智能化农业技术在农作物生长监测与管理中的应用研究

农业一直是人类社会的支柱产业之一,而农作物的生长监测与管理对确保食品安全和农业可持续性具有至关重要的作用。近年来,随着智能化农业技术的不断进步,传感器、数据分析、自动化设备和机器人等技术的广泛应用,农田管理迎来了一场革命。这些技术设备的运用不仅可以提高农作物的产量和质量,还有助于减少资源的浪费。研究的主要目标是深入探讨智能化农业技术在农作物的生长监测与管理中的应用,其中包括土壤传感器、气象站、全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、自动播种机和智能化收割机器人等关键工具和设备。通过实时采集和分析这些关键数据,农民能够更准确地了解土壤和气象条件的变化,从而能够及时地调整种植策略,提高农业生产效率,降低成本,并最终实现可持续的农业发展。

基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控研究

建立基于便携式作物生长监测诊断仪的江西双季稻氮肥调控模型,利用模型推荐穗肥追氮量,实现江西双季稻氮肥追施的精确管理。基于不同株型品种和氮肥处理的田间试验资料,构建了双季稻叶面积指数光谱监测模型,利用拔节期的差值植被指数实时估测叶面积指数,进而结合江西双季稻高产栽培经验和建立的氮肥调控模型,对双季稻穗肥追氮量进行实时推荐,并和当地农户施肥方案和产量进行比较。双季稻关键生育期(分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期和灌浆期)的冠层差值植被指数DVI(810,720)与叶面积指数均呈显著正相关,线性函数拟合效果优于其他函数。利用独立试验资料对所建模型进行了检验,单生育期的模型预测效果优于全生育期模型;其中,拔节期的光谱监测模型表现最佳,早稻和晚稻叶面积指数的光谱监测模型的R2分别为0.880 6和0.878 8,模型预测早稻和晚稻叶面积指数的均方根误差、相对均方根误差、相关系数分别为0.30和0.25、7.28%和6.18%、0.923 2和0.926 9。氮肥调控模型推荐施肥应用表明,紧凑型品种的穗肥用量高于松散型品种;与农户方案相比,氮肥调控模型推荐施肥的调控方案在产量不降低的情况下减少氮肥用量6.58kg/hm2,提高氮肥农学利用率0.82个百分点、净收益103元/hm2和产投比0.9,而产量比农户方案略高或持平。与传统非定量农户施肥法相比,基于便携式作物生长监测诊断仪的双季稻氮肥调控方法可在保证产量的情况下,减少施氮量,提高氮肥农学利用率,获得更高经济效益,在江西双季稻生产中具有推广应用价值。

图像分析在大田作物生长监测中的应用进展

数码影像分析技术已经发展成为廉价、快速的作物生长监测技术手段之一,综述了利用数码照片分析技术进行作物生长监测的研究进展,包括以下三个部分的内容:(1)图像分析进行作物生长监测的光学原理;(2)图像分析中经常采用的光学参数和计算方法;(3)图像分析技术用于作物生长监测的方法和研究进展。对采用图像分析进行作物生长监测的发展方向进行了展望,认为建立特异性的作物生长参数识别光谱学参数、具有人工智能和自学习功能的图像分析方法是采用图像分析进行作物生长监测的未来重要研究方向。提出获取定点多时相照片是提高图像分析准确性的重要手段。

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶面积指数监测模型

为探索作物生长监测诊断仪(Crop Growth Monitoring and Diagnosis Apparatus,CGMD)在不同株型双季稻长势指标监测应用的准确性和适用性,该研究开展了不同株型品种和施氮量的田间试验,采用CGMD获取冠层差值植被指数(Differential Vegetation Index,DVI)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI),并同步采用高光谱仪(Analytical Spectral Devices,ASD)获取冠层光谱反射率,构建DVI、NDVI和RVI;通过比较2种光谱仪获取的植被指数变化特征及相互定量关系,评价CGMD的监测精度,建立基于CGMD的不同株型双季稻叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)监测模型,并用独立数据对模型进行检验。结果表明:不同株型品种的LAI、DVI、NDVI和RVI随施氮量增加而增大,随生育进程推进呈“低—高—低”的变化趋势;基于CGMD与ASD的DVI、NDVI和RVI间的决定系数(Determination Coefficient,R2)分别为0.959~0.968、0.961~0.966和0.957~0.959,表明CGMD具有较高监测精度,可替代价格昂贵的ASD获取DVI、NDVI和RVI。基于CGMD植被指数的单生育期LAI监测模型的预测效果优于全生育期,基于CGMD植被指数的松散型品种LAI监测模型的预测效果优于紧凑型品种;基于DVICGMD的线性方程可较好地预测LAI,模型R2为0.857~0.903,模型检验的相关系数(Correlation Coefficient,r)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和相对均方根误差(Relative Root Mean Square Error,RRMSE)分别为0.950~0.984、0.18~0.43和3.95%~9.40%;基于NDVICGMD的指数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.831~0.884,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.906~0.967、0.24~0.38和5.73%~9.16%;基于RVICGMD的幂函数方程可较好地预测LAI,模型R2为0.830~0.881,模型检验的r、RMSE和RRMSE分别为0.905~0.954、0.25~0.56和7.37%~9.99%。与传统人工取样测定LAI法相比,利用CGMD可实时无损监测双季稻LAI动态变化,可替代SunScan植物冠层分析仪获取双季稻LAI,在双季稻生产中具有推广应用价值。

