［目的/意义］农业机器人是全球农业装备的战略制高点和竞争焦点，也是加快推动中国农业强国建设的重点方向之一。世界农业强国与中国均围绕本国农业发展特点，正在加强农业机器人政策与规划布局，带动农业机器人产业进入稳定增长期。［进展］本文阐述了农业机器人概念及特征，全球农业机器人发展政策与战略规划布局，以及产业发展状况。针对农田作业机器人、果园采摘机器人和设施蔬菜生产机器人等3类典型农业机器人的产业背景、前沿进展、发展面临的挑战和关键技术卡点开展了深入分析。［结论/展望］展望了在全球农业劳动力的日益短缺的大背景下，农业机器人产业快速发展面临的机遇，提出了未来农业机器人技术在自主导航、自主学习、实时监控、作业管控等方面的发展趋势。

［目的/意义］ 近年来，人工智能在农业领域的应用取得了显著进展，但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术，已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能，尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。［进展］ 本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法，展示了在参数规模扩大与自监督训练下，模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后，分析了大模型在农业领域应用的主要场景；按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类，在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状，展示了大模型在农业上取得的研究进展。［结论/展望］ 对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解，展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统，并为公众提供专业优质的农业服务。

[目的/意义] 农业传感器是数字农业、信息农业、智慧农业等现代农业发展模式的源头技术，也是推动农业科技迭代升级和农业生产方式变革的重要驱动力。农业传感器应用环境（水、气及土壤）和监测对象（动植物）多样复杂、规模大，因此，高环境适应性、高可靠性和低成本的农业传感器是实现智慧农业的基础与核心。［进展］本文对农业传感器进行分类，并对农业传感器前沿研究趋势进行分析，综述农业传感器在不同应用场景下的研究现状，从农业环境传感器（水、大气和土壤等）、动植物生命信息传感器、农产品质量安全传感器和农机传感器四大类进行深入分析，总结现有农业传感器在研发和使用过程中的通用性和局限性。［结论/展望］在农业传感器面临的挑战与展望中，具体分析了现阶段农业传感器大规模应用严重不足的核心瓶颈，包括低成本化、专用化、高稳定性及自适应，归纳出“农业泛在感知”的概念，为农业传感器技术研发提供思路和参考。

［目的/意义］ 乡村振兴战略给农业技术推广提出新的要求，使农业推广知识的供给形式有待进一步创新。以果蔬农技知识服务为需求导向，基于前沿大语言模型技术，面向新型农业知识导读和知识问答等农技推广服务，构建果蔬农技知识智能问答系统。 ［方法］ 基于草莓种植户需求分析，把草莓栽培农技知识划分为不同主题，形成知识对象识别和知识问答两种大模型下游任务，结合机器自动标注和人工标注的方法构建小样本高质量训练语料；通过对比已有的4种大语言模型：Baichuan2-13B-Chat、ChatGLM2-6B、Llama-2-13B-Chat、ChatGPT的性能表现，选择性能最优的模型作为基础模型，按照“优质语料+预训练大模型+微调”的研究思路，训练具有语义分析、上下文关联和生成能力，能够适应多种下游任务的深度神经网络，构建农业知识问答大模型；采用数据优化、检索增强生成技术等多种策略缓解大模型幻觉问题；研发果蔬农技知识智能问答系统，生成高精度、无歧义的农业知识答案，同时支持用户多轮问答。 ［结果和讨论］ 以精准率和召回率为命名实体识别任务的性能表现指标，参与测评的国内主流模型在微调后不同知识主题下的平均精准率均超过85%，平均召回率表现各异，其中知识实体类型的数量、标注语料数量等因素都会影响大模型性能；以幻觉率和语义相似度为知识问答任务的性能表现指标，数据优化、采用检索增强生成技术等策略以10%~40%的幅度有效降低大模型幻觉率，并有效提高大模型的语义相似度。 ［结论］ 在农业领域的命名实体识别和知识问答任务中，预训练大模型ChatGLM的表现性能最优。针对预训练大模型下游任务的微调和基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的模型优化可以缓解大模型幻觉问题，显著提升大模型性能。大模型技术具有创新农技知识服务模式、优化农业知识推广的潜力，能够有效降低种植户获取高质量有效知识的时间成本，引导更多的种植户实现农业技术创新和转型。但是由于性能不稳定等诸多问题，大模型的优化方法和具体场景应用仍需进一步深入研究。

[目的/意义] 实现复杂的自然环境下农作物害虫的识别检测，改变当前农业生产过程中依赖于专家人工感官识别判定的现状，提升害虫检测效率和准确率具有重要意义。针对农作物害虫目标检测具有目标小、与农作物拟态、检测准确率低、算法推理速度慢等问题，本研究提出一种基于改进YOLOv8的复杂场景下农作物害虫目标检测算法。 [方法] 首先通过引入GSConv提高模型的感受野，部分Conv更换为轻量化的幻影卷积（Ghost Convolution），采用HorBlock捕捉更长期的特征依赖关系，Concat更换为BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）更加丰富的特征融合，使用VoVGSCSP模块提升微小目标检测，同时引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制来强化田间虫害目标特征。然后使用Wise-IoU损失函数更多地关注普通质量样本，提高网络模型的泛化能力和整体性能。之后，对改进后的YOLOv8-Extend模型与YOLOv8原模型、YOLOv5、YOLOv8-GSCONV、YOLOv8-BiFPN、YOLOv8-CBAM进行对比，验证模型检测准确度和精度。最后将模型移植到边缘设备进行推理验证，在实际应用场景中验证模型的有效性。 [结果和讨论] YOLOv8-Extend在对比实验中均取得良好的表现，其中与原模型对比实验中，精确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95评价指标分别提升2.6%、3.6%、2.4%和7.2%，表现突出，具有更好的检测效果。改进前后的模型分别运行在边缘计算设备JETSON ORIN NX 16 GB上并通过TensorRT加速相比，mAP@0.5提升4.6%，达到57.6 FPS，满足实时性检测要求。在复杂农业场景中YOLOv8-Extend模型具有更好的适应性，在实际采集数据中微小害虫与生长环境相似的害虫检测方面有明显优势，在困难数据检测方面准确率提高了11.9%。 [结论] 本研究提出的YOLOv8改进模型有效提高了检测精度和识别率同时保持了较高的运行效率，能够部署在边缘终端计算设备上实现农作物害虫的实时检测，也为其他小目标智能检测和模型结构优化提供参考和帮助。

[目的/意义] 针对小麦叶片病虫害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点，提出一种高质量高效的病虫害检测模型，即YOLOv8⁃SS（You Only Look Once Version 8-SS），为病虫害的预防与科学化治理提供准确的依据。 [方法] 基于YOLOv8算法，采用改进的轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2作为主干网络提取图像特征即YOLOv8-S，在保持检测精度的同时，减少模型的参数数量和计算负载；在此基础上增加小目标检测层和注意力机制SEnet（Squeeze and Excitation Network），对YOLOv8-S进行改进，在不降低检测速度和不损失模型轻量化程度的情况下提高检测精度，提出YOLOv8-SS小麦叶片病虫害检测模型。［结果与讨论］ YOLOv8-SS模型在实验数据集上的平均识别精度和检测准确率分别达89.41%和91.00%，对比原模型分别提高10.11%和7.42%。因此，本研究所提出的方法可显著提高农作物病虫害的检测鲁棒性，并增强模型对小目标图像特征的提取能力，从而高效准确地进行病虫害的检测和识别。 [结论] 本研究使用的方法具有广泛适用性，可应用于大规模农作物病虫害检测的实际场景中。

