Research progress of intelligent perception and analytics of agricultural information
-
摘要:
现代农业中，农业生产者需要实时、准确、全面地了解农田环境和农作物的生长状态，并对得到的农田信息数据做出相应分析、归纳和决策。农情信息智能感知和解析技术在现代农业生产中具有不可替代的地位。本文从农情智能感知和信息解析技术2个方面展开论述，重点分析了国内外农业物联网农情信息智能感知技术和基于大数据分析的农情解析方法研究进展，详细介绍了基于农情信息的智能决策技术在农机装备智能化应用的研究现状，总结了目前农用传感器应用存在的问题，并对今后在农情感知、信息解析技术、农业数据库技术以及智能决策技术方面的发展提出了建议，以期为智慧农业的深入发展提供参考。
Abstract:In modern agriculture, agricultural producers need to know the farmland environment and the growth state of crop in a real-time, accurate and comprehensive manner, and make corresponding analysis, induction and decision of obtained information. Intelligent sensing and analysis technology of agricultural information plays an indispensable role in modern agriculture. In this review, we discussed two aspects of agricultural intelligent sensing and information analysis technology, focused on the research progress of agricultural information intelligent perception technology and agricultural information analysis method based on agricultural internet of things and big data at home and abroad, introduced the application of intelligent decision-making technology based on agricultural information in agricultural machinery and equipment intellectualization. The problems existing in application of agricultural sensors were summarized. Some suggestions were put forward for the development of agricultural information perception, information analysis technology, agricultural database technology and intelligent decision-making technology to provide a reference for the development of intelligent agriculture in future.
-
紫色马铃薯原产于南美洲，其果皮和果肉呈现紫色至黑色，较普通马铃薯含有更高的花青素等抗氧化成分，具有抗氧化、抗衰老、降脂等重要保健功能[1]。随着我国马铃薯主食加工技术的开发和成熟，作为主食加工的主要原料，马铃薯全粉的市场需求趋旺。冻融固液分离法是制备马铃薯全粉的一种方法，主要通过冻融离心分离去除薯泥中大部分的水分，缩短薯泥干燥环节消耗的时间，具有能耗低、全粉细胞破损率低等优势[2-3]。但该工艺离心环节会产生30%~35%的汁液副产物，其含有丰富的碳水化合物、游离氨基酸等营养成分及Patatin糖蛋白、多酚和花色苷等活性成分[4-9]，具有较强的再加工利用潜力。然而目前因缺乏成熟的转化利用技术，该工艺产生的马铃薯汁液只能直接或经处理后排放，不仅导致了资源的严重浪费，也产生了严重的环境污染问题。因此有必要对该工艺的冻融分离汁液副产物进行再转化利用，解决汁液排放带来的环保问题，提高资源利用率，延伸马铃薯产业链，增加附加值。
作为世界第一大啤酒生产和消费国，中国国产啤酒产品结构单一、口味淡薄、同质化严重，随着消费的逐步转型和升级，其已无法满足多元化、个性化和高端化的消费需求[10]。近几年来，个性风格突出、具有保健功能的啤酒新产品逐渐成为市场的新宠，已有利用蓝莓汁[11]、红枣[12]、香蕉[13]、樱桃[14]、可可浆[15]等作为辅料，添加入麦芽汁中发酵不同类型保健啤酒的研究报道。薯类含有丰富的淀粉，已被不少研究者作为添加辅料用于发酵薯酒饮料[16-17]。Panda等[18]将紫甘薯泥作为辅料发酵富含花青素的啤酒，结果表明添加30%（w）的紫甘薯所酿造的啤酒风味最好，且具有较强的DPPH清除活性。本试验将紫色马铃薯全粉加工过程中产生的冻融分离汁液用酶解糖化处理后，添加到麦芽汁中发酵浓色啤酒。对酶解汁液添加量、pH、温度等发酵条件进行优化，并分析所酿造啤酒的主要抗氧化成分及含量，评价其体外抗氧化活性，以期为利用紫色马铃薯汁液发酵富含花青素的浓色啤酒提供技术参考，促进马铃薯冻融分离汁液的资源化利用。
1. 材料与方法
1.1 材料
紫色马铃薯‘黑金刚’，产自甘肃陇西；大麦芽(浓香琥珀麦芽、焦香麦芽、欧麦淡色艾尔麦芽)、啤酒花颗粒(布兰科)，均购自超级麦芽(北京)贸易有限公司；啤酒酵母(M20、M21、M36、M44、M47)，Mangrove Jack’s公司生产，购自超级麦芽(北京)贸易有限公司；α−淀粉酶(5万U/g)、糖化酶(5万U/g)，购自北京索莱宝科技有限公司；麦芽糖浆购自蕲春县天利生物工程有限公司。
3,5−二硝基水杨酸(分析纯)购自成都市科隆化学品有限公司；Folin-Ciocalteu试剂购自北京索莱宝科技有限公司；没食子酸标准品、绿原酸标准品、1,1−二苯基−2−三硝基苯肼(DPPH)、2,2'−联氮−双−3−乙基苯并噻唑啉−6−磺酸(ABTS)购自南京都莱生物技术有限公司。
CPA225D型电子天平，德国赛多利斯股份公司；YXQ-LS-50SII高压蒸汽灭菌锅，上海博讯实业有限公司；SS300-N食品工业用离心机，张家港市永泰阳光机械制造有限公司；ST16R冷冻离心机，美国Thermo公司；PHS-4C+型酸度计，成都世纪方舟科技有限公司；UV-3100PC型紫外分光光度仪计，上海美谱达仪器有限公司；LB-20T型折光仪，深圳市汇科计量检测技术有限公司；HZQ-X100A型恒温振荡培养箱，上海一恒科学仪器有限公司；DK-8D型电热恒温水槽，上海齐欣科学仪器有限公司；SHP-160型智能生化培养箱，上海三发科学仪器有限公司。
1.2 方法
1.2.1 啤酒发酵工艺流程
清洗马铃薯、切片、蒸汽熟化、冷冻、解冻、离心等步骤制备马铃薯全粉，收集离心产生的汁液。采用双酶水解法酶解糖化马铃薯汁液，每100 mL汁液添加0.8 g α−淀粉酶和1.0 g糖化酶，糖化温度为70 ℃，糖化时间为1 h，pH 5.0，糖化结束后煮沸5 min灭活并过滤。经测定，酶解汁液还原糖为19.57 mg/mL，α−氨基氮为360.6 μg/mL，花青素为1.38 mg/mL，总酚为296.5 μg/mL。
取破碎麦芽，将焦香麦芽、浓香琥珀麦芽、欧麦淡色艾尔麦芽按照质量比1∶2∶3混合，添加4倍质量的水，调pH至5.5。糖化程序：45 ℃ 30 min；60 ℃ 60 min；72 ℃10 min；78 ℃ 10 min；迅速降温至45 ℃，趁热滤布过滤，并添加浓缩麦芽糖浆调整麦芽汁浓度至16°P。经测定，还原糖为103.5 mg/mL，α−氨基氮为121.2 μg/mL，总酚为409.0 μg/mL。
