基于Leap Motion的虚拟农作物人机交互系统设计

传统的虚拟植物人机交互系统一般运行在特定的操作系统或者移动平台上,而交互方式多是通过鼠标键盘进行人机交互,需要用户输入较为繁琐的参数和命令,导致系统用户缺乏良好的交互体验。针对上述情况,该本文基于云计算和体感交互技术,设计开发了虚拟农作物体感交互系统。系统先在云端计算生成虚拟农作物的三维模型,并将这些模型保存在云端。随后,由系统前端的Leap Motion体感控制器采集用户手部信息数据,通过本地计算机对数据进行处理,识别出各种各样的手势,再与浏览器上Web GL绘制成的虚拟植物进行实时交互,从而实现植物的平移、旋转、生长、形态变化以及三维模型的更新等操作。详细介绍了Leap Motion手势识别的基本原理,虚拟农作物体感交互系统的总体框架,农作物的测量和虚拟模型的生成,数据交互协议的设计原理,Web GL图形绘制以及单双手手势交互库的建立等关键技术。该系统已经由Web GL编程实现,试验结果表明,使用该文研发的系统,用户在浏览器上可以通过不同的手势对虚拟作物模型的形态和生长进行实时调控,具有良好的交互体验。该系统的建立,可为国内外同类研究提供技术上的参考。     

基于线结构光源和机器视觉的高精度谷物测产系统研制

针对精准农业中谷物产量信息的高精度获取需求,设计了基于计算机视觉的谷物测产系统,由工业相机、线结构光发生器、电感式接近开关和工控机等组成。提出了基于线结构光的谷堆厚度测量方法,根据所建立的谷物几何模型计算出谷堆的体积,并采用电感式接近开关克服了传统光电式谷物测产系统存在的误触发问题。同时,研究了不同转速下结构光测量误差,建立了基于转速的线结构光测量修正模型,使得测量误差从1.1%减小为0.33%。在室内台架上进行了测产试验,试验结果表明,未使用线结构光修正模型的最大测产误差为12.73%,在使用了线结构光测量修正模型之后,相对测产误差在4.27%以内,该研究可为谷物测产研究提供理论依据。     

基于Web数据的农业网络信息自动采集与分类系统

为了快速、高效地获取农业Web信息,解决信息孤岛和信息不对称的问题,重点研究了农业Web数据自动采集与抽取、基于SVM(support vector machine)的文本分类、物联网异构数据采集等技术,并采用统一建模语言(unified modeling language,UML)描述了农业网络信息自动采集与分类系统。该系统实现了农业网站、物联网数据的自动抓取和共享,为用户提供农业资讯、农产品市场行情、供求信息在线查询,环境数据实时监测和个性化信息服务等功能。应用结果表明,该系统对样本集网站的信息抓取准确率为98.2%,资讯分类准确率为92.5%,具有数据采集实时性强、用户参与度好、通用性高等特点,该系统为农业信息整合和服务提供参考。     

基于Web服务的农产品企业管理平台研究与设计

在了解农产品企业使用管理软件的过程中出现的各种问题和Web Service关键技术与特点的基础上,阐述了如何应用Web Service技术来设计农产品企业管理平台,给出了系统框架,实现了在不同的客户端对Web服务的调用,实现异构系统简单信息集成共享,并结合开发实例进行了论述。     

分布式多源农林物联网感知数据共享平台研发

由于农业和林业传感器种类繁多、数据传输协议多样,在各个物联网数据应用系统之间形成了信息孤单现象,难以实现物联网传感器数据的交互共享。因此,该文以农林领域常见传感器数据为研究对象,针对不同类型传感器节点及采集数据差异性等特点,采用符号表示法表达传感器节点数据,设计了通用数据交互格式;针对其海量性特点,采用分布式面向服务的结构方法及成熟的开发技术,设计了分布式多源农林物联网感知数据共享平台。该平台由数据中心子系统、数据适配子系统、数据存储子系统、数据发布子系统及数据传输总线5部分组成,分别实现了传感器节点注册、多源差异数据的接入适配、数据的分布式存储、数据标准化发布及数据传输等功能,为农林领域不同物联网设备与数据应用系统之间架起了数据桥梁,实现了农业和林业物联网感知数据的统一管理。目前,平台分别接入了顺义、新疆、杨凌、通州等17个合作单位的550个传感器节点数据,接入数据量每天超过10 000条,运行状态良好。     

