【目的/意义】 生猪智能检测技术是推动养殖业由传统模式向智能化、精准化转型的重要支撑，对于保障动物福利和提升产业效益具有重要意义。本文旨在系统梳理当前生猪智能检测领域的研究进展与应用现状，为后续技术发展与产业应用提供参考。［进展］ 在研究进展方面，本文从5类源数据出发，综述了典型算法与应用，包括基于红外图像的体温检测、基于可见光图像的健康分析、基于三维图像的体重估测、基于可穿戴传感器的健康监测，以及基于音频信号的异常识别。同时，归纳了智能检测装备的研发与应用情况，涵盖估重设备、健康监测装置和巡检机器人，分析了其在体重评估、行为识别和生理监测中的实践价值。研究表明，生猪智能检测技术已在多个方向展现出良好应用前景，但在算法鲁棒性、设备成本控制和规模化验证等方面仍存在明显不足。 【结论/展望】 未来研究应聚焦多模态数据融合、轻量化模型部署及环境自适应校准，并进一步探索基于大数据的生长预测模型与行为节律分析，以提升检测的精度和推广的可行性。

【目的/意义】 玉米作为主要粮食作物，果穗作为玉米关键表型性状，其形态、大小及颜色特征能够有效反映植株生长状态及潜在产量。而传统的田间玉米果穗检测依赖人工，效率低且劳动强度大，随着密植栽培模式的推广，玉米冠层结构愈发密集，人工进入田间开展果穗测量不仅操作困难，还容易对植株造成机械损伤，进一步限制了数据的准确性与代表性。因此，亟需高效的自动化检测技术。 【方法】 为实现复杂田间环境下玉米果穗的高效精准检测，提出一种基于改进YOLO11（You Only Look Once 11）的CornYOLO（Corn You Only Look Once）模型。研究创新性地采用无人车搭载全景相机进行图像采集，构建了高质量的田间数据集，并在此基础上提出了3项核心模型改进：1）引入特征优化模块（Feature Refinement Module, FRM）以增强多尺度目标检测能力；2）采用动态点空间注意力的跨阶段部分网络（Cross Stage Partial network with Dynamic Pointwise Spatial Attention, C2PDA）以提升对遮挡目标的识别鲁棒性；3）使用统一交并比（Unified Intersection Over Union, UIoU）损失函数以优化边界框回归精度。为作物田间表型高通量获取提供了一种从数据采集到智能识别的端到端解决方案。 【结果与讨论】 CornYOLO在复杂田间环境下表现出优异的检测性能，在验证集上mAP@50达到89.3%，相较于YOLO11n，F₁分数提升2.5个百分点。相较于其余基线模型，其mAP@50提升显著，最高达12.6个百分点。消融实验表明，C2PDA、FRM与UIoU这3个模块均对性能提升有积极贡献，其中C2PDA作用最为关键。 【结论】 CornYOLO模型能够高效精准地识别田间玉米果穗，为玉米育种表型分析和产量预测提供可靠的技术支持，推动玉米果穗信息提取的智能化发展。

【目的/意义】 现有复种指数提取研究多集中于粮食作物，而针对蔬菜种植制度的研究相对不足，限制了对典型高复种蔬菜种植地区耕地利用特征的深入认识，本研究旨在完善针对蔬菜种植制度的复种指数提取方法，从而深化对典型高复种蔬菜种植区耕地利用特征的认识。 【方法】 基于Sentinel-2数据，采用Whittaker Smoothing（WS）对NDVI时间序列进行平滑重构，结合二次差分法以10 m空间分辨率提取了2020—2024年通海县耕地复种指数，并分析了其空间分布和时空演变特征。 【结果和讨论】 通过实地调查的2024年验证数据对提取结果进行验证，通海县耕地复种指数提取总精度达89.94%，Kappa系数为0.84，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）为0.36，均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）为0.11。2020—2024年通海县耕地复种指数分别为221.45%、217.80%、275.37%、232.41%、237.50%，复种水平较高。 【结论】 通海县耕地复种指数在2020—2024年整体表现出先升后降的变化趋势，即从2020年的221.45%增加到2022年的275.37%，随后降低至2024年的237.50%，其变化主要受双季与3季种植制度相互转换的影响。2020、2021、2023和2024年以双季种植为主，3季种植次之；而2022年则以3季种植为主，双季种植次之。多季种植（≥3季）主要分布于杞麓湖沿岸城区。研究结果可为通海县耕地资源管理、区域蔬菜生产优化及可持续发展提供理论与技术参考。

【目的/意义】 水稻受涝害、高温等非生物胁迫时，植株抗性下降，极易发生病害。准确、快速识别水稻病害对优化生产管理、确保粮食安全具有重大意义。针对大田水稻病害图像背景复杂、干扰信息多、推理速度慢等问题，提出了一个优化卷积层、重构Transformer、集成高效通道注意力（Efficient Channel Attention, ECA）模块的MobileViT识别模型。 【方法】 结合云计算、智能手机、知识图谱等研发了一个水稻病害智能识别诊断系统。以自采病害图像为主、公开数据为辅，通过图像预处理、数据增强等构建水稻病害数据集，基于该数据集进行模型训练、测试、交叉验证、消融试验及优化等。 【结果与讨论】 改进MobileViT模型对水稻白叶枯病、稻曲病、叶瘟病、恶苗病、破口病、枯心病以及穗瘟病识别精度达到97.25%，比MobileViT模型提高2.3百分点，较Convnext、Ghostnetv2、TinyVit、Swin Transformer分别提高6.88、8.72、0.92、2.3个百分点，同时推理速度达到139.17 fps，模型大小6.02 MB，可满足田间实时诊断需求。基于微信小程序、Flask框架开发的水稻病害智能识别诊断系统，利用识别模型得到识别结果，结合水稻病害知识图谱，诊断病害并生成诊断结果和防控措施。 【结论】 水稻病害识别诊断模型和智能系统可有效提高水稻病害、涝害、高温、干旱等灾害防控效率，为水稻生产提质增效、数字化、智能化提供重要技术支撑。

【目的/意义】 本研究旨在解决红花自动化采摘中的关键难题，尤其是路径规划效率低、路线质量欠佳以及在动态复杂环境下决策能力受限等问题。为应对上述挑战，将采摘路径规划任务建模为三维旅行商问题（Three-Dimensional Traveling Salesman Problem, 3D TSP），并提出了一种改进的强化学习框架演员–评论家强化学习指针网络该模型（Actor-Critic Reinforcement Learning Pointer Network AC-RL-PtrNet）专为农业环境下的智能红花采摘机器人设计，可实现高效的路径优化与决策控制。 【方法】 首先，为克服传统注意力机制在复杂空间结构和动态环境中的固有局限性，提出了一种基于动态指数移动平均（Dynamic Exponential Moving Average, DEMA）框架的增强型注意力模块。该模块融合了多头注意力、空间距离编码和自适应指数平滑机制，使模型能够更充分地捕捉红花目标间的长程依赖关系与空间上下文特征。同时，为在保持推理精度的条件下降低计算开销，采用了结构化剪枝方法，对 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的门控单元及全连接层中的冗余连接进行选择性移除。在此基础上，对评论家（Critic）网络进行了重新设计，引入了批归一化、残差特征聚合以及多层价值估计头，从而提升学习稳定性与预测精度，并增强了策略训练过程中演员-评论家（Actor-Critic）之间的协同效果。 【结果和讨论】 为定量评估各模块的性能影响，设计并开展了多组消融实验。结果表明，各功能模块均能带来独立的性能提升，而其组合使用则在路径规划精度与推理效率方面取得了最优表现。该协调的 Actor-Critic设计有效提升了轨迹质量与决策稳定性，这对于序列式机器人采摘任务尤为关键。实验结果进一步显示，与传统群体智能算法相比，所提出的AC-RL-PtrNet模型在25个目标采摘任务中实现了-2.63%至61.87%的规划时间提升，在31个目标任务中提升幅度为22.93%至59.10%。同时，不同规划实例下的路径长度均显著缩短，表明该模型在不同问题规模下具备良好的泛化与稳定性能。田间实测结果进一步验证了其实际应用效果：在真实红花采摘环境中，AC-RL-PtrNet在25个目标任务中实现路径长度减少 9.56%、时间缩短5.43%；在31个目标任务中路径减少20.17%、时间节省29.70%。上述结果充分说明，所提出方法在路径规划效率提升与路线质量优化方面均展现出显著优势。 【结论】 综上所述，本研究提出的基于强化学习的结构化路径规划方法，为红花采摘机器人在复杂动态环境下实现高效与稳健的自主采摘提供了切实可行的技术方案，同时为解决三维组合优化类问题提供了新的研究思路与方法论支持。

