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《小麦》一书：原理与实践 - 数字图书馆
《小麦之书》第二版与原版相比略有改动。第一版各章节的作者中有些已经离职或无法再修订其贡献。第二版的编辑和作者对原贡献者表示感谢，尤其是编辑第一版的 Michael Perry 和 Brian Hillman。第二版中的一些章节是原章节的修订版，在这些情况下，原作者会在每章开头致谢。书中增加了一些关于杂草管理、谷物质量、营销、硬粒小麦、饲料小麦和小黑麦的新章节或部分，并且有几章的内容得到了相当大的扩展。所有章节都进行了修订，以在适用的地方包含新信息。《小麦之书》第一版读者的反应表明，主要用户包括顾问、公司农学家、本科生、机械公司的技术专家、种子商和化肥公司以及小麦种植者。因此，我们决定将第二版的重点从“小麦生产者技术手册”略微改为“小麦生产原则和实践”，以适应更广泛的用户群体。谷物研究与开发公司资助了第二版的印刷费用。大多数作者受雇于西澳大利亚农业部，大多数作者都做出了贡献
人工智能手持式柑橘病虫害和水果腐败检测仪...
摘要：在食品和农业技术中，图像处理技术的使用具有极好的指示和关联性。这些视觉图像是重要的信息来源。水果分类已成为重要的应用之一，不仅可以在超市和杂货店使用，还可以供农学家检测疾病并制定不同的方法以确保这些疾病不会在下一次收获中发生。为了解决这些已发现的问题，水果分类和识别这些疾病。我们确定了通常用于解决蔬菜和水果分类和识别疾病的不同方法。我们使用调查的图像处理技术进行水果疾病检测、分割和分类。我的项目中使用的方法能够区分不同类型的柑橘类水果及其在颜色和质地上非常相似的疾病。随着技术的扩展，对解决生活方式任务的需求不断增加。我们知道冷藏是储存食物最常用的技术，它通过降低食物中细菌的繁殖率来发挥作用。通过这个项目，我们展示了解决水果腐败问题的可能性，并通过技术帮助通过连续感应发现腐败。我们扩展了一种使用与 Arduino 相关的传感器 MQ135 传感器检测水果腐败的方法。研究结果显示，水果的新鲜度和质量得到了支持。通过在 LCD 屏幕上向用户显示结果，将使用视觉媒体向购买者传达有关水果腐败的知识
用于基因增强的综合工具
当今农学家、植物育种家及其管理人员面临的挑战包括在有限的预算下可持续地适应气候变化。此外，管理人员正在处理与从事类似计划和项目的不同组织相关的众多问题，导致对小农户缺乏可持续的影响。要将当前的粮食系统转变为更可持续和更具弹性的模式，需要有效的解决方案来交付和传达结果。必须解决物流、劳动力、基础设施和公平等挑战，同时适应日益不稳定的气候条件，这些条件会影响跨界病原体和害虫的生命周期。在此背景下，转变粮食系统远远超出了农民和植物育种家的范围，它需要来自工业、全球金融、交通、能源、教育和包括立法者在内的国家发展部门的大量贡献。因此，采取整体方法对于实现可持续和有弹性的粮食系统至关重要，以维持预计到 2050 年将达到 97 亿、到 2100 年将达到 112 亿的世界人口。截至 2021 年，近 1.93 亿人受到粮食不安全的影响，比 2020 年增加了 4000 万人。与此同时，数字世界正在迅速发展，数字经济估计约占全球国内生产总值的 20%，这表明即使在受粮食不安全影响的地区，数字技术也越来越容易获得。利用这些技术可以促进气候智能型品种的开发，这些品种可以有效适应气候变化、满足消费者偏好并满足人类和牲畜的营养需求。作物中最重要的经济性状由多个基因座控制，通常具有隐性等位基因。特别是考虑到非洲，这个大陆有几个农业
文章 基于空间人工智能的小麦检测和防撞农业机器人平台
摘要：为了在小麦生长季节获得更一致的测量结果，我们构思并设计了一个自主机器人平台，该平台使用空间人工智能 (AI) 在作物行中导航时执行防撞。农学家的主要限制是在驾驶时不要碾过小麦。因此，我们训练了一个空间深度学习模型，该模型可帮助机器人在田间自主导航，同时避免与小麦发生碰撞。为了训练这个模型，我们使用了公开的预标记小麦图像数据库，以及我们在田间收集的小麦图像。我们使用 MobileNet 单次检测器 (SSD) 作为我们的深度学习模型来检测田间的小麦。为了提高机器人实时响应田间环境的帧速率，我们在小麦图像上训练了 MobileNet SSD，并使用了新的立体相机 Luxonis Depth AI 相机。新训练的模型和相机可以实现每秒 18-23 帧 (fps) 的帧速率 - 足够快，让机器人每行驶 2-3 英寸就能处理一次周围环境。一旦我们知道机器人准确地检测到周围环境，我们就会解决机器人的自主导航问题。新的立体摄像头使机器人能够确定与训练物体的距离。在这项工作中，我们还开发了一种导航和防撞算法，该算法利用这些距离信息帮助机器人观察周围环境并在田间机动，从而精确避免与小麦作物发生碰撞。我们进行了大量实验来评估我们提出的方法的性能。我们还将我们提出的 MobileNet SSD 模型获得的定量结果与其他最先进的物体检测模型（例如 YOLO V5 和 Faster 区域的卷积神经网络 (R-CNN) 模型）的定量结果进行了比较。详细的比较分析揭示了我们的方法在模型精度和推理速度方面的有效性。
无标题 - 大学太空计划
得益于花见温室中现有的设施，国际空间站 (ISA) 现已成功合成在火星上种植树木所需的营养物质。2040 年代初，ISA 发射了两艘太空探测器，分别是 EcoMaru-1 和 EcoMaru-2，EcoMaru-2 上还搭载了一个着陆模块。EcoMaru-2 上的第一个自给式温室设计不适合管理由于火星大规模沙尘暴而产生的尘埃堆积。另一方面，EcoMaru-2 也遭遇了山体滑坡，影响了其太阳能电池板。此外，山体滑坡还撕裂了温室的外壳。一个月后，EcoMaru-1 与 EcoMaru-2 以及地球的任务控制中心失去联系。两年前，EcoMaru-3 发射升空。任务成功，机上的探测器建造了火星第一座温室花见的主要结构。火星造林项目源自国际空间站上开发的水培法。由于看到了在零重力环境和人工气候下种植植物的积极成果，国际绿化火星计划获得批准。2030 年，三颗探测器——赤化成号、青化成号和绿化成号——登陆乌托邦平原陨石坑，这一里程碑引发了火星拟定技术的发展。这些探测器对这颗红色星球进行了 8 年的调查，并确定了进行植物研究的可行性。探测器到达火星十多年后，即 2040 年，两面探测器将火星土壤样本送回地球。在地球本土，在国际空间站的空间实验室里，天体生物学家弗洛雷斯将水培太空农业技术融入基质中，成功种植了金合欢树和松树。一组科学家在会议室里观察乌托邦平原陨石坑的全息图。农学家工程师 Fuentes 表示：“借助我们的营养监测系统和 Flores 博士的水培太空农业技术，我们可以开始树木的繁殖。我们需要一颗轻型卫星，但要足够强大，能够运送种子和水。”Zenin 博士指着屏幕上的图表说道。Rivera 博士非常激动，她询问 ISA 何时会向 Akai-Sakura 任务发出录取通知书。Satoru 教授倾身说道：“还有三天。”我们不要忘记着陆系统，载荷必须保持完好，探测车必须到达所需的准确位置。