数字农作技术研究的若干进展与发展方向

 着重介绍数字农作技术研究的若干最新进展与发展方向。数字农作即通过综合运用数字化技术，研究农作物生产系统中信息获取、处理、管理和利用的关键技术及应用系统，从而对农作系统过程的信息流实现全面的数字化表达和整合。近年来，作者围绕数字农作的关键技术及应用系统，开展了较为深入和系统的研究工作，重点在作物生长模拟模型、作物管理知识模型、作物生长无损监测、农作空间信息管理、数字农作决策系统等5个领域取得了显著的研究进展。数字农作的未来发展将需要综合运用信息管理、自动监测、动态模拟、虚拟现实、知识工程、精确控制、网络通讯等现代信息技术，以农作物生产要素与生产过程的信息化与数字化为主要研究目标，发展农业资源的信息化管理、农作状态的自动化监测、农作过程的数字化模拟、农作系统的可视化设计、农作知识的模型化表达、农作管理的精确化控制等关键技术，进一步研制综合性数字农作技术软硬件系统，实现农作系统监测、预测、设计、管理、控制的数字化、精确化、可视化、网络化。农作生长与生产系统的数字化将带动农业产业的信息化和现代化。     

基于模型的冬小麦-夏玉米两熟数字化种植设计系统构建

构建基于模型的定量化和数字化种植设计系统。以农业系统学理论和模拟模型为基础,运用知识工程和信息技术原理,总结并提炼黄淮海粮食生产区冬小麦-夏玉米一年两熟制种植模式关键技术,形成了冬小麦和夏玉米生长模拟模型、水分与养分动态平衡模型以及生产管理技术设计动态知识模型,构建了冬小麦-夏玉米两熟数字化种植设计系统。该系统采用面向对象的程序设计方法,在.NET平台上运用C#语言进行开发。该系统具有7大功能模块:文件管理模块、参数管理模块、生长模拟模块、实时管理模块、方案设计模块、专家咨询模块和系统帮助模块。该系统界面友好,易于使用,具有较强的机理性,同时兼顾应用性需求,基本实现了作物生产力与效益品质的相互平衡。     

小麦生长模拟与三维可视化系统构建技术研究

作物生长过程的三维可视化是虚拟作物研究的关键技术之一,针对小麦形态结构复杂,小麦生长可视化不易实现的问题,以小麦作物为对象,在已有研究成果基础上,结合小麦生长模拟模型和形态结构模型,从系统结构与功能、系统设计与实现、真实感图形渲染技术（颜色渲染、纹理映射、光照处理）等方面入手,构建小麦生长模拟与三维可视化系统,实现了小麦生长模型和形态结构模型的有机结合,最终实现了小麦生长过程的三维可视化。小麦生长模拟与三维可视化系统将为小麦作物生长动态预测、栽培管理调控、作物株型设计等提供形象逼真的可视化工具,为小麦理想株型筛选,高产、高效、抗倒伏设计与优化等提供技术支撑。     

基于可视化集成的玉米器官数据管理系统设计与实现

当前玉米可视化系统的研究主要集中在基于模型的动态生长单独显示,而动态生长显示与玉米生长现实同步对比的可视化集成系统研究却较少.从可视化模型建立的基础——大田玉米实测数据的有效管理及可视化系统的集成同步显示考虑,建立了该管理系统.此系统利用Delphi V7.0作为前台开发工具,SQL SERVER2000 V7.0作为后台管理数据库,建立了用户管理、玉米数据管理和用户查询3个子模块;针对用户数据和玉米数据各自的特点建立有效实体关系图(E-R图),实现了用户数据、玉米属性数据、媒体数据的高效利用;并针对玉米动态生长与实测数据同步显示的设计概念,在该管理系统中预留玉米动态生长同步显示接口,为玉米可视化集成系统的实现提供了支持.     

数字化玉米种植管理系统研究成功

由中国农科院农业信息研究所主持。北京农业信息技术研究中心参加完成的研究项目“数字化玉米种植管理系统”通过了技术鉴定。鉴定委员会专家一致认为，该成果技术先进，功能丰富，在集成应用WebGIS、可视化技术和模型技术进行玉米数字化设计和管理方面实现了创新，具有良好的实用价值和应用前景，总体上达到国际选进水平。     

玉米政策利多影响持续 预判市场需理性

小麦-玉米连作智能决策系统研究技术简介该成果针对我国小麦-玉米周年连作地区的生产特性,应用系统工程理论、计算机模拟、人工智能和模拟可视化等技术,研制了以单作模型为内核的小麦-玉米连作智能决策系统,用于分析小麦-玉米连作地区的农业资源利用、品种合理搭配、播期选择、经济效益和水、氮管理等问题,能根据用户的需要     

