编辑部整理了近期热点文章，内容涵盖智能植保、农业遥感应用，以及智能水产等6篇文章，敬请下载阅读引用。

智能植保

[1]资乐, 臧禹, 黄俊浩, 包瑞峰, 周志艳, 肖汉祥. 植保无人机飞防助剂与杀虫剂的混配方式对二化螟防治效果影响研究[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(3): 52-59.

ZI Le, ZANG Yu, HUANG Junhao, BAO Ruifeng, ZHOU Zhiyan, XIAO Hanxiang. Effects on control efficacy of pesticide-adjuvants mixture against rice Chilo Suppressalis(walker) based on plant protection unmanned aerial vehicle[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(3): 52-59.

摘要：为探究飞防助剂类型与杀虫剂的混配方式对水稻二化螟防治效果的影响，本研究以杀虫剂（10%甲维?茚虫威SC、5%氯虫苯甲酰胺SC和0.8%鱼藤酮SC）、飞防助剂（有机硅助剂、矿物油助剂和卵磷脂助剂）、施药液量（21、24和27 L/hm2）为因素设计了3因素3水平的L9（34）正交试验，通过方差分析（ANOVA）方法对各因素的显著性水平进行了分析。结果表明，在本研究的试验条件下，施药后第14天，杀虫剂对水稻二化螟防治效果有显著性影响（P<0.05），飞防助剂对水稻二化螟防效有极显著影响（P<0.01）；在设定的施药液量范围内（21~27 L/hm2），施药液量对水稻二化螟防效无显著性影响。混配方式7（0.8%鱼藤酮SC、有机硅助剂和27 L/hm2施药液量）具有较好的速效性与持效性，施药后第14天的防效达81.45%；混配方式4（5%氯虫苯甲酰胺SC、有机硅助剂和24 L/hm2施药液量）持效性显著，施药后第14天的防效为79.30%。本研究成果可为防治水稻二化螟的药液混配方式提供参考。

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[2]翟长远, 张燕妮, 窦汉杰, 王秀, 陈立平. 果园风送喷雾机出风口风场CFD建模与试验[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(3): 70-81.

ZHAI Changyuan, ZHANG Yanni, DOU Hanjie, WANG Xiu, CHEN Liping. CFD modeling and experiment of airflow at the air outlet of orchard air-assisted sprayer[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(3): 70-81.

摘要：塔式果园风送喷雾机是目前普遍使用的果园喷雾机，塔式结构易产生旋转和不规则的垂直气流，导致喷雾机出风口两侧风场分布不对称，且分布规律不易预测。为探究适用塔式果园风送喷雾机出风口风场建模方法，本研究基于喷雾机出风口风场计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）建模方法，提出了用户定义函数（User-Defined Function，UDF）分段式三维风速入口边界条件设置方法，并研究了湍流模型和计算域尺寸对喷雾机CFD风场模拟结果的影响特性。采用Fluent软件，建立了三种CFD模型：模型一以11个区域的平均风速作为边界条件；模型二采用UDF分段式三维风速入口作为边界条件；为进一步研究计算域尺寸对风场模拟的影响，建立了小计算域尺寸的模型三。三种模型均采用基于雷诺时均控制（Reynolds-Averaged Navier-Stokes，RANS）方程的k-ε湍流模型和k-ω湍流模型进行风场计算。为了验证模型的可靠性，设计了空间风场立体测量系统，实现了精确快速空间风速测量。验证结果表明，Standard k-ε、Realizable k-ε、BSL k-ω和SST k-ω湍流模型较适合风场CFD建模，其中Standard?k-ε湍流模型运算结果最优，模型决定系数R2为0.81。基于UDF分段式三维风速入口边界条件设置方法不仅提高了仿真结果的准确性（提高了5%），而且降低了计算的复杂性。在其他参数设置相同的情况下，大尺寸计算域模型的性能略优于小尺寸计算域。实际建模过程中建议根据计算机计算能力、仿真的实际要求设置合适的计算域尺寸。本研究结果可为喷雾机出风口风场CFD建模方法提供参考。

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[3]王子杰, 刘国海, 张多, 沈跃, 姚震, 张贺. 高地隙四轮独立驱动喷雾机路径跟踪模型预测控制[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(3): 82-93.

WANG Zijie, LIU Guohai, ZHANG Duo, SHEN Yue, YAO Zhen, ZHANG He. Path following model predictive control of four wheel independent drive high ground clearance sprayer[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(3): 82-93.

摘要：针对传统燃油驱动、前轮转向的高地隙喷雾机传动效率低、碳排放高、环境污染、智能化水平低、灵活性差等问题，本研究提出了一种适用于无人驾驶的高地隙四轮独立驱动（Four Wheel Independent Drive，4WID）喷雾机。其采用混合动力、前后双转向桥的4WID，转向半径小，前后轮的运行轨迹高度一致，能够减少田间植保作业时的压苗现象。考虑水田极端作业环境下驱动轮的滑移、陷坑等问题，基于喷雾机线性时变的运动学模型（LTV），构建了考虑驱动轮滑移的分层路径跟踪控制。上层模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）器根据预期路径、车辆当前位置，获得喷雾机的转向角和运动速度，实现路径跟踪。下层以模糊控制和积分分离PID控制构建驱动轮滑移控制器，从而实现路径跟踪、运动速度、驱动轮滑移的有效控制，提高了喷雾机在复杂作业环境中的稳定性和路径跟踪精度。采用Adams/Matlab的联合仿真结果表明，在复杂的工况条件下，喷雾机驱动轮的滑移率依然控制在±20%之内，防止驱动轮发生过度滑移对车速和转向角产生不良影响，有利于喷雾机稳定性的提升。本喷雾机能够快速准确地跟踪期望路径，与未考虑驱动轮滑移的控制相比，能够适应更加复杂的工作环境，跟踪精度有明显提升。

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农业遥感应用

[1]张建, 谢田晋, 杨万能, 周广生. 近地遥感技术在大田作物株高测量中的研究现状与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 1-15.