向酶解糖化麦芽汁中添加一定体积的糖化马铃薯汁液，并混合均匀。将混合汁液煮沸15 min后，按0.12 g/L添加啤酒花，继续煮沸30 min，再按0.28 g/L添加啤酒花。
酵母种子液的制备：取活化的斜面菌种接种于10 mL 12°P麦芽汁中，28 ℃培养36 h，再转接种于10 mL 12°P麦芽汁中，20 ℃培养36 h，再转接种于200 mL 12°P麦芽汁中，15 ℃培养24~36 h，得到种子液，其酵母细胞数量为1×107 mL−1。
采用下面酵母发酵法进行主发酵，接种啤酒酵母种子液，恒温发酵至24 h质量损失不超过0.2 g，即为发酵终点。主发酵结束后缓慢降温至0 ℃，经过7 d的后熟及饱和CO2处理。采用4000 r/min离心15 min，过滤分离即得啤酒。啤酒发酵工艺流程图见图1。
1.2.2 啤酒发酵单因素试验
主要考察马铃薯酶解汁液添加体积分数(0、25%、33%、50%、67%、75%)、初始pH(5.0、5.5、6.0、6.5、7.0)、酵母接种体积分数(2%、4%、6%、8%、10%)、发酵温度(10、12、15、18、22 ℃)和酵母种类(M20、M21、M36、M44、M47)对啤酒发酵过程主要指标的影响，各因素试验固定水平分别为：马铃薯酶解汁液添加体积分数50%，初始pH 6.0，酵母接种体积分数6.0%，发酵温度15 ℃，酵母种类M21。取150 mL混合汁置于250 mL三角瓶，接种啤酒酵母进行发酵。采用模糊数学评定法对后发酵结束的样品进行感官评价，测定发酵液的发酵度、酒精度、还原糖含量、总酸、pH、色泽等理化指标。
1.2.3 啤酒发酵条件正交试验优化
根据单因素试验结果，选取对啤酒指标影响最大的3个因素：马铃薯酶解汁液添加体积分数、pH和温度，以啤酒感官评分及酒精度为指标，采用L9(34)正交试验进行发酵工艺优化，因素及水平见表1。
表 1 啤酒发酵条件正交试验因素水平Table 1. Factors and levels of orthogonal experiment for beer fermentation conditions水平 Level 因素 Factor 紫色马铃薯酶解汁液添加体积分数/%
Addition of purple potato enzymolysis juice (A)pH(B) θ/℃ (C) 1 75 5.0 12 2 50 5.5 15 3 25 6.5 18 1.2.4 啤酒感官评定
由10名食品感官评定专业人员组成评定小组，对啤酒的色泽、泡沫、香气、杀口和口味进行感官评定，并设4个等级：优、良、中和差。评价为优的啤酒色泽暗红、酒体澄清透明；泡沫丰富、细腻，挂杯持久性好；麻舌感强烈，有明显的舒适、新鲜、刺激感；口味纯正、爽口、醇厚；有明显的酒花芳香，无异香。评价为良的啤酒色泽暗红、较透明；泡沫较丰富细腻，挂杯持久性较好；舒适、新鲜、刺激的感觉较为明显；口味纯正、较爽口、较醇厚；有较明显的酒花芳香。评价为中的啤酒色泽较浅、微浑浊；泡沫少，挂杯持久性差；较新鲜，刺激感较差；口味单薄，不爽口；无明显的酒花芳香。评价为差的啤酒色泽浅、明显浑浊状；无舒适、新鲜、刺激感；口味很单薄，不爽口；有其他异味。以色泽、泡沫、杀口、口味、香气为因素集，以好、较好、一般、差为评语集，根据感官评定结果，建立4个单因素评价矩阵，用模糊数学评定方法对其进行分析。因素集U={色泽，泡沫，香气，杀口，口味}；评语集V={好，较好，一般，差}；其中，好(100分)，较好(80分)，一般(70分)，差(60分)。权重集X={0.15，0.20，0.20，0.30，0.15}，色泽15分，泡沫20分，杀口20分，口味30分，香气15分，共100分。模糊关系综合评定集Y=XR，其中X为权重集，R为模糊矩阵。
1.2.5 啤酒理化指标测定
还原糖含量采用3,5−二硝基水杨酸比色法测定[19]；发酵度、酒精度、色度、总酸含量均采用GB/T 4928—2008《啤酒分析方法》[20]测定；pH采用酸度计测定。
1.2.6 啤酒抗氧化成分及体外活性测定
总多酚含量测定采用Folin-Ciocalteu法[21]；绿原酸含量测定采用比色法[22]；花青素含量测定采用pH示差法[23]；总抗氧化能力测定采用ABTS法[22]；DPPH自由基清除率测定采用比色法[24]，总还原力测定采用铁离子还原法(FRAP)[25]。
1.3 数据处理
运用Office Excel 2010对数据进行处理及方差分析，差异显著性分析用Duncan’ s新复极差法。
2. 结果与分析
2.1 发酵单因素试验结果
2.1.1 酶解汁液添加体积分数
由表2可知，与纯麦芽汁啤酒(CK)相比，添加不同体积分数的紫色马铃薯酶解汁液均降低了发酵啤酒的酒精度、提高了发酵啤酒的pH，但随着酶解汁液添加体积分数的增加，啤酒酒精度、色度、发酵度和pH均呈降低趋势，而还原糖含量、总酸含量呈逐渐增加趋势。表明啤酒酵母对紫色马铃薯酶解汁液的利用转化能力弱于麦芽汁，这与马铃薯酶解汁液中α−氨基氮含量较高，而还原糖含量较低有关[26]。紫色马铃薯酶解汁液添加体积分数为25%~50%较为适宜，综合感官评分均在80以上，其中酶解汁液添加体积分数为25%时发酵的啤酒感官综合评分为88.0，且酒精度、发酵度较高，分别为4.28%和56.47%。
表 2 紫色马铃薯酶解汁液添加体积分数对浓色啤酒感官评分及理化指标的影响1)Table 2. Effects of potato enzymolysis juice addition on sensory score and physicochemical properties of dark beerφ(紫色马铃薯
酶解汁液)/%
Addition of purple potato enzymolysis juice感官评分
Sensory
score酒精度(φ)/%
Alcohol contentρ(还原糖)/
(mg·mL−1)
Reducing sugar content色度/EBC
Chromaφ(总酸)/
(mL·L−1)
Total acidspH 发酵度/%
Fermentative degree发酵力/
(g·L−1·d−1)
Fermentation capacity0(CK) 85.8 4.48±0.03a 32.53±4.89a 34.83±0.25ab 12.8±0.3a 4.17 60.87 6.85 25 88.0 4.28±0.02b 9.96±0.02f 34.35±0.26b 7.9±0.1c 4.81 56.47 6.09 33 84.8 4.23±0.04b 10.10±0.03e 35.04±0.20a 8.1±0.1c 4.74 53.85 5.41 50 80.5 4.11±0.05c 11.16±0.03c 30.84±0.15d 9.1±0.3b 4.54 52.43 4.26 67 76.6 3.14±0.03d 10.37±0.02d 27.23±0.20e 9.3±0.4b 4.33 50.32 3.21 75 72.2 3.08±0.05d 12.59±0.03b 20.19±0.20c 9.4±0.4b 4.25 48.89 3.21 1)同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1)Different lowercase letters in the same column indicate significant differences (P<0.05，Duncan’s test)2.1.2 初始pH
由表3可知，随着发酵初始pH的增加，啤酒样品酒精度、还原糖含量、色度、总酸和发酵度均呈下降趋势。相对较高的pH不利于乙醇发酵，不能利用酵母代谢产生更多的有机酸成分。较适宜的发酵初始pH范围为5.0~6.5，其中pH为6.0时，综合感官评分最高，为85.4；酒精度在pH为6.5时最高，为4.66%，发酵度则在pH为5.0时最高，为66.15%。
