田间作物信息监测技术的研究现状与展望

利用田间监测技术采集作物信息,可以实时获取田间作物的生长情况,并做出相应决策,对提高作物的产量和品质有重要作用。针对依赖于人工采样测量的传统作物田间监测方法存在效率低下、主观性强、特征单一等缺点,田间作物的快速监测、信息获取及分析技术成为了当下的研究热点。本文从采集目标、监测平台以及不同数据(信息)分析方法3个方面分析了国内外田间作物监测技术的研究现状,总结了目前我国田间作物监测中存在的问题,并对今后在监测技术创新、信息解析技术、数据(信息)标准化与共享化,以及基础设施及推广方面的发展提出了建议,以期为我国田间作物监测技术的创新和产业发展提供参考。

田间作物表型获取无人车平台主体结构设计与优化

本研究旨在设计和优化一种稳定、轻量化的无人车载田间作物表型获取平台主体结构。为了满足高安全性、高稳定性、轻量化的要求,采用Pro/Engineer Wildfire 5.0软件设计无人车平台主体结构模型,并采用HyperWorks 2020软件进行有限元分析和结构模型优化。同时,在设计过程中对结构进行静力学和动力学分析。以结构整体质量最小化为目标函数,以材料屈服强度和一阶模态为约束条件,采用试验设计法提取多工况下对一阶模态和应力敏感的部件结构参数作为设计变量,大大减少了变量数量。应用自适应响应面法进行迭代计算,优化获取自适应的结构变量。与有限元模型的对应输出响应相比,自适应响应面近似模型在主体结构质量和一阶模态频率的误差分别为3.79%和4.32%,在静止与匀速、启动、停车工况下的最大应力误差分别为4.24%、4.14%和1.26%,表明自适应响应面近似模型具有满足设计要求的精度且误差均低于5%。相比于优化前的主体结构,在保持各工况安全系数在5.0以上的情况下,实现整体质量减少63.61%,得到了安全系数高、稳定性强的田间作物表型获取平台主体结构。

田间作物高通量表型信息获取与分析技术研究进展

田间作物表型信息获取种类、数量以及信息处理与分析方法对于发现有价值的表型特性并确定其遗传因素有着重要影响,而传统的田间表型信息获取方法依赖于研究人员的人工采样测量,不但费时费力,还存在效率低和主观性强等缺点。为解决这一问题,田间作物高通量表型信息获取及分析技术成为了当前植物表型领域的一个研究热点。目前,表型研究主要集中在3个方面:传感器、平台和信息分析。本文从这3个方面阐述国内外田间作物高通量表型信息获取及分析技术的最新研究成果,分析表型信息获取技术中常用传感器的应用范围和使用限制条件以及不同表型信息获取平台的优缺点,总结表型信息分析的方法,提出使用时需要根据具体情况,综合考虑实际需求以及经济合理性选择和设计。最后展望田间作物表型研究未来的发展方向,将集中在多类型数据融合、数据标准化管理、多学科知识整合等方面。该项研究成果对推广田间表型信息获取技术和分析方法、促进表型研究和遗传育种研究的深入融合提供了理论参考和技术支撑。

用于田间作物—水分关系研究的ThuSPAC模型

田间作物水分关系是土壤植物大气连续体 (SoilPlantAtmosphereContinuum ,简称SPAC)理论的重要研究内容。本研究介绍的ThuSPAC(TsinghuaUniversitySPAC)模型 ,包含土壤水热运移 (Soil)模型、冠层 (Canopy)模型、土壤 -植物 -大气连续体 (SPAC)模型、冬小麦生长模拟 (Wheat)模型、冬小麦生长与SPAC水热运移耦合的WheatSPAC模型 5个独立的模型。利用ThuSPAC模型 ,可以根据土壤条件、冬小麦品种参数、气象条件及灌溉条件等 ,动态模拟土壤、冠层中水分温度的分布规律、冬小麦生长过程及最终产量。模型的开发语言为VisualBasic ,界面友好 ,在相关领域的研究中具有广泛的应用前景。