遥感技术在作物生长监测与估产中的应用综述

概括了遥感技术在作物生长监测与估产中的应用情况;分析了目前我国在该领域中存在的问题,针对我国作物生产的实际情况,提出一些可行的方案以使该技术得以更好地应用。

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶干重监测模型

本文旨在验证作物生长监测诊断仪(crop growth monitoring and diagnosis apparatus, CGMD)监测双季稻长势指标的准确性,建立基于CGMD的双季稻叶干重监测模型。通过实施8个不同早、晚稻品种和4个施氮水平的小区试验,采用CGMD获取从分蘖期至灌浆期的冠层归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、差值植被指数(differential vegetation index,DVI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI),同步采用高光谱仪(analytical spectral devices field-spec handheld 2, ASD FH2)获取冠层光谱反射率计算NDVI、DVI和RVI;分析2种光谱仪获取的植被指数间的相关关系,验证CGMD的测量精度,建立基于CGMD的叶干重监测模型,并用独立试验数据对模型进行检验。结果表明:早、晚稻叶干重随施氮水平的增加而增大,随生育进程的推进呈"低—高—低"动态变化趋势;CGMD与ASDFH2获取的NDVI、DVI和RVI呈极显著相关,相关系数(correlation coefficient,r)分别为0.9535~0.9972、0.9099~0.9948和0.9298~0.9926,表明2种光谱仪获取的植被指数具有高度的一致性, CGMD可替代价格昂贵的ASD FH2获取NDVI、DVI和RVI。CGMD获取的3个植被指数相比, RVI_(CGMD)与叶干重的相关性最高;基于RVI_(CGMD)的幂函数模型可准确地监测叶干重,模型建立的决定系数(determination coefficient,R~2)为0.8604~0.9216,模型检验的均方根误差(root mean square error, RMSE)、相对均方根误差(relative root mean square error, RRMSE)和r分别为12.97~17.87 g m~(–2)、4.88%~16.79%和0.9951~0.9992。与人工采样测定叶干重相比,利用CGMD可实时准确地获取双季稻叶干重动态变化,在双季稻长势精确诊断和丰产高效栽培中具有应用价值。

机器视觉在设施育苗作物生长监测中的研究与应用

机器视觉是利用机器代替人眼来对目标物做模式识别、测量与判断的一项综合技术,其在农业各领域中的研究与应用发展迅速。从作物育苗的特性、机器视觉在苗期管理的作用、苗期作物视觉信息采集设备及叶片提取方法的发展3个方面分析了设施育苗对基于机器视觉的苗期作物监测的需求;总结了苗期作物视觉信息的主流获取技术,即成像传感器的成像技术、多传感器图像融合技术、三维重建技术的特点;回顾了机器视觉技术近年来在国内外苗期作物中的应用情况,从苗期作物关键生长参数监测检测方面进行综述,分析、对比、总结苗期作物关键生长参数的提取方法,最后概述我国现阶段机器视觉技术在苗期作物的应用中主要存在的问题以及发展前景。

基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究

为探索作物生长监测诊断仪(CGMD-402型)在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index,RVI),并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD 402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数(Leaf area index,LAI)监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明:玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD 402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。

遥感技术在作物生长监测与估产中的应用分析

遥感技术在我国作物高质高产栽培中的应用较为广泛,特别是在生长过程检测和产量估计项目中发挥着重要作用,能够促进农业现代化、精细化的发展。通过精确获取不同作物的生长特性等数据,借助高光谱成像系统、低空遥感技术为技术人员提供田间信息,采用人工管控的措施对作物进行调控,并有效估计最终产量,推动了农业科技的极大进步。

