层反演效果整体优于10~20 cm和20~30 cm土层，其各模型验证集决定系数（R2）均值较深层土壤高0.12~0.21，均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）则分别降低0.8~1.5个百分点和3~5个百分点。在最优土层深度0~10 cm下，组合3输入的GBDT模型表现最佳，R2=0.8363，RMSE为1.28%，MRE为5.06%，优于RF和XGBoost模型。最后，利用SHAP分析方法揭示了光谱植被指数（SVI）和均值（MEA）在构建预测模型时的重要性，并阐明了SHAP值排在前列的影响性。研究结果为食用玫瑰SMC无人机多光谱监测提供了基础，为水肥一体化条件下作物生长的快速评估提供了参考。

Abstract:

针对单一视觉传感器SLAM技术在动态环境中存在精度低，可靠性差，导致无法准确估计相机位姿的问题，提出一种基于加权静态特征和选择性优化的视觉SLAM算法(CW-SLAM)。在前端加入动态特征点检测，使用GC-RANSAC算法分离出内/外点并拟合最优的基础矩阵后，设计一种基于加权静态特征检测方法，剔除来自动态特征的错误约束，提升匹配精度，将稳定的特征用于后端位姿优化;采用因子图模型，构建以视觉为主系统，IMU为辅系统，通过引入辅系统IMU里程计因子约束主系统误差，并接收VIO因子实现运动预测和位姿优化的全新结构;提出一种选择性优化策略消除暂时静态目标的影响，对回环关键帧进行聚类假设后，根据因子图优化模型建立约束组的选择性优化过滤假阳性回环假设。通过与经典的SLAM算法进行对比，并在TUM公开数据集和真实场景中验证了算法有效性，结果表明本文算法能有效抑制动态和暂时静止目标对位姿估计的影响，提升了精度和可靠性。

Abstract:

精准估计番茄梗部采摘位姿，是实现番茄低损、高效采摘的关键环节。番茄果梗较细且生长姿态多样，使得对番茄的切梗式单粒采收较难实现。针对以上问题，本研究提出一种结合实例分割与点云分析的番茄梗部采摘位姿估计方法。构建了番茄果实果梗实例分割数据集，并通过模型训练与评估选用性能较为均衡的YOLO v8s-seg模型对番茄果实果梗进行实例分割。对模型预测的果梗区域提取骨骼线中点作为采摘点，并通过对果梗骨骼线对应的空间点云进行直线拟合确定果梗生长方向，能够使采摘末端垂直于果梗剪切的采摘位姿。在果实像素区域内通过计算果实着红面积占比判断果实成熟度，并结合贪心匹配方法将果实与果梗进行配对，以实现选择性采收。在温室环境下搭建番茄采摘试验平台并进行了采摘位姿估计试验，结果表明，所训练的实例分割模型在测试集上掩膜预测的精确率、召回率和平均精度均值分别为85.2%，80.6%和86.9%。试验结果表明，成熟度识别准确率为97.17%，果实果梗匹配方法匹配成功率为92.25%。对朝前生长果簇，果梗与果实总体检出率分别为93.63%和96.36%，采摘点识别准确率与位姿估计准确率分别为96.11%和89.32%，综合到达采摘点的成功率为60.91%。研究所提出的方法在切梗式番茄粒采任务中具有可行性，为温室环境下的番茄采摘机器人自主作业提供了参考。

Abstract:

针对智能化无人生猪养殖车辆自主巡检问题，本研究提出基于多源信息融合的猪舍自主导航系统。基于三维激光雷达的激光-惯性紧耦合算法Fast-LIO2获取里程计信息，通过基于因子图优化的回环建图算法构建猪舍环境地图，研究基于地图配准的定位算法和基于反光柱匹配的定位算法实现导航平台的定位，利用迪杰斯特拉算法和时间弹性带算法分别规划全局路径和局部路径，最终实现猪舍场景下的自主导航。试验结果表明，基于因子图优化的回环建图算法构建的猪舍地图最大绝对误差为0.077 m，最大相对误差为3.79%，精度高于不含回环检测的建图算法。基于地图配准的定位算法x和y方向平均偏差分别为0.066 m和0.052 m，基于反光柱匹配的定位算法x和y方向平均偏差分别为0.046、0.042 m，2种定位算法精度均高于自适应蒙特卡洛定位算法，二者配合使用，同时保证了自主导航系统定位精度和鲁棒性。当移动平台速度为0.3 m/s时，实际导航点与设定目标点之间的横向偏差最大值为0.09 m，纵向偏差最大值为0.089 m，航向角平均偏差为7.06°。自主导航系统各项性能指标满足猪舍场景高精度建图、定位和导航要求，为无人化生猪养殖提供了技术支撑。

