检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2025年第2期56卷 305-313页

作者：胡军封超刘昶希李宇飞石航黑龙江八一农垦大学工程学院大庆163319 农业农村部大豆机械化生产重点实验室大庆163319

检测喷嘴性能是植保作业过程中的重要参数,直接关系到农药的喷洒效果,进而严重影响植保作业质量和效率。本研究设计一款基于多传感器同步采集的喷雾机喷嘴性能检测仪,以实现田间作业前对喷嘴性能失效程度的精确评估,保障植保作业高效、... 详细信息

检测喷嘴性能是植保作业过程中的重要参数,直接关系到农药的喷洒效果,进而严重影响植保作业质量和效率。本研究设计一款基于多传感器同步采集的喷雾机喷嘴性能检测仪,以实现田间作业前对喷嘴性能失效程度的精确评估,保障植保作业高效、精准执行。采用STM32微控制器为核心处理单元,集成多个高精度流量与压力传感器,实时同步采集喷嘴尖端数据并通过蓝牙传输到LabVIEW平台,实现高效、可视化的数据分析、预警与存储,达到实时检测喷嘴性能状态要求。试验结果表明,对失效喷嘴压力检测时压力测量最大误差为2.174%,流量测量最大误差为1.936%;对多个喷嘴性能同步检测验证时,压力测量最大相对误差为1.515%,平均误差为0.887%,流量测量最大相对误差为2.061%,平均误差为1.151%;对多个喷嘴性能田间试验时,压力最大相对误差为1.990%,平均误差为1.629%,流量最大相对误差为2.713%,平均误差为2.014%,符合喷嘴性能检测要求。该装置为喷雾机喷嘴性能检测提供了可靠、高效的智能检测手段,满足植保标准化作业前检测的技术要求。

关键词：喷雾机喷嘴性能检测流量传感器压力传感器 LabVIEW STM32

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于无人机光谱图像多数据融合的大豆地上生物量估测研究

引用

中国农机化学报 2025年第1期46卷 151-156,163页

作者：张庆李金阳石文强亓立强张伟黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319

为提高大豆地上生物量(AGB)估测精度,提出基于无人机遥感技术的多数据融合估测AGB方法。使用多光谱无人机获取大豆始花期、始粒期冠层光谱图像,利用9种植被指数分别构建基于偏最小二乘回归(PLSR)和Lasso回归的叶面积指数(LAI)估测模型,... 详细信息

为提高大豆地上生物量(AGB)估测精度,提出基于无人机遥感技术的多数据融合估测AGB方法。使用多光谱无人机获取大豆始花期、始粒期冠层光谱图像,利用9种植被指数分别构建基于偏最小二乘回归(PLSR)和Lasso回归的叶面积指数(LAI)估测模型,并通过数字表面模型(DSM)估测大豆株高。将株高、LAI和9种植被指数作为模型参数,构建大豆AGB估测模型,分别对比PLSR与Lasso在始花期与始粒期的模型精度,确定最优AGB估测模型。结果表明:株高估测模型始花期R^(2)=0.81,始粒期R^(2)=0.87,株高拟合效果良好;LAI估测模型PLSR方法优于Lasso方法,始花期R^(2)=0.81,始粒期R^(2)=0.82;利用PLSR和Lasso回归两种方法构建AGB估测模型,通过对比分析PLSR的估测精度高于Lasso回归,始花期R^(2)=0.65,始粒期R^(2)=0.66;通过相关性分析,株高、LAI和植被指数与AGB呈现显著水平,在不同时期利用PLSR方法估测AGB的效果均优于Lasso方法,始花期和始粒期的R^(2)、RMSE分别为0.80、0.17和0.82、1.26;利用不同时期估测模型验证不同大豆品种AGB精度均为85%以上。

关键词：大豆地上生物量多光谱植被指数株高叶面积指数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

不同施肥水平下大豆冠层SPAD值反演研究

引用

农机化研究 2025年第9期 9-14+21页

作者：张晓宁张平石文强李金阳亓立强张伟黑龙江八一农垦大学工程学院廊坊师范学院理学院农业农村部大豆机械化生产重点实验室

为实现不同施肥水平下大豆冠层叶绿素相对含量(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD)监测,利用无人机获取大豆始粒期(R5)多光谱遥感图像,提取图像波段反射率,筛选6种植被指数,分析6种植被指数与SPAD值之间的相关性系数,将6种植被... 详细信息

