《农业工程学报》2024年第15期报道了包括：农业装备工程与机械化、农业水土工程、农业信息与电气技术、农业生物环境与能源工程、土地保障与生态安全、农产品加工工程等农业工程核心技术方面的部分最新科研成果。本期共刊发31篇论文，来自国内71个高等院校和科研院所及企事业单位，包括中国科学院、中国农业大学、浙江大学、西北农林科技大学、华南农业大学、华中农业大学、东北农业大学、石河子大学等。所有研究均受省部级及以上项目资助（共计72项），其中国家级项目包括国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目等，共计24项。
段洁利教授团队针对山地蕉采后存在劳动强度大、人力成本高、果实容易损伤以及易发生安全事故等问题，设计了一种山地蕉无人机自主吊运装置，平均吊运成功率为83.33%，抓取与卸载平均总耗时为90.8 s/次，平均吊运速率为0.99 m/s，运送效率是人工背运的3倍以上，能够满足无人机自主吊运山地蕉的作业需求，研究结果可为快速、低损、安全的无人机山地蕉吊运装置设计提供参考，促进香蕉产业的高质量发展。
段洁利，李伟希，李伟钦，等. 山地蕉无人机自主吊运装置研制[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：1-10. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202403199
刘天湖教授团队针对拨杆喂入式菠萝采收机所存在采摘后的菠萝果实在输送过程中容易堵塞、堆积，输送成功率低、输送损伤率较高等问题，设计了一种双排交替齿形筛输送机构作为输送过程中的缓冲过渡机构。应用试验表明：以接果盘倾角为14°，采摘装置转轴转速为27 r/min，输送机构转轴速度为70 r/min为工作参数组合时，菠萝果实输送成功率为94.87%，果实滞留数为2个，整机作业效果良好，有利于提高菠萝采收和输送效率。
刘天湖，陈思远，杨国柱，等. 双排交替齿形筛菠萝输送机构设计与试验[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：11-21. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202402005
王军光教授团队针对土壤质量在空间分布上的差异，以典型东北黑土区侵蚀农田黑土为研究对象，从南到北选取了4个具有代表性的长缓坡，分析讨论了在气候和地形特征共同驱动下侵蚀农田黑土土壤性质的空间分异性，研究发现：在不同坡位上，土壤质量指数表现为以坡底、坡顶、坡上、坡中和坡下次序下降。该研究量化了东北侵蚀农田黑土土壤综合质量，结果可为侵蚀农田黑土修复和可持续发展提供科学依据。
彭珏，龙凌，郭忠录，等. 东北黑土区侵蚀农田土壤质量指数构建及其空间分异[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：54-64. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202312150
赵建辉副教授团队针对植被土壤水分反演精度低问题提出了一种深度学习模型超参数优化策略，构建了RIME-CNN-SVR模型，该方法在不增加模型结构复杂性和可学习参数的前提下，显著提升了模型的预测性能，决定系数可达0.72，均方根误差为2.78%，平均绝对误差为2.20%。该研究可为农业生产提供一个更为准确、可靠的土壤水分监测手段。
王然，赵建辉，杨会巾，等. 基于RIME-CNN-SVR模型的麦田土壤水分反演[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：94-102. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202312157
苑迎春教授团队为解决多器官特征识别存在的多器官数据集难以获取以及待处理数据集存在的密集小目标和多尺度目标等问题，提出了一种基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法，该模型对果树果实和叶片器官识别的平均精度均值为90.2%，比YOLOv8s模型高6.7个百分点，可为常见果树的器官分割与基于多器官特征的细粒度品种分类研究提供参考。
许楠，苑迎春，耿俊，等. 基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：119-126. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202404002
马小林副教授团队为解决桑蚕养殖过程中对蚕虫计数难的问题，提出了一种基于YOLOv8模型改进的蚕虫检测与计数新方法（SDM-YOLO），检测速率达到了22.2帧/s，精度为88.2%，召回率为87.2%，平均准确度mAP@0.5为93.2%，实现了高精度、高速率的蚕虫检测和计数功能，能够满足当地蚕业养殖站实际工作中的检测要求。
马小林，王梦麟，旷海兰，等. 基于YOLOv8n改进的蚕虫检测与计数方法[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：143-151. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202402015
王芳教授团队针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题，提出了一种基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。改进的FABF-YOLOv8s模型相较于原始模型平均精度均值提升了0.4个百分点，参数量和浮点计算量分别减少59.48%和43.66%，可为农户监测肉牛健康状况以及智慧养殖提供技术支持。