基于WebGIS的小麦精准施肥决策系统

为发展小麦精准施肥技术,在测土配方施肥技术基础上,利用Web Services、元数据、空间插值和AJAX技术,结合VS2005、ArcGIS 9.3和SQL Server 2005等软件,在.NET平台上构建了“基于WebGIS的小麦精准施肥决策系统”,系统采用4层架构设计,具有信息查询与定位、施肥决策、处方信息发布与共享等功能;系统定量计算了河南滑县22个乡镇的小麦精准施肥数据,实现了小麦处方信息的Web在线实时决策和发布,以及处方图的制作、生成和发布的半自动化。结果表明,基于元数据的处方图可以脱离GIS平台的限制,实现处方信息的多源和多系统自由共享。     

作物模型系统Web服务集成方法

针对作物模型系统的多样性和异构性,研究了基于Web服务的作物模型系统集成方法。通过分析作物模型系统的组成结构及各功能体之间的交互特征,以面向服务架构的技术为基础,探讨作物模型系统的服务切分,并采用“契约先行”的 Web 服务开发技术实现了服务封装。文章详细描述了基于 Web 服务契约优先方法的建模过程,并采用相关工具实现了 Web 服务契约文档和服务代码框架的自动生成,通过引用作物模型 Web 服务组件的方式,实现了模型系统的内部业务逻辑,完成了小麦管理知识模型系统基于Web服务的复用集成。试验结果表明,该作物模型系统集成方法采用统一的模型服务契约,提高了系统集成的复用开发效率,最大限度地解决了异构系统的互操作性问题。研究结果为作物模型系统集成提供了方法指导。     

谷物流量传感器试验台的设计与试验

为了配合切纵流谷物联合收割机大喂入量流量监测系统的开发,该文根据测产需要,研制了一种谷物流量传感器标定试验台。试验台采用刮板式升运器结构,升运器倾角70°～90°。谷物由入粮箱喂入后,通过对插板的调节,可控制试验过程中不同谷物流量大小。基于图像化编程语言LabVIEW,采用NI(national instrument)数据采集卡,建立了一个多通道数据采集系统,可实现喂入粮箱的质量信号、振动信号及谷物流量信号波形和数值的实时显示、存储和分析。室内标定试验结果表明,在没有外力影响的情况下,喂入量的大小对测产精度的影响较大,尤其小流量时,测产误差达到6.55%。系统动态质量平均误差为4.02%,测产平均误差为4.24%,基本满足大喂入量流量监测系统的需要。本试验台研制为谷物流量传感器提供了一个开发平台。     

基于Geo-WebServices的农田环境动态监测与评价分析系统

为实现农田环境质量数据的在线共享、查询统计与评价分析服务,该文结合地统计学及农田环境质量监测相关专业知识建立采样点布设优选评价模型,并基于GIS、GNSS、角色访问控制等技术,设计开发了农田环境动态监测与评价分析系统。应用证明,系统采用Geo-WebServices技术能够实现分布式存储的极高分辨率遥感影像和大比例尺基础地理数据等数据服务的实时在线集成与共享,提高了数据分析精度,也解决了高精度基础空间数据的共享安全性及数据版权的问题;能依据角色分配用户权限,使得系统安全可靠;能灵活定制与管理农田环境监测评价与预警分析等模型,并实现从采样布设优选评价、采样点数据预处理、环境质量评价与预警分析及结果多方式直观的可视化等全流程的动态监测分析功能,系统能有效应用于农田环境质量监测与管理。     

