近年来，随着我国工农业生产的迅速发展，我国土壤环境中的重 金属（尤其镉和铅）污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在 着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。 因此，一般很难在大面积中-轻程度污染的污染土壤修复治理中实际 推广应用。 本成果已获得授权国家发明专利（周启星, 刘维涛, 魏树和. 一 种筛选重金属低积累作物品种的方法，授权日期：2012 年 12 月 12 日, 专利号：ZL200810229329.X），通过筛选和培育排异和低积累土壤镉、 铅、砷等有害元素的农作物品种，提供了一种在重金属中-轻程度土壤 进行农业安全生产的技术方法，是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小，原位绿色和安全高效的技术途径，利用本方法可以达到边安全 生产边修复土壤污染之目的。 本项目初步制定了低积累品种筛选标准(1)该植物的地上部和根 部的污染物含量都很低或者可食部位低于有关标准，尽管其它部位可 能污染物含量较高；(2)该植物的富集系数(BFs)小于 1.0，即植物体内 污染物浓度低于土壤中污染物浓度；(3)该植物的转运系数(TFs)小于 1.0，即植物吸收的污染物主要累积在根部，向地上部转运较少；(4)该 植物对污染物具有较高的耐性，在污染环境中能够正常生长且生物量 无显著下降。 该方法与传统的污染土壤治理方法相比，具有投资少、工作量小、 技术要求不高等优点，具有一定的创新性和实用性；而且作为一种污 染土壤的安全生产技术，所收获作物地上部重金属含量低于国家相关 标准，食用该作物不会对人体产生危害，可以通过出售该作物获得较 高的经济效益；对作物根进行集中处理，不会造成二次污染，同时固 定修复进程不仅不会破坏土壤生态环境，还有助于改善因重金属污染 而引起的土壤退化和生产力下降，恢复并提高其生物多样性。因此， 在重金属中-轻度污染土壤种植低积累作物具有良好的经济、环境和 生态效益。

近年来，随着我国工农业生产的迅速发展，我国土壤环境中的重金属（尤其镉和铅）污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。因此，一般很难在大面积中-轻程度污染的污染土壤修复治理中实际推广应用。 本成果已获得授权国家发明专利（周启星, 刘维涛, 魏树和. 一种筛选重金属低积累作物品种的方法，授权日期：2012 年 12 月 12日, 专利号：ZL200810229329.X），通过筛选和培育排异和低积累土壤镉、铅、砷等有害元素的农作物品种，提供了一种在重金属中-轻程度土壤进行农业安全生产的技术方法，是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小，原位绿色和安全高效的技术途径，利用本方法可以达到边安全生产边修复土壤污染之目的。 本项目初步制定了低积累品种筛选标准(1)该植物的地上部和根部的污染物含量都很低或者可食部位低于有关标准，尽管其它部位可能污染物含量较高；(2)该植物的富集系数(BFs)小于 1.0，即植物体内 污染物浓度低于土壤中污染物浓度；(3)该植物的转运系数(TFs)小于1.0，即植物吸收的污染物主要累积在根部，向地上部转运较少；(4)该植物对污染物具有较高的耐性，在污染环境中能够正常生长且生物量无显著下降。 该方法与传统的污染土壤治理方法相比，具有投资少、工作量小、技术要求不高等优点，具有一定的创新性和实用性；而且作为一种污染土壤的安全生产技术，所收获作物地上部重金属含量低于国家相关标准，食用该作物不会对人体产生危害，可以通过出售该作物获得较高的经济效益；对作物根进行集中处理，不会造成二次污染，同时固定修复进程不仅不会破坏土壤生态环境，还有助于改善因重金属污染而引起的土壤退化和生产力下降，恢复并提高其生物多样性。因此，在重金属中-轻度污染土壤种植低积累作物具有良好的经济、环境和生态效益。

该机选用手扶拖拉机为配套动力，动力消耗小，便于在丘陵山 地行应用。综合采用可调升降机架以及挖掘深度调控技术和浮动式振动抖土技 术，有效提高挖掘深度稳定性和薯土分离效果。配套动力 8.8kW；收获幅宽 700mm； 生产率为 0.10 hm2/h； 损失率≤5.0 %；伤薯率≤5.0 %。与国内外同类机具相 比具有挖掘深度调节方便、作业稳定、薯土分离效果好等优点。该机已有青岛 市洪珠农业机械有限公司组织批量生产，在四川、贵州、山东、内蒙古等地广 泛推广应用。 产品研发显著提高了我国马铃薯的机械化水平，提高了相关生产企业的经 济收益和市场竞争力。项目产品，按每年生产 8000 台马铃薯收获机，售价按 3500 元/台计，每套成本 2500 左右，则生产企业年新增产值 2800 万元，可实现利税青岛农业大学科技成果介绍 2017 －65－ 800 万元，同时采用机械化作业后，还将大幅度提高劳动生产率、降低损失、缩 短耕、种、收时间，有利于劳动力向二三产业转移，增加农民收入。通过项目 实施可以有效提升西南、中南地区农业机械化水平。 

本发明公开了一种芳氧羧酸及其衍生物在控制作物害虫中的应用，从而保护植物免受害虫危害或使植物作为诱虫植物而控制害虫危害，本发明将芳氧羧酸及其衍生物应用于植物体，从而导致靶标植物对鳞翅目害虫产生系统性的直接抗性、对半翅目害虫产生系统性的敏感性，但同时又提高植物对两类害虫的间接抗性。

