《智慧农业（中英文）》文章盲盒来了（1）

A

拖拉机自动转向试验台研制

摘要：农业机械自动转向是实现农业机械自动化和智能化的关键技术之一，农田作业工况较为复杂，拖拉机自动转向装置的现场安装调试费时费力。针对这一问题，本研究研制了一种拖拉机自动转向试验台，对拖拉机自动转向装置进行模拟调试与测试以保证其控制的准确性和可靠性，从而减少田间测试时间，降低安装使用成本。本研究选用120马力拖拉机前桥，通过对机械结构、液压系统和电气控制系统的设计计算，搭建了拖拉机自动转向试验台。利用惯性测量单元对转向系统工作性能进行测试，试验结果表明方向盘平均转向间隙为16.48°，车轮平均转角延迟时间为0.14s，响应速度和稳定性符合农业机械转向要求。所研制的拖拉机自动转向试验台能够用于测试拖拉机前桥的工作状态，并对其转向性能参数进行准确采集和记录，可为农业机械自动转向装置的调试和性能检测提供一个高效可靠的测试平台。

关键词：拖拉机；自动转向；试验台；自动控制

引文格式：杜娟, 李敏, 金诚谦, 印祥. 拖拉机自动转向试验台研制[J]. 智慧农业, 2019, 1(2): 85-93.

DU Juan, LI Min, JIN Chengqian, YIN Xiang. Development of an automatic steering test bench for tractors[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(2): 85-93. (in Chinese with English abstract)

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B

面向大规模农田生境监测的无线传感器网络节能优化策略

摘要：针对大规模农田作物生长环境监测场景中无线传感器网络节点在部分作物生长期内呈现节点空间冗余现象，以及传感器节点采集到的数据之间通常具有很强的时间关联性的特点，本研究提出一种基于矩阵补全的两步节能优化策略来同时降低传感器网络的数据采集和传输能耗，以实现延长网络寿命的目的。该算法首先通过衡量节点数据信息量来寻找出空间上的非冗余节点，剩余的冗余节点关闭其采集功能，只作为中继节点传输数据；其次，利用矩阵补全算法的部分采样原理在采样阶段进一步减少时间上的数据冗余量，达到同时降低采集和传输模块能耗的目的。试验结果表明袁所提出的算法可减少网络中83%的工作节点数目，有效降低了网络能耗。

关键词：无线传感器网络；时空相关性；矩阵补全；大规模农田；生长环境监测

引文格式：张晓涵, 尹长川, 吴华瑞. 面向大规模农田生境监测的无线传感器网络节能优化策略[J]. 智慧农业, 2019, 1(2): 55-63.

ZHANG Xiaohan, YIN Changchuan, WU Huarui. Energy optimization strategy for wireless sensor networks in large-scale farmland habitat monitoring[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(2): 55-63. (in Chinese with English abstract)

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C

面向农产品交易流程的多链式区块链应用技术研究

摘要：区块链技术由于其分布式存储、交易信息透明、可追溯性强等特点，同中国农产品交易体系具有很好的互补性和适用性，应用前景广阔。然而中国的农产品交易体系又具有产品多样性、交易流程复杂性、用户群体的广泛性和分散性、隐私保护性等特点，为区块链技术在中国的农产品交易信息体系中的应用造成了很多现实困难。针对以上问题，本研究采用联盟链的设计思想，提出了包括农产品交易信息链、用户信息链、农产品信息链的多链式农产品交易信息区块链应用技术。农产品信息链提供农产品的详细信息，并保证信息的可追溯性和不可篡改性。在用户信息链中引入区块链节点准入机制，为农产品交易平台提供实名制凭证登记与管理功能。交易信息链记录所有交易智能合约的处理结果，通过加入通道技术，实现不同交易信息的相互隔离，可满足交易信息和用户数据的隐私保护和交易数据的快速处理。通过智能合约对交易利润进行自动分成，提高执行效率，降低交易成本，最终建立了透明、高效、适用性强的农产品交易区块链架构。

关键词：农产品交易；区块链；智能合约；共识；联盟链

引文格式：梁昊, 刘思辰, 张一诺, 吕科. 面向农产品交易流程的多链式区块链应用技术研究[J]. 智慧农业, 2019, 1(4): 72-82.

LIANG Hao, LIU Sichen, ZHANG Yinuo, LYU Ke. Multi-blockchain application technology for agricultural products transaction[J]. SmartAgriculture, 2019, 1(4): 72-82. (in Chinese with English abstract)

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D

基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法

摘要：梯田具有蓄水固沙的作用，是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施，为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想，及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例，首先从数字高程模型数据中提取坡度，将正射影像与坡度数据融合，并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法，对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明，正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果，粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%，精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明，在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征，可以取得更好的边缘提取效果。

关键词：无人机影像；梯田；边缘提取；坡度；区域分割

引文格式：杨亚男, 康洋, 樊晓, 常亚栋, 张瀚文, 张宏鸣. 基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法[J]. 智慧农业, 2019,1(4): 50-61.

YANG Yanan, KANG Yang, FAN Xiao, CHANG Yadong, ZHANG Hanwen, ZHANG Hongming. Edge extraction method of remote sensing UAV terrace image based on topographic feature[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(4): 50-61. (in Chinese with English abstract)

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新西兰：机器人收猕猴桃

视频转载自农特视频号

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