基于3S技术联合的农田墒情远程监测系统开发

农田墒情信息是现代农业实施精准施肥、精确灌溉的重要科学依据。为了实现快速准确地采集墒情信息,研究开发了基于3S（GPS/GIS/GPRS）技术联合的农田墒情远程监测系统。该系统主要由农田信息监测网络节点和远程服务器组成,在小范围内由传感器节点基于ZigBee通讯协议组成无线传感器网络,在大尺度上通过网关节点集成GPS网络,利用GSM/GPRS网络实现与Internet的信息交互,完成了墒情数据的自动采集、无线传输和准确定位。设计了太阳能自供电的长寿命无线传感器节点和网关节点,开发了服务器端农田墒情信息管理系统软件,实现了Web方式下的参数远程设置和信息实时监测。该系统的设计开发为农田墒情信息监测和分析决策提供了有效的工具。     

基于北斗/GPS的谷物收割机作业综合管理系统

针对在谷物产量测量作业中收割机采用单一的全球定位系统(global positioning system,GPS)进行定位时定位信息不稳定的问题,提出利用具有定位和双向通信功能的北斗/GPS双模用户机,其内部采用北斗(BJ-54)和GPS(WGS-84)2种混合定位方式,将这2种定位方式互补使用,可以解决当使用单一定位情况下定位信息不稳定的问题。利用北斗/GPS双模用户机的定位信息实现谷物收割机行走线路图的测绘;利用北斗卫星的报文通信功能代替全球移动通信系统短信息服务,实现谷物收割机作业数据的远程传输功能。谷物收割机作业综合管理系统包括作业管理中心和车载子系统两部分。车载子系统实现收割机的地理位置、收割面积和谷物质量等数据的采集,然后将采集的数据通过北斗卫星传输给作业管理中心。作业管理中心利用这些数据可以绘制出收割机作业轨迹图和产量分布图,同时作业管理中心也可以向收割机发送作业指令,并通过文本语音转换模块将文本内容转换成语音信号输出,实现作业的综合管理与调度。田间产量测量试验表明,系统测量谷物收割面积相对误差为2.9%,谷物产量相对误差为3.47%,系统运行稳定、可靠。该系统可为南方丘陵山区谷物收割机跨区作业的产量测量、管理提供参考。     

谷物联合收割机远程测产系统开发及降噪试验

为降低田间振动干扰对谷物产量检测精度的影响,同时增加测产系统的实用性,设计了一种基于CAN总线技术、无线通信技术以及计算机网络技术的新型谷物智能测产系统。系统包括车载子系统和远程监测子系统2个部分,实现了谷物产量的现场监测、产量图绘制、远程监控与收获作业管理等功能。车载部分设计了弧形冲量传感器,提出了机械减振和双板差分方法来降低收割机振动对谷物流量测量的影响,采用数字阈值滤波的方法来提高谷物产量的测量精度,并建立了总产量和单位面积产量的数学模型。田间动态试验结果表明双板回归差分方式滤除干扰的效果优于直接差分,其最大测产误差为8.03%,测产平均误差为3.27%,最大测产误差比直接差分方式降低了7.12个百分点,最后绘制了试验地块的产量分布图。另外,系统的远程监控部分开发了界面友好的收获作业管理系统,实现了谷物产量的远程监测与管理。系统总体运行性能良好,满足了测产需要。     

光电信号与收割机谷物产量数据转换模型的构建与验证

为了准确获取联合收割机作业过程中的谷物产量信息,自主研发了基于光电漫反射原理的联合收割机谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据采集模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。在研究了联合收割机田间工作状态和籽粒升运器刮板谷堆近似模拟形状的基础上,提出了分段式光电信号与收割机谷物产量数据转换模型。同时为了进一步消除收割机作业过程中产生的奇异点数据,提出了基于籽粒升运器转速的双阈值动态均值滤波的数据预处理方法。结果表明,采用该方法可以有效剔除奇异点数据,提高产量数据整体平滑度。田间试验结果表明,在考虑升运器转速条件下,该研究提出的分段式谷物产量数据转换模型动态验证误差小于3.50%,满足联合收割机谷物产量计量的实际需要。     