田间作物表型检测平台设计与试验

为高灵活度、稳定有效地获取田间作物表型信息,设计了一种四轮独立驱动、独立转向的田间作物表型检测平台,该平台主要包括行走系统、控制系统和表型信息采集系统,采用Creo软件对平台进行结构设计并对主体框架不同工况进行有限元仿真分析。以西门子1200系列PLC为主控制器开发了一套控制系统,实现平台的原地转向、横向移动和阿克曼转向模式控制,采用基于模糊PID的四轮协同控制方法实现了四轮同步运动。设计的检测平台可根据检测需求挂载RGB相机、热红外相机、高光谱相机等不同传感器进行表型信息采集,并在采集过程中形成移动暗室,有效降低外界环境对表型信息采集效果的影响。田间试验结果显示:设计的检测平台在满电量状况下单次不间断作业可达6 h;四轮协同运动试验结果显示,车轮转速最大偏差率为1%,在水泥地面和田间直线行驶时平均偏移率分别为2.14%和2.57%,具有良好的移动稳定性;挂载RGB和热红外相机进行作物表型信息获取时,每小时可检测120个田间育种小区;在不同时间段,分别采集非暗室环境与暗室环境下棉花RGB图像并提取叶面积,结果表明平台所采集RGB图像更加稳定可靠;对暗室环境下RGB图像、热红外和高光谱图像进行采集分析,结果表明该平台所采集图像均质量良好且可获得有效信息。

信息化建设与田间作物管理生命周期属性研究

农场信息化建设随着信息技术的不断革新已成为现代化农业发展进程中的关键环节,信息技术应用显然是农场信息化建设的核心,而掌握信息生命周期过程属性,并且能够有序高效管理信息生命周期过程,是信息技术在农场信息化建设进程中顺利应用的前提和基础。文章从田间信息搜寻、信息管理、专家决策及田间作业等4个环节分析田间作物管理信息生命周期过程所反应的相应属性,并提出田间作物管理信息生命周期过程的良性循环规律能够为信息技术在农场生产经营中发挥其价值奠定基础。

田间作物的生产及需求的模拟

在各种不同的气候和土壤条件下,定量估计主要农作物的生产和生长,是以模拟模型的提出和发展为前提的。为此目的,本文对几类层次有序的生产状况——即某一层次生产状况的模拟结果,可以看作是其它层次的计算输入——进行了分类讨论。所谓最高层次的主产状况,是指水分和养分都处于最佳有效状况而言的;次一层的生产状况一般把水分看作是限制因子;而在更次一层的状况中,还应考虑主要植物养分供应的限制。同时,不同的生产状况要达到模拟产量水平,还应进行归还和增加产量输入的评价。按技术规范,要确定用于前两层生产状况计算所需的有关气象及自然土壤资料。这表明环境不均匀性在很大程度上决定了问题的复杂性。气象数据在时间上以及土壤数据在空间上的平均,将会导致资料的变形和破坏。为了避免此类情况的发生,来自原始观测点的数据应始终维持它们的可利用性。而且,计算机的可行性及数据库管理系统也暗示没有任何理由,来原谅先平均后计算的方法,用以代替其它方法的使用。

基于微信小程序的田间作物管理系统开发与应用

为规避农户种植风险,降低农民种植成本,提高农民经济收益,快速实现农业现代化,智能手机微信小程序的农作物田间管理查询与推荐系统分别在Android端与服务器端实现系统设计。系统提供的功能和内容能让农户、供应商、经销商等利用手机终端浏览田间农作物管理的方法,可根据需要在农作物种植技术、作物种类、病虫害预防、施肥、灌溉、种子、农药使用等方面做最佳选择,以实现田间作物利润的最大化,方便大田作物管理。

基于知识蒸馏与EssNet的田间农作物病害识别

农作物病害的快捷精准识别对我国粮食安全与农业发展提质增效具有重要意义。针对现有病害识别模型参数量大、泛化能力弱、不适用于田间实际场景且不易搭载至移动端等问题,本文提出了EssNet农作物病害识别网络,该网络以ShuffleNetV2_0.5为基础网络,引入高效通道注意力(ECA)机制与SiLU激活函数进行结构改进,同时结合知识蒸馏技术使用EfficientNetB0网络对EssNet进行学习指导,最后使用余弦退火衰减策略对学习率进行动态调整使网络表现达到最优。结果表明,本文提出的EssNet农作物病害识别网络对复杂环境下2种作物(玉米、苹果)的11种病害在测试集上的准确率达到95.21%,比基础网络提高2.11个百分点,参数量为0.35 M,权重文件为1.49 MB。该网络的整体性能优于其他现有模型,为建立田间轻量级农作物病害识别方法提供了参考。

无人机遥感技术在大田作物表型信息收集的应用

无人机遥感技术是一种利用无人机平台和传感器快速、高效、无损地收集大田作物表型信息的技术。作物表型是指作物在特定生长环境中表现出的结构或生理性特征。田间作物表型信息能够直接反映出当前作物发育情况,表现了作物当前的生化功能、生物参数等。利用无人机遥感技术能够快速、高效、无损地收集到大面积的遥感影像,根据影像中的作物光谱信息,能够准确地提取到波段信息进而获取表型数据。