［目的/意义］作为未来农机装备的研究重点，农业轮式机器人正向着智能化与多功能化的方向发展。三维环境感知技术因其获取的信息量丰富、复杂环境下的鲁棒性和适应性好，成为了农业轮式机器人智能化无人作业的基础与关键，其发展水平直接影响到包括农业轮式机器人在内的无人农机的作业质量与效率。［进展］本文首先总结了农业轮式机器人和农业环境感知技术的发展现状，分析了不同类型农业轮式机器人的使用特点和应用现状。其次分析了在农业轮式机器人上实现三维环境感知所主要使用的感知设备及其对应的关键技术，重点阐述了基于激光雷达、视觉传感器和多传感器融合的农业轮式机器人三维环境感知技术的研究进展。［结论/展望］结合农业作业特点与实际需求，指出了农业轮式机器人三维环境感知技术在适用性、环境信息处理和感知效果等方面存在的一些问题，并提出了提升传感器的农业适用性、发展基于深度学习的农业环境感知技术、发展智能化的高速在线多传感器信息融合技术三个方面的建议，以期为农业轮式机器人三维环境感知技术发展提供参考与借鉴。

[目的/意义] 针对现有规模化猪场生猪计数需求场景多，人工计数效率低、成本高等问题，提出一种基于改进实例分割深度学习算法和微信公众平台的区域养殖生猪计数方法。 [方法] 首先，利用智能手机拍摄养殖场猪只视频，对视频抽帧进一步生成图像数据集。其次，通过改进卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）中忽略通道与空间相互作用及通道注意力中降维操作带来的效率较低问题，提出高效全局注意力模块，并将该模块引入基于回归分析的单阶段实例分割网络YOLO（You Only Look Once）v8中对获取的生猪图像进行分割，构建新的识别模型YOLOv8x-Ours，以实现高精度的生猪计数。最后，基于微信公众平台开发微信小程序，并嵌入综合表现最优的生猪计数模型，实现使用智能手机拍摄图像进行生猪快速计数。 [结果和讨论] 在测试集上的试验结果表明，与现有实例分割模型相比，引入高效全局注意力的YOLOv8x-Ous模型获得66%的平均精度（AP_{（50∶95）}），平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）、均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）和R²分别为1.727、2.168和0.949，表现出较高的准确性和稳定性。模型计算猪只数量误差小于3头猪的图像数量占测试图像总数量的93.8%，相比两阶段实例分割算法Mask R-CNN（Region Convolutional Neural Network）提升7.6%；单幅图像平均处理时间仅为64 ms，是Mask R-CNN的1/8。 [结论] 该方法经济高效，为规模化猪场的生猪计数提供了一种技术方案。

[目的/意义] 针对当前玫瑰鲜切花分级仍依赖人工进行简单分级，造成效率低、准确率低等问题，提出一种新的模型Flower-YOLOv8s来实现玫瑰鲜切花的分级检测。 [方法] 以单一背景下单支玫瑰花的花头作为检测目标，将鲜切花分为A、B、C、D四个等级，对YOLOv8s（You Only Look Once version 8 small）模型进行了优化改进。首先，构建了一个全新的玫瑰鲜切花分级检测数据集。其次，在YOLOv8s的骨干网络分别添加CBAM（Convolutional Block Attention Module）和SAM（Spatial Attion Module）两个注意力机制模块进行对比实验；选择SAM模块并对其进一步优化，针对模型轻量化需求，再结合深度可分离卷积模块一起添加到C2f结构中，形成Flower-YOLOv8s模型。 [结果和讨论] 从实验结果来看YOLOv8s添加SAM的模型具有更高的检测精度，mAP@0.5达到86.4%。Flower-YOLOv8s相较于基线模型精确率提高了2.1%，达到97.4%，平均精度均值（mAP）提高了0.7%，同时降低了模型参数和计算量，分别降低2.26 M和4.45 MB；最后使用相同的数据集和预处理方法与Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv5s和YOLOv8s进行对比实验，证明所提出的实验方法综合强于其他经典YOLO模型。 [结论] 提出的基于改进YOLOv8s的玫瑰鲜切花分级方法研究能有效提升玫瑰鲜切花分级检测的精准度，为玫瑰鲜切花分级检测技术提供一定的参考价值。

[目的与意义] 梯田作为农业生产的关键要素之一，其面积估算对于农业政策制定、土地规划和资源管理至关重要。为解决复杂的地形条件、种植环境导致传统遥感数据和监测方法难以开展梯田自动化提取问题，探索一种利用深度学习技术在高分辨率遥感影像中精准提取梯田面积的方法。 [方法] 以休耕期梯田高分六号影像构建语义分割数据集，同时提出一种改进的DeepLab v3+模型。该模型使用轻量级网络MobileNet v2作为骨干网络，为了同时兼顾局部细节和全局语境，使用多尺度特征融合（Multi-scale Feature Fusion module, MSFF）模块代替空洞空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）模块，利用扩张率依次增大的空洞卷积级联模式改善信息丢失的问题。此外，对浅层特征和深层特征使用坐标注意力机制以加强网络对于目标的学习。［结果与讨论］ 利用红、绿和近红外波段组合方式在梯田提取的精度和效果上表现最佳。相比于原始DeepLab v3+网络，精确率、召回率、F₁评分和交并比指标分别提升4.62%、2.61%、3.81%和2.81%。此外，与UNet和原始DeepLab v3+相比，改进的DeepLab v3+在参数量上和浮点运算数有着更为优越的性能，其参数量仅为UNet的28.6%和原始DeepLab v3+的19.5%，同时浮点运算数仅为UNet和DeepLab v3+的1/5。这不仅提高了计算效率，也使得改进后的模型更适用于资源有限或计算能力较低的环境中。 [结论] 深度学习在高分辨率遥感影像梯田识别中具有较高的精度，有利于为梯田精细化监测和管理提供参考依据。

[目的/意义] 近年来，玉米叶部病害发生日趋加重且呈现混发现象，严重威胁玉米产量和品质。但目前鲜有研究对叶部病害种类识别及其烈度分类进行结合，无法满足实际场景中玉米不同病害及不同烈度混发下的病害防控需求。 [方法] 提出一种基于高光谱技术实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类的方法，通过挖掘玉米大斑病、小斑病和南方锈病3种叶部病害的光谱特性，优选敏感特征构建基于病害发展全阶段（包含病害所有烈度）和病害单一烈度下的病害种类识别模型；进一步地，针对玉米叶部单一病害构建烈度分类模型，以期实现对不同叶部病害的全过程识别与病害烈度分类。 [结果和讨论] 3种玉米叶部病害在550~680 nm的可见光、740~760 nm的红边、760~1 000 nm的近红外和1 300~1 800 nm的短波红外处其光谱变化显著。基于此提取的光谱特征能够有效捕捉病害特异性信息。基于病害发展全阶段构建的病害种类识别模型最优总体精度（Overall accuracy, OA）达77.51%，Macro F₁达0.77；而基于病害单一烈度下的病害种类识别模型精度随着病害烈度的增加而升高。在病害发展阶段处于重度烈度时，病害种类识别模型最优精度达95.06%，Macro F₁达0.94。此外，研究构建的3种玉米叶部病害烈度分类模型最优精度均超过70%，其中大斑病烈度分类效果最好（OA=86.25%，Macro F₁=0.85）。 [结论] 基于高光谱数据能够有效实现玉米典型叶部病害种类识别及其烈度分类，为大范围作物病害监测提供研究基础及理论依据，助力精准防控与绿色农业。