表 3 不同初始pH对浓色啤酒感官评分及理化指标的影响1)Table 3. Effects of initial pH on sensory score and physicochemical properties of dark beer初始 pH
Initial pH感官评分
Sensory score酒精度(φ)/%
Alcohol contentρ(还原糖)/
(mg·mL−1)
Reducing sugar content色度/EBC
Chromaφ(总酸)/
(mL·L−1)
Total acidspH 发酵度/%
Fermentative degree发酵力/
(g·L−1·d−1)
Fermentation capacity5.0 82.6 4.49±0.04b 18.92±0.15a 39.50±0.20a 9.7±0.1a 4.67 66.15 4.67 5.5 83.2 4.26±0.04d 18.64±0.20a 38.88±0.10ac 9.7±0.1a 4.69 63.08 4.76 6.0 85.4 4.53±0.03c 13.96±0.20b 38.29±0.20bc 9.4±0.1b 4.68 64.62 4.85 6.5 82.3 4.66±0.02a 8.61±0.21c 34.88±0.15e 8.2±0.1c 4.73 65.38 5.18 7.0 80.2 4.63±0.05a 5.75±0.31d 36.52±0.20d 8.0±0.1d 4.66 61.52 5.22 1)同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1)Different lowercase letters in the same column indicate significant differences (P<0.05，Duncan’s test)2.1.3 酵母菌株
由表4可知，不同酵母菌株对啤酒发酵的各项指标影响不同。M20发酵的啤酒酒精度相对较高；M36发酵的啤酒还原糖含量最低，发酵度、色度最高；而各组样品的总酸含量则没有明显差别。这表明M36会更多地利用还原糖进行繁殖，乙醇转化能力较弱。酵母菌株选用M21或M20较适宜，综合感官评分较高。其中选用M21酵母时，发酵的啤酒综合评分为86.3，且酒精度、发酵度较高，分别为4.25%和53.08%。
表 4 不同酵母菌种对浓色啤酒感官评分及理化指标的影响1)Table 4. Effects of yeast strains on sensory score and physicochemical properties of dark beer酵母菌株
Yeast starter感官评分
Sensory score酒精度(φ)/%
Alcohol contentρ(还原糖)/
(mg·mL−1)
Reducing sugar content色度/EBC
Chromaφ(总酸)/
(mL·L−1)
Total acidspH 发酵度/%
Fermentative degree发酵力/
(g·L−1·d−1)
Fermentation capacityM20 84.3 4.49±0.00a 15.18±0.05b 36.06±0.06b 9.5±0.3a 4.56 51.54 5.84 M21 86.3 4.25±0.00b 13.47±0.03c 35.66±0.11c 9.5±0.2a 4.53 53.08 5.54 M36 80.8 4.26±0.00b 8.70±0.02e 37.21±0.35a 9.1±0.3a 4.61 60.38 5.83 M44 84.1 4.24±0.00b 15.72±0.03a 34.94±0.26d 10.5±2.1a 4.34 47.31 4.66 M47 81.6 4.17±0.00c 12.92±0.04d 33.17±0.10e 9.1±1.0a 4.62 53.08 5.74 1)同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1)Different lowercase letters in the same column indicate significant differences (P<0.05，Duncan’s test)2.1.4 酵母接种量
由表5可知，随着酵母接种量(φ)的增加，啤酒样品酒精度和发酵度均呈下降趋势，而还原糖含量、色度呈上升趋势，总酸和pH则无明显变化。结果表明啤酒酵母接种量越多，其用于繁殖的糖就越多，产生酒精的量就越少。初始酵母接种量(φ)为2%~6%较为适宜，综合感官评分较高，其中酵母接种量(φ)为6%时发酵的啤酒综合评分为87.2，且酒精度、发酵度较高，分别为5.01%和60.38%。
表 5 不同酵母接种体积分数对浓色啤酒感官评分及理化指标的影响1)Table 5. Effects of yeast inoculation doses on sensory score and physicochemical properties of dark beerφ(酵母接种)/%
Yeast inoculation
dosage感官评分
Sensory score酒精度(φ)/%
Alcohol contentρ(还原糖)/
(mg·mL−1)
Reducing
sugar content色度/EBC
Chromaφ(总酸)/
(mL·L−1)
Total acidspH 发酵度/%
Fermentative degree发酵力/
(g·L−1·d−1)
Fermentation capacity2 82.1 5.84±0.00a 9.39±0.04c 33.24±0.15c 10.1±0.2a 4.57 61.54 6.06 4 85.1 5.09±0.00c 9.25±0.03d 32.18±0.10d 9.7±0.1a 4.64 61.15 6.20 6 87.2 5.01±0.00d 9.41±0.04c 33.01±0.20c 9.6±0.2a 4.64 60.38 6.19 8 81.2 4.83±0.00e 11.01±0.12a 34.02±0.15a 9.1±0.9a 4.61 60.38 6.53 10 78.5 5.33±0.00b 10.14±0.03b 33.60±0.15b 9.6±1.4a 4.51 59.62 7.80 1)同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1)Different lowercase letters in the same column indicate significant differences (P<0.05，Duncan’s test)2.1.5 发酵温度
由表6可知，随着主发酵温度的升高，啤酒样品酒精度均呈先升后降趋势，而还原糖含量、色度呈下降趋势，且色度间差异显著，但pH、发酵度间无显著差异。在一定范围之内，酵母的代谢活动随着温度的升高而加快，酒精的产量也随之增加，产品风味逐渐变得丰满。发酵温度过高，酵母代谢活动受到抑制，酒精产量反而下降，甲醇和杂醇油等发酵副产物含量增多[27]，导致原酒品质变差。主发酵温度为12~18 ℃较为适宜，综合感官评分较高，其中15 ℃发酵的啤酒综合评分为86.3，且酒精度、发酵度最高，分别为4.85%和60.77%。
表 6 不同发酵温度对浓色啤酒感官评分及理化指标的影响1)Table 6. Effects of fermentation temperatures on sensory score and physicochemical properties of dark beer发酵温度/℃
Fermentation temperature感官评分
Sensory score酒精度(φ)/%
Alcohol contentρ(还原糖)/