【目的/意义】 深度学习应用于植物病害识别任务时，模型微调面临计算资源受限、参数更新开销较大的挑战。传统低秩适配（Low-Rank Adaptation, LoRA）方法虽能有效减少参数开销，但仍可能导致资源浪费或优化受限。 【方法】 提出一种动态秩分配算法（Dynamic Rank Allocation, DRA），旨在提升植物病害分类模型精度的同时，平衡计算资源。通过引入一种基于中心化核对齐（Centred Kernel Alignment, CKA）的跨层特征相似性度量方法，量化不同层之间的表征相关性；同时基于梯度信息和激活强度构建1个校正因子，用于衡量各层对损失函数的直接影响；考虑训练过程中特征表示变化的影响，提出基于稳定性触发的自适应秩分配表更新策略（Rank Re-allocation, RRA），在训练过程中监测微调模型参数的收敛状态，在模型趋于稳定时自动更新秩分配表，确保关键层分配更多资源，从而实现参数资源在不同层之间的优化分配。 【结果与讨论】 在小麦病害数据集、植物病害数据集等公开数据集上使用AlexNet、MobileNetV2、Regnety和ConvNeXt这4种不同的模型进行测试，该方法与全参数微调相比，在保证平均准确率的基础上，资源消耗分别减少至0.42%，2.46%，3.56%和1.25%。与LoRA方法（R=16）进行对比，AlexNet、MobileNetV2和Regnety在小麦病害数据集上的准确率分别提高0.38、0.40和0.05个百分点，资源消耗分别减少59.3%、87.4%和50.5%。 【结论】 低秩自适应微调方法在保证植物病害识别精度的同时，能够显著减少模型训练参数。

【目的/意义】 针对工厂化立体式黄鳝养殖饵料投喂机械臂在受限空间内路径规划速度慢、轨迹冗余度大、避障成功率低等问题，提出一种基于改进BI-RRT*（Bidirectional Rapidly-Exploring Random Tree Star）的受限空间路径规划算法。 【方法】 在BI-RRT*算法双向扩展策略基础上，引入目标偏置策略，减少随机采样点；同时结合改进的人工势场法，融入目标点和随机点引力概念，通过自适应调节引力系数引导路径向目标节点扩展，有效避免算法陷入局部最优；最后通过渐进优化策略得到最佳轨迹。 【结果和讨论】 在Matlab平台上，对RRT*（ Rapidly Exploring Random Tree Star）算法、APF-RRT*（ Artificial Potential Fields Rapidly-Exploring Random Tree Star）算法、BI-RRT*算法及改进BI-RRT*算法进行了仿真分析，研究其在二维和三维空间下简单、受限，以及复杂环境的表现。仿真数据显示，在不同环境运行中，改进BI-RRT*算法均展现出显著的性能优势。基于黄鳝养殖投喂场景，搭建机械臂机器人操作系统（Robot Operating System, ROS）仿真环境并进行受限空间下投喂试验。结果表明，与BI-RRT*算法相比，改进BI-RRT*算法平均运行时间减少41.6%，平均路径长度降低2.3％，平均节点数减少37.9％以及投喂成功率提高6％。 【结论】 试验验证改进BI-RRT*算法在投喂任务中展现出更优性能，为工厂化立体式黄鳝养殖高效投饵工作提供了参考。

【目的/意义】 倒伏是制约作物产量与品质的关键因素之一，针对胡麻田间图像中倒伏区域形态复杂、边界模糊、背景干扰大导致不易识别的问题，亟须一种高精度、轻量化的倒伏区域识别方法，以支持智能化田间监测和自动化农业设备的实际部署。 【方法】 提出一种基于改进YOLOv11n-seg模型的胡麻倒伏区域识别方法，该方法从模型轻量化与精度提升出发，首先在骨干网络中引入融合多尺度高效通道注意力机制（Multi-Scale Efficient Channel Attention, MS-ECA）的C3k2_SDW模型，以增强模型对倒伏区域特征的敏感性；其次在颈部结构中引入双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN）结构，并结合多阶段语义融合策略，实现不同尺度与语义层次特征的充分交互，从而提升对细粒度倒伏区域的识别能力；最后在输出阶段对预测边界进行精细化处理，提高倒伏区域分割结果的边界精度。 【结果与讨论】 改进后的YOLOv11n-seg模型在Precision和mAP@0.5上分别达到92.6%和95.2%，较原始YOLOv11n-seg模型分别提升3.7个百分点和2.1个百分点。模型参数量仅为1.73 M，计算量为8.0 GFLOPs，模型体积仅为3.8 Mb，显示出较好的轻量化优势。 【结论】 基于改进YOLOv11n-seg模型的胡麻倒伏区域识别方法兼顾精度与轻量化，为智能化胡麻倒伏监测与实际田间设备部署提供了技术基础。

【目的/意义】 玉米叶片生物量是反映植株生理过程的关键性状，可有效表征玉米生长状态。准确估算玉米叶片生物量，对于预测玉米产量和生产管理决策具有重要意义。传统的生物量预测研究主要集中在群体冠层尺度，缺少植株和器官尺度的生物量预测方法。围绕玉米栽培管理等研究对器官生物量信息快速获取的需求，开展基于叶片3D点云和机器学习的玉米叶片生物量无损测量方法研究。 【方法】 本研究使用多视角三维重建（Multiple Views, MVS）、激光雷达三维扫描（Lidar 3D Scanning, Laser）和3D数字化（3D Digitalization, DT）三种方式获取玉米叶片点云数据。运用随机森林（Random Forest, RF）、梯度提升回归树（Gradient Boosting Regression Tree, GBRT）和支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）三种机器学习方法，以及卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和全连接神经网络（Fully Connected Neural Network, FCNN）两种深度学习方法进行玉米叶片干重预测，进而构建基于点云的玉米叶片生物量预测模型。 【结果和讨论】 使用Laser点云数据结合FCNN方法构建的生物量预测模型精度最高，平均绝对误差（Mean Absolute Error， MAE）为0.08 g，平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）为4.60%，均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）为0.10 g，决定系数（R-squared, R²）为0.98。 【结论】 利用高分辨率的玉米叶片3D点云结合机器学习方法，可实现玉米叶片干重的高精度估算，为作物器官生物量无损测算提供新途径。