[目的/意义] 土壤是农业基本的生产资料，其质量与农业高效生产和可持续发展密切相关。由于以往对农田的高强度利用以及土壤侵蚀等原因，导致部分农田出现土壤有机质明显下降、地力减弱和生态功能退化等现象。土壤理化参数作为揭示土壤空间特征、评估土壤肥力的关键指标，对农田可持续利用起着至关重要的作用。因此，土壤理化参数信息的快速获取极为必要。［进展］探讨了农田土壤理化参数获取技术的研究意义，总结了当前用于农田土壤理化参数信息获取的主要技术，包括以电化学分析和光谱分析为主的实验室快速检验技术，以电磁感应、探地雷达、多光谱、高光谱和热红外为主的近地快速感知技术，以直接反演法、间接反演法和结合分析法为主的卫星遥感技术，以及近年的新型快速获取技术，如生物传感、环境磁学、太赫兹光谱和伽马能谱等，梳理了各方法的优缺点及适用情况。［结论/展望］结合农田环境的作业需求，依据未来研究的侧重方向提出发展建议，包括开发便携化、智能化和经济型的近地土壤信息获取系统及设备，实现土壤信息的原位快速检测。优化低空土壤信息获取平台的性能，完善数据的解译方法；联合多因素构建卫星遥感反演模型，利用多种共享开放的云计算平台实现数据的深度挖掘。深入探索多源数据融合在土壤理化参数信息获取中的研究与应用，构建泛化能力强、可靠性高的土壤信息感知算法和模型等，从而实现土壤理化参数信息快速、精准和智能化获取。

［目的/意义］ 猕猴桃果树生长重叠明显，树冠结构复杂，利用传统方式无法实现果树单木骨架提取与冠层预测，为对密集栽培的猕猴桃果园进行高效无损监测并获取果树生长参数，本研究利用冬季简单树形进行骨架提取，并集成深度学习与数学形态学方法，提高单木骨架预测精度， 提出了一种融合骨架信息的冠层分割方案。 ［方法］ 采用低成本无人机图像获取高分辨率数据支持，改进PSP-Net语义分割模型，引入数学形态学处理提取单木骨架并优化骨架连续性，以优化单木骨架为先验实现冠层分割。［结果与讨论］优化骨架提取精度可达95%以上，相较于传统方式精度提高约15.71%，像素准确率（Pixel Accuracy，PA）值达95.84%，平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）值达95.76%，冠层分割加权得分（Weighted F₁ Score，WF₁）达94.07%左右；而冠层预测像素准确率PA可达95%以上，冠层分割WF₁达95.76%左右，与直接利用原始骨架相比，优化骨架提高了冠层分割的PA为13.2%，MIoU为10.9%，WF₁为18.4%，显著改善了分割指标。 ［结论］ 该研究为高效监测猕猴桃园以获取果树数据提供了可靠技术支撑，并为高效、低成本的果园精细化管理提供了全新的技术方案，具有重要的应用前景。

[目的/意义] 借助智能化识别及图像处理等技术来实现对移栽后蔬菜状态的识别和分析，将会极大提高识别效率。为了实现甘蓝大田移栽情况的实时监测和统计，提高甘蓝移栽后的成活率以及制定后续工作方案，减少人力和物力的浪费，研究一种自然环境下高效识别甘蓝移栽状态的算法。 [方法] 采集移栽后的甘蓝图像，利用数据增强方式对数据进行处理，输入YOLOv8s（You Only Look Once Version 8s）算法中进行识别，通过结合可变形卷积，提高算法特征提取和目标定位能力，捕获更多有用的目标信息，提高对目标的识别效果；通过嵌入多尺度注意力机制，降低背景因素干扰，增加算法对目标区域的关注，提高模型对不同尺寸的甘蓝的检测能力，降低漏检率；通过引入Focal-EIoU Loss（Focal Extended Intersection over Union Loss），优化算法定位精度，提高算法的收敛速度和定位精度。 [结果和讨论] 提出的算法经过测试，对甘蓝移栽状态的召回率R值和平均精度均值（Mean Average Precision，mAP）分别达到92.2%和96.2%，传输速率为146帧/s，可满足实际甘蓝移栽工作对移栽状态识别精度和速度的要求。 [结论] 提出的甘蓝移栽状态检测方法能够实现对甘蓝移栽状态识别的准确识别，可以提升移栽质量测量效率，减少时间和人力投入，提高大田移栽质量调查的自动化程度。

[目的/意义] 耕地识别是农业遥感的重要应用领域之一，但现阶段深度学习等人工智能方法在中国西南丘陵区遥感识别的研究应用深度仍然不够，识别精度有待提升。 [方法] 为了快速、精确地获取耕地面积、分布等信息，基于高分辨率的高分六号（GF-6）遥感影像，运用UNet++、DeeplabV3+、UNet与PSPNet等新型深度学习模型对四川省绵阳市三台县耕地信息进行识别，并对各深度学习模型、传统机器学习方法——随机森林法及新型土地覆盖产品SinoLC-1的识别精度进行对比分析，以期深入探索深度学习方法在地物遥感识别领域的应用前景。 [结果和讨论] 深度学习模型在F₁分数、整体精度（Overall Accuracy, OA）、Kappa系数等精度评价指标的表现上，相比于传统机器学习方法和新型土地覆盖产品均有显著提升，精度提升幅度分别可达20%和50%；其中添加了密集跳跃连接技术的UNet++模型的识别效果最好，其F₁分数、交并比（Intersection over Union, IoU）、平均交并比（Mean Intersection over Union, MIoU）、OA 值和 Kappa系数值分别为0.92、85.93%、81.93%、90.60%和0.80。应用UNet++模型对2种由仅光谱特征以及光谱+地形特征两种不同特征构建的影像进行耕地提取，光谱+地形特征模型的IoU、OA和Kappa 3个指标比仅光谱特征模型分别提高了0.98%、1.10%和0.01。 [结论] 深度学习技术在应用于高分辨率遥感影像中的耕地识别方面展现出显著的实用价值，融合光谱和地形特征可以实现信息互补，能进一步改善耕地的识别效果。本研究可为相关部门更好地管理和利用耕地资源、推动农业可持续发展提供技术支撑。

［目的/意义］ 针对人工采集南方中小田边界信息操作繁琐、无人拖拉机转场作业效率低且在转弯调头处留下较大漏作业区域的问题，本研究搭建了一种基于云-端高精度地图的油菜无人播种作业系统。 ［方法］ 系统采用“无人机构建高精度地图+远程网页端规划作业路径”方法，使用无人机采集影像数据构建高精度地图，基于高精度地图框选田块实现梭行外螺旋路径自动生成，完成直播机组远程路径规划及调度作业。系统采用梭行外螺旋全覆盖路径规划方法，利用两退三切鱼尾调头方法完成梭行路径换线。为完成外螺旋路径换线，在田块边角设计了一退两切转弯换线方法，减小了油菜无人播种作业系统在转弯或调头过程产生的漏作业区域面积，进一步提升了播种作业覆盖率，并开展梭行外螺旋全覆盖路径与梭行、套行路径作业面积和作业覆盖率对比仿真试验，以Case TM1404型拖拉机搭载智能播种施肥一体机为试验平台，开展了田间试验。 ［结果和讨论］ 试验结果表明，梭行外螺旋全覆盖路径较梭行与套行作业路径，漏作业率减小18.58%~26.01%。使用无人机构建的高精度地图平面误差最大为3.23 cm，导航作业过程中最大横向偏差为7.94 cm，最大平均绝对偏差为1.85 cm，作业覆盖率为93.16%。 ［结论］ 本研究所构建的油菜无人播种作业系统有效可行，可为南方中小田块油菜无人播种作业提供技术参考。未来将探索不规则田块情况下的油菜无人播种作业模式，进一步提高系统适用性。

