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农业传感器:研究进展、挑战与展望 被引量：4
1
作者 王儒敬 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第1期1-17,共17页
[目的/意义]农业传感器是数字农业、信息农业、智慧农业等现代农业发展模式的源头技术,也是推动农业科技迭代升级和农业生产方式变革的重要驱动力。农业传感器应用环境(水、气及土壤)和监测对象(动植物)多样复杂、规模大,因此,高环境适... [目的/意义]农业传感器是数字农业、信息农业、智慧农业等现代农业发展模式的源头技术,也是推动农业科技迭代升级和农业生产方式变革的重要驱动力。农业传感器应用环境(水、气及土壤)和监测对象(动植物)多样复杂、规模大,因此,高环境适应性、高可靠性和低成本的农业传感器是实现智慧农业的基础与核心。[进展]本文对农业传感器进行分类,并对农业传感器前沿研究趋势进行分析,综述农业传感器在不同应用场景下的研究现状,从农业环境传感器(水、大气和土壤等)、动植物生命信息传感器、农产品质量安全传感器和农机传感器四大类进行深入分析,总结现有农业传感器在研发和使用过程中的通用性和局限性。[结论/展望]在农业传感器面临的挑战与展望中,具体分析了现阶段农业传感器大规模应用严重不足的核心瓶颈,包括低成本化、专用化、高稳定性及自适应,归纳出“农业泛在感知”的概念,为农业传感器技术研发提供思路和参考。 展开更多
关键词 农业传感器 泛在感知 环境传感器 土壤养分传感器 表型传感器 智慧农业
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用于土壤中氮钾含量快速测定的非接触电导微流控芯片 被引量：3
2
作者 洪炎 王乐 +5 位作者 王儒敬 苏静明 李浩 张家宝 郭红燕 陈翔宇 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第1期18-27,共10页
[目的/意义]土壤中氮、钾元素在作物生长和农业生产过程中具有关键作用。快速定量检测土壤中氮、钾含量对指导精确施肥具有重要意义。因此,建立一种快速可靠的土壤氮、钾含量检测方法十分必要。[方法]本研究建立一种基于聚二甲基硅氧烷(... [目的/意义]土壤中氮、钾元素在作物生长和农业生产过程中具有关键作用。快速定量检测土壤中氮、钾含量对指导精确施肥具有重要意义。因此,建立一种快速可靠的土壤氮、钾含量检测方法十分必要。[方法]本研究建立一种基于聚二甲基硅氧烷(Polydimethylsiloxane,PDMS)微流控芯片电泳和电容耦合非接触电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C4D)方法,快速定量检测土壤中氮、钾养分离子。通过微流控电泳芯片实现对土壤中多种离子快速分离,利用C4D进行电导率变化的精准测量。基于检测器工作频率输出响应特性,激励电压响应特性和电泳电压,确定最佳分离和检测性能。[结果和讨论]该方法对钾离子(K+)、铵根离子(NH4+)和硝酸根离子(NO_(3)^(-))标准溶液的检测限(S/N=3)分别为0.5、0.1和0.4 mg/L。K^(+)、NH_(4)^(+)和NO_(3)^(-)在0.5~40.0 mg/L范围内具有良好的线性关系,线性相关系数(R2)分别为0.994、0.997和0.990,表明该方法可以对土壤中氮、钾养分离子进行定量分析。同时,采用峰高、峰面积和出峰时间作为评价指标进行可重复性实验,其相对标准偏差(Relative Standard Deviation,RSD)均小于4.4%,说明该方法具有良好的重复性。此外,对土壤样品进行测试,K^(+)和NH_(4)^(+)可实现完全分离以及同步检测,其检测效率明显提高。通过标准加入法进行回收率实验,回收率保持在81.74%~127.76%。[结论]本研究为土壤氮钾养分离子的快速检测提供了一种简便、高效的方法。 展开更多
关键词 非接触电导检测 微流控芯片 土壤养分 聚二甲基硅氧烷
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柠檬汁还原法制备AgNPs用于果蔬农药残留的SERS快速检测 被引量：2
3
作者 董闪闪 张凤秋 +6 位作者 夏琦 李佳林 刘超 柳少伟 陈翔宇 王儒敬 黄青 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第1期101-110,共10页
[目的/意义]为满足目前市场上对农产品农药残留的快速灵敏检测需求,报道一种基于柠檬汁还原制备银纳米粒子(AgNPs)的方法。[方法]首先将新鲜柠檬汁经滤纸过滤,稀释成2%的柠檬汁水溶液,再配制一定浓度的AgNO3溶液、50 mM的NaOH溶液,放置... [目的/意义]为满足目前市场上对农产品农药残留的快速灵敏检测需求,报道一种基于柠檬汁还原制备银纳米粒子(AgNPs)的方法。[方法]首先将新鲜柠檬汁经滤纸过滤,稀释成2%的柠檬汁水溶液,再配制一定浓度的AgNO3溶液、50 mM的NaOH溶液,放置室温保存。然后在室温下,将10 mL的ddH2O、2mL的NaOH、2mL的2%柠檬汁和5 mL的AgNO3溶液混合,待溶液颜色变为澄清的黄色时,溶液离心即可获得AgNPs。[结果和讨论]该方法制备的AgNPs,其颗粒形貌大小基本均一,约为20 nm,具有很好的表面增强拉曼散射(Surface Enhancement of Raman Scattering,SERS)增强效应,即良好的SERS信号稳定性,较强的SERS增强性能。该胶体中AgNPs分散较均匀,并且具有较长时间储存的稳定性,因此可用于微量农残检测。柠檬汁中主要还原成分抗坏血酸、葡萄糖和果糖,其含量分别为395.76μg/mL、5.95 mg/mL和5.90 mg/mL。将柠檬汁还原法制备的AgNPs用于果蔬表面农残检测,对于百草枯、多菌灵的检出限分别最低至3.90 ng/kg及0.22μg/kg。[结论]这项工作为果蔬农残快检提供了一种绿色、便捷的SERS材料制备方法,为实现农产品农药残留的快速、灵敏检测提供一种新的途径。 展开更多
