全部动态

海南大学联合山东理工大学针对仓储马铃薯堆叠遮挡、缺陷形态差异大问题,构建黑斑、发芽、干腐等多类缺陷数据集,设计 MCF 上下文特征整合模块与 AIFI-DyMona 实例特征交互结构并引入 Shape-IoU 回归;MDS-DETR 以 14.2M 参数、42.9G FLOPs 取得 mAP@0.5 96.3%,集成于智能分拣机器人后真实仓储分拣准确率稳定超过 95%。

针对温室图像光照变化与遮挡难题,内蒙古农业大学团队构建黄瓜生长数据集 CGD 并提出轻量化骨干 FSA-GhostNet(参数2.07M,RTX 3060 上 13.96 ms/张);在 CGD 上生长阶段分类准确率 98.22%、播后天数回归 MAE 0.93 天、R² 0.9962,ImageNet-100 上准确率 78.98%,为温室智慧农业边缘部署提供算力-精度均衡方案。

为破解当前我国数农融合不充分与区域发展不平衡难题,文章基于企业工商登记数据,从数农融合规模与渗透率两个维度构建数农融合发展水平评价指标体系,采用CRITIC法测度我国2000-2023年31个省份的数农融合发展水平,运用核密度估计、Dagum基尼系数、随机森林模型、SHAP方法等分析数农融合发展水平的区域差异及关键影响因素。研究发现我国数农融合水平持续上升且增速逐步加快,东部地区领先、西部地区相对偏低。邮政业务总量、农村人力资本、农林牧渔业总产值及财政涉农支出占比对数农融合发展水平具有显著正向影响。

南京财经大学管理科学与工程学院张庆民、何腾飞、徐妍发表于《安徽农业科学》2026年14期。AI赋能数字乡村建设的本质是以乡村数据为关键要素、以智能农具为支撑,通过在乡村场景中实现乡村产业、治理、生态、文化、服务等现代化转型,最终推动乡村高质量发展和城乡深度融合。从AI赋能、场景理论与新质生产力视角诠释三个问题:面向农村农业农民AI赋能数字乡村建设的技术逻辑是什么?面对乡村场景的异质性、碎片化与社会责任,如何实现乡村场景的有效适配?应该采用什么样有效路径推进AI赋能数字乡村建设?

顾雪微、赵向豪(《智慧农业(中英文)》2026年第3期,DOI:10.12133/j.smartag.SA202505010)。系统探究智慧农业技术革新赋能农业绿色转型的内在逻辑:从数据维度切入构建多源异构的农业数据采集体系;从算法层面发力借助智能决策重塑资源配置模式;在设备领域推进突破传统装备创新范式;自生态视角着眼构筑绿色生态监测体系。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。论文进一步剖析赋能农业绿色转型存在的障碍并提出可行的对策建议。

《农业工程学报》2026年第42卷第9期刊载北京市农林科学院等单位孙维拓、郭文忠、周宝昌、魏晓明论文。大型连栋温室应用传统负压湿帘风机降温存在气温分布均匀性差、破坏生产空间整体性等问题,现有采用空气处理走廊的正压通风系统集成度低、管控难度大。研究设计装备化正压通风降温系统,在山东寿光连栋玻璃温室试验测试。结果表明:夏季高温时段(10:00-16:00)配合遮阳网可将连栋温室内日平均气温控制在28.4-32.5℃,比室外低0.8-3.8℃;水平方向气温标准差仅0.4℃,降温均匀性显著优于传统方案。

提出GCT-BCLN(GCT双向闭环网络):基于高光谱成像技术的水稻种子活力无损检测方法。该方法结合图卷积与Transformer构建双向闭环特征提取机制,可同时捕获高光谱图像的空间-光谱联合特征,在水稻种子活力分级任务上较传统检测方法准确率与效率均显著提升。研究为种子质检、储藏与播种前的活力快速评估提供新工具。

基于无人机遥感的茶梢类别检测。研究利用UAV遥感图像对茶树新梢进行自动分类检测,支持茶园精细化管理与产量预测。通过深度学习方法识别不同生长阶段的茶梢,助力茶叶采摘决策与品质分级,为茶产业数字化转型提供技术支撑。

利用深度学习量化植物视觉症状严重程度。提出基于二元分类器训练(仅使用无症状和严重症状图像)的症状严重程度量化方法。利用具有相似症状严重程度的图像组的分类准确率和类概率估计视觉症状严重程度。标签平滑可缓解中等症状的双峰类概率分布,提高方法对单个图像的适用性。与基于特征空间距离的方法不同,本方法无需额外特征提取或距离计算。该研究为远程感知领域提供了一种简单视觉性状量化方法,可降低标注成本。

茶叶栽培到品质评估的计算机视觉综述。全面比较视觉技术(RGB、高光谱、近红外、热成像、LiDAR、UAV)并建立任务导向的算法选择框架。小样本或近线性问题传统机器学习(SVM、PLSR)依然有效;非结构化田间任务深度学习表现优越:害虫检测准确率超97%,茶芽RGB图像检测96.8%,高光谱预测氮含量R²>0.90、茶多酚R²高达0.925。算法选择需进一步按任务粒度区分:轻量级CNN平衡边缘部署速度与精度(16fps);YOLO系列检测器在移动平台实现实时定位(93.1%准确率、24ms/目标)。