(mg·mL−1)
Reducing
sugar content色度/EBC
Chromaφ(总酸)/
(mL·L−1)
Total acidspH 发酵度/%
Fermentative degree发酵力/
(g·L−1·d−1)
Fermentation capacity10 85.1 4.62±0.00d 11.65±0.02a 39.80±0.20a 10.4±0.5a 4.71 55.38 5.52 12 84.8 4.59±0.00e 8.83±0.04b 38.42±0.15b 9.7±0.1ab 4.70 60.38 5.67 15 86.3 4.85±0.00a 8.59±0.02c 37.96±0.15b 9.1±0.2b 4.85 60.77 8.87 18 84.1 4.79±0.00b 8.77±0.02b 36.45±0.20c 9.3±1.0ab 4.46 60.77 6.53 22 76.2 4.65±0.00c 8.59±0.03c 34.97±0.20d 8.9±0.9b 4.71 60.38 5.50 1)同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1)Different lowercase letters in the same column indicate significant differences (P<0.05，Duncan’s test)2.2 添加紫色马铃薯酶解汁液的啤酒发酵正交试验结果
根据单因素试验结果，选取紫色马铃薯酶解汁液添加体积分数(A)、发酵pH (B)、发酵温度(C)为因素，采用L9(34)正交试验进行糖化工艺优化，结果见表7。由表7可知，试验因素对添加紫色马铃薯酶解汁液的啤酒感官评分的影响顺序为pH(B)>发酵温度(C)>酶解汁液添加体积分数(A)，最优水平组合为A3B3C2，即紫色马铃薯酶解汁液添加量（φ）为25%，初始pH为6.5，15 ℃条件下发酵10 d的啤酒感官评分最高(86.9)，且酒液呈琥珀色、晶莹剔透，酒香协调、入口柔顺，色度为37.71 EBC，还原糖为18.69 mg/mL，酒精度为5.84%，pH为 5.01，残糖度为9.53°Bx，总酸为15.6 mL/L，符合国标GB 4927—2008《啤酒》[28]相关指标要求。
表 7 添加紫色马铃薯酶解汁液的浓色啤酒发酵正交试验结果Table 7. Results of orthogonal experiment for dark beer fermentation with addition of purple potato enzymolysis juice试验号
Experiment No.A B C 误差
Error感官评分
Sensory score1 1 1 1 1 73.2 2 1 2 2 2 78.8 3 1 3 3 3 79.6 4 2 1 2 3 78.7 5 2 2 3 1 68.8 6 2 3 1 2 83.7 7 3 1 3 2 75.0 8 3 2 1 3 81.5 9 3 3 2 1 86.9 k1 72.150 70.603 74.450 71.250 k2 72.050 71.333 76.433 74.137 k3 76.103 78.367 69.420 74.917 极差 Range 4.053 7.764 7.013 3.667 2.3 添加紫色马铃薯酶解汁液浓色啤酒的抗氧化成分含量
采用最优工艺条件制备的紫色马铃薯浓色啤酒，与市售浓色啤酒中的主要抗氧化成分含量进行比较。由表8可知，纯麦芽浓色啤酒及市售浓色啤酒未检出花青素成分。与纯麦芽浓色啤酒及市售浓色啤酒相比，本研究制备的紫色马铃薯浓色啤酒总酚、绿原酸含量显著提高，并含有丰富的来自于马铃薯酶解汁液的花青素成分，总酚、绿原酸和花青素含量分别为360.2、685.7和208.4 mg/L。其中总酚和绿原酸含量分别为市售产品含量的2.90和1.14倍。与未发酵混合汁液相比，添加紫色马铃薯酶解汁液浓色啤酒的总酚含量显著提高，可能与发酵过程中酚类物质的部分释放有关[29]；绿原酸和花青素含量减少表明其在发酵过程中的稳定性较差，但在最后的啤酒中其含量仍高于市售产品。因此，添加紫色马铃薯酶解汁液可以赋予浓色啤酒更多的抗氧化物质。
表 8 添加紫色马铃薯酶解汁液的浓色啤酒与市售浓色啤酒抗氧化成分含量比较1)Table 8. Contents of antioxidants in commercial dark beer and dark beer with addition of purple potato enzymolysis juice样品
Sampleρ/(mg·L−1) 总酚 Total phenol 绿原酸 Chlorogenic acid 花青素 Anthocyanin 添加紫色马铃薯酶解汁液的浓色啤酒
Dark beer with addition of purple potato enzymolysis juice360.2±3.9a 685.7±11.6c 208.4±6.0b 未发酵混合汁液 Mixture juice before fermentation 352.7±1.8b 1104.9±7.9a 691.3±23.1a 纯麦芽浓色啤酒 Dark beer prepared with pure wort 186.0±1.5c 1020.0±41.9b 0 某市售浓色啤酒 A commercial dark beer 124.2±2.8d 602.1±24.4d 0 1)同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1)Different lowercase letters in the same column indicate significant differences (P<0.05，Duncan’s test)2.4 添加紫色马铃薯酶解汁液浓色啤酒的体外抗氧化能力
选择最优发酵条件制备的添加紫色马铃薯酶解汁液的浓色啤酒，将其稀释10倍后进行体外抗氧化活性评价。由表9可知，与纯麦芽浓色啤酒及市售浓色啤酒相比，添加25%（φ）紫色马铃薯酶解汁液发酵制备的浓色啤酒具有更高的体外抗氧化能力。样品10倍稀释液总还原力与0.150 mg/mL维生素C溶液相当，分别为纯麦芽浓色啤酒和市售浓色啤酒的1.80和2.80倍；DPPH自由基清除率为49.9%，与0.043 mg/mL 维生素C溶液清除能力相当，分别为纯麦芽浓色啤酒和市售浓色啤酒的1.06和1.44倍；ABTS自由基清除率为83.9%，分别为纯麦芽浓色啤酒和市售浓色啤酒1.13和1.20倍。综合各抗氧化指标，添加25%（φ）紫色马铃薯酶解汁液可赋予浓色啤酒更强的体外抗氧化活性。与未发酵混合汁液相比，紫色马铃薯浓色啤酒DPPH自由基清除率略有下降，可能与啤酒酵母细胞在发酵过程中吸附花青素等抗氧化成分有关[30]。
表 9 添加紫色马铃薯酶解汁液的浓色啤酒与市售浓色啤酒体外抗氧化能力比较1)Table 9. Comparison of antioxidant capacities in vitro between commercial dark beer and dark beer with addition of purple potato enzymolysis juice样品
Sample总还原力
Total reduction capacityDPPH自由基清除能力
DPPH radical scavenging capacityABTS自由基
清除率/%
ABTS radical scavenging rate还原值
Reduction
valueρ(维生素C)/
(mg·mL−1)
Vitamin C content清除率/%
Scavenging
rateρ(维生素C)/
(mg·mL−1)
Vitamin C
content添加紫色马铃薯酶解汁液的浓色啤酒
