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  • 简介:《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识,具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规

  • 标签: 信息汇编 农药科学 农药管理
  • 简介:<正>《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识,具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规及政策;国内外农药管理情况;最新农药登记信息;国内外农药领域重要信息;农药产品分析新方法、新技术,农药应用技术、生物测定方法及其研究动态;地方农药管理动态;最新农药登记;新农药介绍等,内容丰富充实。

  • 标签: 农药管理 农药登记 农药检定所 农药领域 农药科学 农药应用
  • 简介:《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识。具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规及政策;国内外农药管理情况;最新农药登记信息;国内外农药领域重要信息;农药产品分

  • 标签: 信息汇编 农药科学 农药管理
  • 简介:<正>《农药科学与管理》是由农业部农药检定所主办的我国农药管理和科研技术方面的权威性期刊,主要发布农药登记管理方面的法规和政策,宣传和介绍有关农药研究、生产、经营和管理的知识,具有很强的政策性、科学性、指导性和实用性。主要栏目有最新农药管理法规

  • 标签: 农药管理 农药检定所 农药科学 农药登记管理 农药研究 科研技术
  • 作者: 杨霖1 刘双印2 徐龙琴3 赫敏2 绳庆峰2通讯作者 韩佳伟4
  • 学科: 农业科学 > 农业基础科学
  • 创建时间:2024-10-21
  • 出处:《智慧农业(中英文)》 2024年第04期
  • 机构:1.仲恺农业工程学院 信息科学与技术学院,广东广州 510225,中国;北京市农林科学院信息技术研究中心,北京 100097,中国2.仲恺农业工程学院 信息科学与技术学院,广东广州 510225,中国;仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院,广东广州 510225,中国3.仲恺农业工程学院 信息科学与技术学院,广东广州 510225,中国;仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室,广东广州 510225,中国4.北京市农林科学院信息技术研究中心,北京 100097,中国
  • 简介:[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据.本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型.[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型.最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度.[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和 98.4%,比YOLOv8s分别提高了 1.2%、3.7%和 0.2%,参数量和运算量分别减少了 12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%.改进的iTransformer...

  • 标签: 冷链配送碳排放路况识别时序预测YOLOv8siTransformer多源信息融合渐进特征金字塔网络
  • 简介:摘要 : 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络( CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡( DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:( 1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;( 2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点 -主网关节点两种情况;( 3)基于频谱变化和通信服务质量( QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发 CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心(假设 sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到 sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用 K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇 (ERP)路由方案相比,在 CRSN节点数为定值的前提下,基于 DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

  • 标签: 认知无线传感器网络 (CRSN) 作物表型信息采集 能耗均衡 分簇路由
  • 简介:[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计算,最终提取肉牛体高、十...

  • 标签: 肉牛体尺测量深度学习点云分割实例分割注意力机制Mask2former
  • 简介:摘要:近年来,国家粮食安全战略深入人心,政府与相关部门积极推动农业现代建设,创新小麦种植技术,优化小麦病虫害防治措施,提高小麦的品质与产量,实现农业现代转型升级。在此情况下,应对小麦种植技术进行创新、优化,只有这样才能够充分保障种植效果,增强病虫害防治能力,从而对社会发展提供有力的支持。基于此,深入分析了农业现代下小麦种植技术、病虫害防治措施,以期为相关人员提供借鉴。

  • 标签: 小麦 种植 病虫害 防治
  • 作者: 刘守阳 1 2 3* 金时超 5 6 郭庆华 5 6 朱艳 4 Fred Baret1 2 3*
  • 学科: 农业科学 > 农业基础科学
  • 创建时间:2020-06-02
  • 出处:《智慧农业(中英文)》 2020年第1期
  • 机构:1.南京农业大学作物表型组学交叉研究中心,江苏南京 210095; 2.法国农业和环境科学研究院 CAPTE实验室,阿维尼翁 210095,法国; 3.南京农业大学江苏省现代作物生产协同创新中心,江苏南京 210095; 4.南京农业大学国家信息农业工程技术中心 /教育部智慧农业工程研究中心,江苏南京 210095; 5.中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室,北京 100093; 6.中国科学院大学,北京 100049
  • 简介:摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字植物表型平台( D3P)模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数( GAI)、平均倾角( AIA)和散射光截获率( FIPARdif)信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达( LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征( H)和绿色分数特征( GF)。最后,利用人工神经网络( ANN)算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征( H、 GF和 H+GF)输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明,对于 GAI、 AIA和 FIPARdif,预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见, H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征,在中等测量噪音( 10%)情况下, FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度, R2分别为 0.95和 0.98,而 AIA的估算精度( R2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。

  • 标签: 冠层光截获 高通量表型 LiDAR 数字化植物表型平台( D3P) 小麦冠层