为实现不同施肥水平下大豆冠层叶绿素相对含量(Soil and Plant Analyzer Development,SPAD)监测,利用无人机获取大豆始粒期(R5)多光谱遥感图像,提取图像波段反射率,筛选6种植被指数,分析6种植被指数与SPAD值之间的相关性系数,将6种植被指数作为模型输入量,采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、BP神经网络和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络(GA-BP)3种方法构建大豆冠层SPAD值反演模型,并对比不同模型反演精度,确定最佳模型。研究结果表明:GA-BP神经网络以6种植被指数估算SPAD值的效果要优于PLSR、BP神经网络方法,其X6施肥水平下利用GA-BP神经网络估算SPAD值精度达到最高,R2和RMSE分别为0.93和0.48。该方法能快速获取不同施肥水平下大豆冠层SPAD值,可为土肥专家合理施肥提供决策依据。

关键词：无人机多光谱叶绿素相对含量植被指数大豆

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

外源色氨酸对低氮水平下大豆苗期生长及生理的调控效应

引用

江苏农业科学 2025年第1期53卷 94-102页

作者：梁昌志王华美褚沛宇贝世俊刘汉林王晨于高波张玉先王孟雪黑龙江八一农垦大学/农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163316 农业农村部东北平原农业绿色低碳重点实验室黑龙江大庆163316 国家杂粮工程技术中心黑龙江大庆163316

为探究外源色氨酸(Trp)对低氮水平下大豆幼苗的影响,以低氮敏感型大豆品种黑农62为试验材料,采用水培培养,在低氮水平下,于V1期进行Trp叶面喷施处理,Trp设置6个浓度:0、100、200、300、400、500mg/L,处理6d后,进行大豆光合特性、氮同化... 详细信息

为探究外源色氨酸(Trp)对低氮水平下大豆幼苗的影响,以低氮敏感型大豆品种黑农62为试验材料,采用水培培养,在低氮水平下,于V1期进行Trp叶面喷施处理,Trp设置6个浓度:0、100、200、300、400、500mg/L,处理6d后,进行大豆光合特性、氮同化和抗氧化系统的测定分析,针对不同浓度Trp对低氮水平下大豆生长及生理的影响开展研究,并筛选出提高大豆低氮耐受性的Trp最适浓度。结果表明,外源200~300mg/LTrp处理通过提高低氮水平下大豆NR、GS、GOGAT和GDH活性,增强植株对无机氮的吸收和同化,从而促进可溶性蛋白和氨基酸的合成,增加植株体内氮素含量;同时,外源Trp处理显著增加了低氮下大豆的P_(n)、G_(s)、T_(r)、C_(i)和叶绿素含量,增强了大豆光合效率,促进了光合产物的合成,提高了大豆干物质积累量。此外,外源Trp还诱导了叶肉细胞内抗氧化酶活性的进一步升高,降低脂质过氧化程度,增强植株清除活性氧能力,缓解低氮对大豆生长带来的不利影响,其中200mg/L浓度Trp处理的缓解能力最强。综上所述,外源200~300mg/LTrp处理通过调节低氮水平下大豆的氮同化能力、光合特性和抗氧化系统来提高大豆幼苗耐低氮能力,并且在200mg/L浓度Trp处理下效果最好。

关键词：大豆低氮色氨酸生长氮代谢生理调控

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOv5s的大豆冠层叶片识别方法研究

引用

中国农机化学报 2025年第5期46卷 100-105+140页

作者：李思进李金阳张伟黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江八一农垦大学工程学院

为开发自走式大豆表型信息采集平台，实现自动化叶片识别与表型参数获取，解决人工干预问题，提出一种基于改进YOLOv5s的大豆冠层叶片识别方法。在骨干网络特征提取层中引入通道空间融合注意力机制（CBAM）,提高对小叶片的识别效果。将... 详细信息

