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倒下的Apple检测作为辅助任务-UCL Discovery
在现代农业实践中，先进的机器学习技术在优化产量和管理方面起着关键作用。果园管理中的一个重大挑战是检测到树木上的苹果，这对于有效的收获计划和收益率估算至关重要。YOLO系列，尤其是Yolov8模型，它是用于对象检测的最新解决方案，但其在果园中的潜力仍未开发。解决这个问题，我们的研究评估了Yolov8在果园Apple检测中的能力，旨在设定基准。通过采用图像增强技术，例如曝光，旋转，马赛克和切口，我们将模型的性能提升到了最新的水平。我们进一步整合了多任务学习，还通过在地面上识别出苹果来增强苹果的检测。这种方法在评估指标之间产生了具有稳健精度的模型。我们的结果强调了Yolov8模型达到了果园Apple检测的领先标准。在接受树木和倒下的苹果发现训练时，当专门为前者接受培训时，它的表现优于苹果。认识到堕落的苹果不仅减少了废物，而且还可能表明有害生物活动，影响战略或凝视的决策并有可能提高经济回报。将尖端技术与农业需求合并，我们的研究展示了在深度学习中进行多任务学习在水果检测中学习的希望。
优化真菌生物控制剂的机会，用于长期有效地管理果园和葡萄园的害虫：Revi
需要在多年生果实和坚果作物中控制害虫的新型策略，因为由于对少数活性成分和调节性问题的过度依赖，目标害虫通常表现出对化学控制的敏感性降低。作为化学控制的替代方法，可以将昆虫病作用真菌用作生物控制剂来管理害虫群体。但是，缺乏基本知识会阻碍现有产品的开发。现成的产品的开发需要收集，筛查和表征更多潜在的昆虫病变真菌和菌株。创建一个标准化的研究框架来研究昆虫病变真菌，将有助于确定真菌可能具有的生物控制活性的潜在机制，包括抗生素代谢物的产生；最适合在不同气候和农业生态系统中生存的菌株和物种；并优化了昆虫病作用真菌和新型制剂的组合。因此，这项迷你综述讨论了收集和表征新的昆虫病毒菌株，测试生物防治活性的不同潜在机制，检查不同物种和菌株耐受不同气候的能力的策略，最后如何利用这些信息将这些信息开发为种植者的产品。
信息更新 Q3 & 9M FY25
Aquacity - 147 Aquacity - 675 其他已完成项目 - 0 其他已完成项目 - 2 120 180 561 763 卡纳塔克邦 Belair 7 12 卡纳塔克邦 Belair 40 37 Greatlands (4) 5 Greatlands (12) 9 Oasis 4 4 Oasis 41 8 Skylands - - Skylands 1 - The Edge - - The Edge 2 - 森林步道 154 8 森林步道 154 23 果园 - 12 果园 - 46 161 42 225 123 马哈拉施特拉邦 Elan - 2 马哈拉施特拉邦 Elan (2) 3 280 224 总计 784 890 总计
国家柑橘生物安全监视策略| ...
一起，在商业果园，包装棚和研究界工作的人员已经由澳大利亚柑橘组织成一个名为第一个检测器网络（FDN）的小组。通过他们在常规的作物和水果监测中的活动，FDN代表了对奇异害虫监视的重要资源，因为它们在识别果园或包装棚内的非生物和生物胁迫方面具有重要的专业知识，因此在认识到新的或不寻常的害虫或症状方面都可以很好地识别出来。虽然人们认识到FDN的活动提供了显着的监视能力，但在国家一级从FDN捕获了有限的数据进行分析，以确定有害生物的存在或不存在。改善农作物监测工作的国家协调，为提供早期发现的数据和外来柑橘虫害缺失的证据提供了巨大的潜力。
调和人为土地使用排放
4.C. 焚化和浪费的开放燃烧1。 （afolu）在农场/果园上燃烧农业废物等的排放。 作物残留物（例如谷物，豌豆，豆类，豆类，甜菜，油籽强奸等。 ），木材，修剪，斜线，叶子，塑料和其他一般废物（未运输异地），应包括在Afolu中，而不是浪费。 1。 注意：AGR的定义。 需要进一步讨论废物燃烧4.C.焚化和浪费的开放燃烧1。（afolu）在农场/果园上燃烧农业废物等的排放。作物残留物（例如谷物，豌豆，豆类，豆类，甜菜，油籽强奸等。），木材，修剪，斜线，叶子，塑料和其他一般废物（未运输异地），应包括在Afolu中，而不是浪费。1。注意：AGR的定义。需要进一步讨论废物燃烧
工作计划：纳瓦罗河流域水文学模型开发
纳瓦罗河流域的海拔范围从沿着流域北部最低部分的河床不到300英尺到3,000多英尺，在该分水岭南部的最高海拔高度峰和沿东部边缘的最高海拔峰。分水岭有一个地中海气候，潮湿和干燥季节的平均降水量为46.7英寸。（USGS 2019）。木材生产，牲畜放牧和其他农业活动。自那以后，分水岭保留了乡村性质，近97％的土地使用剩余作为本地植被，不到5％的土地覆盖面积。最近在流域中的土地利用数据包括林地（70％），牧场（25％）和农业（5％），其中占农村住宅发展的百分比很小（Entrix Inc.1998）。 目前，商业木材收获，葡萄栽培，果园，放牧和旅游业是主要经济企业。1998）。目前，商业木材收获，葡萄栽培，果园，放牧和旅游业是主要经济企业。
乐团：通过单个LORA网关和基于生成扩散模型的指纹构图
在果园中，机器人的树级定位对于智能农业应用至关重要。但是，先前的解决方案无法提供足够的准确性。我们开发了我们的系统，这是一种基于固定识别的本地化系统，可以仅使用一个Lora网关提供树级的精度。我们提取在八个频道上显示的通道状态信息（CSI）作为填纸。为了避免用于构建和更新Fifgerprint数据库的劳动密集型站点调查，我们设计了CSI生成模型（CGM），该模型（CGM）了解CSIS及其相应位置之间的关系。使用静态LORA传感器节点的CSI进行CGM进行构建，以构建和更新Fifgerprint数据库。在两个果园中进行了广泛的实验，这是我们系统在以最小的开销和增强机器人导航准确性来实现树级定位方面的有效性。
开发用于采摘苹果的自动捕获装置
在果树机械化栽培过程中，采摘是一个重要的最后阶段，这需要开发新型、便捷、不损坏果实的自动化技术设备，这些设备安装在能够自主采摘果实的机器人平台上，因此，开发用于在高达 5 米的高度以最小的损伤（或无损伤）采摘果园果实的自动化设备是一项紧迫的任务 [1,2]。现有的工业机器人模型不能直接应用于执行苹果的装载、卸载、分选和收获的工艺过程 [3,4]。特别是对于后者，需要开发特殊的执行器、捕获装置及其控制新算法，以便在田间采摘果园的水果 [5,6]。为了确定采摘装置的最佳设计参数，证实其控制系统的参数并将该技术成功引入生产过程，必须进行科学研究。配备了先进的自动抓取机械手的自行式机器人技术装置将能够在无需人工干预的情况下，在工业园林种植中实现高质量的果实采摘技术操作。
萨默塞特树木战略，2023 年
这不仅适用于城市树木，也适用于乡村树木、森林和果园、木材生产商、农民、城市规划人员和洪泛区管理者。改善树木景观将有助于保护和增强生物多样性。它将提供连通的走廊，使栖息地能够繁荣、迁移和适应。