[目的/意义] 准确高效地获取马匹体尺信息是马产业现代化进程中的关键环节。传统的人工测量方法耗时长、工作量大，且会对马匹造成一定应激反应。因此，实现准确且高效的体尺参数自动测量对于制定蒙古马早期育种计划至关重要。 [方法] 选择Azure Kinect深度相机获取蒙古马双侧RGB-D数据，以YOLOv8n-pose为基础，通过在C2f模块中引入可变形卷积（Deformable Convolution v2, DCNv2），同时添加洗牌注意力机制（Shuffle Attention, SA）模块和优化损失函数（SCYLLA-IoU Loss, SIoU）的方法，利用余弦退火法动态调整学习率，提出一种名为DSS-YOLO（DCNv2-SA-SIoU-YOLO）的模型用于蒙古马体尺关键点的检测。其次，将RGB图中的二维关键点坐标与深度图中对应深度值相结合，得到关键点三维坐标，并实现蒙古马点云信息的转换。利用直通滤波、随机抽样一致性（Random Sample Consensus, RANSAC）、统计离群值滤波、主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）完成点云处理与分析。最终根据关键点坐标自动计算体高、体斜长、臀高、胸围和臀围5项体尺参数。 [结果和讨论] DSS-YOLO的平均关键点检测精度为92.5%；d_DSS为7.2个像素；参数量和运算量分别仅为3.48 M和9.1 G。体尺参数自动测量结果与人工测量值相比，各项体尺参数的整体平均绝对误差为3.77 cm；平均相对误差为2.29%。 [结论] 研究结果可为蒙古马运动性能相关遗传参数的确定提供技术支撑。

［目的/意义］随着全球气候变暖及生态环境污染问题愈演愈烈，碳达峰碳中和（以下简称为“双碳”）目标被纳入到中国社会发展的各个领域。为保障中国农业绿色可持续发展，进一步推进落实低碳发展理念，在农业机械化发展过程中各个环节尽可能减少能源消耗、降低污染排放，满足智能化信息时代下经营主体对低碳技术赋能农业机械装备的多样化需求，发展低碳农业机械化势在必行。低碳农业机械化发展不仅是中国农业机械化转型升级和高质量发展的重要内容，也是“双碳”目标下中国农业可持续发展的客观要求。［进展］本文明晰了低碳农业机械化的内涵和目标，从理论、现实和系统三重维度阐释了低碳农业机械化的发展逻辑，分析了影响低碳农业机械化发展的主要因素，分别从要素条件、需求条件等6个方面剖析影响低碳农业机械化发展的深层次原因。［结论/展望］从农业机械装备全寿命周期的生态设计与绿色制造、清洁生产作业推广、脱物质化的社会化服务与绿色经营、8S体系、碳排放测度体系构建、退役废旧农机低碳处置与绿色再制造等方面，提出了中国低碳农业机械化发展的实现途径。

［目的/意义］ 本研究为解决牵引式农用车辆的路径跟踪精度低、迟滞性大和抗干扰能力差等问题，提出了一种基于滑模变结构控制的拖拉机-牵引式农机具路径跟踪方法。 ［方法］ 建立了拖拉机-牵引式农机具运动学模型，通过近似线性化的方法建立了车辆-道路偏差状态方程，采用Ackermann公式进行极点配置，设计基于指数趋近律的滑模变结构控制器，并在MATLAB/Carsim联合仿真环境中进行跟踪仿真分析。 ［结果和讨论］ 跟踪双移线参考路径时，农机具横向偏差和航向偏差经8 s收敛到0 m和0°，在参考航向变化时，横向偏差小于0.1 m，航向偏差小于7°；在跟踪圆形参考路径时，农机具横向偏差经过7 s趋于稳定，并始终小于0.03 m，农机具航向偏差经7 s趋于稳定，并保持在0°；在跟踪S形曲线参考路径时，农机具在曲率变化处依然保持着良好的跟踪性能。 ［结论］ 农机具能有效跟踪参考路径，满足精度和快速性的要求。在跟踪仿真试验中，拖拉机前轮转角和拖拉机与农机具间的铰接角都保持在小范围内，符合实际生产的需要，降低安全事故发生的可能性。

[目的/意义] 农作物长势监测能及时提供农作物的生长状态信息，对于加强中国作物生产管理、确保国家粮食安全具有重要的意义。卫星遥感技术的发展为大面积的作物长势监测提供了契机。然而，在雨热同期的作物生长旺季，光学遥感数据的获取经常受到天气的限制。因此，近年微波雷达遥感技术受到了广泛重视。［进展］梳理了利用合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）数据进行农作物长势监测的国内外研究现状，从农作物长势SAR遥感监测指标、农作物长势SAR遥感监测数据和农作物长势SAR遥感监测方法3个方面对基于SAR数据农作物长势监测研究进展与标志性成果进行总结。在分析常用于农作物长势监测的方法及其适用性的基础上，对它们在长势监测中应用情况进行分析。［结论/展望］提出了4个国内外SAR监测农作物长势所存在的问题：1）基于SAR数据的农作物长势监测方法研究整体较少；2）微波散射特征挖掘不够，特别是对极化分解参数的长势监测应用研究还有待深入；3）针对农作物长势监测中的雷达植被指数相对较少，其应用尚未得到充分发挥；4）基于SAR散射强度的农作物长势监测主要采用经验模型，难以推广到不同地区和类型的农作物上。最后，展望未来的研究应聚焦于挖掘微波散射特征、利用SAR极化分解参数、发展和优化雷达植被指数以及深化散射模型来监测农作物长势。

[目的/意义] 牛的体尺参数是反映牛身体发育状况的关键指标，也是牛选育过程的关键因素。为解决规模化肉牛牧场复杂环境对肉牛体尺的测量需求，设计了一种图像采集装置以及体尺自动测量算法。 [方法] 首先搭建肉牛行走通道，当肉牛通过通道后进入限制装置，用英特尔双目深度相机D455对牛只右侧图像进行RGB与深度图的采集。其次，为避免复杂环境背景的影响，提出一种改进后的实例分割网络Mask2former来对牛只二维图进行前景轮廓提取，对轮廓进行区间划分，利用计算曲率分析方法找到所需体尺测点。然后，将原始深度图转换为点云数据，对点云进行点云滤波、分割和深度图牛只区域的空值填充，以保留牛体区域的点云完整，从而找到所需测点并返回到二维数据中。最后，将二维像素点投影到三维点云中，利用相机参数计算出投影点的世界坐标，从而进行体尺的自动化计算，最终提取肉牛体高、十字部高、体斜长和管围4种体尺参数。［结果与讨论］改进的实例分割网络与Mask R-CNN、PointRend、Queryinst等模型相比具有更好的分割结果。采用本研究测得的这4种体尺平均相对误差分别为4.32%、3.71%、5.58%和6.25%。 [结论] 本研究开发的肉牛图像采集装置及相应的图像处理方法可以满足该牧场对肉牛体尺无接触自动测量误差小于8%的精度要求，为非接触式肉牛体尺自动化测量提供了理论与实践指导。

