Improving alfalfa nitrogen estimation with canopy structural priors from DSSAT–PROSAIL and UAV hyperspectral data
构建MALENet融合DSSAT-PROSAIL结构先验与无人机高光谱,提升苜蓿氮浓度估算精度。
饲草产业与间套轮作、连作障碍等种植制度
构建MALENet融合DSSAT-PROSAIL结构先验与无人机高光谱,提升苜蓿氮浓度估算精度。
用无人机多光谱时序表型和随机回归模型校正田间空间异质性,提升苜蓿育种遗传评估精度。
Linking land use advantage and temporal stability for row configuration design in maize/soybean intercropping under water-limited dryland conditions in northeastern China。Agricultural Systems
研究埃塞俄比亚亚尤咖啡森林生物圈保护区农户采用农业生态实践的程度、感知效益及影响因素。
Integrating Crop Rotation and Remote Sensing to Assess Soil and Water Conservation in Organic Soils of the Everglades Agricultural Area。OpenAlex
评估小粒谷物与豆类间作的生产性能和能量动态,筛选最优行比。
提出RTAS混合辐射传输模型,模拟条带间作农田的反射率并验证其精度。
综述紫花苜蓿通过植物修复与土壤恢复支撑谷类与果树可持续生产的多功能作用。
评估雨养条件下不同苗床与豆科间作对花生土壤保水及产量的协同效应。
用数值模拟分析多旋翼无人机在大豆-玉米带状间作系统中的雾滴沉积与飘移规律。
提出面向田间工况的电动拖拉机混合储能分层自适应能量管理策略。
分析肯尼亚小农采用生态农业蔬菜种植系统的影响因素及其决策的相互依赖性。
研究苜蓿间作对中间偃麦草生产力的影响,发现间作很少限制其产量。
华北大学Zhang等基于EfficientNet与FPN多尺度特征融合构建田间害虫智能检测框架:EfficientNet作为轻量级注意力嵌入骨干网络提取层次特征,集成多尺度检测与分层FPN融合以提升微小、不显眼的害虫识别性能。在37种田间作物常见害虫上的实验表明,所提模型在IoU阈值0.5下的平均精度([email protected])达到98.89%、平均识别错误率1.57%、平均推理时间仅0.048秒/图像,在检测精度和实时性能间取得平衡,为田间害虫监测提供轻量、可靠、自动化的监测解决方案,促进数据驱动、精准的害虫管理,推动可持续绿色精准农业。
为满足大豆-玉米带状复合种植中差异化施药需求,本研究开发了基于实时处方图解析、时空喷嘴匹配与延时补偿的带状变量喷药系统。使用ArcMap生成具有预定施药量级别的模拟处方图,基于高精度RTK-BDS定位建立田间坐标转换模型并结合SRAM预加载实现快速处方矩阵寻址;开发喷嘴空间位置预测模型与前向延时补偿控制算法,减少动态作业中由定位偏移、执行器响应滞后和液压延迟引起的边界错位。带状变量喷药试验中延时补偿后平均边界偏移由0.69米降至0.29米;大豆与玉米带不同施药量级下平均流量控制精度均超95%,流量变异系数均低于6%。
植物病害每年造成全球农业产量损失20%-40%、经济损失超2200亿美元。文章提出统一深度学习流水线,集成语义分割、基于回归的严重程度估计和病害分类,根据感染叶片面积比例将胁迫严重程度分为四档。在包含1641样本、六个类别的苹果树叶病害分割数据集上,采用MobileNetV2的U-Net表现最佳,像素准确率98.20%、mIoU 0.70、检测准确率99.41%、单张图像处理时间仅14.7毫秒,适合实时田间应用。计算出的严重程度指数与专家标注高度相关(r=0.968, R²=0.937),为自动化作物监测和决策支持提供可靠方案。[预印本]