基于DGPS导航的田间数据采集机器人的设计

将计算机、传感器、GPS和数据通讯等技术集成和融合,开发了一种基于DGPS定位传感器的农业机器人导航控制系统。论述了农业机器人的软硬件设计和DGPS导航的工作原理,提出了一种利用航向跟踪实现导航目标点逼近的控制方法。

基于模型驱动的田间数据压缩采集方法研究

基于模型驱动的数据采集方法可有效降低数据传输能耗。阐述了差分自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、线性模型(DBP)和时钟驱动循环神经网络(CW-RNN)等数据预测模型的运行机制。结合空气温度、土壤湿度、果实膨大和风速等数据,探索预测模型的训练参数和误差阈值设置方法。综合考虑数据采集误差、业务数据传输率、模型更新及预测代价等指标,运用熵权逼近最优排序法(TOPSIS)评价模型适用性。结果表明:最佳训练参数与模型机制和数据对象有关,基于前期采样值自动获取误差阈值可行。模型的适用性与数据对象、节点运算资源和网络带宽有关。常量模型Constant的适用性最高,DBP模型次之。ARIMA模型可应用于带宽受限、节点运算资源较为充沛的应用场景,SVR模型可应用于高带宽、节点运算资源受限的应用场景。

基于无线技术的田间数据实时自动采集系统

准确、可靠的农田信息是实施精细农业的前提和基础。本文针对南方丘陵地区丘田小、形状不规则的特点,应用无线技术实现田间数据自动采集。系统由田间采集电路和上位机软件构成,应用点对多点通讯方式,实现多数据同时采集;数据存取为EXCEL格式,以易懂、易操作的图表方式提供给用户。为了提高采用了系统田间作业的可靠性,应用LC滤波、中值滤波和容错处理技术。试验表明系统采集精度高,可靠性好,且操作简易方便。

油菜田间生态环境数据采集装置的设计

为解决油菜田间生态环境数据采集过程中数据传送速度慢、存储量小、传感器线路铺设和调整困难的问题,设计了一种无线数据采集装置,该装置集成了带有无线模块的CC1110单片机、SHT71温湿度传感器、TSL2561照度传感器、SWR土壤水分传感器。数据接收模块与PC计算机之间采用MAX3232串行通信的方法,最终实现数据多点定时测量、节点电池供电、大量数据传送和保存的目的。

基于有效积温模型的草地贪夜蛾田间种群动态分析

为了解湖北省局部地区草地贪夜蛾田间种群动态特征及影响因素,采用抽样调查和模型分析相结合进行了研究。2020年玉米田间抽样调查结果显示:当阳、仙桃、武穴、红安4个样点的幼虫首见时间分别为6月4日、6月1日、5月27日和6月9日,幼虫发生一直持续到10月底;幼虫百株虫量的全年峰值发生在9月上中旬,峰值分别为21、36、23、10头,与基于有效积温模型的模拟结果基本吻合。模型分析显示:草地贪夜蛾全年发生4~5代;首次见卵时间越早,则全年峰值时间越早,而初始卵密度越高,则全年峰值越高;温度上升幅度越高,则全年峰值时间越早、峰值越高;产卵期越集中,则全年峰值时间越早、峰值越高。结果表明:首次见卵时间、初始卵密度、温度、产卵年龄分布均是影响草地贪夜蛾田间种群动态的重要因素。结果为进一步研究草地贪夜蛾的区域种群动态及迁飞条件对区域种群动态的影响打下基础。

秸秆移除对降低土壤镉含量的效果有限

秸秆移除是重金属中低污染农田安全生产广泛采用的措施之一,其目的是通过移除积累在秸秆中的重金属,逐步降低土壤重金属含量。本文通过对文献报道的数据进行模拟计算,以评估水稻秸秆移除对降低土壤镉(Cd)含量的效果。基于田间试验数据,水稻秸秆Cd含量与土壤Cd含量呈显著的线性关系。根据回归方程和秸秆平均生物量估算,在土壤总Cd含量为0.5~5.0mg·kg^(-1)范围内,单季水稻秸秆可移除的Cd占耕层土壤Cd总量的0.23%~0.37%(平均值为0.27%),秸秆和籽粒Cd总移除率的平均值大约为0.30%。研究表明,水稻秸秆移除对降低耕层土壤Cd含量效果非常有限。

应用CASTOR软件建立马铃薯晚疫病预警系统研究

应用CASTOR马铃薯晚疫病预测软件,配套采用Hobo H8 RH/T自动气象测量仪和Boxcar 4.0数据处理软件,能实现田间气象数据的自动测量收集、气象资料的整理和输出,CASTOR软件根据输入的数据预警病害的发生,并指导田间的防治。通过网络信息技术可以建立马铃薯晚疫病预警系统。2003年在昆明2个点测试了CASTOR软件中Wallin、Ullrich、Winstel 3个预测模型,其中Ullrich模型防治处理较对照增产8.61％和19.97％。针对云南省生态复杂,马铃薯栽培方式多样的情况,各地启动预警系统的时间尚需研究。

2种水稻生长模型比较

[目的]比较ORYZA2000和WOFOST 2种模型对江西省水稻生长的模拟效果。[方法]利用江西省当地田间试验观测数据,收集水稻的关键参数,同时结合同期逐日气象数据等资料分别对ORYZA2000和WOFOST 2种模型进行比较。采用适应性评价对水稻多个生理指标进行评价与验证。[结果]以统一化均方根误差(NRMSE)来衡量作物模型的模拟结果,ORYZA2000模型模拟结果显示水稻各生物量的NRMSE值小于25%,而WOFOST模型对叶面积指数及穗生物量模拟偏差较大,分别为46%和55%。[结论]ORYZA200在穗生物量和叶面积指数的模拟中比WOFOST模型模拟效果较好。