基于低空UAV RGB影像的作物物候期深度学习自动分类研究。利用11,489张向日葵、油菜、大豆、小麦和大麦图像,基于BBCH量表标注,采用预训练ResNet18通过迁移学习适应任务。两阶段训练:先冻结骨干优化分类头,再微调整个网络。油菜和大麦测试准确率100%,其他作物均超过99%,平均准确率达99.73%。结果支持低空UAV影像与深度学习在精准农业中选择性区域物候评估的潜力,但广泛部署需要跨独立田块、季节、地区和调查条件的验证。

arXiv 8-12 上线论文,作者:Daniel Rossi、Guido Borghi、Roberto Vezzani。论文提出 BoltNet,一种结合 Spatial Redistribution Bottleneck 与 Logit PreSampling 的超轻量级全卷积架构,在 Pl@ntNet300K 上达到 0.682 F1-score(341K 参数,1.37 MB),为评估低于 2 MB 模型中的最高 F1,接近大参数量卷积骨干网络。在 Raspberry Pi 5、Jetson Orin Nano、Hailo-8 上的实测 FPS/W 与 CPU/GPU/NP 应用效率最优。[预印本]

arXiv 8-11 上线论文提出首个仅使用 SAR 强度图像的农业应用自监督学习管道(SAR2Agri),作者:Moti Rattan Gupta、Anupam Sobti。通过改进的掩码+课程学习时间前置任务,从 SAR 数据中捕获物候特征。在 SICKLE 基准上,最终模型在作物类型制图上达到 84.9% IoU,优于光学基线 15.3 个百分点、优于现有 SAR 基线 2.2 个百分点,展示了 SAR 强度编码器对农业监测预训练的有效性。[预印本]

山东石油化工学院、南京农业大学、南京财经大学、东营市畜牧发展服务中心研究团队基于规模化奶牛场调研数据,采用工具变量 Probit 模型实证检验养殖规模与信息密集型、知识嵌入型两类数字技术采用及牧场经济可持续性的关系。结果显示养殖规模与两类数字技术采用均正相关;扩张规模可降低物质成本与学习成本,但提高与场特异性人力资本相关的沉没成本;两类数字技术的采用均与牧场经济可持续性显著正相关。

Foggia 大学、Barid 大学研究团队开展 PRISMA 2020 流程的系统综述,从 18731 篇文献中筛选 56 篇一手研究(42 篇带定量结果),重点覆盖精准作物管理、精准畜牧、土壤水管理、自主农业系统四类操作域。综述指出:控制条件数据集上的高性能在外部、时序或跨地点验证时常常难以保持。以一项广为引用的基准为例,病害分类准确率在保留实验室图像上 >99%,但在同类的实地采集图像上仅 31.4%。综述建议下一个阶段的农业 AI 应以野外真实性、可复现性、部署成熟度与实际效用而非孤立基准分评判。

基于中国家庭追踪调查(CFPS)2016 年至 2022 年四期面板数据,以贫困脆弱性指数衡量返贫风险,运用预期贫困脆弱性(VEP)方法,实证检验数字素养对低收入农村家庭返贫风险的影响及其内在机制。构建农村低收入家庭数字素养综合指数(数字接入、数字使用、数字创造三维 9 个指标)。研究证实了数字素养的积极防贫效应,并从构建常态化返贫预防机制、实施差异化精准的低收入群体数字素养提升策略四个维度提出政策建议。

研究整合可持续转型理论和数字治理理论,将数字治理概念化为数据驱动的社会技术机制,构建地方政府、银行和小农户之间的三方演化博弈模型。研究纳入数字监管强度、数字服务水平和基于数据的信用增强系数,捕捉监管-服务-金融(RSF)协同。基于安徽全椒县 RCS 产业数据(约 16000 户农户,户均经营面积 30 亩,智能监测预警准确率超 80%)的数值模拟显示:RSF 协同是驱动机制,孤立的干预措施效果有限;治理策略呈现区域异质性。

【基于 Scopus 单库系统综述(PRISMA 2020),纳入 2020—2026 同行评议文献】针对农业劳动力老龄化、劳动力短缺与高工伤率的多维危机,系统综述智能农业技术在职业安全、人机工效与工人健康方面的最新证据与可持续采纳障碍。综述表明无人车辆、外骨骼与协作机器人等创新显著降低化学暴露与肌肉骨骼损伤风险,并有助于减少资源浪费;但研究-落地鸿沟仍持续存在,受成本、可靠性与人机工效问题制约。文章呼吁同步弥合技术、人机工效与社会经济三层关键差距,以实现可持续的农业技术转型。

提出并验证一种模块化的农业物联网(IoF)传感架构,用于精准葡萄栽培参考蒸散发(ET₀)估算的高保真微气候监测。系统部署于土耳其安塔利亚的地中海葡萄园,年数据完整率 98.6%。对比 IoF 田间实测与区域气象站数据,发现区域网络对 ET₀ 系统性高估(MBE = −0.695 mm/天,MAPE = 10.56%),风速、净辐射与相对湿度差异为主要驱动(分别贡献 36.6%、31% 与 30%);依赖区域数据将导致生长季灌溉盈余约 97.5 mm(11.4%)。研究凸显本地化传感层在捕捉区域网格无法反映的微气候异质性中的关键作用。

本研究构建电商-产业-城乡发展逻辑分析框架,综合评价指标体系测度山东省 16 个地级市 2014—2023 年城乡融合发展水平,并以中介效应模型检验电商发展的影响效应。研究显示,山东省城乡融合发展水平总体上升,但存在多维差异,经济融合与生态融合为主要增长动力;中介效应检验表明,电商发展能够显著促进城乡融合,并通过产业结构升级的部分中介效应实现,中介效应占比 48.7%。