[目的/意义] 农机装备尺寸大、行驶慢等特点，在路面归库作业过程中容易造成严重道路拥堵。因此，在多机协同过程中，编队行驶被认为是未来道路上行驶的主要方式。然而，目前农机自动驾驶技术停留在单机阶段，多农机之间的协同仍是制约中国农业规模化自主生产的主要瓶颈。为解决多车编队协同控制中通信延时的问题及其补偿策略，本研究基于一种模型预测控制器（Model Predictive Control, MPC）延时补偿器的农机多机编队行驶的轨迹跟踪方法。 [方法] 以车联网技术为基础，聚焦多农机编队协同控制领域，针对控制器局域网总线（Controller Area Network, CAN）通信存在的延时问题而产生的横向控制精度差，基于线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）与MPC算法，设计了一种带有延时补偿的模型预测控制器，用于对通信延时进行补偿控制。最后对所提算法利用Carsim和Simulink软件进行联合仿真。 [结果和讨论] Carsim与MATLAB/Simulink可以有效兼容，实现软件与外部求解器的联合仿真。当延时步长d=5时，应用延时补偿，MPC反应速度更快，表现更为平滑；速度误差曲线响应更快，且能够逐渐稳定至零误差，没有出现振荡现象；1号车在较短时间内有效地变更车道，与头车保持在同一车道上。在更长的延时步长d=10情况下，未应用延时补偿的控制器表现出更显著的性能下降。即使在较高的延时条件下，应用延时补偿的MPC速度误差和纵向加速度仍然能够快速响应并逐渐稳定至零误差，避免了振荡现象。1号车的轨迹表明，延时补偿机制效果在极端延时条件下有所下降。 [结论] 本研究所设计的编队算法能够使得多车完成多车变道形成队列并保持一定距离和一定速度。通信延时补偿控制算法使得带有加入延时的车辆能较好完成编队任务，实现稳定的横纵向控制，验证了本研究带有延时补偿的模型预测控制器的可行性。

[目的/意义] 对虾病害严重危害对虾养殖业。针对对虾病害发病快、死亡率高等特点，高密度的工厂化养殖等模式需要一种高效率对虾发病检测方法替代传统人工检查方法，实现对虾发病的及时预警。 [方法] 提出一种基于改进YOLOv8（You Only Look Once）和多元特征的对虾发病检测方法。首先利用改进YOLOv8网络从对虾夜间水面红外图像中进行前景提取，再利用Farneback光流法和灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）提取对虾视频片段的运动特征与图像纹理特征，利用提取到的特征参数构建训练数据集，训练支持向量机（Support Vector Machine，SVM）作为分类器用于检测对虾视频片段，实现对正常与发病的对虾视频片段的检测分类。 [结果和讨论] 训练好的SVM分类器在300个测试样本上的表现为检测准确率平均值为83%，检测效果达到设计要求。检测误差主要是将发病片段错误地检测为正常片段。该误差主要受水面对虾数量和视频影响。 [结论] 本研究实现了对对虾发病的检测，提供了一种基于计算机视觉的检测方法。但受条件限制，仅在工厂化养殖环境下进行了实验，尚不能适用于多种养殖环境，仍有改进空间。

目的/意义 土壤中含水率直接影响农作物生长状态和产量。开发出一种可靠、高效的土壤湿度传感器对实施农田科学灌溉具有重要指导意义。 方法 本研究提出一种基于微加工工艺制备的二硫化钼电容式土壤湿度传感器，通过叉指电极上同一平面上的金电极阵列实现数个电容并联，表面修饰二硫化钼作为敏感层实现对土壤湿度的测量。通过计算及使用COMSOL Multiphysics多物理场仿真软件研究电极参数对电容敏感度的影响，最终确定电极参数使用10 μm间距、75对叉指。 结果和讨论 在保证测量精度的前提下，大大缩小了传感器的体积，可以实现土壤湿度的原位动态监测。在室温下相对湿度值从11%变化到96%时，电容式土壤湿度传感器在200 Hz频率下的电容输出为12.13 pf~187.42 nF；当土壤含水量由8.66%增加到42.75%时，传感器的电容输出在200 Hz频率下由119.51 nF增长到377.98 nF，显示出较高的湿度灵敏度及较宽的敏感范围。 结论 本研究提出的土壤水分传感器有望实现原位长期监测电容式土壤传感器的电容变化，从而监测土壤湿度的变化。

[目的/意义] 丘陵山区的机械化、智能化是未来农机行业研究和发展的热点。中国丘陵山区耕地面积占比超过50%，且面临坡陡路窄、地块碎小、地形地貌复杂等多种环境因素制约，各生产环节存在“无机可用，无好机用”的现实问题，并且缺乏适合丘陵山区大坡度农机装备研发的理论支撑。［进展］ 综述了国内外丘陵山地拖拉机调平及防翻系统的研究现状。其中拖拉机车身调平技术平行四杆与液压差高式结构简单，折腰扭腰式更适合连续起伏的崎岖路面，重心可调与全向调平式坡地牵引性与适应性均较好；驾驶室及座椅调平技术基于角度传感器自适应控制，关键在于缓解驾驶疲劳提高舒适度；车身与农具姿态协同控制技术大都采用PID控制技术实现协同控制，但缺乏作业效果反馈机制；拖拉机防翻保护装置与预警技术在防翻保护架的基础上，通过环境模拟感知提前预判翻车危险信号并及时反馈。［结论/展望］未来丘陵山地拖拉机调平、防翻预警及无人化、自动化技术的发展方向：1）结构优化、灵敏度高、稳定性好的山地拖拉机调平系统研究；2）坡地适应性好的农机具仿形系统研究；3）环境感知、自动干涉的防翻预警技术研究；4）农机精准导航技术、智能化监测技术和农机作业远程调度与管理技术研究；5）坡地纵向稳定性理论研究。以期为研发符合中国丘陵山地复杂作业环境的高可靠性、高安全性山地拖拉机提供借鉴参考。

[目的/意义] 油菜菌核病是一种全球性的植物病害，可严重影响油菜的产量和品质，造成巨大的经济损失。为解决传统化学检测方法存在的操作复杂、污染环境、破坏样品及检测效率低等问题，构建了一种基于空-谱信息融合的双向门控循环网络（Bi-directional Gate Recurrent Unit, Bi-GRU）模型，实现油菜菌核病侵染区域的高光谱图像分割。 [方法] 首先提取7×7像素邻域作为目标像素的空间特征，同时考虑全波段光谱特征，实现空间信息和光谱信息的有效融合。在此基础上结合Bi-GRU架构，实现序列数据中任意位置上特征的同时提取，避免了空-谱数据融合顺序对模型结果的影响。 [结果和讨论] 与卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型相比，基于空-谱信息融合的Bi-GRU模型在平均精度、平均交并比、Kappa系数和Dice系数等评价指标上均获得显著提升。该模型的油菜菌核病检测平均精度达到93.7%，同时可以有效提取早期感染阶段的病斑区域。 [结论] 本研究可为油菜菌核病的高通量无损检测奠定基础，也为油菜菌核病的早期感染检测提供参考依据。

