无人机光谱影像与变量施肥技术在水稻追肥中的集成应用

水稻种植过程中的追肥环节,存在长期依赖人工施肥经验及化肥使用量不合理的问题。随着无人机在农作物遥感监测和变量化施肥方面技术的日趋成熟,以及数字化光谱影像处理精度的优化,基于无人机开展针对追肥环节的评估分析和执行变量施肥,已经具备集成应用的条件。本研究初步实现将无人机遥感、光谱影像分析处理、施肥处方图生成和无人机变量施肥相结合形成集成应用,为水稻种植的追肥环节提供服务。在水稻的分蘖期和孕穗期分别开展针对氮元素的施肥作业,基于集成应用模式,在保证产量稳定的情况下,改善了用肥量。该集成应用为实现更精细、更智能的种植施肥模式提供了依据。

等值线和等值面生成算法在精准农业变量施肥中的应用

为了满足精准农业变量施肥中面状处方图生成的需要,该等值线、等值面生成算法在VisualC++6.0开发环境下结合ESRI公司的GIS控件MapObject2.0实现了由空间散点数据在不同插值算法下经过等值线最终生成等值面的功能,应用在变量施肥处方图生成中实现了生成等值面形式的施肥处方图的功能。

精准变量施肥技术研究与应用

精准施肥技术作为精准农业的一个重要组成部分,是减少农业投入,提高农产品质量,减少环境污染的有效途径。变量施肥机作为精确施肥的实施机具,在整个变量施肥过程中起着关键作用。本文以圆盘式施肥机数学模型理论为指导,对影响试验效果的主要参数进行了理论分析,并结合研制的双圆盘式施肥机的田间变量施肥试验,以实现精准农业变量施肥作业。

苏南地区变量施肥电子处方图系统的构建与应用

为在苏南地区农村推广变量施肥技术提供一种可能的实施途径,根据苏南地区的农业生产实践经验,探讨一种简易的农田施肥处方的获取途径,并结合百度地图API构建变量施肥电子处方图系统,对系统结构和实现方法进行了详细介绍,重点讨论农田电子地图的构建与应用普通精度GPS模块实现田块快速定位识别的方法。以江苏省南京市双鱼龙庄13.3hm2试验田为测试对象,在Android设备上构建相应的电子处方图系统,并进行基于自然田块的定位识别性能测定试验和变量施肥试验。试验结果表明:系统测试数据稳定,定位信息经过卡尔曼滤波算法处理后,当测试点距离农田边界<2m时,定位识别正确率达到86.8%,距离边界>2m时,定位识别正确率达到100%。系统指导变量施肥机施肥,其实际播量相对误差小于5.9%。说明本系统能够有效识别作业位置,具备指导田间变量施肥的能力。具备在苏南地区农村推广应用的前景。