付辰伏，任力生，王芳. 自动化场景区分下FABF-YOLOv8s轻量化肉牛行为识别方法[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：152-163. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202404073
王杰教授团队在两段加压固定床反应器上进行了生物质加氢热解联合挥发分催化加氢转化试验，由生物质加氢热解实现生物油提质。得到的3种农业废弃物的催化加氢生物油产率为10.3%～15.9%，生物油中脂肪烃占比达73.0%～84.8%，几乎不存在含氧化合物和含氮化合物。该研究提供了利用农业废弃物高效生产燃料油的新技术途径。
平济舟，邓云棋，王杰. 农业废弃物加氢热解联合挥发分催化加氢制燃料油[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：164-173. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202405148
姚锡文副教授团队以生物质与烟煤混燃灰中的7种氧化物作为变量，利用Matlab软件建立了基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测模型，结合试验结果对比发现，灰熔融特征温度随着Al2O3、SiO2、P2O5、CaO等组分含量的增加而逐渐升高，模型预测值与试验值误差较小，均在5%以内，说明预测结果的可靠性和准确性高。
齐鹏远，姚锡文，刘清华，等. 基于多元线性回归模型的生物质与烟煤混燃灰熔融特征温度预测[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：174-182. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202404179
潘竟虎教授团队在定量测度渭河流域2000、2010及2020年5项生态系统服务供需的基础上，引入景观生态学与复杂网络理论构建并分析了该流域生态网络的时空格局及其网络拓扑结构特征，以供需比与源地节点的拓扑结构综合重要性之间的相关性为依据优化了生态网络。研究结果可为渭河流域优化生态网络结构、提高生态系统抗干扰能力提供科学依据，也可为流域生态空间规划提供参考借鉴。
门丹，潘竟虎. 基于生态系统服务供需与拓扑结构分析的渭河流域生态网络优化[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：212-221. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202403175
金银哲副教授团队针对收购现场稻谷出糙率和含水率的快速检测问题，使用LCR测量仪获取了稻谷的6个电学参数，并将获取的数据用于建立二次回归模型和机器学习模型，使用神经网络在预测稻谷的含水率和出糙率时获得了更好的预测效果，这种便捷、高效的模型可以为稻谷品质无损检测提供理论参考。
邓安，徐永阳，邱伟强，等. 基于电学参数的稻谷含水率和出糙率机器学习预测模型[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：245-252. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202312197
周新群研究员团队为获取鲜食玉米果穗高质量近红外光谱，基于近红外漫反射光谱技术开展了试验参数对鲜食玉米果穗光谱特征的影响及建模验证。通过标准正态变量校正预处理后的支持向量机预测模型具有更好的性能，校正集和预测集决定系数分别为0.943、0.880，均方根误差分别为0.708、0.932，剩余预测偏差为2.956。该研究结果可为基于近红外漫反射光谱技术的鲜食玉米果穗内在品质无损检测提供技术支撑。
张永立，杨光辉，王美蟠，等. 鲜食玉米果穗含水率近红外光谱无损检测影响因素[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：262-270. DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202403062
感谢中国科学院地理科学与资源研究所王兆锋副研究员团队提供的封面图片“高原绿洲”。
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农业工程是一个综合性的交叉学科，是现代科学、技术和工程与农业产业化、现代化的有机结合。经国务院学位委员会研究批准，农业工程为工学门类下属“一级学科”，下设4个二级学科专业：农业机械化工程、农业水土工程、农业生物环境与能源工程、农业电气化与信息化；农业工程类下设 7个本科专业目录：农业工程、农业机械化及其自动化、农业电气化、农业建筑环境与能源工程、农业水利工程、土地整治工程、农业智能装备工程。本刊为中国科学技术协会所属全国一级学会中国农业工程学会主办的一级学报，面向全球读者，刊载农业工程一级学科及其相关工程技术研究新成果。本刊被EI Compendex（核心版）、Scopus、CA、CSA、CAB Abstracts、CSCD、《中文核心期刊要目总览》、《中国科技核心期刊目录》等权威数据库收录。本刊在农业工程类期刊排名中多项位列第一，2015年入选国家新闻出版广电总局“百强报刊”，多年连续入选“中国最具国际影响力学术期刊”“百种中国杰出学术期刊”“中国精品科技期刊”“RCCSE中国权威学术期刊”“科技期刊数字影响力100强”等。2019年获得中国科协等七部委联合实施的“中国科技期刊卓越行动计划”项目支持。2020年入选中国农林领域高质量科技期刊分级目录第一区（T1）。2024年入选农业工程领域高质量科技期刊分级目录第一区（T1）。
本文由丨《农业工程学报》编辑部丨精编发布
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