关键词 表面增强拉曼散射/光谱(SERS) 银纳米粒子(AgNPs) 农药残留 果蔬 光谱检测
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非接触电导检测土壤养分离子的谱峰自动识别方法
4
作者 唐超礼 李浩 +5 位作者 王儒敬 王乐 黄青 王大朋 张家宝 陈翔宇 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第1期36-45,共10页
[目的/意义]电容耦合非接触式电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C4D)在农业土壤养分离子检测方面发挥着重要作用。对C4D信号中离子特征峰的有效识别,有利于后续对离子特征峰的定性和定量分析,为加强... [目的/意义]电容耦合非接触式电导检测(Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection,C4D)在农业土壤养分离子检测方面发挥着重要作用。对C4D信号中离子特征峰的有效识别,有利于后续对离子特征峰的定性和定量分析,为加强农业土壤养分管理提供依据。然而,C4D信号的特征峰检测仍然存在无法自动精准识别、人工操作复杂、效率低等缺点。[方法]提出一种基于连续小波变换结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)和最大类间方差法(Otsu)的谱峰自动识别算法,旨在实现准确、高效、自动化的C4D信号峰识别。采用C4D检测样品溶液,得到离子谱图信号,对谱图信号进行连续小波变换,得到小波变换系数矩阵。通过搜索小波系数变换系数矩阵极值,识别出脊线和谷线。将小波系数矩阵转换为灰度图像,结合PSO和Otsu寻找最佳阈值,进一步对灰度图像的背景和目标分割,再结合原始谱图中的脊谷线识别谱图中的特征峰。[结果与讨论]测试含有41、61和102个峰的数据集,以受试者工作特性(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线和度量值作为评估峰值检测算法性能的准则。与其他方法相比,基于连续小波变换结合粒子群优化的最大类间方差法分割图像(Continuous Wavelet Transform C.ombined with Particle Swarm Optimization of Otsu to Segment Image,CWTSPSO)的谱峰自动识别算法的ROC曲线均保持在0.9以上,度量值分别为0.976、0.915和0.969。CWTSPSO能够有效检测出更多弱峰和重叠峰,同时检测出更少的假峰,有利于提升C4D信号的谱峰识别率和精准性。[结论]本研究提出的CWTSPSO能为非接触式电导检测农业土壤养分离子信号分析提供有力支持。 展开更多
关键词 非接触式电导检测 连续小波变换 粒子群优化算法 最大类间方差法 谱峰识别
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用于小麦多生长阶段倒伏边界精准检测的分层交互特征金字塔网络 被引量：2
5
作者 庞春晖 陈鹏 +6 位作者 夏懿 章军 王兵 邹岩 陈天娇 康辰瑞 梁栋 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第2期128-139,共12页
[目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一... [目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一发育阶段的倒伏识别,而倒伏可能发生在小麦生长的各个时期,不同时期倒伏特征变化复杂,这给模型特征捕捉能力带来考验。本研究旨在探索一种基于深度学习技术的多生育期小麦倒伏区域检测方法。[方法]用无人机采集小麦灌浆期、早熟期、晚熟期这三个关键生长阶段的RGB图像,通过数据增强等技术构建出多生育期小麦倒伏数据集。提出一种小麦倒伏提取模型Lodging2Former,该模型在Mask2Former的基础上加以改进,引入分层交互式特征金字塔网络(Hierarchical Interactive Feature Pyramid Network,HI-FPN),用于提高模型在复杂田间背景干扰下对于多个生长阶段小麦倒伏特征的捕捉能力。[结果和讨论]所提出的Lodg⁃ing2Former模型相较于现存的多种主流算法,如Mask R-CNN(Mask Region-Based Convolutional Neural Network)、SOLOv2(Segmenting Objects by Locations,Version 2)以及Mask2Former,在平均精度均值(mean Average Precision,mAP)上展现出显著优势。在阈值分别为0.5、0.75以及0.5~0.95的条件下,模型的mAP值分别达到了79.5%、40.2%和43.4%,相比Mask2Former模型,mAP性能提升了1.3%~4.3%。[结论]提出的HI-FPN网络可以有效利用图像中的上下文语义和细节信息,通过提取丰富的多尺度特征,增强了模型对小麦在不同生长阶段倒伏区域的检测能力,证实了HI-FPN在多生育期小麦倒伏检测中的应用潜力和价值。 展开更多
关键词 无人机 深度学习 小麦倒伏检测 特征金字塔网络 Mask2Former
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