【目的/意义】 传统模型使用传统标准化数据集训练后，对实际识别中较远或较近的多尺度茶叶病害目标有错检或漏检以及性能不足的情况。针对茶田病害巡检时存在的茶叶病害检测环境中病害形态多样、识别距离不固定且容易受到背景影响而被误判漏判等问题，并提出一种集成多尺度特征分解、可切换空洞卷积与自适应空间融合的改进模型YOLO-SADMFA（YOLO Switchable Atrous Dynamic Multi-Scale Frequency-Aware Adaptive）。 【方法】 该方法增加模型卷积、特征提取、上采样与检测头轮次加强多尺度能力。并提出一种多尺度特征分析解算与动态频率调整融合的动态多尺度频率感知上采样模块 （Dynamic Multi-Scale Frequency-Aware Upsample, DMF-Upsample）模块进行上采样。首先，该模块可以在有效融合多尺度特征的情况下控制上下采样的信息丢失；其次，引入了可切换空洞卷积模块（Switchable Atrous Convolution, SAConv）代替了原有跨阶段部分核心（Cross-Stage Partial Kernel-2, C3k2）模块，通过结合不同的空洞率的结果进一步加强捕捉目标多尺度信息，同时采用了权重锁定机制提升了模型性能；最后，在head结构中的引入了自适应空间特征融合（Adaptively Spatial Feature Fusion, ASFF）自适应空间特征融合模块的技术特性形成ASFF检测头，自适应地学习空间融合权重有效地过滤了相冲突的信息。同时建立了1个含有2 880张图像9种茶叶病害类别的茶叶病害数据集。 【结果和讨论】 该方法在茶叶病害检测的任务中精确度、召回率、和平均精度值分别为89.7%、82.6%、86.3%。YOLO-SADMFA较原版YOLOv11n模型精确度、召回率、平均精度值分别提升4.4、8.4、3.7个百分点，尤其在处理病斑面积占比10%~65%的多尺度目标时表现突出。在低光照、复杂背景等田间实际场景下，模型仍保持较高的检测稳定性，能够有效区分形态相似的病害类型，并在边缘计算设备上实现约161 FPS的实时检测速度。 【结论】 本研究所提出的YOLO-SADMFA有效解决了茶园复杂环境下多尺度病害检测难题，显著提升了检测准确性和鲁棒性，为自动化茶叶病害巡检系统提供了可靠的技术支持，对促进茶产业智能化发展具有重要应用价值。

【目的/意义】 稻虾共作是一种高效生态农业种养模式，具有显著的经济效益与生态效益，精准获取稻虾田信息对促进农业资源优化、生态保护及可持续发展具有重要意义。针对现有方法易受光谱混淆与边界模糊影响，提取精度不足的问题，提出一种融合多时相与多尺度特征的深度学习模型，以提升稻虾田遥感识别精度。 【方法】 以多时相高分二号遥感影像为数据源，构建一种基于DBAP-Net（Dual-branch Attention Pyramid Network）深度网络模型的稻虾田遥感提取方法。该模型以U-Net为基础，采用双分支编码器结构提取多时相时序特征，集成空洞空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）模块增强多尺度空间信息表达能力，并嵌入注意力机制提高对稻虾田空间结构的关注能力。 【结果与讨论】 DBAP-Net模型表现出优异的稻虾田提取能力，F₁分数、交并比（Intersection over Union, IoU）及马修斯相关系数（Matthews Correlation Coefficient, MCC）分别为91.79%、84.82%、87.60%，与U-Net、PSPNet、DeepLabV3+、SegFormer及TransUNet等经典模型相比，IoU分别提高4.25、4.96、4.57、5.12、2.81个百分点。将该模型应用于研究区全域，总体精度（Overall Accuracy, OA）为96.00%，Kappa系数为0.920，在提取精度与空间完整性等方面均显著优于传统的水体季相差异法、随机森林法和时序指数阈值法。 【结论】 DBAP-Net深度网络模型能够实现稻虾田高精度提取，为稻虾田精细化提取提供一种新的方法和思路。

目的/意义 为解决收获作业中存在的作业效率低下问题，以多台收割机在多个田块上的协同作业为研究对象，统筹考虑机群地块间调度与单机田块内路径规划的一体化需求。 方法 在作业负载均衡与时间窗等约束条件上，提出了一种改进型多旅行商遗传算法（Improved Multi-Traveling Salesman Problem Genetic Algorithm, IMTSP_GA）。该算法采用双层染色体编码结构：第1部分表示任务点序列，第2部分为任务分割方案，从而形成多收割机的作业路径。种群初始化结合顺序与随机策略，遗传操作中引入基于Q-learning的自适应变异机制，以最小化总作业时间为优化目标，逐步改进调度方案，根据调度方案，完成了收割机全流程路径规划。核心创新在于引入基于Q-learning的自适应变异机制，该机制通过学习搜索与变异算子效果之间的关系，自适应选择合适的变异策略，以克服传统遗传算法易早熟收敛、局部搜索能力不足等问题，提升全局探索与局部开发性能。［结果与讨论］ 所提方法有效地实现了收割机作业调度和规划，其中，IMTSP_GA算法在总作业时间上，相比遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）和蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）分别减少了4.48%、5.32%、9.87%，迭代次数为85，运行时间为5.82 s，相比GA、PSO和ACO算法收敛性能更优、运行时间更快。 结论 研究结果可为无人农场的多收割机作业调度和规划方法提供科学依据。

【目的/意义】 针对自然环境干扰下检测模型对辣椒叶片病虫害的特征提取不充分，容易忽视目标物体的边缘信息，以及小块病斑与虫害病灶易漏检等问题，本研究提出一种轻量化病害检测算法，即YOLO-MDFR（You Only Look Once Version 12-MDFR, YOLO-MDFR）。 【方法】 本研究基于YOLOv12m模型做出改进。首先用两个堆叠的3×3的深度可分离卷积代替一个5×5的深度可分离卷积以改进MobileNetV4，并将其代替YOLOv12m的原始骨干网络实现骨干网络轻量化。其次为提高小目标物体的特征提取能力，提出了多维频域互补自注意力机制模块（Dimensional Frequency Reciprocal Attention Mixing Transformer, D-F-Ramit）。最后利用D-F-Ramit与RAGConv（Residual Aggregation Gate-Controlled Convolution）重新设计颈部网络，增强模型的特征融合能力和信息传递能力。基于以上改进提出YOLO-MDFR目标检测算法。 【结果与讨论】 实验结果表明，本研究提出的YOLO-MDFR模型在实验数据集上的平均识别精确度达到95.6%，与YOLOv12m 模型相比，平均识别精度提高了2.0%，同时参数量下降了61.5%，计算量下降了68.5%，帧每秒（Frames Per Second, FPS）达到43.4帧/s。 【结论】 本研究通过系统性的架构优化，在保持模型轻量化的同时显著提升了检测性能，实现了计算效率与检测精度的最佳平衡。