Abstract:

母猪体况是评估其生产性能及指导精准饲喂的重要指标。近年来基于机器视觉的体况评分研究受到广泛关注，然而由于目前研究大多依赖二维图像和人为定义的几何特征，二维图像难以反映猪体丰富的三维体型特征，特征表达维度受限。同时，人为定义特征数量和维度有限，难以包含与体况相关的细节特征，造成信息大量的丢失致使评分准确率较低。通过深度视觉技术构建三维点云数据集，提出了基于类别均衡损失函数的CBLoss-RepSurf（Class-balanced loss function-representative surfaces）母猪体况评分模型，自动提取与体况评分相关的高维特征，实现端到端的母猪体况评分。对57头不同阶段母猪的3,093个点云测试结果表明，CBLoss-RepSurf模型与不采用类别均衡损失的RepSurf模型相比准确率提升1.54个百分点，空怀期、妊娠后期和断奶期母猪的评分准确率分别为94.87%、92.50%和85.50%，与基于体质量和体尺特征的母猪体况评分方法相比分别高6.30、7.00、0.36个百分点，针对不同阶段母猪体况可做到评分更精准，为规模化养殖母猪体况自动评分提供了方法支撑。

Abstract:

针对传统猪只体尺测量强度大、效率低、现有体尺测量边缘计算方法缺乏等问题，提出一种适用于Jetson Orin NX边缘平台的猪只体尺自动测量方法。基于时间序列化猪只数据构建了姿态检测数据集10,413幅与关键点数据集9,555幅，并以栏位划分数据集;为使模型轻量化的同时保证模型性能，构建了基于改进YOLO 11n算法的姿态检测与关键点检测模型;通过降低网络宽度系数压缩模型体积，采用DySample动态上采样，减少计算冗余并增强跨尺度特征交互，使模型在低参数量的情况下实现高效特征提取与融合，提升压缩后的模型性能;通过pt-ONNX-engine三阶段权重转换流程重构网络结构，优化模型推理速度并完成Jetson Orin NX边缘部署;结合SGBM算法获取测点三维坐标测得体尺信息。结果表明，改进YOLO 11nds模型在精度、推理速度及模型参数量方面表现优异，在姿态检测任务中，准确率为99.17%，F1分数为94.26%，推理速度为156.25 f/s，参数量为8.2×10?，在关键点检测任务中，OKS为97.50%，PCK为97.06%，推理速度为169.49 f/s，参数量为8.7×10?。在2个任务上优化后推理速度分别提高265.47%、362.71%。选取2024年1月28日与3月9日视频数据进行自动测量，与人工测量结果相比，2组体长、体宽、臀宽、体高、臀高平均相对误差分别为1.58%、1.70%、2.17%、2.00%、2.93%与1.90%、2.18%、2.90%、3.10%、2.80%。本文方法在准确性与实时性方面均表现较优，能够高效运行于Jetson Orin NX，为猪只体尺自动化测量提供可靠方案。

Abstract:

针对田间环境下葡萄病害尺度多样、表征相似及模型复杂度较高的问题，提出一种基于YOLO v5s-RCW的葡萄病害检测方法。以YOLO v5s为基线网络，在特征提取结构中引入感受野注意力卷积模块（Receptive-field attention convolution，RFAConv），有效解决了传统卷积操作在处理不同尺寸病害目标时参数共享的限制;同时，以智能交并比损失函数（Wise intersection over union，WIoU）替换完整交并比损失函数 (Compatible intersection over union，CIoU)，优化了不同尺寸锚框的惩罚机制，显著降低了病害尺度变化引起的性能波动。结果表明，该模型相比YOLO v5s，准确率、召回率和平均精度均值分别提高7.0、6.0、1.7个百分点，且通过在主干网络添加卷积块注意力模块（Convolutional block attention Module，CBAM），进一步提高了模型的特征判别能力，参数量降低18.3%。将YOLO v5s-RCW模型部署至云服务器，用户通过微信小程序调用转化为应用程序编程接口（Application programming interface，API）的检测功能，可实现对葡萄病害的便捷性检测，模型推理平均用时13.9 ms，提高了病害检测的效率和准确性，为葡萄病害检测提供了技术支持。

Abstract:

针对作物生长期难以自动化识别、传统机器学习识别方法的精度有限、不同阶段尺度差异大导致识别准确度较低的问题，本文提出一种生长期识别模型SAB-YOLO(Self attention based-YOLO)。将YOLO v5特征提取网络替换为基于自注意力机制的Swin Transformer网络，增强模型对全局特征的捕捉能力;并将Neck网络改进为跨层连接更为密集的AFPN结构，改善多尺度特征融合效果;提出了将卷积和自注意力机制结合的CTF (Convolutional transformer fusion)模块，并应用在检测头位置以增强全局特征;最后将损失函数改为Inner-SIoU。试验结果表明,改进模型在测试集上精确率达到88.5%、mAP_0.5为92.1%，提升了生菜图像生长期识别精度。研究结果为作物生长期识别提供了新的技术方案，对精准农业发展具有实践价值。

Abstract:

针对复杂自然场景下，甘蔗病斑受光照不均等干扰，识别难度大，检测效率低等问题，本文提出了一种基于全局-局部注意力机制的甘蔗病虫害分类算法（Sugarcane disease classification algorithm using global-local attention mechanism,SDCA-GLAM）。为扩充模型容量，将改进的Vision Transformer (ViT)模型线性投影层替换为可变形的卷积模块，自适应地提取病斑纹理与叶片边缘信息;引入可重参数化的卷积结构以增强空间位置信息表达能力，在多层感知机环节融合深度卷积模块，用于挖掘高维空间特征;为减少模型参数量并提升检测准确率，设计全局-局部自注意力并行学习支路，局部支路采用窗口注意力细化高频纹理特征，全局支路引入池化策略压缩向量K/V的空间维度，并通过超参数α聚合关键区域信息;将层归一化操作替换为批归一化，以降低频繁reshape带来的内存开销和时间损耗。实验结果表明，SDCA-GLAM在包含11个类别的甘蔗叶片数据集上准确率达到88.26%，吞吐量达1 620幅/s，模型参数量为2.758×10^7，显著优于对比的主流模型。本文算法在准确率与效率之间取得了良好平衡，可为甘蔗病害移动端快速识别提供有效技术支撑。

Abstract:

针对农业技术咨询非规范短文本语义稀疏性和特征表征不足导致的分类性能受限问题，依据吉林省农业信息服务平台构建真实场景下的中文农技短文本数据集（平均长度少于30字），提出一种基于深层语义重构与双驱动特征增强的融合优化模型（ErcNet）。区别于传统针对标准农业文本的单一结构改进方法，在农技全领域实现双重突破：通过预训练语言模型的后3层编码器的固定加权融合策略，构建深度语义表示补全机制，有效解决农民自发咨询文本的语义碎片化问题;设计多尺度卷积与ECA注意力协同优化模块，在特征提取阶段建立"语义密度强化-判别边界锐化"双驱动架构，显著提升非规范短文本的特征辨识度。最后提出全局-局部特征融合机制，进一步补全语义提取。实验结果表明，模型在自建数据集上精确率(96.82%)、召回率(96.96%)和F1值(96.88%)均优于ERNIE、TextCNN等模型。在THUCNews数据集跨领域测试准确率达91.70%，验证了本方法泛化能力。

Abstract:

为提高区域地下水埋深预测精度，提出一种CEEMDAN-混合算法-LSTM预测模型。基于完全自适应噪声集成经验模态分解法(CEEMDAN)，将建三江分公司下辖15个农场的地下水埋深数据分解为5个模态分量，从而有效降低输入数据的复杂性。同时，将红狐优化算法(RFO)和鲸鱼优化算法(WOA)结合的混合算法，用于优化长短记忆神经网络(LSTM)模型关键参数，包括时间步长、隐藏单元数、批量大小和学习率，以进一步提高模型预测精度。将月降水量和水田井灌水量作为LSTM模型输入因子，分别对5个模态分量进行预测，最终通过累加各分量预测值得到地下水埋深预测值。结果表明：与反向传播神经网络(BP)模型和循环神经网络(RNN)模型相比，CEEMDAN-混合算法-LSTM模型均方根误差(RMSE)降低43%以上，决定系数R2和纳什效率系数(NSE) 均提升超18%;预测结果表明，2023—2027年建三江分公司整体地下水埋深变化幅度达6.22%，其中南部农场地下水埋深普遍大于北部农场。

Abstract:

为全面践行"节水优先、空间均衡"治水思想，协同解决水资源开发利用与生态安全保障问题，本文以青铜峡贺兰县灌区为研究对象，重点考虑区域可用水总量和灌溉绿洲生态安全所需的合理地下水埋深两大核心约束因素，借助水土资源均衡配置模型，通过设置情景方案，探讨了农业深度节水的可能方向。结果表明：为实现灌区空间均衡发展、协同推进农业深度节水，若按照实施单一节水措施，应优先采取水稻减种和控制灌溉措施，其次为提高渠系水利用系数和扩大高效节水灌溉面积;各措施适宜控制范围为：水稻减种比例控制在50%~75%之间且剩余部分实施控灌;渠系水利用系数保持在0.64;在推广高效节水灌溉方面，扬黄、引黄区域高效节灌面积占比应不超过80%和35%，即分别维持在28.48 km2和132.20 km2。

Abstract:

充分利用降雨是节约灌溉用水的有效途径。为保证水稻产量并提高水稻种植降雨利用率，本研究以水稻耐旱耐淹特性为基础，提出了基于短期天气预报的节水灌溉策略并开展了试验研究。设置节水灌溉策略Ⅰ：若灌溉后未来5 d在预报降雨情况下均不产生排水则执行灌溉，否则不灌溉，连续3 d决策不灌溉时第4天强制灌溉;节水灌溉策略Ⅱ决策过程与策略Ⅰ相同但灌溉量减半。采用2023—2024年2年田间试验数据，对节水灌溉策略和常规灌溉策略进行了定量对比分析，结果表明：提出的节水灌溉策略Ⅰ和节水灌溉策略Ⅱ在不减产情况下，相比常规策略2年平均可节约灌溉水11.385%和22.935%，降雨利用率提高4.71、6.045个百分点;在灌水频次上，节水灌溉策略Ⅰ2年均减少灌水2次;节水灌溉策略Ⅱ在2023年与常规策略相同，但在2024年增加9次灌水，少量多次的灌水方式显著提高了降雨利用率。因此，提出的基于短期天气预报的节水灌溉策略，通过在水稻耐旱期内适当推迟灌溉以充分利用短期降雨，具有显著的降低灌溉决策减产风险、提高降雨利用率作用，可保证水稻产量和节水减排效益，对我国南方水稻种植的智慧灌溉决策具有重要意义。

Abstract:

根区多点微灌（MRMI）技术在浅根型作物和土壤持水性良好的灌溉场景具有潜在优势，尤其适用于精细化水分管理。本文针对原生澳洲坚果树低磷策略下形成的浅根型抗逆性弱难题，基于云南地区红壤持水性强的特性，提出一种空间4点源微灌水分靶向驱动根系形态重塑技术策略，并验证了其对幼苗根系形态差异化再塑的有效性。田间大棚试验结果表明：在时序差异化灌溉制度（日灌水总量：0~4个月为1.08 mm、5~8个月为0.83 mm、9~12个月为0.58 mm）调控下，MRMI根区土壤含水率与地表滴灌（SDI）均呈现土壤水分的垂向梯度分布，但MRMI较SDI的水分梯度变化更为稳定与集中，且在日灌水总量1.08 mm和0.83 mm下的中深层（20~40 cm）均形成适宜土壤含水率区间（0.30~0.35 cm3/cm3），在日灌水总量0.58 mm下的40 cm土层稳定处于适宜含水率区间，可有效形成根系中层水平扩展、深层垂向深扎的水分驱动条件;第12个月的根系样本指标显示，MRMI较SDI浅层和深层各项指标均达到极显著差异（p＜0.01），中层根长密度（RLD）和根体积（RV）达到显著差异（p<0.05），MRMI较SDI的根系样本水平扩展幅度减少17.95%，垂向深度增加23.53%，呈现水平适度扩展，垂向显著深扎的多层级近钟罩形根系演化趋势，有助于提升根系吸收土壤水分和养分的双重潜力。本研究从灌溉技术角度提供了一种突破作物根系形态缺陷的新路径，也为浅根稀植型作物的抗逆培育提供了新思路。

Abstract:

温度场动态重构精度不足是制约精准饲喂决策系统响应与调控效能的重要因素，鉴于此，本文提出一种基于改进型支持度函数（Fast-NF）的动态数据融合算法。通过耦合动态时间规整（FastDTW）与多层多项式衰减机制, 构建传感器数据时空权重优化模型，有效解决传统方法在计算效率与缺失数据补偿方面的技术局限。试验结果表明，本文融合温度算法均方根误差（RMSE）由0.436 7℃降至0.387 5℃，窗口计算时间由标准DTW-NF算法14.568 8 s缩短至5.839 4 s，与传统高斯型方法相比分别下降11.3%和提升59.9%。基于此方法的畜禽舍温度场动态重构技术，实现了温度监测数据从离散点到连续场域的升维映射，为精准饲喂决策系统提供了有力支撑。

Abstract:

针对目前红薯切条机切片质量差、切条过程薯条易断裂等问题，本文设计了一种切片、切条组合的分段式红薯切条机。对红薯切片和红薯片切条过程进行了力学和运动学分析，设计了直线往复式切片、圆刀盘式切条、进料及输送装置，确定了其关键结构参数。以曲柄转速和切条速度为试验因素，断条率和切面平整度为试验指标，开展红薯片切条（截面12 mm×12 mm和24 mm×24 mm）二次回归正交旋转组合试验，利用Design-Expert软件对试验结果进行方差分析，通过响应面分析交互因素对试验指标的影响规律，运用软件优化得出试验因素的最优组合并进行验证试验。试验结果表明：切薯条12 mm×12 mm时，对断条率曲柄转速影响大于切条速度、对切面平整度切条速度影响大于曲柄转速，当曲柄转速为16.40 r/min、切条速度为131.30 m/s时薯条质量最佳，此时断条率为8.34%，切面平整度为95.94%;切薯条24 mm×24 mm时，对断条率和切面平整度切条速度影响均大于曲柄转速，当曲柄转速为44.10 r/min、切条速度为183.10 m/s时薯条质量最佳，此时断条率为5.63%，切面平整度91.19%，满足红薯切条机技术要求。

Abstract:

硬度是评估猕猴桃成熟度的关键指标，对果实成熟度评估、商品化分选至关重要。为解决现阶段国产猕猴桃"即食性"差和低成本分级装备技术薄弱等问题，本文以"翠香"猕猴桃为研究对象，提出一种视触觉传感和深度学习技术结合的猕猴桃硬度检测方法，设计一种集上料、输送、检测和分选功能一体的桌面式自动化装置，可实现中小批量猕猴桃硬度无损检测与即食成熟度分级。首先阐述视触觉传感器制作方法、检测原理、装置硬件系统构建和软件控制流程，搭建并训练一种添加CBAM注意力机制的ResNet18_CBAM-LSTM深度学习模型，提出一种即食分级标准与果肉硬度进行相关性分析并作为即食分级依据，随后对样机进行性能评估，并基于呼吸强度进行Mann-Whitney U显著差异检验评估无损性。试验结果表明，提出的视触觉检测方法具备可重复性和稳定性，接触力变异系数为0.54%;神经网络预测硬度与猕猴桃实际硬度R2和RMSE分别为0.81和1.39 N，可实现猕猴桃硬度准确评估;猕猴桃最佳即食硬度为8.72~14.28 N，以此为参考样机上料落果成功率为89.92%，分级准确率为90.16%，分拣效率为4.12 s/个;Mann-Whitney U检验下经装置分选后试验组猕猴桃和对照组差异性检验P大于0.05。样机整体运行稳定，检测效果良好，可实现无损分级。研究结果为国产猕猴桃硬度检测和即食分级提供了一种新的参考方案。