基于小区育种的收获机智能测产系统

摘要：目前,中国境内大部分育种单位产量测试主要采用人工抽检方式完成,劳动强度大,工作效率低,测试数据的质量与发达国家所采用的测产系统相距甚远。为解决这一问题,该文设计研制了一种基于小区育种的收获机测产系统。该测产系统包括上位机和下位机两部分。下位机采用美国TI公司的MSP430单片机,通过粮食水分传感器,重量传感器,环境温湿度传感器,GPS模块,获取收获机的产量、粮食水分含量、环境温湿度及GPS地理位置等信息。上位机采用能够运行MCGS组态软件的嵌入式触摸屏作为人机交互界面。下上位机通过RS-232串口及Modbus协议实现通讯,完成数据的传输。该系统可以自动实现地块号与产量相关数据的准确对应关系,并利用U盘实现海量数据的导入、导出等数据管理功能。并利用虚拟试验验证了该收获机测产系统方案正确和可行,并且可明显提高育种测产的工作效率和数据的准确性。     

集成3S，ZigBee和射频识别的土壤采样远程智能管理系统

为实现农田土壤样本采样及管理智能化,设计了基于3S(GIS:geographic information system;GPS:global positioning system;RS:remote sensing)、ZigBee无线通信、射频识别(radio frequency identification,RFID)、4G等技术的土壤采样智能管理系统,该系统由采集节点、协调器网关、移动终端和远程管理软件组成,其中采集节点用来获取土壤样本的地理位置信息、RFID电子标签数据以及土壤环境的温湿度。协调器网关由ZigBee协调器连接4G模块组成,实现ZigBee无线网络转换为4G网络。4G模块经配置软件配置好服务器IP和端口号等信息后,将采集节点获取的数据传输到远程服务器的管理软件中。通过系统稳定性试验测试,丢包率为0.2%,该系统具有较高的可靠性。移动终端采用掌上电脑PDA(personal digital assistant),实现土样采集的现场监测管理。远程管理软件应用Web、SQL Server(structured query language server)、Socket等技术开发了数据接收显示、百度地图、数据自动成图(2D、3D)等功能模块。利用GPS信息在百度地图中可以实现采样点的实时跟踪,调用数据库数据或者本地试验数据可以自动生成有关土壤信息的空间分布图。该系统采集土壤样本信息的同时也可获取相应的土壤样本养分信息,将土壤养分信息数据按照RFID标签导入土壤管理软件中对应的土样信息栏,生成了土壤养分空间分布图,为后续变量施肥提供决策支持。     

光电漫反射式联合收割机谷物产量计量系统研发与性能试验

为了进一步提高联合收割机谷物产量计量系统的精度,自主研发了基于光电漫反射原理的谷物产量计量系统。系统主要由传感器模块、数据处理模块、GPS模块和谷物产量计量显示终端组成。光电式谷物产量计量系统计量作业时,当联合收割机籽粒升运器刮板输送谷物经过漫反射型谷物体积传感器时,会间歇性的阻断光路,从而产生脉宽信号,脉宽信号大小与刮板上谷物厚度成正比,同时升运器转速传感器输出转速信号,谷物产量计量数据处理模块将采集到的2路传感器信号进行放大、滤波和A/D转换后与GPS模块采集的联合收割机行进速度、经纬度信息由RS485总线传输至光电谷物产量计量软件系统,经光电式谷物产量模型处理后,将产量信息、速度信息、位置信息等实时显示在终端上。为了验证光电式谷物产量计量系统的性能,分别开展了室内主要传感器性能台架试验和系统田间动态性能验证试验,试验中谷物喂入量在0.1~6 kg/s范围内,台架试验表明升运器转速传感器测量误差小于2.00%,漫反射型谷物体积传感器测量误差小于3.50%。田间动态性能验证试验结果表明光电式谷物产量计量系统运行稳定,系统检测结果与实际测量结果决定系数R~2达到0.848 4,测产误差最大为3.51%,满足田间实际测产需要,为精准农业变量作业提供了科学依据。     