基于便携式作物生长监测诊断仪的红壤花生叶片氮积累量和叶面积指数监测

通过分析红壤花生不同生育期的生长指标动态变化特征及其与冠层光谱植被指数间的定量关系,以赣花5号和航花2号这2个花生品种为试验对象,设置4个施氮水平,在花生关键生育期(苗期、花针期、结荚期和饱果期)利用便携式作物生长监测诊断仪(CGMD-402)采集冠层光谱植被指数,并同步取样测定各处理的地上部生物量、叶片氮积累量(LNA)和叶面积指数(LAI),构建基于CGMD-402的红壤花生LNA和LAI监测模型。结果表明:施氮水平会对红壤花生植株的生长产生影响,地上部植株的生物量会随着施氮量的增加而增大;叶片氮积累量和叶面积指数均随生育进程的推进整体上表现为先升后降的动态变化特征;花针期与结荚期的花生冠层归一化植被指数(NDVI)与LAI和LNA均具有较好的相关性。因此,可利用便携式作物生长监测诊断仪CGMD-402监测红壤花生的LAI和LNA,为江西省红壤花生的精确施氮管理提供技术支撑。

基于作物生长监测诊断仪的双季稻叶片氮含量和氮积累量监测

为了验证作物生长监测诊断仪(CGMD)监测双季稻氮素营养指标的准确性和适用性,构建基于CGMD的双季稻叶片氮含量(LNC)和氮积累量(LNA)的监测模型。选用8个不同早、晚稻品种,设置4个不同施氮水平,利用CGMD采集冠层差值植被指数(DVI)、归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),同步利用ASD FH2高光谱仪采集冠层光谱反射率,并计算DVI、NDVI和RVI;通过比较CGMD和ASD FH2采集的冠层植被指数变化特征,验证CGMD的测量精度,构建基于CGMD的LNC和LNA监测模型,并利用独立试验数据对模型进行检验。结果表明:早、晚稻LNC、LNA、DVI、NDVI和RVI随施氮水平的增加而增大,随生育进程的推进呈先升后降的趋势;CGMD与ASD FH2采集的DVI、NDVI和RVI间拟合的决定系数(R^2)分别为0.9350、0.9436和0.9433,表明CGMD的测量精度较高,可替代ASD FH2采集冠层植被指数。基于CGMD的3个冠层植被指数相比,NDVI_(CGMD)与LNC的相关性最高,RVI_(CGMD)与LNA的相关性最高;基于NDVI_(CGMD)的指数模型可较准确地预测LNC,模型R^2为0.8581~0.9318,模型检验的均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE)和相关系数(r)分别为0.1%~0.2%、4.0%~8.5%和0.9041~0.9854;基于RVI_(CGMD)的幂函数模型可较准确地预测LNA,模型R^2为0.8684~0.9577,模型检验的RMSE、RRMSE和r分别为0.37~0.89 g·m^(-2)、6.7%~20.4%和0.9191~0.9851。与化学分析方法相比,利用CGMD可便捷准确地获取早、晚稻的LNC和LNA,在双季稻丰产高效栽培和氮肥精确管理中具有应用价值。

基于时序巡航图像的茶树生长监测研究

茶树在生长过程会发生各种变化,对茶树进行实时监测有助于及时发现其生长异常状况,并采取有效手段减少经济损失、提高茶叶品质和产量。该研究设计了1个茶树生长图像监测系统,在茶园中架设1台可变焦云台摄像机,将茶园划分为若干监测区域,利用摄像机的变焦和转动获取监测区域的视频流,实现茶树生长的实时监测。定时对各监测区域进行图像抓拍,并按监测区域和时间保存到茶树生长图像库。通过对茶树生长图像库的分析,可以得到茶树的嫩芽萌发情况、病害发生过程、营养缺失情况等生长信息,以及光照、天气变化等环境信息。通过茶树图像的颜色特征参数与含氮量之间的回归分析,得到茶树含氮量的快速监测模型,平均相对误差在6%以内。本系统为获取茶树生长信息提供了一种快捷、简便、经济的技术手段,同时也适用于其他作物的生长监测。

