指日，中国农业科学院植物爱惜筹议所聪敏植保更始团队正在国际着名期刊《Computers and Electro

　　nics in Agriculture》（中科院1区，IF：7.7）宣告题为“Precise Extraction of Targeted Apple Tree Canopy with YOLO-Fi Model for Advanced UAV Spraying Plans”的筹议论文；构修了适宜于果树识别、定位、决裂提取等多对象工作需求的YOLO-Fi算法模子，并完成可用于植保无人飞机果树对靶变量喷施功课的合座时间计划。

　　精准领会果树冠层新闻，并精准导航植保呆滞完结施药功课是果园聪敏化收拾的闭节。但正在繁杂的果园处境中，同时完结树冠的识别、定位和决裂以完成精准施药拥有很高的寻事性。本筹议提出了一种基于无人机数据和深度练习算法的归纳框架，以精准获取苹果树新闻，从而完成植保无人飞机对靶果树变量施药。最先，运用mRMR （Max-Relevance and Min-Redundancy）算法选取3个特性（RVI、NDVI、SAVI）来创修交融图像以从配景处境中突显树冠；然后，运用巩固后的图像天生标帜样本数据集果树。其次，运用标帜数据集锻炼开辟了 YOLO-Fi 模子。将各模子对试验区果树举办检测、定位与决裂，结果注脚YOLO-Fi模子成绩最优（FPS = 370，mAP50-95（B） = 0.862，mAP50-95（M） = 0.723，MIoU = 0.749）。随后，基于果树树冠决裂面积天生变量喷施处方图；与老例喷施比拟，喷施量可裁汰47.92%。末了，运用蚁群算法策划植保无人飞机正在试验区内遍历飞舞每棵果树冠层的最短途径；与无人机老例喷施功课的飞舞途径比拟果树，飞舞隔绝裁汰2.04%果树。本筹议可为无人机精准收拾果园供应树冠监测、领会、定位、导航、精准施药等的归纳计划和时间支持。

　　中国农业科学院植物爱惜筹议所为论文的第一完结单元，博士筹议生魏鹏为论文的第一作家，植保所袁会珠筹议员与闫晓静筹议员为论文的配合通信作家。该筹议取得国度要点研发预备项目（2022YFD2001402）的援帮。

　　山东省农业科学院农产物所正在松乳菇多糖组织特性及其体内免疫调度活性筹议方面赢得要紧开展

　　中国农业科学院牧医所构造召开强造性国度准绳《饲料增添剂 第3片面：矿物元素及其络（螯）合物 酵母硒》与农业行业准绳《畜禽产物品格调控公例》研讨会

　　中国农业科学院植保所揭示中央微生物菌群通过诱导宿主代谢擢升玉米抗病材干

　　中国水产科学筹议院东海所河口渔业生态更始团队正在长江口湿地碳汇效用筹议方面赢得系列筹议成效植保无人飞机果树精准对靶变量喷施的完全战略与本事竣工