Dark beer with addition of purple potato enzymolysis juice0.9509±0.022 4a 0.150±0.016a 49.9±0.6b 0.043±0.003b 83.9±2.3a 未发酵混合汁液
Mixture juice before fermentation0.9138±0.006 5b 0.143±0.019a 55.3±0.8a 0.048±0.004a 37.0±3.3c 纯麦芽浓色啤酒
Dark beer prepared with pure wort0.5259±0.006 8c 0.074±0.019b 46.8±0.5c 0.040±0.003c 74.0±3.4b 某市售浓色啤酒 A commercial dark beer 0.3460±0.001 8d 0.042±0.020c 34.6±0.5d 0.028±0.003d 69.9±1.3b 1)同列数据后的不同小写字母表示差异显著(P<0.05，Duncan’s法)
1)Different lowercase letters in the same column indicate significant differences (P<0.05，Duncan’s test)3. 讨论与结论
紫色马铃薯冻融分离汁液作为马铃薯全粉冻融制备工艺的加工副产物，含有丰富的碳水化合物等营养物质成分及花青素、多酚等功能活性成分，具有较强的再加工转化及利用的潜力。目前对于该副产物的开发利用尚处于初步探索阶段，鲜见相关产品开发的研究报道。薯类含有大量淀粉，对酿制啤酒用大米等发酵辅料具有很强的替代潜力。张赟彬等[31]研究表明，添加马铃薯粉作为辅料可酿造高氨基酸营养深色啤酒，且各项指标均符合国家标准的要求。姚立华等[32]采用两次喂饭法，以新鲜马铃薯为辅料进行黄酒酿造的研究，结果表明，所酿造的黄酒符合国家黄酒标准，且游离氨基酸含量是普通黄酒的1.2~2.5倍。紫色马铃薯冻融分离汁液除了含有一定量的可发酵糖类物质外，还有丰富的花青素和多酚。本研究将紫色马铃薯酶解汁液作为辅料加入麦芽汁中，探讨添加马铃薯酶解汁液发酵较强抗氧化活性浓色啤酒的可行性。结果表明，添加紫色马铃薯酶解汁液可作为辅料发酵具特色风味的浓色啤酒。但在试验中发现，啤酒酵母对马铃薯酶解汁液的转化利用能力弱于麦芽汁，添加过多的马铃薯酶解汁液会导致发酵度下降。这可能与紫色马铃薯酶解汁液中碳水化合物组成与麦芽汁差异有关，将其加入麦芽汁改变了可发酵糖及α−氨基氮的含量及组成。因此，下一步将对紫色马铃薯酶解汁液碳水化合物、氨基酸种类及其含量进行分析，通过外源添加优化碳氮源以提高紫色马铃薯啤酒的发酵度。另一方面，还可通过筛选适合紫色马铃薯酶解汁液发酵的啤酒酵母菌种，进一步减少麦芽汁用量，提高发酵浓色啤酒的综合质量。
紫色马铃薯全粉分离酶解汁液制备浓色啤酒的最佳主发酵条件为：混合麦芽汁浓度16°P，紫色马铃薯酶解汁液添加体积分数为25%，初始pH 6.5，M21酵母接种量(φ)为2%，15 ℃发酵10 d，所得浓色啤酒色泽晶莹、色若琥珀，酒香协调、入口柔顺，酒精度为5.83%，感官评分86.9分，还原糖为18.69 mg/mL，色度为37.71 EBC，总酸为15.6 mL/L，均符合国标相关指标要求。酿造的紫色马铃薯浓色啤酒含有总酚、绿原酸和花青素等抗氧化成分，具有较强的体外抗氧化活性。
-
表 1 农业传感器的具体类型和功能
Table 1 Specific types and functions of agricultural sensors
农业传感器
Agricultural sensor具体类型
Specific type功能
Function环境传感器
Environmental sensor土壤含水量、养分、电导率传感器；水体含氧量、酸碱度、浊度传感器；温湿度、气体浓度传感器等 对农产品生长环境如水域、土壤、空气中的关键要素进行监测，密切关注外部环境的变化，为农作物健康成长做好管理和保障工作 农业气象传感器
Meteorological sensor光照量、光照度传感器；风速风向传感器；紫外线、辐射量传感器；降雨量传感器等 监测农业生产活动中常见的气象要素，能有效预测气象环境，提高农民对气象灾害的预防能力 动植物生长状态传感器
Growth state sensor of animal or plant植物茎流传感器；叶绿素传感器；激素类传感器；葡萄糖小分子传感器等 对作物生长过程中的生命数据进行监测，及时了解作物的生长状态，有利于控制存活率和实现大数据分析 农机参数传感器
Agricultural machinery parameter sensor电机温度传感器；机油压力传感器；传动传感器；红外传感器等 实现对农业机械工作状态的监控，提高生产植保效率，有效地增强对智慧农业的体系管理 
下载: 导出CSV
表 2 智能解析部分算法及优点
Table 2 Some algorithms and advantages of intelligent analysis
机器学习 Machine learning 分类算法 Classification algorithm 优点 Advantage 监督学习 Supervised learning 朴素贝叶斯算法 善于处理小规模数据，算法简单、稳定分类 K−近邻算法 有较好的精度，善于处理大量数据 非监督学习 Unsupervised learning K−均值聚类算法 快速处理聚类问题，高效处理较大的数据集 半监督学习 Semi-supervised learning 自训练算法 简单有效，不需要特定的假设条件 多视角算法 降维、模块化数据结构 强化学习 Intensified learning Q学习 不需要对环境进行建模 SARSA 实时性强，易于控制
下载: 导出CSV
-
[1] 马明, 赵新子, 蔺相志, 等. 电子农情监测物联网: 农业的重要增产措施[J]. 农业开发与装备, 2017(6): 30-31. [2] 刘迁迁, 宫哲. 加强农情监测技术应用提升三农金融服务质量[J]. 农业经济, 2016(4): 17-18. [3] 孟祥宝, 谢秋波, 彭宾, 等. 农情综合信息智能监控体系的开发及应用[J]. 机电工程技术, 2014(6): 144-148. [4] 王大正, 任博, 刘珠明. 不同类型农情监测系统间数据共享方案研究[J]. 中国农机化学报, 2019, 50(12): 154-159. [5] DUAN Q, YANG R, CHEN Y. Automatic Identifying query interfaces of deep web based on preclassification-SVM[J]. Sensor Lett, 2013, 11(6): 1389-1395. doi: 10.1166/sl.2013.2910
[6] 岳学军, 王叶夫, 洪添胜, 等. 基于信道测试的橘园WSN网络部署试验[J]. 农业机械学报, 2013, 44(5): 213-218. [7] 曹惠茹, 李业谦, 岳学军, 等. 无线多媒体传感网络不同部署环境下信号传播特性试验[J]. 测试技术学报, 2016, 30(5): 389-393. [8] CAO H, LIU Y, YUE X, et al. Cloud-assisted UAV data collection for multiple emerging events in distributed WSNs[J]. Sensors, 2017, 17(8): 1818. doi: 10.3390/s17081818
[9] CAO H R, YANG Z, YUE X J, et al. An optimization method to improve the performance of unmanned aerial vehicle wireless sensor networks [J]. Int J Distrib Sens N, 2017, 13(4): 1-10. doi: 10.1177/1550147717705614.