【目的/意义】 开展地块尺度的农作物分布制图旨在获取基于农业生产管理单元的作物类型、种植模式及利用状态，为农业生产监测、作物估产、耕地保护及农业资源优化配置提供精准的信息支持。 【方法】 提出了一种融合地块尺度特征提取、特征优选与Stacking集成学习的作物分类方法。首先，根据地块与影像特点进行地块空间约束下的特征提取，构建包含光谱、纹理、植被指数等多维度的地块特征属性数据集；其次，采用轻量级梯度提升机（Light Gradient Boosting Machine, LightGBM）结合递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）对于地块级特征集进行特征优选，剔除冗余信息以降低维度并增强特征代表性；最后，用Stacking集成学习框架，以多个子模型的输出作为特征，通过元模型进行最终的预测，从而更充分地利用不同模型对光谱、空间与时间特征的互补表征能力。 【结果和讨论】 融合方法总体精度达到95.66%（Kappa=0.900 6），较单一模型或像素级分类方法提升2~3个百分点；通过地块级特征提取和优选，分类精度得到提升，计算时间也大幅度缩减。 【结论】 该方法能充分挖掘地块特征信息，显著提升预测精度，为精细尺度的资源评估、作物监测等应用提供了可靠的技术支持，推进精准农业的发展。

［目的/意义］ 针对冬小麦叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）样本量有限导致反演模型精度不足及自动生成样本物理合理性难以保障的问题，提出一种基于物理约束的PROSAIL与条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network, cGAN）联合的光谱样本增强方法，旨在提升遥感LAI反演的准确性和稳定性，为冬小麦生长监测提供高质量数据支持。 ［方法］ 首先，利用PROSAIL模型生成冬小麦冠层光谱与对应物理参数，训练多层感知机代理模型以模拟PROSAIL模型光谱生成的过程，在此基础上设计结合物理参数条件的cGAN生成网络，构建PROSAIL-cGAN模型生成满足预设物理约束的高质量光谱样本；其次，基于增强样本构建机器学习LAI反演模型，验证样本增强的效果。以山东省邹平市为实验区，进行样本增强并进行LAI反演验证。 ［结果和讨论］ 结果显示，物理约束下的PROSAIL-cGAN生成样本与真实样本在物理参数空间重叠度达到82.7%，基于增强样本训练的随机森林模型的决定系数（R²）可达到，均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）可达到0.540 9，分析表明，物理约束有效提升了生成样本的合理性与反演模型的泛化能力，其中当样本量达到79个以上时，模型精度已接近较高水平。 ［结论］ 本研究提出的物理约束的PROSAIL-cGAN样本增强方法有效缓解了小样本限制对LAI反演的影响，提升了模型精度和稳定性，为农业遥感监测与作物生长动态评估提供了坚实的数据基础和技术保障。

［目的/意义］ 大豆是全球重要的粮食与经济作物，快速、精准识别其种植区域对粮食安全监测和精准农业发展具有重要意义。然而，现有的大豆遥感识别方法普遍存在效率低和精度不足的问题。 ［方法］ 基于2021—2023年Sentinel-2遥感影像，结合大豆生育期信息，采用二元Logistic模型构建大豆遥感识别模型，并在美国大豆主产区的6个典型区域开展识别实验，以期提升识别精度与模型可推广性。 ［结果和讨论］ 大豆识别的最佳物候窗口为7月下旬—9月中旬（第210~260天）。在模型构建区域及2022年的识别中，其整体精度和Kappa系数分别为0.90和0.79；在2022年其余区域的平均精度和平均Kappa系数分别为0.88和0.76。进一步验证表明，模型在2021—2023年所有区域的平均总体精度与Kappa系数分别为0.87和0.76，体现出良好的跨区域与跨年度稳定性和适应性。同时，该模型具有较好的可解释性与轻量化特征。 ［结论］ 基于Sentinel-2影像与二元Logistic模型的大豆识别方法能够实现跨区域、跨年度的稳定应用，可为大豆田的快速、准确识别提供参考方法，并为精准农业的可视化管理与科学决策提供技术支撑。

［目的/意义］ 高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）作为一种融合空间与光谱信息的先进检测技术，能够同步获取水果表面纹理特征及连续波段光谱数据，从而实现无损、可视化和在线化评估水果的外观与内在品质指标。尽管现有研究已广泛探讨HSI在农产品无损检测中的通用性应用，但针对水果领域的系统评述仍显不足。本文拟从场景适配性、技术演变趋势和产业落地瓶颈等维度深入总结HSI在水果品质检测中的应用研究进展。 ［进展］ HSI技术通过无损、快速的光谱成像，显著提高了水果外观品质、表面缺陷、内在品质（如糖分、酸度、水分）及成熟度的检测精度。此外，HSI技术在病害检测、品种鉴别和产地溯源方面也取得了显著进展，为水果质量控制和供应链管理提供了强有力的技术支持。同时，本文用文献计量分析法表明了HSI技术在水果品质检测中的研究热点与发展趋势。［结论/展望］ 未来的研究应优化光谱降维方法，以提高模型的效率和准确性，同时探索迁移学习和增量学习，以增强模型的泛化能力；应着力开发轻量化系统硬件和边缘处理能力，推动技术的实际应用，并结合轻量级深度网络与加速模块，实现实时推理加速；加强标准化体系建设，促进成果的共享与广泛应用；通过融合多模态技术，进一步提升检测平台的精度和智能化水平，最终推动HSI技术在水果产业中实现全面的数字化和智能化应用。

【目的/意义】 光智农业以光学传感技术为核心实现农业信息的动态感知，并依托智能算法构建数据驱动的决策机制，以此推动农业生产模式向精准化与智能化转型。然而，该技术体系在规模化推广过程中仍面临环境干扰强、实施成本高等现实挑战。本文旨在系统梳理光智农业领域的关键技术进展与发展路径，为相关领域科研人员及产业实践者提供理论参考与实践指导。 【进展】 光智农业正逐步摆脱单一技术应用的局限，向“感知-决策-执行”全链条深度融合的方向演进。在感知层面，研究重点已从传统光谱成像拓展至高维荧光寿命成像、量子点传感等跨尺度、高灵敏度探测技术，实现对作物生理状态的早期识别与无损监测；在决策层面，核心突破表现为作物生长模型与深度学习方法的有效耦合，显著增强了生长过程预测与管理策略生成的动态精度和机制可解释性；在执行层面，系统已发展为基于光环境实时反馈的光配方动态调控与智能装备精准作业相结合的模式，形成具备自我优化能力的闭环控制结构。 【结论/展望】 光智农业通过光学感知与智能决策的深度协同，在农业节水节肥、病虫害早期预警与作物品质提升等方面取得了一系列可量化验证的成效。为实现该技术从概念验证到产业普惠的跨越，未来应着力于以下方向：提升复杂田间环境下光学感知的稳定性与检测精度；通过算法轻量化设计与高质量开源数据集建设增强模型泛化能力；推进低成本、低功耗核心光学器件的自主研发与国产化替代，并构建覆盖技术研发、政策支持与人才培养的多维度协同推广体系。

【目的】 为解决现有无人驾驶拖拉机转向系统因精度与鲁棒性不足难以满足高精度轨迹跟踪需求的问题，并克服单电机线控转向（Steer-by-Wire, SBW）系统存在的扭矩受限与容错性较差等缺陷，提出一种基于双电机SBW的轨迹跟踪控制方法。 【方法】 首先，基于拖拉机动力学模型设计线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR），用于计算跟踪期望轨迹所需的前轮转角；其次，建立双电机SBW系统的数学模型，设计滑模控制器（Sliding Mode Controller, SMC）以实现鲁棒控制，并引入干扰观测器（Disturbance Observer, DOB）对系统扰动进行观测与补偿，从而抑制SMC的抖振现象；最后，构建一种融合LQR与SMC+DOB的分层控制架构。 【结果和讨论】 仿真与试验结果表明，所提方法在横向跟踪误差与航向角误差方面均优于未配备SBW的传统转向系统；所构建的SMC+DOB控制器与未集成DOB的SMC方法相比，在低速工况下横向平均跟踪误差、航向角误差、质心侧偏角及前轮转角误差分别降低19.9%、40.2%、6.5%和14.3%；在高速工况下分别降低23.7%、52.2%、4.5%和27.3%。 【结论】 LQR+SMC+DOB分层控制策略可有效增强转向系统的输出扭矩与容错能力，显著提升拖拉机在高、低速工况下的轨迹跟踪精度，为无人驾驶拖拉机的高性能轨迹跟踪系统设计提供了有效解决方案。