基于磁导引的履带式小车作物图像自动采集系统设计与试验

为实现自动高效获取农作物的生长图像,设计了1种适用于旱田作物的高通量履带式小车图像采集系统。系统采用磁导引传感器和磁条实现小车在田间按路径自动行走;采用履带式小车底盘结构以保证系统在田间复杂环境下能稳定运行;在小车支架两侧分别安装俯视和侧视相机,可同时采集2个作物行的俯视图和侧视图,以提高工作效率;运用无线通信技术远程监控小车运行情况;系统顶端安装太阳能电池板,为小车在运行时补充电能。以盆栽玉米植株为研究对象,用该系统采集了玉米幼苗期到抽穗期的植株图像,结果表明,该系统运行稳定可靠,在旱田以0.1 m/s速度作直线行驶时,绝对误差小于2 cm,最小转弯半径为0.5 m,连续采集模式下单个相机采集效率为30张/min,能满足实际需求。

激光雷达在农业机械中的应用

该文以农业生产中自动驾驶、变量播种施肥和作物生长监测为背景,综述了激光雷达技术在农业机械中的应用研究,通过激光雷达获取地形信息实现精准导航、避障等功能,可以实时监测土壤特性和植被信息,在作物生长过程中通过激光雷达获取植被信息,实现对作物生长情况的实时监测和分析,为农业生产提供数据支持,提高了作物的质量和产量。综上所述,激光雷达技术在农业机械中的应用为推动精准农业的发展提供了重要技术支持和智能化解决方案。

混合云果园监测系统设计与开发

针对新疆和田地区大面积果园监测,利用天-空-地一体化监测体系对监测区域从不同尺度获取果园监测数据;利用混合云技术保障数据的安全性,提高数据计算能力;利用Spring Boot框架搭建系统基础架构,实现前后端分离,前端与后端分别部署在公有云和私有云,前端页面部署在公有云,为用户提供访问接口,后端业务逻辑部署在私有云,保障后端程序安全运行。经开发、测试和部署应用后,系统运行稳定,为新疆和田地区的果园管理提供了现代化的果园管理和监测平台。

新疆农业中三维点云技术应用

随着科技的不断发展,新型技术在农业领域中的应用已经成为一个新的研究焦点。特别是在新疆这样的辽阔地区,高科技如三维点云技术的引入,为农业发展提供了前所未有的可能性。本文主要研究新疆农业中三维点云技术的应用现状、面临的挑战以及潜在机遇。概述了三维点云技术的基本原理、数据收集和处理方法,并探讨了其在新疆农业中的应用,如作物生长监测与分析,资源与环境评估,农业机械导航和精准作业等。分析了新疆地区在采用三维点云技术过程中所遇到的技术和实际应用挑战,包括数据收集和处理速度,数据精度与稳定性,投资成本,技术推广与培训,以及与现有农业管理系统的整合等问题。探讨了新疆地区在农业应用中三维点云技术的发展机遇,如政策支持,行业需求与市场潜力,以及创新和国际合作。总结来说,三维点云技术在新疆农业中具有巨大发展潜力,应积极利用政策和技术优势,推动新疆农业现代化进程。

浅谈辽宁省农作物生长动态监测对粮食防灾减灾的作用

有效减少粮食作物因自然灾害受到的损失,是保证和提高粮食产量的一个有效途径。农作物生长动态监测用监测数据来辅助各级部门进行决策,指导农业科学生产,并对全省各监测点发生的极端或灾害性天气影响统计分析,制定预防和应对措施,从而减少粮食作物因灾损失。本文介绍了辽宁省农作物生长动态监测的发展概况,并对下一步的发展提出建议,以期进一步提高辽宁省农业防灾减灾能力,保证粮食供给安全。

基于全波段高光谱的冬小麦生长参数估算方法比较

利用高光谱数据监测作物生长情况具有无损和高效的特点,是现代农业的发展方向。为了简化高光谱数据处理流程,直接利用原始的高光谱反射率完成从建模到估算作物生长参数的全过程,应用于作物长势的实时监测。本文利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、支持向量回归(support vector regression,SVR)和前馈神经网络(feedforward neural network,FNN)3种方法,利用全波段高光谱数据分别对冬小麦多个关键生育期(拔节、孕穗、扬花和乳熟期)生长参数(地上部生物量、叶面积指数、全氮含量和叶绿素浓度)进行了估算。比较3种方法的建模及估测效果,发现对于建模集数据,SVR对上述生长参数4个生育期的估测结果R2均值为0.89~0.98,MAPE为1.70%~7.53%,对于验证集数据,R2均值为0.90~0.94,MAPE为4.04%~7.46%,拟合优度和估测精度均超过PLSR和FNN,是估算方法中利用全波段光谱反射率估测冬小麦生长参数的最佳方案。随着无人机载高光谱技术成熟,SVR方法能够用于处理航拍获取的大范围田间高光谱信息,简便快捷地进行建模与参数反演,实时反映作物生长状态。