新型移动应用程序:诊断田间作物病害并向农民发出警报

木薯褐色线条病毒病、木薯花叶病、香蕉束顶病毒病等病害农户很难及时准确地甄别,而研究人员、植保部门及推广部门也缺乏相应的数据,难以给农户提供支持。为了遏制这些病害的传播,国际农业研究磋商组织根块茎和蕉类作物研究项目组研发出一款变革性移动程序,能准确诊断田间作物病害,并通过短信向数千名农户报警。不管是小农户还是推广员,只要使用具有照相功能的智能手机,就能使用这款应用。启动应用后将其对准显现病症的叶片并进行拍照,就能即时诊断。

作物田间小区试验采样观测结果代表性的定量检验方法

对作物田间小区试验采样观测结果的代表性问题进行了分析，确定了检验小区采样观测结果代表性的基本思想，并依据该基本思想及统计检验理论，建立了对小区采样观测结果的代表性进行检验的方法，最后给出了该方法的应用实例。

田间农作物机械化研究进展

通过分析国内外田间农作物机械研究现状,总结了目前田间机械的现状和遇到的问题,并提出了发展方向。田间农作物机械是现代农业的基础装备,对提高农业劳动生产率、实现资源有效利用、增加农产品供给、保证农业稳步发展起到了至关重要的作用。国内外研究学者在农业种植机械化、植保机械化、收获机械化、包装机械化等方面做出了很多的研究。基于此,论述了国内外田间农作物机械化的现状、取得的成就和存在的不足,介绍了我国田间农作物机械化在农业的种植、植保、收获、包装方面的研发与应用现状,阐述了田间农作物机械化的自动化及智能化水平,分析了田间机械化发展的策略、当前推广田间机械自动化过程中存在的关键性问题,探讨了我国田间机械研发思路和今后中国现代农业装备的发展趋势,并对推广田间农作物机械化提出了建议,以期为我国田间农作物机械行业的发展提供一定的参考。

近30年来中国农作物秸秆资源量的时空分布

【目的】分析1978-2009年中国农作物秸秆产量的变化,并估算2009年中国农作物秸秆资源的数量和地理分布。【方法】在已有研究的基础上,筛选出合适的秸秆系数,对中国田间秸秆产量进行全面、系统的估算,同时结合地理信息软件ArcView,对其时空分布进行分析。【结果】随着农业综合生产能力的提高,中国田间秸秆总量总体上呈不断增长的趋势;2009年全国作物秸秆总量达69 841.92万t;从种植结构的角度进行分析发现,稻谷、小麦和玉米秸秆依然是中国主要的农作物秸秆类型;中国农作物秸秆的分布基本上以400mm等降水量线为界,其产量由西北向东南呈逐渐增加的趋势。【结论】中国的农作物秸秆分布具有一定的地域特征,且产量较大,具有可观的新能源开发利用前景。

农作物种子质量纠纷田间现场鉴定工作浅谈

在农业生产中，经常发生因种子质量问题引起的纠纷，为了规范农作物种子质量纠纷田间现场鉴定程序和方法，合理解决农作物种子质量纠纷，维护种子使用者和经营者的合法权益，农业部2003年出台了《农作物种子质量纠纷田间现场鉴定办法》，这是当前处理种子质量纠纷的主要法律依据。农作物种子质量纠纷田间现场鉴定是农作物种子在大田种植后，因种子质量或者栽培、气候等原因，导致田间出苗、植株生长、作物产量、产品品质等受到影响，双方当事人对造成事故的原因或损失程度存在分歧，为确定事故原因或（和）损失程度而进行的田间现场技术鉴定活动。

农作物种子质量纠纷田间现场鉴定解析

中华人民共和国农业部第28号令《农作物种子质量纠纷田间现场鉴定办法》（以下简称《办法》）于2003年6月26日颁布实施后，许昌市种子管理系统积极进行学习和培训，在此基础上，先后于2003年、2004年组织举办了种子生产经营和个体种子商户的培训，并在2009年的科技下乡和“3·15共建信心、共促发展活动”活动中进行宣传，使农民群众种子质量意识和自我保护意识得到了加强，由于近几年种子质量田间纠纷时有发生，笔者结合在鉴定、处理田间质量纠纷中遇到的实际问题，浅谈对《办法》的解析。