Abstract:

针对现有设施电动农机存在与茄果种植垄作参数适配性不足及长续航能力较差等问题，设计一种棚锂双电履带拖拉机。基于作业需求设计了整机关键部件，提出以动力电池和棚电为核心的双电系统电气架构，并制定了相应的电源切换控制策略。利用RecurDyn软件建立了履带拖拉机虚拟样机模型，对其直线行驶与转向工况动力学特性进行仿真分析。样机性能试验结果表明，预充系统可在410 ms内将直流母线电压提升至预期值，在动力电池与棚电切换过程最大电压波动率为9.8%，切换时间为700 ms，整机高压系统对地绝缘阻值均大于30 MΩ，整体表现出良好的电气稳定性与运行安全性。在典型设施土壤条件下，动力电池模式和棚电模式平均偏驶率分别为4.8%和5.1%，最小转向半径为1 168.5 mm;在旋耕作业工况下，动力输出（PTO）电机转速波动率最大为5.9%，平均转速为541 r/min，均满足国家标准。设施场景实地测试结果表明，棚电模式整机工作损耗率高于动力电池模式5.2个百分点。棚锂双电源拖拉机在持续作业能力和转场机动性等方面具有互补性，为设施农业动力装备提供一种良好的解决方案。

Abstract:

针对分布式驱动电动拖拉机在左右差异路面作业时驱动轮过度滑转，影响拖拉机行驶稳定性和动力性的问题，本文提出了一种降低驱动轮滑转率、提高整车行驶稳定性的转矩协调分配控制策略。通过纵向运动控制器计算系统输出转矩，并设计驱动防滑控制器和横摆力矩控制器。在分配层分别建立基于脱困和对开路面工况的驱动力分配模型，并采用二次规划求解最优转矩分配值。针对对开路面等复杂工况，研究基于纯追踪模型的车轮协调转向策略，以减少横摆力矩和航向角对拖拉机的影响。为验证控制策略的有效性，开展了仿真和田间实车试验验证。试验结果表明：脱困工况下应用本控制策略，实车输出转矩为23.16 N·m，脱困时间为1.5 s，较PI控制分别降低14.48%、44.44%，保证了拖拉机在脱困工况下的动力冗余、提高了系统响应;对开路面工况下，该控制策略可主动控制系统转矩输出，驱动轮平均滑转率分别为0.121 7、0.111 9、0.140 3、0.136 8，与滑模控制相比，横向偏差为-0.25~0.25 m，使拖拉机以目标车速行驶的同时维持行驶轨迹,提高了拖拉机在复杂路面的行驶稳定性。

Abstract:

针对一个生产过程需要2种不同输出类型或模式的问题，本文提出一种可双模式工作且部分运动解耦的三自由度并联机构，在工作过程无需改变其拓扑结构，可分别产生纯平移(3T)和两平移一转动(2T1R)2种不同模式的输出运动，以实现不同的工艺操作。分析该机构在2种不同模式下的拓扑学、运动学及动力学性能，主要包括拓扑特性、位置正反解、速度及加速度、奇异位形分析、基于位置正解的工作空间计算、基于差分进化算法(DE)的工作空间优化，以及基于虚功原理序单开链法的机构动力学建模与驱动力曲线的求解。最后，对该机构用于生产线饮水杯喷码（2T1R模式）和装箱（3T模式）2种工作模式应用的概念设计进行简单阐述。研究结果表明，该机构仅需通过驱动副不同的运动规律控制，就可实现2种模式运动，为需要不同输出类型的应用场景提供了一种新型的多模式运动设计理念。