简介：摘要：近年来，国家粮食安全战略深入人心，政府与相关部门积极推动农业现代化建设，创新小麦种植技术，优化小麦病虫害防治措施，提高小麦的品质与产量，实现农业现代化转型升级。在此情况下，应对小麦种植技术进行创新、优化，只有这样才能够充分保障种植效果，增强病虫害防治能力，从而对社会发展提供有力的支持。基于此，深入分析了农业现代化下小麦种植技术、病虫害防治措施，以期为相关人员提供借鉴。

简介：[目的/意义]区块链本质上是一个共享数据库,存储的数据是不可篡改、公开和透明的,应用在农产品供应链上可以提高产品透明度,吸引更多的消费者,但也会存在消费者隐私担忧问题.消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块链溯源农产品的决策.通过研究区块链溯源对农产品零售商竞争策略、定价和最优决策的影响,零售商可以根据自己的市场情况制定市场竞争策略,提高自己的竞争力,优化农产品供应链.[方法]基于纳什均衡及Stackelberg博弈理论,建立初始农产品零售商与新进零售商的价格博弈模型,研究分析农产品零售商之间的竞争决策,利用区块链智能合约技术将博弈过程以及对应情况写入智能合约,保障合作博弈有效进行,将博弈结果上链来规范博弈双方的合作行为.[结果和讨论]消费者隐私担忧问题会影响农产品的价格和利润.此外,通过对两家农产品零售商均衡策略..

简介：摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状，高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标，利用数字化植物表型平台（ D3P）模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景，记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数（ GAI）、平均倾角（ AIA）和散射光截获率（ FIPARdif）信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达（ LiDAR）模拟实验，生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征（ H）和绿色分数特征（ GF）。最后，利用人工神经网络（ ANN）算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征（ H、 GF和 H+GF）输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明，对于 GAI、 AIA和 FIPARdif，预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见， H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征，在中等测量噪音（ 10%）情况下， FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度， R2分别为 0.95和 0.98，而 AIA的估算精度（ R2=0.20）还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展，算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此，本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力，展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。