[10] 葛文杰, 赵春江. 农业物联网研究与应用现状及发展对策研究[J]. 农业机械学报, 2014, 45(7): 222-230. [11] TERENCE S, PURUSHOTHAMAN G. Systematic review of internet of things in smart farming[J]. Trans Emerging Tel Tech, 2020, 31: e3958.
[12] 胡亮, 曹艳, 唐江云, 等. 基于物联网的玉米病害环境监测系统研究与实现[J]. 中国农学通报, 2020, 36(22): 154-164. [13] 刘子成. 土壤环境监测技术的现状及发展趋势[J]. 江西农业, 2020(14): 16. [14] 刘成良, 林洪振, 李彦明, 等. 农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析[J]. 农业机械学报, 2020, 51(1): 1-18. [15] ANTONUCCI F, PALLOTTINO F, COSTA C, et al. Development of a rapid soil water content detection technique using active infrared thermal methods for in-field applications [J]. Sensors, 2011, 11: 10114-10128.
[16] 蔡坤, 徐兴, 俞龙, 等. 基于LVDS传输线延时检测技术的土壤含水率传感器[J]. 农业机械学报, 2016, 47(12): 315-322. [17] 蔡坤, 岳学军, 洪添胜, 等. 基于RC网络相频特性的土壤含水率传感器设计[J]. 农业工程学报, 2013, 29(7): 36-43. [18] GENOT V, COLINET G, BOCK L, et al. Near infrared reflectance spectroscopy for estimating soil characteristics valuable in the diagnosis of soil fertility[J]. J Near Infrared Spec, 2011, 19(2): 117-138. doi: 10.1255/jnirs.923
[19] HONG M K, MYUNG-CHUL K, SMITH A E. Simultaneous determination of 2, 4-D, dicamba, and mecoprop in soil leachates by gas chromatography with electron capture detection[J]. J Aoac Int, 1996, 79(4): 998-1004.
[20] 邓小蕾, 李民赞, 武佳, 等. 集成GPRS、GPS、ZigBee的土壤水分移动监测系统[J]. 农业工程学报, 2012, 28(9): 130-135. [21] 李民赞, 姚向前, 杨玮, 等. 基于卤钨灯光源和多路光纤的土壤全氮含量检测仪研究[J]. 农业机械学报, 2019, 50(11): 169-174. [22] 秦琳, 黄世群, 仲伶俐, 等. 杜马斯燃烧法和凯氏定氮法在土壤全氮检测中的比较研究[J]. 中国土壤与肥料, 2020(4): 258-265. [23] 王儒敬, 陈天娇, 汪玉冰, 等. 基于深度稀疏学习的土壤近红外光谱分析预测模型[J]. 发光学报, 2017, 38(1): 109-116. [24] 张俊卿, 高钧, 陈翔宇, 等. 土壤钾离子非接触电导检测装置设计与试验[J]. 农业机械学报, 2018, 49(S1): 367-371. [25] 李颉, 张小超, 苑严伟, 等. 北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析[J]. 农业工程学报, 2012, 28(2): 183-186. [26] 张俊宁, 方宪法, 张小超, 等. 基于激光诱导击穿光谱的土壤钾素检测[J]. 农业机械学报, 2014, 45(10): 294-299. [27] 代艳娜, 刘青海, 蒲继锋, 等. 超高效液相色谱-串联质谱法检测芹菜和土壤中灭蝇胺及其代谢物三聚氰胺残留[J]. 食品安全质量检测学报, 2020, 11(15): 5020-5026. [28] 杨学灵, 魏嘉良, 蔡子洋, 等. 超声波萃取−气相色谱法测定土壤和沉积物中异丙胺[J]. 广州化工, 2020, 48(15): 140-141. [29] 陈二阳, 袁姜红, 黎忠文, et al. 基于JSON的土壤环境监测物联网感知源信任评价模型研究 [J/OL]. 西安理工大学学报, 2020. https://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1294.N.20200708.1442.002.html. [30] 岳学军, 刘永鑫, 洪添胜, 等. 基于土壤墒情的自动灌溉控制系统设计与试验[J]. 农业机械学报, 2013, 44(S2): 241-246. [31] 彭炜峰, 刘芳, 李光林, 等. 丘陵地区农田土壤信息监测系统的研究[J]. 农机化研究, 2021, 43(4): 65-69. [32] 孙通. 农业气象物联网在蔬菜大棚中的应用[J]. 现代农业科技, 2020(16): 164. [33] 蔡坤, 洪添胜, 岳学军, 等. 基于误码检测机制的滴灌系统红外光雨水传感器的设计[J]. 农业工程学报, 2012, 28(24): 70-77. [34] 王斌, 刘雪梅, 张国强, 等. 猪舍生态环境监测和清洁控制系统的设计[J]. 农业工程学报, 2020, 36(3): 55-62. [35] YUE X J, HONG T S, XU X, et al. High-performance humidity sensors based on double-layer ZnO-TiO2 nanofibers via electrospinning[J]. Chin Phys Lett, 2011, 28(9): 090701. doi: 10.1088/0256-307X/28/9/090701
[36] 马瑞丽. 基于物联网的农业气象监测的实现研究[J]. 农业技术与装备, 2020(7): 124-125. [37] 刘恺, 谭泗桥, 刘志杰, 等. 稻田农情监测技术研究进展及发展趋势分析[J]. 企业技术开发, 2019, 38(4): 38-41. [38] 黄华宁. 我国首个“作物病虫草害监测预警研究中心”成立 [J]. 科学种养, 2020(3): 63. [39] WANG J, NAKANO K, OHASHI S, et al. Detection of external insect infestations in jujube fruit using hyperspectral reflectance imaging[J]. Biosyst Eng, 2011, 108(4): 345-351. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2011.01.006
[40] 李震, 洪添胜, 王建, 等. 柑橘全爪螨虫害快速检测仪的研制与试验[J]. 农业工程学报, 2014, 30(14): 49-56. [41] 田有文, 程怡, 王小奇, 等. 基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取[J]. 农业工程学报, 2014, 30(12): 132-139. [42] GRIFFEL L M, DELPARTE D, EDWARDS J. Using support vector machines classification to differentiate spectral signatures of potato plants infected with potato virus Y[J]. Comput Electron Agr, 2018, 153: 318-324.