【目的/意义】 为实现果蔬在储运过程中的实时、精准品质监控，提出并实现了一种基于时序多源信息融合的在线检测系统。该系统旨在克服传统检测方法存在的离线性、单一模态及无法捕捉动态演变等缺陷，为冷链供应链的精细化管理与早期腐败预警提供新的技术途径。 【方法】 该系统通过自主设计的便携式采集节点，同步采集时序的环境传感数据与视觉指示标签图像。为深度挖掘两种异构时序数据间的复杂关联，本研究提出了一种新颖的协同注意力卷积循环网络（Co-Attention-Based Convolutional Recurrent Network, Co-ACRN）深度学习模型。该模型独创性地采用“协同注意力+自注意力”双重机制，前端通过协同注意力对时序多模态数据进行智能对齐，后端利用自注意力对时序信息进行全局上下文复盘。最终将模型高效部署于Qt端，实现了对果蔬新鲜度的边缘侧在线检测。 【结果和讨论】 Co-ACRN模型在芒果新鲜度检测任务中准确率达到了96.93%，显著优于多种先进的时序多模态融合模型；消融实验进一步证实了研究提出的“时序信息+多模态信息”输入的必要性，以及“双重注意力”架构的优越性，其中模型的各类别召回率最高可达99.16%。部署于客户端后，系统单次诊断耗时小于2 s，验证了该方案的高精度与实时性。 结论 所开发的系统为分布式果蔬品质的在线、智能监控提供了一套兼具创新性与实用性的完整解决方案。

【目的/意义】 茶叶病害常年影响着茶叶的产量和品质，针对既有茶叶病斑分割模型分割精细程度不足的问题，提出了一种茶叶病斑分割模型。 方法 该研究提出了一种基于多尺度特征融合模块（Multi-scale Feature Fusion Module, MSFFM）、多尺度注意力机制（Dual Multi Scale Attention, DMSA）和条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）的茶叶病斑分割模型MDC-U-Net3+。在U-Net3+的骨干网络中加入MSFFM获取病斑多个感受野下特征信息，以减少编码器中特征的丢失；针对分割边界模糊问题，在跳跃连接过程中加入DMSA，充分融合全尺度下的细粒度和粗粒度语义信息；为进一步优化分割结果，利用CRF处理分割后的掩模图像。 【结果和讨论】 经验证，改进后模型平均像素精度（mean Pixel Accuracy, mPA）为94.92%，平均交并比（Mean Intersection over Union, mIoU）为90.9%。相较于U-Net3+的mPA和mIoU分别提升了1.85和2.12个百分点，相对其他经典语义分割模型体现出了更优越的分割效果。 【结论】 该方法为病害自动检测与精准用药提供了数据支持，减少了病害造成的损失。

【目的/意义】 构建高效、可扩展的领域问答系统是当前大语言模型（Large Language Models, LLMs）应用研究中的关键方向。然而，现有问答系统在处理专业领域问题时，常面临查询语义模糊、知识覆盖不足与生成回答不准确等挑战。 【方法】 提出一种融合查询重写与知识图谱增强机制的检索增强生成方法——ReG-RAG（Rewrite and Graph-Enhanced Retrieval-Augmented Generation），作为面向复杂问答任务的通用解决方案。该方法以大语言模型为核心，通过伪文档生成与语义重写提升查询表达清晰度与检索准确性；结合三元组抽取与构建结构化知识图谱，增强语义关联与推理能力；最终通过双通道知识检索与注意力路由生成模块，实现多源知识的整合与高质量回答。实验在油菜领域数据集与WikiEval公共数据集上进行。 【结果和讨论】 ReG-RAG在油菜数据集上的上下文精度、召回率、答案忠实度与相关性指标分别达到0.904 2、0.842 1、0.988 6和0.986 9，显著优于现有方法；在WikiEval数据集上，ReG-RAG的4项指标分别为0.862 0、0.838 7、0.969 4和0.942 1，相较最佳基线方法提升幅度为2.6%~4.7%。 【结论】 上述结果验证了ReG-RAG在垂直领域和通用场景下均具备优越性能和良好泛化能力，为构建高效可扩展的智能问答系统提供了新路径。

【目的/意义】 随着智慧农业和精准农业的快速发展，多机器人全覆盖作业技术在农业领域得到了广泛关注。该技术在作业效率、覆盖范围、系统鲁棒性与可扩展性等方面展现出显著优势，能够支持机器人集群高效完成播种、收割等大范围覆盖任务，是实现农业生产智能化的关键。 【进展】 本文系统梳理了农业多机器人全覆盖作业系统的整体技术框架，构建了 “感知-决策-执行”一体化闭环框架，并深入分析了各模块关键技术的发展与应用现状。在感知识别层面，重点探讨如何融合多源信息与协同感知技术以构建精确的全局环境模型；在决策规划层面，集成任务分配、全局路径规划和局部路径调整等关键环节，优化机器人集群作业任务与路径策略。在控制执行层面，则聚焦于基于模型的轨迹跟踪控制技术，将规划指令精准转化为农机运动。 【结论/展望】 总结当前农业复杂场景下的主要挑战，包括任务数量多且需求变动、作业空间大且具有不规则性、动态环境中存在不可预知的障碍物等，并展望未来技术发展方向，为推进农业智能化和现代化提供参考。

【目的/意义】 针对温室温湿度预测中多传感器数据融合可靠性低、传统模型忽略温湿度动态耦合以及参数调优依赖人工经验等问题，对传统卡尔曼滤波算法进行改进。 【方法】 首先，通过动态调整过程噪声协方差和观测噪声协方差，结合新息方差动态分配多传感器权重。其次，针对温湿度的强耦合性及其协同控制的需求，构建多输出长短期记忆-注意力机制（Long Short-Term Memory -Attention, LSTM-Attention）模型，以温湿度协同预测为目标，引入注意力机制自适应加权关键环境因子，并采用灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）自动对超参数进行寻优。 【结果和讨论】 提出的自适应卡尔曼滤波算法在多点温湿度融合中的平均绝对偏差（Mean Absolute Deviation, MAD）分别为1.59 ℃和8.64%，比传统卡尔曼滤波算法分别降低1.24%、8.57%，以该算法融合结果作为模型训练集，模型在温湿度预测中决定系数R²分别达到98.2%和99.3%，比传统Kalman提升4.7%和4.3%。GWO-LSTM-Attention模型的温湿度预测均方根误差（Root Mean Squared Error, RMSE）分别为0.776 9 ℃和2.056 4%，比LSTM、LSTM-Attention时间序列预测模型分别降低15.6%、6.6%，湿度降低29.2%、5.7%。 【结论】 提出的自适应卡尔曼融合算法能够有效抑制异常值影响，可在非平稳环境变化下实现多传感器数据可靠融合。在温室多环境因子预测中，GWO-LSTM-Attention模型温湿度预测值在未来可作为控制温室环境的依据，对温室环境进行实时调控。

