农户数字能力对低碳农业采纳的影响——基于陕黔川10057户猕猴桃种植户的机器学习分析
基于陕西、贵州、四川三省10057名猕猴桃种植户的微观调查数据,西安建筑科技大学向雯与西北农林大学高建中等于Sustainability发表论文。以农户对低碳农业技术的初始与持续采纳为因变量,构建涵盖数字接入、数字获取、数字处理和数字共享4个维度的数字能力综合评价体系。比较Lasso回归、极端梯度提升、随机森林和反向传播神经网络等多种实证模型,结果显示随机森林模型表现最优。采用SHAP方法定量评估各变量边际贡献,研究发现农户数字能力显著正向促进低碳农业技术的初始与持续采纳,且具有明显的维度异质性:数字接入和获取能力是初始采纳的核心驱动因素,数字处理和共享能力对持续采纳起决定性作用。
TMAF-YOLO:温室番茄成熟度与缺陷果实轻量化实时检测模型
中国农业大学黄晨晓、何林然、黄文涛、张晓绚等于Sensors发表TMAF-YOLO模型——基于YOLOv8n的轻量化番茄成熟度与缺陷果实检测模型,隶属中国农业大学120周年校庆专刊。该模型以LGhostConv替换选定卷积结构减少冗余计算;引入番茄成熟度感知聚合融合模块TMAF增强检测分支的颜色、纹理和局部结构特征表示能力;使用MA-CB Focal Loss改善类别不平衡和难样本条件下的学习。实验结果显示,Precision、Recall、mAP50和mAP50-95分别达到0.889、0.873、0.954和0.776,模型仅含2.647M参数,推理速度209.030 FPS,优于YOLOv11n和YOLOv12n,同时保持实时推理性能。
物联网区块链提升资金受限的绿色农业供应链的韧性——基于Stackelberg博弈分析
研究构建了由资金约束农户、企业和银行组成的绿色农业供应链博弈模型,采用Stackelberg博弈框架分析信息对称和信息不对称两种情形下,传统采购订单融资(TPOF)与基于区块链物联网(BPOF)对供应链韧性的影响。研究发现,BoT通过三大机制提升韧性:扩大高融资需求农户的融资可及性、在特定条件下重新分配供应链利润、优化信息不对称下的成本信息传递。但BoT并非始终优于TPOF,在传统作物价格极低时TPOF下的韧性更高。案例研究基于上市公司宏辉果蔬的公开数据,样本覆盖山东寿光、福建漳州等22个县的218户合作农户。
中国小农户采用数字农业推广服务的驱动因素及福利效应——Double-Hurdle模型分析1475户果蔬种植户
基于中国三个省份1475名果蔬种植户的微观调查数据,采用Double-Hurdle模型区分初始采纳与持续采纳,并识别不同驱动因素。研究进一步应用逆概率加权回归调整(IPWRA)评估DAES采纳对人均家庭净收入的福利效应。结果显示,初始采纳率为60.14%,但持续采纳率仅为24%,揭示显著的'采纳-持续采纳'差距。资源禀赋、风险偏好与社会网络等行为机制,以及数字可及性与政府信任等制度供给均显著促进这两个阶段,极端天气感知持续制约采纳行为。福利分析表明,采纳DAES使年度人均家庭净收入增加约12.6%。政策启示:缩小数字素养差距、开发气候适应型DAES、加强制度信任与社会网络。
基于无人机影像与YOLOv12n-RCL的向日葵成熟期盘腐病危害程度检测
山东理工大学等单位李京谦、韩国涛、赵静、张帅领、谢欣妤、付姗姗、鲁力群、兰玉彬在《农业工程学报》2026年第42卷第9期发表论文。该研究提出基于改进YOLOv12n的向日葵成熟期盘腐病危害程度检测模型,首先将主干和颈部网络的C3K2模块替换为融合感受野注意力卷积(RFAConv)与坐标注意力机制(CA)的C3K2-RC模块;其次在颈部网络集成轻量级的上采样算子CARFAE;最后引入LSCSBD(lightweight shared convolutional separable batch normalization detection)检测头。试验结果表明,YOLOv12n-RCL模型的精确率、召回率、mAP0.5和mAP0.5-0.95分别达到83.4%、81.2%、84.8%和50.2%,较基准模型YOLOv12n分别提高3.8、3.2、3.4和4.0个百分点。
PlantPTM:植物多类型翻译后修饰深度学习预测模型——9类PTM平均AUROC达0.864
河南农业大学豆根生、王开元、秦兆辉为共同第一作者,豆根生、李俊周、陈震为共同通讯作者,在Molecular Plant发表PlantPTM——首个覆盖水稻、小麦、玉米等多种植物、支持多类翻译后修饰(PTM)的植物专有深度学习预测工具。在独立测试集上,PlantPTM在9种PTM类型的平均AUROC达0.8640,其中N-糖基化位点预测AUROC最高达0.9699。与25种现有预测工具对比,在所有PTM类型上均显著优于已有方法,AUROC提升2.90%-19.08%,平均提升15.46%。留一物种交叉验证显示,即使完全排除拟南芥或水稻等数据丰富物种参与训练,模型在未见物种上的AUROC仍稳定在0.8以上。
轻量化GSP-YOLO实时杂草识别模型——激光除草场景97.74%精确率、41 FPS推理速度
南京市农业机械化研究所刘赛赛等在Smart Agricultural Technology发表GSP-YOLO模型——基于YOLOv8s的轻量化杂草实时检测系统。该模型将YOLOv8s标准骨干替换为GhostNetV3,并集成空间-通道注意力模块(SCSA),提升对小型、形态相似杂草幼苗的识别能力。在NIAM9weeds数据集上达97.74%精确率,优于YOLOv5n和YOLOv10s等轻量化模型,模型大小减少近30%,计算需求减少超过30%。在边缘设备上通过TensorRT加速,处理速度41 FPS,可支持以步行速度移动的激光除草机器人。温室试验中,系统在0.72 km/h速度下达93.4%杂草识别准确率,平均275毫秒/株完成除草,作物损伤率低于3.4%。
基于多模态时空对齐与因果利润建模的农业投入优化(MAION)
中国农业大学付正捷、张誉恒等于Sensors发表针对智慧农业投入优化的多模态网络MAION。该框架构建统一的'地块-时间窗'农业状态表示,通过跨模态时空对齐模块解决田间图像、气象环境、土壤状态和田间管理记录之间采样频率不一致、语义尺度异构问题;通过投入-产出因果利润建模模块评估不同投入行为对产量、成本和净利润的潜在影响;并以利润驱动的强化学习生成面向长期净收益最大化的投入策略。在产量、成本和净利润预测上RMSE分别为0.587、0.531和0.648,R2达0.914/0.891/0.883;经济决策中净收益改善17.68%,投入产出比1.71,显著优于随机森林、XGBoost、LSTM、GRU和Transformer等基线。