[43] ROMER C, BÜRLING K, HUNSCHE M, et al. Robust fitting of fluorescence spectra for pre-symptomatic wheat leaf rust detection with support vector machines[J]. Comput Electron Agr, 2011, 79: 180-188.
[44] KAUR R, KANG S S. An enhancement in classifier support vector machine to improve plant disease detection[C]∥ IEEE International Conference on Moocs. IEEE, 2016.
[45] 许良凤, 徐小兵, 胡敏, 等. 基于多分类器融合的玉米叶部病害识别[J]. 农业工程学报, 2015, 31(14): 194-201. [46] 赵小娟, 叶云, 冉耀虎. 基于物联网的茶树病虫害监测预警系统设计与实现[J]. 中国农业信息, 2019, 31(06): 107-115. [47] 朱静波, 李闰枚, 董伟, 等. 基于数据预处理的病虫草害农田小气候监测系统设计[J]. 现代农业科技, 2017(15): 277-279. [48] WATCHAREERUETAI U, OHNISHI N. A New Color-based Lawn Weed Detection Method and Its Integration with Texture-based Methods: A Hybrid Approach [J]. 電気学会論文誌, c 電子·情報·システム部門誌, 2011, 131(2): 355-366 WATCHAREERUETAI U, OHNISHI N. A new color-based lawn weed detection method and its integration with texture-based methods: A hybrid approach[J]. IEEJ T Electr Electr, 2011, 131(2): 355-366.
[49] WAJAHAT K, FRANCISCD G, JON N, et al. Exploiting affine invariant regions and leaf edge shapes for weed detection[J]. Comput Electron Agr, 2015, 118: 290-299.
[50] BAKHSHIPOUR A, JAFARI A. Evaluation of support vector machine and artificial neural networks in weed detection using shape features[J]. Comput Electron Agr, 2018, 145: 153-160.
[51] LOUARGANT M, JONES G, FAROUX R, et al. Unsupervised classification algorithm for early weed detection in row-crops by combining spatial and spectral information[J]. Remote Sen, 2018, 10(5): 761. doi: 10.3390/rs10050761
[52] DAVID H, FERAS D, TRISTAN P, et al. A rapidly deployable classification system using visual data for the application of precision weed management[J]. Comput Electron Agr, 2018, 148: 107-120.
[53] 牟海维, 朱春辉. 植物生理传感器的研究现状与应用展望[J]. 农业与技术, 2020, 40(13): 31-32. [54] JONES C L, MANESS N O, STONE M L, et al. Chlorophyll estimation using multispectral reflectance and height sensing[J]. T Asabe, 2007, 50(5): 1867-1872. doi: 10.13031/2013.23938
[55] BARESEL J R P, RISCHBECK P, HU Y, et al. Use of a digital camera as alternative method for non-destructive detection of the leaf chlorophyll content and the nitrogen nutrition status in wheat[J]. Comput Electron Agr, 2017, 140: 25-33.
[56] 孙红, 邢子正, 张智勇, 等. 基于RED-NIR的主动光源叶绿素含量检测装置设计与试验[J]. 农业机械学报, 2019, 50(S1): 175-181. [57] 岳学军, 全东平, 洪添胜, 等. 柑橘叶片叶绿素含量高光谱无损检测模型[J]. 农业工程学报, 2015, 31(1): 294-302. [58] 冯伟, 朱艳, 姚霞, 等. 小麦氮素积累动态的高光谱监测[J]. 中国农业科学, 2008, 41(7): 1937-1946. [59] 黄双萍, 洪添胜, 岳学军, 等. 基于高光谱的柑橘叶片磷含量估算模型实验[J]. 农业机械学报, 2013, 44(4): 202-207. [60] 黄双萍, 洪添胜, 岳学军, 等. 基于高光谱的柑橘叶片氮素含量多元回归分析[J]. 农业工程学报, 2013, 29(5): 132-138. [61] 黄双萍, 岳学军, 洪添胜, 等. 不同物候期柑橘叶片钾素水平预测建模[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2013, 34(5): 529-535. [62] 岳学军, 全东平, 洪添胜, 等. 不同生长期柑橘叶片磷含量的高光谱预测模型[J]. 农业工程学报, 2015, 31(8): 207-213. [63] 岳学军, 全东平, 洪添胜, 等. 基于流形学习算法的柑橘叶片氮含量光谱估测模型"[J]. 农业机械学报, 2015, 46(6): 244-250. [64] 陈学深, 黄柱健, 马旭, 等. 基于触觉感知的水稻行弯度测量装置设计与试验[J]. 农业机械学报, 2020, 51(2): 45-53. [65] 邹金秋. 农情监测数据获取及管理技术研究[D]. 北京: 中国农业科学院, 2012. [66] 曾小红, 王强. 国内外农业信息技术与网络发展概况[J]. 中国农学通报, 2011, 27(8): 468-473. [67] 卢丽娜. 世界农业信息化进程及发展趋势[J]. 中国信息界, 2007(1): 85-91. [68] 王强, 曾小红. 国内外农业数据资源和网络发展概况[J]. 世界农业, 2008(11): 61-64. [69] 方利, 姚敏, 岳建伟, 等. 多源海量统计遥感数据集成管理技术研究[J]. 地理信息世界, 2010, 8(1): 56-60. [70] 方利, 易文斌, 岳建伟, 等. 统计遥感基础地理数据库标准研究与编制[J]. 测绘与空间地理信息, 2010, 33(1): 14-17. [71] 徐世卫. 农业大数据与农产品监测预警[J]. 中国农业科技导报, 2014, 16(5): 14-20. [72] ZHAO H, WANG F, YANG Q. Origin traceability of peanut kernels based on multi-element fingerprinting combined with multivariate data analysis[J]. J Food Agr, 2020, 100(10): 4040-4048.