基于Java手机的野外农田数据采集与传输系统设计

为了解决“数字农业”中对野外农田数据采集传输的机动性，跨平台与经济性，在分析当前农田数据野外采集现状的基础上，提出基于Java手机平台野外农田数据采集与传输系统的设计方案。在B/S网络构架下，详细分析客户端与服务端系统设计：客户端设计主要包括农田数据采集、数据传输、信息查询、定位导航；服务端设计主要包括数据接收与传输，数据存取，数据检索以及地图服务等。通过试验，结果表明基于Java手机的野外农田数据采集与传输系统设计切实可行，在野外数据采集方面具有良好的移植性，数据传输较快，费用较低，具有较大的研究与实用价值。     

基于异构数据集成技术的农业信息综合管理网络平台开发

针对中国当前农业无线监测中农业信息化标准尚未建立,监测终端各不相同,监测系统数据结构兼容性差的问题,该文围绕异构数据规范化设计和管理,开发了面向差异化农业信息监测终端的一体化网络平台。根据异构网络数据特点,将不同监测终端上传的数据格式标准化;基于XML(extensible markup language)和Visual Basic 6.0开发了标准化网管数据接口,将不同终端数据按照通讯协议的标准格式解析、存储数据;基于PHP、My SQL数据库和服务器及网站网页技术设计并搭建了远程监测平台。利用开沟机监测终端进行田间试验,监测耕深和跟踪机具,试验表明:网管数据接口能实时接收并正确解析终端数据;监测平台可实现远程数据的曲线显示、数据导出和控制终端的远程控制、轨迹绘制的功能;通过导出数据的轨迹和平台显示轨迹对比,轨迹精确。该研究解决了监测系统异构数据及终端硬件差异问题,把单机测控应用扩展至广域网,可应用于农机信息的远程实时监测和远程控制,对现代化农业信息化共享有着重要作用。     

土壤阻力连续测试设备研制

为解决目前点采样方法获取的土壤压实信息少和信息获取速度慢的不足,该文研制了可快速连续测量土壤阻力（水平方向）以反映土壤压实程度的测试系统。系统包括机械部分、传感器和信息采集3部分。测试系统由拖拉机牵引,工作时连续测试速度1 m/s,土壤阻力信息采样频率为300 Hz,采样数据处理后与GPS定位数据对应存储。实验室试验表明,系统平均测试精度达93.4%。田间试验显示,测试系统性能可靠稳定,具有连续快速获取土壤压实程度信息并反映土壤压实程度空间分布的能力。定义的土壤阻力指数TRI 可以反映土壤的压实程度。     

Management strategy,uptake and translocation of nitrogen in tidal flooded rice ecosystem

Abstract

Enhancing rice yield is a great challenge for rice growers in the tidal flooded ecosystem, where poor agronomic management is one of the major constrains. Improve management practice (IMP) was compared with traditional farmers’ practice (TFP) in evaluating rice productivity, nutrient uptake, translocation and farm income in tidal flooded ecosystem. Results revealed that, IMP significantly produced higher number of panicles m^?2, more grain panicle^?1 and better grain filling. The rice cultivars produced 2.0 to 2.5 t grain ha^?1 with TFP, while 3.0 to 4.0 t ha^?1 with IMP. In different rice cultivars, the grain yield in IMP increased 12 to 60% over TFP. Similarly, the grains in IMP treatment absorbed 21.41 to 57.03?kg N ha^?1 whereas only 15.85 to 46.94?kg N ha^?1 in TFP plot. However, higher nitrogen (N) transfer from shoot to grain in IMP also suggests that the amount of N in soil was too low to meet the plant demand in TFP. Although, the IMP involved additional cost, but it gave significantly higher gross return (438 to 954?US$ha^?1) and margin (397 to 913?US$ha^?1) which added farm income upto 225?US$ha^?1 over TFP. Hence, it could be concluded that IMP is a potential option for increasing grain yield and farm income during aman season in the tidal flooded ecosystem.