为开发自走式大豆表型信息采集平台，实现自动化叶片识别与表型参数获取，解决人工干预问题，提出一种基于改进YOLOv5s的大豆冠层叶片识别方法。在骨干网络特征提取层中引入通道空间融合注意力机制（CBAM）,提高对小叶片的识别效果。将网络中的空间金字塔池化结构（SPPF）替换为空洞空间卷积池化金字塔结构（ASPP）,加强局部信息检测，引入SIoU损失函数，提高复杂背景下叶片的定位能力。利用检测框的坐标信息对单个叶片进行分割进而获取叶长、叶宽、叶面积。试验结果表明：相比于原模型，改进后模型的平均精度均值mAP、精确率、召回率分别提高5.4%、3.3%、4.6%;叶长、叶宽、叶面积平均绝对误差分别为0.98 cm、0.56 cm、6.20 cm2。

关键词：大豆冠层深度学习改进YOLOv5s 叶片识别目标检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

典型高产大豆品种长农39群体冠层光合生理特性及农艺性状分析

引用

大豆科学 2025年第2期44卷 74-84页

作者：朱岚清饶德民邢伟明程彤赵婧赵娜亓立强张伟孟凡钢吉林农业大学农学院吉林长春130118 吉林省农业科学院大豆研究所吉林长春130033 吉林省农业技术推广总站吉林长春130021 农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319

为探究高产大豆品种长农39在产量形成重要时期群体冠层光合生理特性及农艺性状情况,以高产大豆品种长农39为材料,以常规大豆品种吉育441和长农35为对照,监测不同大豆品种整个生育期内冠层生理数据,分析高产品种长农39的冠层光合生理特... 详细信息

为探究高产大豆品种长农39在产量形成重要时期群体冠层光合生理特性及农艺性状情况,以高产大豆品种长农39为材料,以常规大豆品种吉育441和长农35为对照,监测不同大豆品种整个生育期内冠层生理数据,分析高产品种长农39的冠层光合生理特性、农艺性状以及产量构成。结果表明:高产品种长农39在整个生育期内叶绿素含量、叶绿素荧光参数、叶面积指数、净光合速率、群体净光合速率等总体呈现单峰增长趋势,且均高于常规品种吉育441和长农35;在生育后期,高产品种长农39叶片持绿期长,冠层各项生理参数下降速率缓慢,但仍显著高于常规品种吉育441和长农35。综上高产大豆品种长农39在产量形成的重要时期均能保持较高的叶绿素含量和叶面积指数,从而能维持较高的群体光合能力,有利于大豆籽粒光合产物的持续积累,最终获得较高的产量。

关键词：高产大豆品种长农39 叶绿素含量叶面积指数净光合速率群体光合农艺特性产量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

春大豆合理播期确定动态知识模型构建

引用

农机化研究 2025年第1期47卷 1-6页

作者：关丛鑫张伟亓立强石文强李金阳黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319 农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319

为提高春大豆播种期确定的时效性和准确性,利用农田信息采集系统获取土壤墒情及环境信息,并根据大豆播种进程与适宜环境、土壤墒情同步原理,采用隶属函数方法,将播种农艺要求与播种影响因素间的关系函数化,建立春大豆合理播期确定知识模... 详细信息

为提高春大豆播种期确定的时效性和准确性,利用农田信息采集系统获取土壤墒情及环境信息,并根据大豆播种进程与适宜环境、土壤墒情同步原理,采用隶属函数方法,将播种农艺要求与播种影响因素间的关系函数化,建立春大豆合理播期确定知识模型;并利用2个不同生态点的气象与土壤温湿度等参数,结合模型决策日期与2年中各地实际播期及出苗情况,对春大豆合理播期确定模型进行了实例验证。结果表明:2021年北15、2022年北14两块试验地播期确定模型输出结果与农田实际播期分别为4月23日、4月24日与5月7日、5月10日,月度误差分别为3.33%和9.68%,模型结果准确率分别为96.67%和90.32%。模型设计结果与当前高产春大豆实际农作制度体现较好的一致性和适用性,可以为农业生产者应用信息化手段确定春大豆播种期提供技术参考。