小麦栽培管理动态知识模型的构建与检验

 将系统分析方法和数学建模技术应用于小麦管理知识表达体系，通过解析和提炼小麦生育及管理指标与环境因子及生产水平之间的基础性关系和定量化算法，创建了小麦管理动态知识模型WheatKnow；充分利用软构件的技术特点，在Visual C++和Visual Basic平台上研制了数字化和组件化小麦管理动态知识模型系统，实现了播前栽培方案的设计和产中适宜调控指标动态的预测2大功能。其中，播前栽培方案包括产量目标、适宜品种、播期、基本苗及播种量、肥料运筹和水分管理；产中调控指标包括适宜生育期、穗分化进程、生长指标、源库指标和营养指标动态。利用不同生态点、不同品种、不同土壤等资料及大田对比试验对所建知识模型进行实例分析和检验的结果表明，所提出的小麦管理动态知识模型总体上具有较好的广适性和决策性。本研究克服了传统作物栽培模式与专家系统地域性强和广适性弱的不足，从而为实现作物栽培管理的精确化和数字化奠定了基础。     

863课题介绍

<正>课题名称:玉米作物系统数字化设计与预测预警技术研发课题编号:2013AA102404-02课题内容、目标:本课题主要任务目标包括发展与完善玉米生产力形成模型和结构-功能模型;提出玉米田间感知信息融合计算分析技术;建立基于模型的玉米株型指标设计、气候效应定量评价与管理方案生成技术等数字化设计技术;实现集模型、     

基于GIS的玉米数字信息智能管理系统的研究

全球卫星定位系统(DGPS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)技术是实现农业数字化的重要技术支撑[1,2].通过探讨应用DGPS、GIS、ES、数据库技术以及本体论技术实现对吉林省玉米信息精确管理.详细阐述了采用MapObjects控件和相关技术研制玉米数字动态信息智能管理系统的过程、系统的主要功能及实现方法.同时把本体论引入到该系统来处理农业空间关系,实现了玉米地块空间数据库与关系数据库的动态连接.     

作物生长实现数字化分析

本项目研究人员经努力实现了玉米、水稻实株型结构数字化设计，为超高产育种、资源高效利用提供了先进的高新技术研究手段。提出了一种植物拓扑结构建模方法和基于结构一功能模型的虚拟植物生长的体系架构，建立了基于数字化技术的植物形态结构信息采集系统与植物器官形态描述模型，对玉米、水稻等主要农作物形态进行了三维数字化测定，构建了器官形态描述模型与参数库，实现了叶片生长过程中的3维空间取向规律与冠层空间光分布的3维模拟的定量分析，并基于双尺度自动机和马尔可夫过程原理，构建了根系生长的模拟模型。     

玉米生长动态模拟仿真系统的研究（英文）

为了加快提高玉米生产精准化作业的水平,利用玉米生理生态模型、形态结构模型、计算机和虚拟现实技术,研制开发了玉米生长动态模拟仿真系统,将计算机图形学算法、虚拟现实技术、动画设计技术以及信息集成技术应用到玉米生产领域。建立的生长动态模拟仿真系统有利于玉米精准化作业水平的提高,能够协助相关的生产研究和试验,达到降低成本、提高效率的目的。     

玉米生长动态模拟仿真系统的研究

为了加快提高玉米生产精准化作业的水平,利用玉米生理生态模型、形态结构模型、计算机和虚拟现实技术,研制开发了玉米生长动态模拟仿真系统,将计算机图形学算法、虚拟现实技术、动画设计技术以及信息集成技术应用到玉米生产领域。建立的生长动态模拟仿真系统有利于玉米精准化作业水平的提高,能够协助相关的生产研究和试验,达到降低成本、提高效率的目的。     

玉米生产数据库的规范化设计与实现

玉米生产数据库的创建是建立玉米生产智能信息系统的基础,是实现玉米生产数字化管理的关键.本文针对吉林省玉米精准作业示范区的实际情况和当前农业数据库建立过程中存在的主要问题,设计与实现了玉米生产数据库.玉米生产数据库的创建遵循软件工程过程,包括需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计等阶段.该数据库涵盖施肥、田间档案、病虫害等各个生产环节的数据.     

作物模拟技术在小麦栽培中应用的研究

 阐述了作物模拟技术的内容及其在小麦栽培中的应用 ,论述了小麦栽培模拟优化决策系统的原理 ,分析了小麦栽培模拟优化决策系统中常年决策、当年决策的功能与机理。将作物模拟技术与小麦栽培学相结合 ,可克服传统小麦生产管理决策的滞后性与非动态性 ,使其向动态、定量、目标与优化方向发展 ,实现智能化、精确化与科学化管理 ,促进农业信息化和可持续发展。     

基于位置动力学的植物动态虚拟仿真方法

植物真实感动态虚拟仿真不仅是当前现代农业科学与植物学领域面临的难点问题之一,也是计算机应用与虚拟现实技术领域的研究热点。建立基于物理属性的真实感植物动力学模型,并利用基于物理过程的动态虚拟仿真算法是有效提高植物动态模拟真实感效果的途径。基于位置动力学的方法是一种高效模拟物体运动学-动力学过程的新方法,可有效模拟刚体、柔体目标的动态物理过程。建立一种基于位置动力学的植物动态虚拟仿真模型,引入距离约束和角度约束条件,以玉米为例实现自然条件下主要器官、植株和群体的动态虚拟仿真,获得玉米三维可视化仿真结果,与传统的基于质点弹簧模型的模拟方法相比,模拟过程具有较高的执行效率,最后对算法执行效率效果及其局限进行了分析讨论。为植物动态虚拟仿真方法研究提供新的技术参考。     