ZHANG Jian, XIE Tianjin, YANG Wanneng, ZHOU Guangsheng. Research status and prospect on height estimation of field crop using near-field remote sensing technology[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(1): 1-15.

摘要：株高是动态衡量作物健康和整体生长状况的关键指标，广泛用于估测作物的生物学产量和最终籽粒产量。传统的人工测量方式存在规模小、效率低以及耗时长等问题。近十年来，近地遥感技术在农业领域发展迅速，使得高精度、高频次、高效率的作物株高采集成为可能。本文首先回顾了国内外基于遥感手段获取株高研究的论文发表情况；其次对获取株高的不同平台以及传感器的基本原理、优势及其局限性进行了介绍和评述，重点论述了激光雷达和可见光相机两种传感器的测高流程与涉及的关键技术；在此基础上归纳了株高在作物生物量估算、倒伏监测、产量预测和辅助育种等方面的应用研究进展；最后对近地遥感技术在株高获取上存在的问题进行讨论分析，并从测高平台和传感器、裸土探测和插值算法、株高应用研究及农学与遥感测高差异四个方向进行了展望，可为今后近地遥感测高的研究与方法应用提供参考。

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[2]王琳, 梁健, 孟范玉, 孟炀, 张永涛, 李振海. 基于遥感与气象数据的冬小麦主产区籽粒蛋白质含量预报[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(2): 15-22.

WANG Lin, LIANG Jian, MENG Fanyu, MENG Yang, ZHANG Yongtao, LI Zhenhai. Estimating grain protein content of winter wheat in producing areas based on remote sensing and meteorological data[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(2): 15-22.

摘要：开展小麦籽粒蛋白质含量的监测预报研究对于指导农户调优栽培、企业分类收储、期货小麦价格、进口政策调整等具有重要意义。本研究以冬小麦主产区（河南省、山东省、河北省、安徽省和江苏省）为研究区域，构建了冬小麦籽粒蛋白质含量多层线性预测模型，并实现了2019年冬小麦蛋白质含量预报。为了解决预测模型在年际扩展和空间扩展存在偏差的问题，在蛋白质含量估算模型中考虑了气象因素（温度、降水、辐射量）、冬小麦筋型、抽穗—开花期增强型植被指数（EVI）等因素。结果表明，融合3个气象因素的蛋白质含量估算模型建模集精度（R2 = 0.39，RMSE = 1.04%）与验证集精度（R2 = 0.43、RMSE = 0.94%）均高于融合2个气象因子的估算模型和单个气象因子的估算模型。将蛋白质含量估算模型应用冬小麦主产区的蛋白质含量遥感估算，得到了2019年冬小麦主产区品质预报图，并形成黄淮海地区冬小麦品质分布专题图。本研究结果可同时为后续小麦种植区划和实现绿色、高产、优质、高效粮食生产提供数据支撑。

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智能水产

[1]尹航, 李祥铜, 徐龙琴, 李景彬, 刘双印, 曹亮, 冯大春, 郭建军, 李利桥. 对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型EMD-RF-LSTM[J]. 智慧农业(中英文), 2021, 3(2): 115-125.

YIN Hang, LI Xiangtong, XU Longqin, LI Jingbin, LIU Shuangyin, CAO Liang, FENG Dachun, GUO Jianjun, LI Liqiao. EMD-RF-LSTM: Combination prediction model of dissolved oxygen concentration in prawn culture[J]. Smart Agriculture, 2021, 3(2): 115-125.

摘要：溶解氧（DO）浓度是对虾养殖水质检测的核心指标。为提高对虾养殖溶解氧浓度的预测精度，本研究提出了一种基于经验模态分解、随机森林和长短时记忆神经网络（EMD-RF-LSTM）的对虾养殖溶解氧浓度组合预测模型。首先采用经验模态分解（EMD）对养殖水质溶解氧浓度时序数据进行多尺度特征提取，得到不同尺度下的固有模态分量（IMF）；然后分别采用长短时记忆神经网络（LSTM）和随机森林（RF）对高、低频不同尺度IMF进行建模；最后结合各分量预测结果构建叠加模型，实现对溶解氧浓度时序数据的综合预测。本研究模型在广东省湛江市南三岛对虾养殖基地展开了试验及应用，在基于真实数据集的性能测试中，经验模态分解后EMD-ELM模型与极限学习机（ELM）模型对比，平均绝对误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别降低了30.11%、29.60%和32.95%。在经验模态分解基础上用RF和LSTM对不同特征尺度的本征模态分量分别预测后叠加求和，EMD-RF-LSTM模型预测的精度指标MAPE、RMSE和MAE分别为0.0129、0.1156和0.0844，其中关键指标MAPE较EMD-ELM、EMD-RF和EMD-LSTM分别降低了84.07%、57.57%和49.81%，预测精度显著提高。结果表明，本研究针对经验模态分解后高、低频分量分别预测的策略可有效提升综合性能，表明本研究模型具有较高的预测精度，能够较准确地实现对虾养殖水体中溶解氧浓度预测。

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