【目的/意义】 随着工厂化育秧的快速发展，育秧环节的智能化已成为提升水稻生产效率与品质的关键。育秧盘中穴孔内稻种数量的准确识别，直接影响气振式育苗精密播种装置的作业效率与参数优化。然而，在复杂环境下，穴孔内稻种检测精度低，难以实现单粒精确分割。 【方法】 为此，提出一种图文定位生成（Caption Grounding and Generation, CGG）模型与预训练模型的稻种实例分割方法，通过图像与文本特征的联合对齐，实现目标定位与语义理解的协同学习，从而显著提升了稻种的检测与分割精度。消融实验结果表明，核心改进模块，包括基于自举式语言-图像预训练模型（Bootstrapping Language-Image Pre-training, BLIP）生成的伪标签，以及基于双向编码器表示的 Transformer（Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT）的词向量嵌入，均能够提升模型性能。二者结合时表现出协同效应，使分割准确率较基线提升超过3个百分点。 【结果和讨论】 所提CGG模型在交并比（Intersection over Union, IoU）阈值为0.5时，边界框检测平均精度（mean Average Precision for bounding box, mAP50^bb）达到90.7%，实例分割平均精度（mean Average Precision for segmentation, mAP50^seg）达到91.4%，显著优于Mask R-CNN和Mask2Former等主流模型。进一步在播种场景验证中，CGG模型在单穴种子数量检测精度达88%，表现最优。其针对单粒稻种的误差指标，包括均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）=16.8颗、平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）=13.7颗和平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）=2.46%，均显著低于对比模型。 【结论】 该模型具备实时在线检测稻种数量的能力，为后续需补种穴位的精准再播种提供了可量化操作依据，具有良好的实际应用前景，可为智慧农业和智能播种技术的发展提供有力支持。

【目的/意义】 蔬菜供应链具有生产主体类别多、产品品种多、流通环节复杂等特点，针对传统追溯过程中数据采集准确率低、追溯标签易伪造、数据易篡改、供应链信息断链等问题，通过分析蔬菜生产、加工、储运、销售等流程，利用蓝牙，区块链，物联网（Internet of Things, IoT）等手段，创建数据可信共享、全链溯源区块链平台。 【方法】 集成气象站、农残检测仪、标签打印机等物联网设备，通过硬件标识与企业主体绑定机制建立设备-主体可信映射；融合椭圆曲线综合加密方案（Elliptic Curve Integrated Encryption Scheme, ECIES）与后量子密码中的Kyber算法，研发抗量子混合加密方案，实现物联网数据量子安全加密，阻断伪造篡改行为。 【结果和讨论】 在此基础上研发基于物联网和区块链的蔬菜防伪追溯系统并进行实验测试，对信息采集准确率、数据上链、数据查询进行了测试分析，实验结果表明物联网方式能够提高数据录入的准确率，数据上传至蔬菜防伪溯源区块链系统时延为2 879 ms，查询数据时延为122 ms。提出的蔬菜供应链后量子增强型椭圆曲线综合加密方案（Post-Quantum Enhanced ECIES, PQ-ECIES）对128 B明文的加密与解密时间总开销大约在10 ms，相比于传统加密方法RSA（Rivest-Shamir-Adleman）非对称加密的50~80 ms表现出较高效率，相较于对称加密的高级加密标准（Advanced Encryption Standard, AES）时间开销大，但抗量子安全性高。 【结论】 系统的数据上链和数据查询效率较高，可以满足的系统应用需求，能够有效解决传统追溯存在的漏填或错填追溯信息、追溯数据造假等问题，实现蔬菜的可信溯源。

【目的/意义】 为充分发挥隐含在农业大数据中的分散、异构和无关联农业知识的潜在应用价值，通过构建知识库，结合检索技术用于增强大模型输出专业的农业知识，为促进农业知识快速服务于生产实践提供有效手段。 【方法】 提出了检索增强大模型的农作物病虫害智能问答方法，该方法通过自建知识库并协同优化分块策略、自适应检索机制与结构化提示工程，实现了农业病虫害领域知识有效增强大模型的精准专业问答。具体提出了自适应混合检索增强生成方法（Adaptive Hybrid Retrieval -Retrieval-Augmented Generation, AHR-RAG），首先在固定长度分块时引入重叠机制缓解语义割裂，同时，采用向量语义相似度匹配与主题高度相关的文本分块加以存储。依据问题复杂度设计了动态路由的单跳（BM25算法）检索与多跳检索。然后将文本方法与多种基线方法在不同查询类型和不同复杂度查询等多方面进行了对比实验。［结果与讨论］本研究方法在Qwen1.5-7B-Chat模型上的效果最佳，其准确率达到89.6%对单跳与多跳查询的准确率分别达到0.921和0.748，较Self-RAG与Adaptive-RAG多跳查询的准确率分别提升0.082和0.059，说明本研究方法能更好地推理多跳等复杂查询。 【结论】 本研究方法在生成答案的准确性、相关性和全面性方面的显著优势。未来的工作将探索融合多模态知识库。

【目的/意义】 为解决智能化灯诱设备检测密集、遮挡的低分辨率小体积飞虱类害虫时易出现精度低、误检、漏检的问题，基于YOLOv11x提出了一种联合空间深度转换卷积与多尺度注意力机制的水稻飞虱类小体积害虫图像检测识别方法。 【方法】 首先，通过使用EMA （Efficient Multi-Scale Attention）注意力机制改进YOLOv11x原网络中的C3k2模块，加强模型在密集、遮挡情况下对小体积害虫特征的感知与融合能力。其次，使用SPD-Conv（Space-to-Depth-Convolution）卷积替换原始模型中Conv普通卷积模块，进一步提升模型对低分辨率小体积害虫特征的提取精度并降低了模型参数量。另外，在原始的网络基础上添加P2检测层并去除P5检测层，从而有针对性地增强模型对小目标的检测性能。最后，通过引入动态非单调聚焦机制损失函数WIoU （Wise-Intersection over Union）v3，提升模型的定位能力，进而降低误检率和漏检率。 【结果和讨论】 改进后的模型在自建飞虱类害虫数据集dataset_Planthopper上的准确率P、召回率R、平均检测精度mAP₅₀和mAP_50-95分别达到了77.5%、73.5%、80.8%、44.9%，与基准模型YOLOv11x模型相比，分别提高了4.8、3.5、5.5和4.7个百分点，参数量从56 M减小到40 M，减少了29%。与现在主流的目标检测模型YOLOv5x、YOLO8x、YOLOv10x、YOLOv11x、YOLOv12x、Salience DETR-R50、Relation DETR-R50、RT-DETR-x相比，改进后的模型综合性能最佳。 【结论】 改进后的YOLOv11x模型，有效提升了在密集、遮挡虫情下检测低分辨率小体积飞虱类害虫的性能，降低了漏检和误检的概率。