作物生长模型（CropGrow）研究进展

农业信息技术是基于信息技术与农业科学的交叉融合而形成的新兴技术,催生了数字农业和智慧农业的快速发展。作物生长模型作为其核心内容之一,可以动态模拟作物生长发育过程及其与气候因子、土壤特性和管理技术之间的关系,从而有效克服传统农业生产管理研究中较强的时空局限性,为不同条件下的作物生产力预测预警与效应评估等提供量化工具。本文重点介绍笔者团队在作物生长模型的构建与应用方面形成的总体技术方法、最新研究进展及未来发展思考。通过20多年系统深入的探索和实践,本团队以小麦、水稻等作物为主要对象,以“生理机制解析-模型算法构建-生产力动态预测-效应定量评估-模拟平台研发”为主线,综合运用系统分析、动态建模、虚拟现实、情景模拟及决策支持等方法,开展了作物生长模型CropGrow的构建与应用研究。首先,利用系统分析方法与动态建模技术,构建了机理性与预测性兼备的综合性作物生长模型（CropGrow）,包括阶段发育与物候期、器官发生与建成、光合生产与物质积累、同化物分配与产量品质形成、养分动态、水分平衡以及作物三维形态建成与虚拟显示等子模型,可数字化、可视化表征不同条件下作物生长发育与生产力形成过程;然后,结合地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术,构建了基于模型、GIS和RS有效耦合的区域作物生产力预测技术;进一步量化了气候变化、品种更新、土壤改良、措施优化对区域作物生产力形成的影响,拓展了适宜方案生成、理想品种设计、气候效应评估、耕地利用评价以及农业政策制定等应用技术;最后,运用构件化程序设计思想,基于作物生产数据库、作物模型构件库等,集成开发了基于模型的数字化、可视化作物生长模拟系统与决策支持平台,实现了数据管理、参数优化、生长模拟、遥感耦合、区域预测、方案设计、效应评估、安全预警、产品发布等综合功能。未来作物模拟研究将在完善基础数据库的基础上,进一步提升预测能力、量化基因效应、拓展智能决策、耦合多功能模型等,为粮食生产的预测预警、情景效应的量化评估、生产管理的智能决策、作物品种的优化设计等提供数字化支撑,对于保障国家粮食安全和推进数字农业发展具有重要意义。     

Simulink平台在玉米病害视频图像中的实时诊断

为提高对玉米病害叶片的识别精度,达到快速诊断、智能决策和有效诊治的目的,提出了一种基于Simulink仿真平台的玉米病害视频图像远程实时诊断技术。该技术首先使用Simulink仿真平台将采集的实时视频进行平滑处理,以提高图像的清晰度和质量;再运用分割技术确定玉米病害的优选图像;最后进行优选图像的解析和诊断处理。对玉米灰斑病图像的研究结果表明:该优化技术处理后的图像质量明显提高,突出了玉米病害特征,增强了玉米病害远程视频图像诊断的实时性和准确性,为玉米生产的智能决策提供了技术支撑。     

基于大宗粮食作物的黑龙江省农用天气预报研究进展

阐述了农用天气预报内涵,指出农业气象指标、一季稻生产适宜性评价、春玉米生长发育气象适宜程度诊断技术、农用天气预报业务系统是黑龙江省大宗粮食作物农用天气预报关键技术,农业气象指标是农用天气预报的根本依据;一季稻生产适宜性评价和春玉米生长发育气象适宜程度诊断技术是核心技术;业务系统是关键技术的集成及业务应用平台。基于已有研究成果、文献等分析遴选建立技术指标数据库。利用层次分析法分析明确了水库和塘坝数量以及生长季降水量是影响水稻生产的重要因素,水资源是保证黑龙江水稻生产可持续发展的首要条件,黑龙江省一季稻生产的优势地区主要集中于哈尔滨大部。基于春玉米不同生长发育期对温度、降水及日照的需求,建立玉米各气候因子适宜度模型,分析表明玉米对3个气候因子的适宜性表现为日照>温度>降水,可见水分是限制玉米生产的主要气候因子。利用计算机高级程序编译及集成技术研发的农用天气预报业务系统能够实现玉米和一季稻农用天气预报,系统运行良好,服务效果理想。     

采用参与式方法评估中国玉米研究的优先序

 采用参与式方法,对全国5个玉米生态区进行了参与式农村评估(PRA),并邀请专家以参与式学术研讨的方式对PRA所获得的玉米生产发展限制因素进行分析,以及对不同生态区的限制因素的重要性进行排序,在此基础上得出了我国玉米研究的优先序。结果表明,干旱是未来我国玉米生产发展的第一限制因素,也是玉米科研最优先的研究领域。栽培管理技术和农业技术推广等是近期我国政府在制定相关产业发展政策时必须考虑的重要领域。