关键词：春大豆播期知识模型农田信息决策

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器视觉技术的智能清选装置现状及展望

引用

农机使用与维修 2025年第4期 39-44页

作者：徐英凯付晓明万秀全黑龙江八一农垦大学黑龙江大庆163000 农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319 北大荒集团黑龙江红色边疆农场有限公司黑龙江黑河164300

随着人工智能和图像识别技术的迅速发展,基于机械视觉的智能清选装置在农业自动化领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文以机器视觉技术为基础阐述了智能清选装置的基本原理与特征,分析了智能清选装置在农业和工业领域的应用现状,探讨... 详细信息

随着人工智能和图像识别技术的迅速发展,基于机械视觉的智能清选装置在农业自动化领域展现出巨大的潜力和应用前景。该文以机器视觉技术为基础阐述了智能清选装置的基本原理与特征,分析了智能清选装置在农业和工业领域的应用现状,探讨了智能清选装置未来的发展趋势,总结了智能清选装置的重要性和发展前景,提出了该领域未来可能面临的挑战和机遇。

关键词：机械视觉图像识别人工智能清选装置深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

大豆表型识别技术的研究现状与分析

引用

农机使用与维修 2025年第4期 33-38页

作者：张驰付晓明李傲康万秀全黑龙江八一农垦大学黑龙江大庆163319 农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319 北大荒集团黑龙江红色边疆农场有限公司黑龙江黑河161400

大豆表型识别已成为推动大豆遗传育种研究领域进步的关键技术,随着农业信息化、现代化进程加速,大豆表型识别对高通量、高精度的现代表型识别技术提出了更高的要求。该文回顾了传统大豆表型分析方法,对大豆植株形态和传统作物表型识别... 详细信息

大豆表型识别已成为推动大豆遗传育种研究领域进步的关键技术,随着农业信息化、现代化进程加速,大豆表型识别对高通量、高精度的现代表型识别技术提出了更高的要求。该文回顾了传统大豆表型分析方法,对大豆植株形态和传统作物表型识别技术进行了简要分析。探究了当前大豆表型识别技术领域的研究进展。在此基础上,对目前研究中存在的问题与不足进行了总结,并对今后大豆表型特征的智能化应用进行了展望。

关键词：大豆表型特征识别机器视觉深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

外源α-酮戊二酸对低氮下大豆氮同化和产量性状的影响

引用

大豆科学 2025年第1期44卷 84-95页

作者：宫逸高杰王华美梁昌志李婉婷温博文于高波张玉先黑龙江八一农垦大学农学院/农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319 内蒙古自治区农牧业技术推广中心内蒙古呼和浩特010011 黑龙江八一农垦大学园艺园林学院黑龙江大庆163319 国家杂粮工程技术研究中心黑龙江大庆163319

为了探索能够增强大豆植株自身的氮同化作用的外源试剂,实现在减少氮肥施用量的同时不影响大豆生长及产量形成,从而保持土壤的可持续利用,以α-酮戊二酸为外源试剂,采用砂培的方式模拟低氮条件种植大豆,待其生长至V3期进行叶面喷施处理... 详细信息

为了探索能够增强大豆植株自身的氮同化作用的外源试剂,实现在减少氮肥施用量的同时不影响大豆生长及产量形成,从而保持土壤的可持续利用,以α-酮戊二酸为外源试剂,采用砂培的方式模拟低氮条件种植大豆,待其生长至V3期进行叶面喷施处理,探究低氮条件下施用α-酮戊二酸对大豆生长发育、氮素同化能力及产量的影响。结果表明:α-酮戊二酸处理有效地诱导了低氮下大豆植株的氮同化基因的表达,同时在低氮条件下进行α-酮戊二酸处理也可显著提高GS和GOGAT酶活性,增加植株体内氮同化产物,如铵态氮、硝态氮含量以及酰脲的含量。在低氮条件下,α-酮戊二酸处理显著增加了低氮水平下大豆植株的单株荚数、单株粒数和单株粒重,相比于未经过α-酮戊二酸处理的大豆植株分别提高了12.38%、9.52%和14.72%。因此,外源施用α-酮戊二酸可以促进低氮条件下大豆植株的氮代谢过程,提高低氮下大豆的产量相关指标。

关键词：大豆低氮 α-酮戊二酸氮同化产量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：