【目的】 耕地撂荒是全球土地利用变化中的一个核心议题，其背后蕴含着粮食安全与生态恢复（如碳汇）之间复杂的权衡关系。在中国南方丘陵山区，破碎的地形与复杂的农业系统使得撂荒现象尤为普遍且监测困难。精准、高效地获取撂荒时空信息，对于制定兼顾粮食生产与生态服务的土地利用政策至关重要。本文旨在系统评述撂荒地遥感监测方法，梳理其技术演进脉络，并展望未来发展方向。 【进展】 本文系统回顾了相关文献，揭示出撂荒地遥感监测技术已展现出清晰的演进脉络。在监测范式层面，其已从早期基于多时相分类后比较的“状态对比”，发展为当前利用时间序列分割算法进行“过程追踪”的主流动态分析。在识别算法层面，则实现了从依赖特征工程的传统机器学习，向能够自动学习时空特征的深度学习模型的深化。然而，现有研究在方法论上仍存在共性问题，突出表现为地面验证样本的时空代表性偏差，以及由云覆盖、混合像元和物候差异导致的不确定性。 【结论/展望】 当前研究仍面临光学数据获取难、方法精细度不够、撂荒特征挖掘弱等挑战。未来的研究应致力于构建一个集成的、智能化的监测体系。具体发展方向包括：1）构建融合光学、SAR等多模态信息的无缝、高分辨率数据立方体；2）建立基于分层抽样原则的地面验证与多目标校准网络；3）发展物候知识与深度学习耦合的精细识别模型，并向量化评估“撂荒强度”演进；4）推动遥感云计算平台从“数据仓库”向支撑多尺度、多模态分析的“智能生态系统”转型；5）最终实现从描述性制图向预测性过程模拟与风险评估的范式跃迁。

[目的/意义] 农业低空经济是在低空空域管理机制不断完善与智能技术持续突破的背景下快速发展的新兴领域，正逐步融入农业农村现代化的各个环节。本文系统梳理其发展路径与实践模式，对于推动技术集成与政策设计、加快其在农业各领域的推广应用具有重要意义。 ［进展］ 本文基于文献调研和关键词聚类分析方法，系统梳理了农业低空经济在智慧农场、智慧牧场、智慧林业、智慧渔业与智慧乡村5大典型应用场景中的技术路径与实践模式，重点展现了低空经济技术与平台在播种施肥、病虫监测、牲畜巡检、林火预警、环境感知和乡村治理等方面的应用成效与赋能潜力。同时，总结了当前农业低空经济初步形成的以装备制造、飞行作业、配套保障与综合服务为主体的人才与产业体系，涵盖了无人机等装备研发、多类型作业服务、空域调度机制、运维监控系统以及飞手培训与运营管理等关键支撑要素。 ［结论/展望] 农业低空经济正处于由单一技术驱动向系统融合、由分散应用向平台化演进的关键阶段。未来应强化政策引导与制度设计，推进核心技术攻关与机制创新，完善基础设施与服务网络，加快构建高效、安全、绿色的农业低空经济体系，服务农业高质量发展与乡村振兴战略的全面实施。

【目的/意义】 现代农业发展通过采用智慧农业技术推进农业绿色转型发展，实现农业生产技术范式转型，增加农业的期望产出，降低农业的非期望产出，从而提升农业绿色全要素生产率。本文旨在对智慧农业技术革新赋能农业绿色转型开展系统研究，重点厘清其赋能农业绿色转型的内在逻辑，深入剖析存在的障碍，并提出可行的对策建议，以全面提升智慧农业技术革新对农业绿色转型的赋能效果，为农业绿色转型注入新的活力。 【方法】 本文系统地探究智慧农业从数据维度切入，构建多源异构的农业数据采集体系，夯实数据根基；于算法层面发力，借助智能决策重塑资源配置模式，实现精准调控；在设备领域推进，突破传统装备创新范式，提升生产效率；自生态视角着眼，构筑绿色生态监测体系，实现农业可持续发展。通过“数据—算法—设备—生态”的协同演进，构成智慧农业赋能农业绿色转型的创新逻辑。同时，研究发现智慧农业的技术革新赋能农业绿色转型面临诸多障碍，如核心能力缺失与技术落地场景的适配性危机、市场需求侧与供给侧的适用性错配、政策培育的协同缺失与标准体系结构性缺失等。 【结论】 提出对策建议为打破技术应用“最后一公里”，激发农业主体能动性；加速市场化进程，提升农业绿色资源配置效率；加强顶层设计，形成普惠型智慧农业新格局。

［目的/意义］ 玉米雄穗的精准识别是制种生产的关键环节。针对现有目标检测模型在复杂大田场景下的研究存在数据维度受限、特征提取不足、计算负载较高、检测效率低下等问题，本研究提出一种基于改进YOLOv11n的大田玉米雄穗实时检测模型LightTassel-YOLO，旨在快速、准确地识别玉米雄穗，以实现去雄无人机的高效作业，减少人工干预影响。 ［方法］ 利用无人机连续获取2023—2024年玉米抽雄期数据，构建了覆盖玉米抽雄不同阶段、多品种、多高度及多气象条件的大规模高质量玉米雄穗数据集。首先，将EfficientViT应用于主干网中，以增强在多尺度特征中感知信息的能力；其次，设计C2PSA-CPCA模块通过为特征图动态分配通道和空间维度的注意力权重，有效增强网络对目标特征提取能力的同时还降低了计算复杂度；最后构建C3k2-SCConv模块，促进代表性特征学习的同时达成低成本空间特征重构，提高模型检测准确率。 ［结果与讨论］ LightTassel-YOLO为玉米雄穗检测提供了一种可靠方法，最终模型的准确率为92.6%，召回率为89.1%，AP@0.5为94.7%，较基准模型YOLOv11n分别提升2.5、3.8、4.0个百分点，参数量仅为3.23 M，计算量为6.7 GFLOPs。此外，LightTassel-YOLO还与目前主流的目标检测算法Faster R-CNN，SSD和YOLO系列的多个版本进行对比，验证本文提出方法在综合性能上均优于上述算法，在典型田间场景中，模型亦展现出优异适应性。 ［结论］ 本研究所提出的方法为玉米雄穗精准监测提供了有效的理论基础，对提升田间管理智能化水平具有重要意义。

【目的/意义】 果园低空经济是农业新质生产力的重要交叉发展方向之一，是推动果品行业全面高质量发展的新兴产业，主要依托装备制造环节集成、智慧农业技术融合、消费生态体系衍生，构建果园全周期生产、管理与服务产业链，推动果园低空全价值链的协同发展与产业生态闭环。 【进展】 本文立体化解构果园低空经济上游、中游和下游三个环节的应用与技术现状。其中，上游产业聚焦低空装备制造与基础设施建设；中游围绕果园“产前—产中—产后”作业环节，包括土壤属性检测、精准施药、产量估算和采摘运输等具体场景；下游产业围绕“人、机、险、旅”的消费生态网络，涵盖服务保障、装备租赁和果旅融合。 【结论/展望】 在总结当前果园低空经济发展现状与典型案例的基础上，本文进一步分析果园低空经济在实际应用推广中面临的装备适配性不足、基础设施未完善、服务标准未统一等技术与制度瓶颈，并提出其发展趋势，为果园低空经济的技术推广与产业升级提供参考。

【目的/意义】 河蟹质量的精准估测对于河蟹精准化养殖具有重要的意义，但是传统的河蟹质量人工测量效率低且易损伤蟹体，面向河蟹水下原位质量估测方法研究非常缺乏。为此研究开发高效无损的河蟹水下原位质量估测方法。 【方法】 基于双目视觉建立融合关键点检测与三维测量的质量估测方法，克服现有三维重建技术在水下动态场景中关键点定位精度不足的瓶颈，进而实现河蟹水下原位质量精准估测。首先，改进YOLOv11框架，通过将MBConv模块与EffectiveSE注意力机制融合重构C3K2特征提取模块，并引入空间动态特征融合机制表面细节融合模块（Surface Detail Fusion Module, SDFM），构建适应养殖水体浑浊环境的河蟹目标检测模型；其次，建立关键点检测匹配算法替代传统全局立体匹配，结合三角测量原理实现甲壳三维参数精准测量；最后构建双层反向传播（Back Propagation, BP）神经网络，融合甲壳形态参数与性别特征进行质量回归预测。 【结果和讨论】 改进后的目标检测模型在并交比为0.5 的平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）达97.2%，关键点检测精度mAP50达96.7%；河蟹甲壳三维测量平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）仅为2.68%；系统整体质量预测平均绝对百分比误差MAPE为7.1%。 【结论】 建立的非接触式测量方法能够实现水下河蟹形态参数的精准获取与质量估测，为河蟹养殖智能化监测提供了关键技术参数，具有重要的理论和应用价值。