[目的/意义] 针对实体嵌套、实体类型混淆等问题导致的农业病害命名实体识别（Named Entities Recognition, NER）准确率不高的情况，以PointerNet为基准模型，提出一种基于RoFormer预训练模型的指针网络农业病害NER方法RoFormer-PointerNet。 [方法] 采用RoFormer预训练模型对输入的文本进行向量化，利用其独特的旋转位置嵌入方法来捕捉位置信息，丰富字词特征信息，从而解决一词多义导致的类型易混淆的问题。使用指针网络进行解码，利用指针网络的首尾指针标注方式抽取句子中的所有实体，首尾指针标注方式可以解决实体抽取中存在的嵌套问题。 [结果和讨论] 自建农业病害数据集，数据集中包含2 867条标注语料，共10 282个实体。为验证RoFormer预训练模型在实体抽取上的优越性，采用Word2Vec、BERT、RoBERTa等多种向量化模型进行对比试验，RoFormer-PointerNet与其他模型相比，模型精确率、召回率、F₁值均为最优，分别为87.49%，85.76%和86.62%。为验证RoFormer-PointerNet在缓解实体嵌套的优势，与使用最为广泛的双向长短期记忆神经网络（Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM）和条件随机场（Conditional Random Field, CRF）模型进行对比试验，RoFormer-PointerNet比RoFormer-BiLSTM模型、RoFormer-CRF模型和RoFormer-BiLSTM-CRF模型分别高出4.8%、5.67%和3.87%，证明用指针网络模型可以很好解决实体嵌套问题。最后验证RoFormer-PointerNet方法在农业病害数据集中的识别性能，针对病害症状、病害名称、防治方法等8类实体进行了识别实验，本方法识别的精确率、召回率和F₁值分别为87.49%、85.76%和86.62%，为同类最优。 [结论] 本研究提出的方法能有效识别中文农业病害文本中的实体，识别效果优于其他模型。在解决实体抽取过程中的实体嵌套和类型混淆等问题方面具有一定优势。

［目的/意义］ 鱼群摄食图像分割是提取鱼群分布特征及量化鱼群摄食行为的前提条件。但在实际的养殖环境中，由于鱼群摄食图像存在鱼群边界模糊、目标相似等问题，使得处于养殖场景下的鱼群摄食图像分割成为难题。 ［方法］ 为解决上述问题，提出一种用于养殖场景下鱼群摄食图像分割方法。该方法首先通过数据清洗减少因鱼群边界模糊等问题导致的数据集不良标记问题，并在Mask R-CNN（Mask Region-based Convolutional Neural Network）的基础上使用融合置换注意力机制的轻量级神经网络VoVNetv2作为骨干网络，建立鱼群摄食图像实例分割网络SA_VoVNetv2_RCNN，提升模型对鱼群关键特征的提取能力以及对重点信息的关注能力，同时减少网络参数。 ［结果和讨论］ 该方法的平均分割精度达71.014%，相比于SOLOv2、BlendMask和CondInst分别提升18.258%、3.982%和12.068%。为进一步验证模型对鱼群摄食行为量化的有效性，对真实环境下的鱼群进行验证实验，结果表明，模型对摄食和非摄食状态的鱼群具有良好的分割效果，在一定程度上解决了因分割精度低导致的鱼群摄食行为量化错误的问题。 结论］ 本研究提出的SA_VoVNetv2_RCNN网络能够实现鱼群摄食和非摄食图像的准确分割，为水下鱼群的摄食行为量化提供决策支撑。

[目的/意义] 土壤中氮、钾元素在作物生长和农业生产过程中具有关键作用。快速定量检测土壤中氮、钾含量对指导精确施肥具有重要意义。因此，建立一种快速可靠的土壤氮、钾含量检测方法十分必要。 [方法] 本研究建立一种基于聚二甲基硅氧烷（Polydimethylsiloxane, PDMS）微流控芯片电泳和电容耦合非接触电导检测（Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection, C⁴D）方法，快速定量检测土壤中氮、钾养分离子。通过微流控电泳芯片实现对土壤中多种离子快速分离，利用C⁴D进行电导率变化的精准测量。基于检测器工作频率输出响应特性，激励电压响应特性和电泳电压，确定最佳分离和检测性能。 [结果和讨论] 该方法对钾离子（K⁺）、铵根离子（NH₄⁺）和硝酸根离子（NO₃^‒）标准溶液的检测限（S/N=3）分别为0.5、0.1和0.4 mg/L。K⁺、NH₄⁺和NO₃^‒在0.5~40.0 mg/L范围内具有良好的线性关系，线性相关系数（R²）分别为0.994、0.997和0.990，表明该方法可以对土壤中氮、钾养分离子进行定量分析。同时，采用峰高、峰面积和出峰时间作为评价指标进行可重复性实验，其相对标准偏差（Relative Standard Deviation, RSD）均小于4.4%，说明该方法具有良好的重复性。此外，对土壤样品进行测试，K⁺和NH₄⁺可实现完全分离以及同步检测，其检测效率明显提高。通过标准加入法进行回收率实验，回收率保持在81.74%~127.76%。 [结论] 本研究为土壤氮钾养分离子的快速检测提供了一种简便、高效的方法。

[目的/意义] 传统路径跟踪模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）大多采用固定时域，较少考虑道路弯曲和曲率变化的影响，使得机器人在曲线路径作业过程中的跟踪效果和适应性都较差。因此，设计了一种自适应时域MPC控制器并使其满足自主割草等复杂作业要求。 [方法] 首先，根据割草机器人的速度确定前方参考路径的预瞄区域，并计算预瞄区域内的参考路径曲度因子和曲度变化因子，分别用于描述曲率和曲率变化大小。然后，将二者作为模糊控制器的输入信息，用于自适应调节MPC的预测时域，同时，根据预测时域及曲度变化因子调整控制时域，以增强控制器对路径弯曲变化的适应性并降低计算资源。此外，设计一种MPC事件触发执行机制，进一步提升MPC的实时性。 [结果和讨论] 与固定时域的MPC进行对比试验，自适应时域MPC控制器的最大横向误差绝对值和最大航向误差绝对值分别控制在11 cm和0.13 rad以内，其平均求解时间比最大时域MPC减少10.9 ms。 [结论] 自适应时域MPC不仅能够保证割草机器人对曲线路径的跟踪精度，同时降低了MPC求解计算量并提高了控制实时性，解决了固定时域MPC的控制精度与计算量之间的矛盾。

[目的/意义] 区块链本质上是一个共享数据库，存储的数据是不可篡改、公开和透明的，应用在农产品供应链上可以提高产品透明度，吸引更多的消费者，但也会存在消费者隐私担忧问题。消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块链溯源农产品的决策。通过研究区块链溯源对农产品零售商竞争策略、定价和最优决策的影响，零售商可以根据自己的市场情况制定市场竞争策略，提高自己的竞争力，优化农产品供应链。 [方法] 基于纳什均衡及Stackelberg博弈理论，建立初始农产品零售商与新进零售商的价格博弈模型，研究分析农产品零售商之间的竞争决策，利用区块链智能合约技术将博弈过程以及对应情况写入智能合约，保障合作博弈有效进行，将博弈结果上链来规范博弈双方的合作行为。 [结果和讨论] 消费者隐私担忧问题会影响农产品的价格和利润。此外，通过对两家农产品零售商均衡策略的研究，发现当消费者隐私担忧程度较低、信息透明度较高时，两家零售商才会同时售卖区块链溯源产品；消费者隐私担忧程度和信息透明度处于中等水平时，消费者对初始零售商的信任度更高，使其可以承担更高的隐私担忧成本，而新进零售商会被挤出市场。 [结论] 从利益层面上讲，区块链溯源农产品并不总是适用于零售商，结合自身实际条件才能做出最优的决策选择。良性的合作博弈才能使利益最大化，优化农产品供应链整体利益水平。

