针对高粱收获过程中的籽粒损失、破碎和含杂等问题，研究成熟时期和机收速率等因素对联合收获作业效果的影响规律。以晋杂22号高粱为研究对象，采用小区作业试验方案，分别在乳熟期、蜡熟期和完熟期设置3个机收速率水平进行高粱联合收获作业，机收速率设置为0.5 m/s,1.0 m/s,1.5 m/s，并测定破碎率、含杂率、总损失率与含水率等指标，获得成熟时期与机收速率对收获效果的影响规律。结果表明：成熟时期和机收速率对高粱籽粒含杂率、破碎率、总损失率等收获指标影响均极显著，对3项收获指标影响最大的因素均为成熟时期；在蜡熟期和机收速率为1.0 m/s时进行高粱联合收获作业能取得最佳效果，此时籽粒含水率为14.756%～15.746%，含杂率为0.14%，破碎率为0.29%，总损失率为5.48%。该研究获得了成熟时期和机收速率对高粱收获效果的影响规律，可为高粱机械化收获成熟时期合理选择与收获技术推广提供理论依据。

气力集排技术具有播种效率高、广适性好、种子损伤低等优势，在研究中发现种子分配器的形式和结构参数对气力集排系统排种均匀性影响较大。本研究分别提出了M型、T型和Y型种子分配器，阐述了气力集排系统的总体结构和工作原理，以小麦为研究对象，开展了分配器内种子颗粒群体在气流作用下的受力和运动分析。基于CFD-DEM气固耦合方法，分别建立了小麦种子和分配器的仿真模型，以各行排量均匀性变异系数为指标，开展了不同出口型式对分配器性能影响的仿真试验研究，确定了M型种子分配器为最优结构。在此基础上通过单因素试验研究了不同出口管倾角、顶盖圆锥角、入口直径、圆角半径和气流输送速度对M型种子分配器内部流场均匀性的影响，确定了显著性因素及其水平范围。分别以（出口管倾角、顶盖圆锥角、圆角半径）为因素开展了3因素3水平正交试验研究，以各行排量均匀性变异系数为指标，通过响应面分析，确定了M型种子分配器最优结构参数，在西北农林科技大学试验农场开展了台架和田间验证试验。仿真和试验研究结果表明：与T型和Y型种子分配器相比，M型种子分配器显著提高了小麦种子的排种质量，排种均匀性变异系数分别降低了7.41%和3.72%。当顶盖圆锥角为117.03°，出口管倾角为59.50°圆角半径为69.46 mm时，种子分配器均匀性最佳，各行播种均匀性变异系数为6.05%。M型种子分配器仿真结果与台架和田间试验验证结果的绝对误差分别为1.00%和1.55%。该研究为气力集排系统的设计提供参考和技术支撑。

作物病虫害研究是人工智能技术与智慧农业交叉领域的热点问题。现有的研究受到数据获取困难、技术实施成本高以及作物病虫害发生态势复杂等因素的限制。北京市“植物诊所”形成的植物电子病历（plant electronic medical records, PEMRs）为作物病虫害的诊断与防治提供了新的研究方向。PEMRs以多模态数据的形式存储，包含了丰富的植物信息、病虫害信息和环境信息，如何挖掘PEMRs信息并利用其辅助后续研究是亟待解决的问题。鉴于知识图谱的信息表示能力、机器学习的挖掘能力和深度学习的特征抽取能力，根据电子病历特点，利用结构化数据构建作物病虫害知识图谱，利用非结构化数据和领域知识进行知识增强，进一步利用Neo4j图数据库和图数据科学（graph data science, GDS）结合机器学习算法从“热”点发现、联系链路发现、相似病虫害发现3个维度进行关联挖掘。在此基础上，将基于Transformer的双向编码器（bidirectional encoder representation from transformers,BERT）与卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）结合，利用非结构化文本数据实现文本特征抽取和病虫害诊断，模拟植物医生实现智能化服务，在20种常见病虫害上的综合准确率可达到93.13%。本研究可为作物病虫害的及时诊断、对症防治、科学用药和辅助决策提供理论支持，创新了农业科技社会化服务新模式、新业态。