【目的/意义】 玉米螟虫害检测对提高玉米的产量和质量至关重要，然而现有的检测方法存在一定的局限性，难以满足大规模应用的要求。针对该问题本研究实践了一种基于无人机低空近景图像和YOLO-ESN（You Only Look Once Enhanced Small object Network）模型检测玉米螟虫害的方法，以虫洞检测替代虫体检测，从而提高田间应用的适应性。 【方法】 本研究以YOLOv11（You Only Look Once version 11）模型为基础，在Backbone部分加入ELA（Enhanced Lightweight Attention）注意力机制，增强模型特征提取能力，在Neck部分采用轻量级C3k2-SCConv（C3k2-Spatial and Channel Reconstruction Convolution）模块，在仅增加较少参数量的情况下提升特征融合效率，在Head部分新增微小目标检测模块，直接利用浅层高分辨率特征提升模型性能，同时加入NWD+EIoU（Normalized Wasserstein Distance+ Efficient Intersection over Union）损失函数优化边界框回归精度。最后，结合决策树算法确定虫害严重程度并生成虫害分布热力图。 【结果和讨论】 在自建玉米螟虫害数据集上进行的实验表明，改进后的YOLO-ESN在mAP@50（mean Average Precision at IoU threshold of 0.50）和mAP@50：95（mean Average Precision Averaged over IoU Thresholds from 0.50 to 0.95 with Step Size 0.05）上分别达到88.6%和40.5%，较基准模型提升7.6个百分点和4.9个百分点，精准度与召回率分别达到80.2%和82.1%，较基准模型提升6.3个百分点和2.3个百分点，同时参数量减少11.52%。 【结论】 实验结果证明，本研究为玉米螟虫害大范围精准检测提供了一种高效解决方案，推动精准农业进一步发展。

【目的/意义】 畜禽健康问题的及时发现和早期预警对绿色高效养殖至关重要，传统人工巡检耗时耗力且易漏检错检，机器人巡检具有全天候、高精度、高效率和低成本等优势，但现有巡检路径规划较少考虑规模养殖场内肉牛、奶牛等大型畜种个体的全局遍历和动态障碍物导致的局部可通行性优化问题。 【方法】 本研究提出了一种融合旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）、A*（A-Star）和动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）的全局-局部优化的规模化牛场智能巡检路径规划算法，解决了牛场动态场景下的全局多目标个体遍历、路径冗余与局部通行避障的问题。在全局遍历优化上，提出了融合改进TSP和A*算法的全局巡检路径规划算法；在局部通行优化上，改进DWA实现动态障碍物引起的局部区域可通行性实时判别与提前主动避障。融合全局和局部算法并在Matlab搭建动态环境验证。 【结果和讨论】 改进A*算法在规划时间、路径平滑性、路径长度和搜索效率上均优于传统A*算法；融合TSP和A*的全局巡检算法的平均巡检覆盖率达100%，巡检距离和时间较经典蚁群算法分别缩短了17.99%和20.85%；改进DWA可根据障碍物的尺寸提前判断巡检通道的局部可通行性，实时调整机器人线速度、角速度和姿态角度，提前主动避障。 【结论】 提出的智能巡检算法能够在规模化牛场中实现一定时间内的牛只个体遍历和实时主动避障，有效提升了巡检效率和质量。

【目的/意义】 蜜蜂授粉识别实验有助于评估蜂群的授粉效率，检测花朵是否授粉，从而为后期的疏花疏果提供科学依据，优化蜂群管理和农业生产。为应对蜜蜂授粉检测中目标小、背景复杂等挑战，本研究提出了一种基于YOLOv10n-CHL的轻量化蜜蜂授粉识别模型。 【方法】 本实验创建了草莓花、蓝莓花和菊花三种不同花朵的蜜蜂授粉数据集，并通过以下改进提升模型性能：首先，主干网络中用跨阶段多尺度边缘信息增强模块（Cross Stage Partial Network_Multi-Scale Edge Information Enhance, CSP_MSEE）模块替换C2f，融合跨阶段局部网络（Cross Stage Partial Network, CSPNet）跨阶段连接与多尺度边缘增强策略，强化特征提取能力；颈部模块引入多级特征融合金字塔（Hierarchical Skip Feature Pyramid Network, HS-FPN），通过特征选择与融合策略，提升复杂背景下小目标检测精度并优化计算效率；在头部采用轻量化检测头（Lightweight Shared Detail-enhanced Convolutional Detection Head, LSDECD）替代原始检测头，增强细节捕捉能力的同时减少参数量，使模型更易于部署和应用于边缘设备。 【结果和讨论】 在三个不同数据集上的测试结果表明，与原YOLOv10n模型相比，改进后的模型在计算量和参数量上分别降低了3.1 GFLOPS和1.3 M。同时，草莓花、蓝莓花、菊花蜜蜂授粉数据集的召回率和mAP50（Mean Average Precision at IoU Threshold of 50%）分别达到了82.6%、84%、84.8%和89.3%、89.5%、88%，较原模型分别提升了2.1%、2.0%、2.1%和1.7%、2.6%、2.2%。 【结论】 这一改进显著增强了模型在蜜蜂授粉数据集上的检测精度，同时通过轻量化设计有效减轻了计算负担，提升了部署的可行性。这为蜜蜂授粉识别技术的实际应用奠定了坚实的技术基础。

【目的/意义】 目前，针对同时实现自动驾驶底盘轨迹跟踪和避障控制的研究还存在着跟踪性能不足、执行器易抖动和系统复杂度过高的问题，提出了一种简洁算法同时实现底盘的轨迹跟踪和避障控制。 【方法】 利用模糊并行分布式补偿（Parallel Distributed Compensation, PDC）策略设计全局Takagi-Sugeno（T-S）模糊控制器，设计线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）控制器作为每个局部系统的控制器，实现底盘的轨迹跟踪。在全局开环T-S模糊系统中设计一个新的\mathrm{L}\mathrm{Q}{\mathrm{R}}_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}控制器用于实时动态轨迹规划，实现避障控制，并且设计了一个模糊控制器来动态调整增益矩阵。利用模糊融合控制器将两个控制器联合起来形成最终的控制输入。 【结果和讨论】 测试表明，在没有障碍物时，轨迹跟踪的横纵向跟踪误差分别为0.041和0.052 m。在有障碍物时，该方法可以实时生成参考轨迹实现避障控制。设计的模糊控制器可以根据工况实时调整\mathrm{L}\mathrm{Q}{\mathrm{R}}_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}控制器的增益矩阵，与增益矩阵固定的\mathrm{L}\mathrm{Q}{\mathrm{R}}_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}控制器相比，其跟踪误差降低了33.9%。 【结论】 该方法利用简洁的算法结构同时实现了底盘的轨迹跟踪和避障控制，为底盘的轨迹跟踪和避障控制研究提供了一种新的参考。