[73] 刘彪. “云计算”和大数据在“互联网+”时代的应用[J]. 电子技术与软件工程, 2020(12): 201-213. [74] 崔晓军, 高子航. 基于GIS与云计算的温州市农业大数据可视化平台研究[J]. 电脑编程技巧与维护, 2020(4): 113-115. [75] 顾静秋. 农业数据智能感知与分析关键技术研究 [D]; 北京: 北京交通大学, 2018. [76] 赵献立, 王志明. 机器学习算法在农业机器视觉系统中的应用[J]. 江苏农业科学, 2020, 48(12): 226-231. [77] LI H, LEE W S, WANG K. Identifying blueberry fruit of different growth stages using natural outdoor color images[J]. Comput Electron Agr, 2014, 106: 91-101.
[78] 王永波 邝炳洽. 基于机器学习的花卉分类算法研究[J]. 现代计算机, 2013(9): 21-24. [79] 周军, 蔡建, 郭俊先, 等. 基于机器视觉的核桃仁特征提取与分级方法研究[J]. 江苏农业科学, 2018, 46(11): 175-179. [80] KURTULMUS F, ÜNAL H. Discriminating rapeseed varieties using computer vision and machine learning[J]. Expert Syst App, 2015, 42(4): 1880-1891. doi: 10.1016/j.eswa.2014.10.003
[81] 罗匡男, 彭琳, 齐伟恒. 基于机器视觉的三七叶片病斑识别[J]. 江苏农业科学, 2017, 45(24): 209-212. [82] 刘永娟. 基于计算机视觉技术的玉米发育期识别研究 [D]. 无锡: 江南大学, 2017. [83] ZHANG S W, WU X W, YOU Z H, et al. Leaf image based cucumber disease recognition using sparse representation classification[J]. Comput Electron Agr, 2017, 134: 135-141. doi: 10.1016/j.compag.2017.01.014
[84] 徐邮邮, 李西灿, 尚璇, 等. 基于半监督模糊识别的土壤含水量高光谱估测模型研究[J]. 地理与地理信息科学, 2019, 35(2): 33-37. [85] 吴四茜. 一种相似青梅品级半监督智能认知方法研究 [D]; 合肥: 合肥工业大学, 2019. [86] 周俊, 陈钦, 梁泉. 基于强化学习的农业移动机器人视觉导航[J]. 农业机械学报, 2014, 45(2): 53-58. ZHOU J, CHEN Q, LIANG Q. Vision navigation of agricultural mobile robot based on reinforcement learning [J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2014, 45(2): 53-8.
[87] SUN L, YANG Y, HU J, et al. Reinforcement learning control for water-efficient agricultural irrigation[C]//IEEE International Conference on Ubiquitous Computing and Communications. IEEE, 2017.
[88] CHEN Y, ZHU H, OZKAN H E. Development of a variable-rate sprayer with laser scanning sensor to synchronize spray outputs to tree structures[J]. T Asabe, 2012, 55(3): 773-781. doi: 10.13031/2013.41509
[89] GIL E, LLORENS J, LLOP J, et al. Variable rate sprayer: Part 2: Vineyard prototype: Design, implementation, and validation[J]. Comput Electron Agr, 2013, 95: 136-150.
[90] 曾立. 作物间变量喷施作业机器人及控制设计[D]. 哈尔滨: 哈尔滨理工大学, 2018. [91] 苑严伟, 李树君, 方宪法, 等. 氮磷钾配比施肥决策支持系统[J]. 农业机械学报, 2013, 44(8): 240-244. [92] 郝云鹏. 基于GIS的玉米变量施肥作业自动决策系统研究 [D]. 长春; 吉林农业大学, 2017. [93] KAREN L, MICHAEL P, AMANDA A, et al. A decision-support system for analyzing tractor guidance technology[J]. Comput Electron Agr, 2018, 153: 115-25. doi: 10.1016/j.compag.2018.08.014
[94] HAMEED I A. Intelligent coverage path planning for agricultural robots and autonomous machines on three-dimensional terrain[J]. J Intell Robot Syst, 2014, 74(3/4): 965-983.
[95] 刘刚, 康熙, 夏友祥, 等. 基于GNSS农田平整全局路径规划方法与试验[J]. 农业机械学报, 2018, 49(5): 27-33. [96] 孟志军, 刘卉, 王华, 等. 农田作业机械路径优化方法[J]. 农业机械学报, 2012, 43(6): 147-152. [97] 张亚娇. 农机自动驾驶监控终端关键技术研究与系统开发 [D]. 广州: 华南农业大学, 2016. [98] CHI Z, NOBORU N. Development of a multi-robot tractor system for agriculture field work[J]. Comput Electron Agr, 2017, 142: 79-90.
[99] 曹如月, 李世超, 季宇寒, 等. 基于蚁群算法的多机协同作业任务规划[J]. 农业机械学报, 2019, 50(S1): 34-39. [100] 郭娜, 胡静涛. 基于Smith-模糊PID控制的变量喷药系统设计及试验[J]. 农业工程学报, 2014, 30(8): 56-64. [101] 曹如月, 李世超, 魏爽, 等. 基于Web-GIS的多机协同作业远程监控平台设计[J]. 农业机械学报, 2017, 48(S1): 52-57. [102] 向抚, 宋玉娥, 叶紫文. 石门县农情信息工作发展现状及对策[J]. 作物研究, 2018, 32(S1): 85-86. -
期刊类型引用(6)
1. 邱心洋，袁惠君，李梅，程建新，田世龙，李志忠. 马铃薯营养特性及其功能性产品开发研究进展. 中国食品添加剂. 2024(01): 272-278 . 
百度学术
2. 张露，王新惠，冉凌云，杨婷婷，赵乐乐，吴明阳. 富含花青素紫马铃薯汁护色研究及酶解工艺优化. 中国酿造. 2024(02): 238-242 . 百度学术
3. 樊玉婷，李智昊，李月垣，张俊霞，张李一如，王璐，周鹏辉，李进，陈可钦，房玉林，张克坤. 不同品种葡萄添加量对果啤香气、理化指标及抗氧化活性的影响. 食品科学. 2024(13): 164-172 . 百度学术
4. 王蕾，赵进修，刘明亮，李博鹏，卢庆华，张玲，李雅丽. 响应面法优化百香果艾尔精酿啤酒发酵工艺. 中国酿造. 2024(11): 187-193 . 百度学术
5. 王琼，吴晓杰，郭华春，李俊，肖继坪. 滇紫甘薯新品种抗氧化物质含量及活性测定. 江苏农业科学. 2023(17): 179-185 . 百度学术
6. 庞莹莹，陈亮，徐绍丝，黄鹭强. 精酿啤酒特色辅料的应用概况. 福建轻纺. 2021(07): 2-6+10 . 百度学术
其他类型引用(2)
