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[学术文献 ] 基于改进YOLOv4模型的全景图像苹果识别 进入全文
CNKI:农业工程学报
苹果果园由于密植栽培模式，果树之间相互遮挡，导致苹果果实识别效果差，并且普通的图像采集方式存在图像中果实重复采集的问题，使得果实计数不准确。针对此类问题，该研究采用全景拍摄的方式采集苹果果树图像，并提出了一种基于改进YOLOv4和基于阈值的边界框匹配合并算法的全景图像苹果识别方法。首先在YOLOv4主干特征提取网络的Resblock模块中加入scSE注意力机制，将PANet模块中的部分卷积替换为深度可分离卷积，且增加深度可分离卷积的输出通道数，以增强特征提取能力，降低模型参数量与计算量。将全景图像分割为子图像，采用改进的YOLOv4模型进行识别，通过对比Faster R-CNN、CenterNet、YOLOv4系列算法和YOLOv5系列算法等不同网络模型对全景图像的苹果识别效果，改进后的YOLOv4网络模型精确率达到96.19%，召回率达到了95.47%，平均精度达到97.27%，比原YOLOv4模型分别提高了1.07、2.59、2.02个百分点。采用基于阈值的边界框匹配合并算法，将识别后子图像的边界框进行匹配与合并，实现全景图像的识别，合并后的结果其精确率达到96.17%，召回率达到95.63%,F1分数达到0.96，平均精度达到95.06%，高于直接对全景图像苹果进行识别的各评价指标。该方法对自然条件下全景图像的苹果识别具有较好的识别效果。
[学术文献 ] 生态沟渠对农田面源污染的消减机理及其影响因子分析 进入全文
cnki:农业工程学报
业生产过程中肥料和农药的大量施用，造成农田面源污染问题日益突出，开发农田面源污染的减控技术对生态修复具有重要的意义。生态沟渠不仅兼具农田排水沟的过水功能，同时是有效消减面源污染且适合中国农情的重要生态措施之一。该研究阐述了生态沟渠对农田面源污染的消减机理（底泥吸附及植物阻抗作用、植物/微生物吸收作用、降解去除作用）；通过整理分析559组生态沟渠野外观测试验数据，剖析了污染物初始浓度、水力停留时间、植物种类、生物量这4个主要影响因子对农田排水中N、P及农药去除率的影响；进而采用多元线性回归模型将多因子影响与N、P及农药去除率之间建立定量关系。结果表明总氮和总磷的去除率随单一因子污染物初始浓度、水力停留时间或生物量增大而增大，但与植物种类没有显著关系（P>0.05）；且多元线性回归模型结果表明污染物初始浓度的对总氮/总磷去除率的贡献大于生物量。农药的去除率随水力停留时间、生物量增大而增大，随污染物初始浓度增大而减小，与植物种类没有显著关系（P>0.05）。研究可为生态沟渠的合理构建和设计提供理论和技术支撑。
[学术文献 ] Wireless communication protocols in smart agriculture: A review on applications, challenges and future trends 进入全文
SD
IoT based smart agriculture systems are important for efficient usage of lands, water, and energy resources. Wireless communication protocols constitute a critical part of smart agriculture systems because the fields, in general, cover a large area requiring system components to be placed at distant locations. There are various communication protocols with different features that can be utilized in smart agriculture applications. When designing a smart agriculture system, it is required to carefully consider the features of possible protocols to make a suitable and optimal selection. Therefore, this review paper aims to underline the specifications of the wireless communication protocols that are widely used in smart agriculture applications. Furthermore, application-specific requirements, which may be useful during the design stage of the smart agriculture systems, are highlighted. To accomplish these aims, this paper compares the technical properties and investigates the practical applications of five different wireless communication protocols that are commonly used in IoT applications: ZigBee, Wi-Fi, Sigfox, NB-IoT, and LoRaWAN. In particular, the inconsistencies in the technical properties of these protocols reported in different resources have been highlighted and the reason for this situation has been discussed. Considering the features offered by the protocols and the requirements of smart agriculture applications, the appropriateness of a particular protocol to a particular smart agriculture application is examined. In addition, issues about cost, communication quality, and hardware of the five protocols have been mentioned. The trending technologies with high potential for the future applications of smart agriculture have been introduced. In this context, the relation of the technologies like aerial systems, cellular communication, and big data analytics with wireless have been specified. Finally, the leading protocol and the smart agriculture application area have been highlighted through observing the year-based distribution of the recent publications. It has been shown that usage of LoRaWAN protocol has become more widespread in recent years.
[学术文献 ] 边缘计算在智慧农业中的应用现状与展望 进入全文
cnki:农业工程学报
互联网技术快速发展使得数据量剧增，云计算的数据集中处理模式存在实时性不足、能耗过高以及数据安全等一系列问题。边缘计算是在靠近数据源端执行计算的分散处理模式，与云计算相比具有低延迟、低成本、安全性高、个性化设计等优势。随着智慧农业迅速发展，结合深度学习的农业应用屡见不鲜，如作物病害检测、生长环境监测、作物自动采摘、无人农场管理等，边缘计算可以为农业多场景、复杂任务提供高效、可靠的新型数据处理方案。该研究概述了边缘计算的发展，计算架构及主要优势；介绍了边缘计算在农业中的应用背景，结合文献量分析，归纳了边缘计算在农业上的主要应用场景及相关智能农业装备，调研了现有常用边缘计算设备及性能参数，总结了适合边缘计算的主流深度学习算法及模型压缩方法。研究表明边缘计算在智慧农业中的应用有效促进了农业的数字化、智能化，未来在多场景、多功能边缘计算智能农业装备开发等领域将面临重大挑战和机遇。
[学术文献 ] 农业大数据在现代农业经济发展中的重要作用分析 进入全文
CNKI
为促进农业经济发展，文章介绍了农业大数据的概念和特征，分析了农业大数据在农业经济管理中发挥的作用，而农业大数据的应用可以促进农业经济科学发展，优化完善农业产业结构，为农业管理和经济发展提供科学决策，准确预测涉农企业的生产计划。明确此过程中存在的问题和不足，并针对问题提出了解决措施，以期能够充分发挥农业大数据作用，提高农业管理效率，推动农业经济发展，为相关人员提供参考。
[学术文献 ] 农业大数据在农业经济管理中的应用 进入全文
CNKI
农业是我国的支柱性产业，大数据技术应用在农业当中，能有效提升农业资源利用率，提高农业经济效益，尤其是在农业经济管理中的应用，能够优化农业生产流程，提升农业生产效率。文章从农业大数据技术入手，分析农业大数据技术对农业经济管理的作用，探讨农业大数据在农业经济管理中的应用策略。