[目的/意义] 丘陵山区农田宜机化整治会改变耕地景观格局、高程、坡度、微地貌等，评价其生态风险为后续整治工作提供数据参考具有重要意义。本研究的目的为评价丘陵山区农田宜机化整治对耕地生态风险的改变情况以及探究生态风险与耕地坡度之间的关系。 [方法] 以重庆市潼南区20个县为评价单元，基于2010年和2020年土地利用数据，采用ArcGIS 10.8和Excel软件计算景观格局指数，通过熵权法确定各指数的权重并构建生态风险评价模型，揭示生态风险时序空间变化特征；基于数理统计原理，对生态风险与坡度进行相关性分析，探究生态风险与坡度的关系。 [结果和讨论] 2010年和2020年两个时期，干扰度指数由0.97下降为0.94，耕地整体抗干扰能力增强；脆弱度指数由2.96增加为3.20，耕地结构更加脆弱；生态风险值由3.10下降为3.01，耕地生态安全性提高。两个时期生态风险区域主要以低风险区和较低风险区为主，低风险区面积增加6.44%，较低风险区面积增加6.17%，中风险区面积增加24.4%，较高风险区面积减少60.70%，高风险区面积增加16.30%，耕地生态安全区域相对增加。耕地坡度主要以2°~25°为主，耕地坡度小于15°时坡度面积占比与生态风险值呈负相关，耕地坡度大于15°时坡度面积占比与生态风险值呈正相关关系，坡度处于5°~8°、15°~25°、25°以上时坡度面积与生态风险值呈极显著相关。农田宜机化整治应重点关注潼南区南部区域，并集中于耕地坡度处于5°~8°和15°~25°区域。 [结论] 通过评价潼南区农田宜机化整治前后耕地生态风险并分析生态风险与耕地坡度的相关性，表明农田宜机化整治可以降低耕地生态风险，耕地坡度面积占比可作为精准指导农田宜机化整治的重要依据，潼南区宜机化整治工作应重点关注耕地坡度处于5°~8°和15°~25°区域。

[目的/意义] 植株光合表型研究在把握植株生理特性和解析植株形态结构上起着至关重要的作用，通过传统叶绿素荧光成像方法难以对植株光合作用三维空间异质性进行分析。为提高植株表型检测效率，满足高通量植株光合表型分析需求，本研究构建了一套经济实用、融合三维结构光和叶绿素荧光的植株光合表型成像系统。 [方法] 提出了一种自动化植株图像采集并建立植株可视化模型的方法，并进行图像分析获取植株光合效率信息。通过搭建结合叶绿素荧光激发的结构光条纹投影装置，先用LED（Light-Emitting Diode）白光与蓝光分别照射植株样本，再用投影仪对植株样本投射相移条纹，电动滤光轮配合相机同步采集不同光照条件下特定波段的植株图像；通过数字图像处理获取植株三维图像和对应的叶绿素荧光图像，并分析植株的三维形态结构及光合效率，将植株叶绿素荧光图像逐像素渲染到其三维结构上，便可推测出植株光合在三维空间中分布情况。 [结果和讨论] 该方法及系统能够高效多样化采集植株图像，快速重构出植株三维形态，其整体重建准确率可达到96.69%，整体误差仅为3.31%，重构时间仅需1.11 s，同时能够满足植株光合效率评估需求。 [结论] 该研究可为植株高通量光合表型异质性分析提供技术支持。

[目的/意义] 为探究并表达环境因素对黄花各器官生长发育、形态结构和产量的影响，提出一种基于源库关系的黄花植株三维动态生长及产量模拟模型。 [方法] 以大同地区黄花主要栽培种植品种大同黄花为研究材料，采集黄花叶片、花葶、花蕾等形态数据和叶片光合生理参数，利用功能-结构植物模型（Functional-Structural Plant Model，FSPM）平台的三维建模技术，建立基于云量的室外地表太阳辐射模型及适配黄花的光合作用模型，同时基于黄花源库关系建立黄花光合产物碳分配模型，利用β生长函数构建黄花各器官生长模拟模型，计算黄花生长期内逐日形态数据，最终实现黄花植株三维动态生长及产量模拟。 [结果和讨论] 采用实测数据对模型进行检验。结果显示，室外地表太阳辐射实测值和模拟值R²为0.87；剩余标准差（Root Mean Squared Error，RMSE）为28.52 W/m²，黄花各器官模拟模型实测值和预测值R²为0.896~0.984，RMSE为1.4~17.7 cm；平均花蕾产量模拟R²为0.880，RMSE为0.5 g；整体F值为82.244~1 168.533，Sig.值均小于显著水平0.05，表明上述模型拟合度和显著性较好。 [结论] 模型能够准确地表现黄花植株在3个主要生长时期的生长规律和形态特征，模拟结果与实际情况相符合，表现出较高的可信度。因此，本模型具有理想的模拟效果，足以满足精细农业领域的研究需求。

[目的/意义] 青贮机作业时，田间遗落的铁丝等铁磁性金属异物如果混入其喂入系统，将会对青贮机的关键零部件和牲畜脏器造成严重损伤。为了确保青贮机在田间作业时能准确、高效地检测出金属异物，本研究开发了一套性能优良的金属探测系统。 [方法] 首先分析了青贮机金属检测原理，然后对平面螺旋线圈与圆柱线圈进行了仿真计算，选择平面螺旋线圈作为研究对象，通过使用非支配排序遗传算法（Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II, NSGA-II）结合有限元仿真分析的方式，确定了线圈的线径、内径、外径、层数以及频率，并对弯曲线圈与未弯曲线圈以及阵列线圈进行了仿真计算。最后进行了系统集成，搭建了青贮机模拟试验台进行了模拟试验。 [结果和讨论] 仿真分析结果显示，平面螺旋线圈磁通密度模变化范围明显大于圆柱线圈，且其电感灵敏度、电阻灵敏度和被测物涡流损耗要明显高于圆柱线圈；另一方面，平面线圈弯曲后电感灵敏度、电阻灵敏度大幅度提高，有利于增强探测线圈的响应度。通过模拟台架试验，验证了该金属探测系统在探测距离小于70 mm，对直径0.6 mm、长度20 mm铁丝报警率达到100%，且经过计算，系统响应时间为0.105 0 s，小于安全运输时间，系统可以在金属物到达切碎系统前及时停止。 [结论] 本研究设计出了一套青贮机金属异物探测系统，提出了一套金属探测线圈的优化方法，并开发了相应的金属探测软硬件系统，通过试验验证了金属探测系统的功能，为青贮机安全运行提供了有力技术支撑。