针对喷杆振动造成的喷雾不均匀等问题，基于压电智能结构，利用动力学理论、混沌优化技术、提出基于自抗扰的超高地隙自走式喷雾机柔性喷杆结构振动主动控制方案，进而达到高秆作物的高效安全农药施用控制。振动抑制下降 15dB，施药准确性提高 50%。

近年来，随着我国工农业生产的迅速发展，我国土壤环境中的重金属（尤其镉和铅）污染日益严重。传统的重金属污染土壤治理存在着以下缺点:(1)成本高;(2)破坏土壤生态环境;(3)可能造成二次污染。因此，一般很难在面积大、程度轻的污染土壤修复治理中实际推广应用。 本成果筛选和培育排异和低积累土壤镉等有害元素的农作物品种，提供了一种在重金属中、轻程度土壤进行农业安全生产的技术方法，是一种成本低、操作简单、对土壤干扰小，原位绿色和安全高效的技术途径，利用本方法可以达到边安全生产边修复土壤污染之目

农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础，基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 农田信息快速精准获取是肥药减施的前提和基础，基于实测信息的农田智慧管理是实施化肥农药“双减”和产量品质“双强”的重要手段。经过近十年产学研联合攻关，在无人机及卫星遥感作物信息高效融合获取与智慧管理的核心技术和装备上取得了重大突破，攻克了信息快速感知与肥水药精准管理两大难题，创新形成了国际领先的多源信息融合和肥水药精准管控技术产品。主要技术创新包括： 1.首次提出了基于无人机实时飞行性能的GNSS-IMU导航捷联解算控制融合算法，研制了多旋翼、直升机等两类12种农用无人机及适应多种作业模式的飞控系统，打破了日本雅马哈等同类无人机和MicroPilot等著名飞控系统对我国的封锁和垄断；首次研制了快拍式28波段（520g）、5波段（250g）和全反射式光栅成像微型光谱仪，分辨率为2nm，优于德国UHD185的8nm；突破了地-星融合的作物养分和病虫害检测技术，实现了遥感与农学模型高精度时空统一，时序MODIS数据解析由8-16天1km提升到逐日10-30m，病虫害发生短期预测精度提高8%。 2.发明了路径跟踪控制算法和分段式地头转弯精准接轨优化策略，攻克了弱GNSS信号下的自动导航难题；发明了无人机变载荷的重心平衡技术，研制了16种系列机/车载喷施装备和基于作物高度/作物密度/病害程度的精准对靶施药机具，实现了无人机和地面精准变量作业；首次研制了适用于水稻、水生蔬菜等复杂水田环境的无人空气动力船及船载装备，实现了水田的自动化除草、施肥施药作业，节肥省药10%-35%。  3.创建了集地面/无人机/卫星遥感信息获取融合、智慧决策和精准作业于一体的云平台管理系统。提出了植物-土壤养分一体化平衡施肥策略，建立了浙江省“两区一田”全覆盖的田块养分解析图；创建了高精度三维数字果园，在全球最大的荔枝生产茂名基地等进行了应用，节水8%，减药25%，减少劳力20%，增产10%，优果率提高23%。 项目授权发明专利 44 件（美国专利3件），发表论文 64 篇，出版专著 3 部,软著登记14项。经多位院士和专家评审，成果达到国际领先水平。制定国家标准3项、地方标准2项、浙江制造标准1项。研发的产品荣获北京市新技术新产品证书，14种产品被列入国家及省市农机推广补贴目录，并出口欧美、东南亚等，创汇近2亿元。成果近三年在全国20多个省市推广应用，累计综合效益21多亿元，社会、经济和生态效益显著。

一、成果简介 本成果以传播“种子预防保健，作物安全生产”理念，推动良种包衣技术研究和应用为目标，由中国农业大学等国内多家种衣剂生产企业共同研究，创新研究了种衣剂系列新配方、新剂型和生产新工艺，开发成功系列新产品并产业化，实现了大面积推广应用，获得了重大的经济和社会效益，在国家“种子工程”，“植保工程”和“粮食工程”中发挥了重要的作用。25个种衣剂新产品获准农药登记，申报专利19项(9项授权)，形成了15项技术规程。项目形成的相关技术和产品在国内外种子

成果简介：激光扫描技术是一种崭新的三维空间数据采集方法。相对于二维 影像，激光扫描所获的三维点云具有精度高、密度大、信息丰富等优势，已 成为国内外地理信息产业、城市规划、环境监测等各种社会领域不可或缺的重要空间参考数据。本系统所提供的全自动/半自动化功能覆盖了从点云前 期处理（如浏览、分区、编辑、坐标系转换）、到点云分类（地形、道路、 植被、人造物体等）、特征（点、线、面、自定义）提取、直至最终三维场 景创建的全部数据流程。本系统所涉及的部分关键技术

面向机器人的智能视觉环境感知及三维场景重建 面向机器人视觉的自然场景理解是近年来的研究热点和重要挑战之一，其目标是对自然场景图像及视频的内容作出有效分析、认知与表达，目前相关理论和算法正处于初期探索阶段。我们的研究成果表明，从场景视觉语义推理、场景目标识别和场景行为模式检测三个环节展开研究，有助于构建自然场景理解的创新机制，进一步开发机器人