［目的/意义］ 秀珍菇表型是其品质和栽培环境适应性的反映，但目前人工测量表型参数耗时费力、主观性强，亟需自动化分析手段。 ［方法］ 一种基于改进Mask R-CNN的秀珍菇测量模型PG-Mask R-CNN（Pleurotus geesteranus-Mask Region-Based Convolutional Neural Network），提出以损伤率为指标的裂纹评价方法，并对其进行量化评价。PG-Mask R-CNN模型以Mask R-CNN为主体，通过向特征提取网络Resnet101中添加SimAM注意力机制，在不增加原始网络参数的情况下提高网络性能；采用改进的特征金字塔进行多尺度融合，融合多层级的信息进行预测；将GIoU（Generalized Intersection over Union）边界框回归损失函数替代原有的IoU（Intersection over Union）损失函数，完善图像重叠度的计算，进一步提高模型性能。 ［结果和讨论］ PG-Mask R-CNN模型目标检测的mAP和mAR分别为84.8%和87.7%，均高于目前主流的YOLACT（You Only Look At CoefficienTs）、InstaBoost、QueryInst和Mask R-CNN模型；实例分割结果的MRE（Mean Relative Error）为0.90%，均低于其他实例分割模型；PG-Mask R-CNN模型的参数量为51.75 M，略大于原始的Mask R-CNN，均小于其他实例分割模型。对分割后的菌盖和裂纹进行测量，所得结果的MRE分别为1.30%和7.54%，损伤率的MAE（Mean Absolute Error）为0.14%。 ［结论］ 本研究提出的PG-Mask R-CNN模型对秀珍菇的菌柄、菌盖及裂纹识别与分割具有较高的准确率，在此基础上能够实现对秀珍菇表型参数的自动化测量，这为后续秀珍菇智慧化育种、智能栽培与分级奠定了技术基础。

[目的/意义] 为满足目前市场上对农产品农药残留的快速灵敏检测需求，报道一种基于柠檬汁还原制备银纳米粒子（AgNPs）的方法。 [方法] 首先将新鲜柠檬汁经滤纸过滤，稀释成2%的柠檬汁水溶液，再配制一定浓度的AgNO₃溶液、50 mM的NaOH溶液，放置室温保存。然后在室温下，将10 mL的ddH₂O、2 mL的NaOH、2 mL的2%柠檬汁和5 mL的AgNO₃溶液混合，待溶液颜色变为澄清的黄色时，溶液离心即可获得AgNPs。 [结果和讨论] 该方法制备的AgNPs，其颗粒形貌大小基本均一，约为20 nm，具有很好的表面增强拉曼散射（Surface Enhancement of Raman Scattering, SERS）增强效应，即良好的SERS信号稳定性，较强的SERS增强性能。该胶体中AgNPs分散较均匀，并且具有较长时间储存的稳定性，因此可用于微量农残检测。柠檬汁中主要还原成分抗坏血酸、葡萄糖和果糖，其含量分别为395.76 μg/mL、5.95 mg/mL和5.90 mg/mL。将柠檬汁还原法制备的AgNPs用于果蔬表面农残检测，对于百草枯、多菌灵的检出限分别最低至3.90 ng/kg及0.22 µg/kg。 [结论] 这项工作为果蔬农残快检提供了一种绿色、便捷的SERS材料制备方法，为实现农产品农药残留的快速、灵敏检测提供一种新的途径。

［目的/意义］ 为了实现病死畜禽无害化处理中心将病死畜禽从存储冷库运输并上料至无害化处理设备的智能化装备过程无人化，对运输机器人的路径规划与自主行走的关键技术难题进行研究。 ［方法］ 目前室内环境路径规划算法主要采用的是A*算法，但该算法拐点大、平滑性差、算法计算时间长、遍历节点多，为此提出基于改进的A*算法的病死畜禽无害化处理运输机器人路径规划方法和基于模糊比例积分微分（Proportional Integral Derivative，PID）的运动控制方法，利用曼哈顿距离算法并增设附加值和权值改进启发函数，引入贝塞尔曲线函数优化路径；在规划路径后结合模糊PID算法控制运输机器人底盘的线速度与角速度实现追踪行走。 ［结果和讨论］ 开展传统A*算法与改进A*算法的对比实验以及PID追踪实验。结果显示，改进后的A*算法节平均遍历节点由3 067个降至1 968个，算法平均时间由20.34 s减少到7.26 s，开展现场试验验证了该算法的有效性和可靠性。 ［结论］ 本研究提出的方法有效的缩短了病死畜禽运输机器人的路径规划时间且减少了遍历节点，提高了路径规划效率和路径平滑性，结合模糊PID算法可以实现运输机器人的稳定寻迹控制，有效解决传统的A*算法在运输机器人路径规划过程中存在的路径规划拐点大、平滑性差、算法计算时间长、遍历节点多等问题，满足病死畜禽无人上料技术需求。

［目的/意义］ 本研究针对丘陵地区的农田环境下农业机器人遍历多个田块的遍历路径问题，提出了一种Floyd算法与改进遗传算法相结合的遍历路径规划方法。 ［方法］ 首先建立田块间的连通关系以及路网图；然后利用Floyd算法获得任意两个田块间覆盖路径端点距离，再将该距离代价作为变量带入改进遗传算法进行求解，最终得到优化后的田块遍历顺序以及每个田块的进出口分布。 ［结果和讨论］ 仿真结果表明，与传统遗传算法相比，本研究提出的改进遗传算法平均最短路径缩短13.8%，算法收敛迭代次数更少，并表现出较好的跳出局部最优解的能力。利用真实的农田数据和田间作业参数进行仿真试验，通过本研究方法得到的田块遍历顺序和进出口的排布能够有效地减少转移路径的长度和路径的重复率。 ［结论］ 本研究在农机多田块遍历路径规划上的优越性和可行性，算法输出的轨迹坐标能为农机驾驶员或无人农机在大面积作业时提供路径参考。本研究可为农业机器人遍历路径规划提供技术支持。

[目的/意义] 大规模肉羊畜舍人工消毒存在费时费力、覆盖不全和消毒不彻底的问题，为保持畜舍卫生和肉羊健康，本研究提出一种羊场自动导航喷药机器人。 [方法] 从硬件、语义分割模型和控制算法3个方面设计了自动导航喷药机器人。硬件部分包括履带底盘、摄像头和折叠式喷药装置。语义分割模型部分通过引入压缩通道网络注意力（Squeeze-and-Excitation Network, SENet）和基于场景改进的十字交叉注意力（Criss-Cross Attention，CCA）模块，提出一种双注意力ENet语义分割模型（Double Attention ENet, DAENet）。在控制算法方面，针对机器人在面对岔路时无法控制行进方向的问题，利用模拟真实道路的方法，在羊舍外的道路上绘出车道线，提出了道路中心点识别和车道线中心点识别两种算法来计算机器人行进过程中的导航点。为了实现上述两种算法，使用了两台摄像头并设计了摄像头切换算法，依靠此算法实现两台摄像头的切换，并控制喷药装置的开关；提出了一种偏移量与速度计算算法控制机器人履带左右轮速度，实现对于机器人行走的控制。 [结果和讨论] DAENet模型在图像分割任务中的平均交并比（Mean Intersection over Union, mIoU）达到了0.945 3；摄像头切换算法测试结果表明摄像头的切换时间在15 s以内，机器人能正确、快速地带动喷药装置的开关；中心点与偏移量计算算法测试的结果表明，在处理多帧视频流时，算法平均处理一帧图片所用的时间为0.04~0.055 s，帧率为20~24 f/s，满足实际工作的实时性要求；羊场实地的整体测试结果表明，机器人完成了两个羊舍的自动导航和消毒任务，并且未碰撞路边料槽，行进轨迹偏移量未超过0.3 m。在0.2 m/s的行进速度下，药箱里的药液能够满足两个羊舍的消毒任务。机器人处理图像的平均帧率为22.4 f/s，对于信息处理的准确性和实时性能够满足实验指标要求。喷药覆盖圈舍地面超过90%，满足实验指标要求。 [结论] 本研究提出的羊舍自动导航喷药机器人以语义分割模型DAENet为基础，中心点识别算法为核心，通过与硬件设计和控制算法的相互配合，能够在确保安全性和实时性的前提下，实现在羊舍内的自动导航和全覆盖喷药。