温室传感器技术的研究进展与应用展望

【目的】智能温室是设施农业未来的发展趋势，传感技术和物联网技术是智能温室的 基础，分析温室传感器技术的研究进展与应用展望很有意义。【方法】温室传感器根据应用 领域可划分为环境因素传感器和植物体信息传感器，从传感器的精度、特点、适用范围、发 展趋势等方面对两类传感器进行了分析。【结果】环境因素传感器包括光照传感器、空气温 湿度传感器、CO 2 传感器和土壤相关的传感器，植物体信息传感器包括植物温度传感器、植 物水分传感器和植物营养元素传感器。光照传感器以硅光电池使用最广，空气温度传感器中 最具应用前景之一的是半导体 PN 结型温度传感器，空气湿度传感器中的电阻式、电容式感 湿材料都有应用，CO 2 传感器以红外线应用原理为主。在土壤和植物体信息传感器中，光谱 学扮演着越来越重要的角色。【结论】未来温室专用传感器领域会进一步细分，土壤和植物 体信息传感器继续成为未来的研究热点。温室传感器总体上会朝着体积更小、精度更高、非 接触式、实时检测的方向不断发展，传感器的信息融合趋势会愈加明显。传感器和物联网技 术在智能温室发展中将会发挥越来越重要的作用。     

中国黄淮海冬麦区关键生育期——干热风关联特征及 其时空变化分析

【目的】结合冬小麦的生育期，分析其在不同生育期内遭遇干热风的时空变化特征。 【方法】文章利用黄淮海冬麦区地面气象台站记录的逐日气温资料、农业气象台站记录的地 面物候资料以及土壤水分数据，提取出1993—2016 年各气象站点发生在抽穗扬花期、灌浆 前期以及灌浆后期的干热风日。设计干热风强度指标k，使用核密度分析方法，分析冬小 麦在不同生育期内遭遇干热风的时空变化规律。最后结合RCP4.5 和RCP8.5 的排放情景下 模拟的温度数据，分别预测黄淮海冬麦区在2030 年、2050 年干热风发生强度的可能趋势。 【结果】（1）1993—2016 年不同生育期内轻、中、重度年累积干热风日均呈增加趋势，其中 尤以中度干热风的增加趋势最为显著。（2）重度干热风发生在灌浆后期的比例明显大于轻、 中度干热风。随着干热风严重程度的增加，其在生育期内分布比例的年际差异逐渐增大。 （3）不同生育期内干热风多发区的空间范围变化规律一致，均存在向东、向南扩大的趋势。 河北、河南以及山东的交界地区始终是干热风的严重威胁区。（4）预测结果表明，在2030 年、2050 年研究区干热风发生强度有增强趋势、多发区范围略有扩大。【结论】1993—2016 年不同生育期内干热风灾害总体表现为增加趋势。预计在2030 年、2050 年干热风灾害发生 强度及影响范围会进一步增强和扩大。应加强对干热风的预警和防御，并在干热风发生后及 时采取补救措施。     

基于文献计量的农业土地资源监测态势分析

【目的】利用文献计量方法,对农业土地资源监测领域研究态势进行定量分析,系统归纳其发展特征及研究热点,为该领域未来的发展方向提供参考。【方法】基于Science Citation Index Expanded(SCIE)数据库,利用Derwent Data Analyzer(DDA)等分析工具,采用计量分析方法,分析1999—2018年农业土地资源监测领域的发展趋势、主要研究力量及研究热点演变趋势等。【结果】(1)1999—2018年,全球该领域论文发表量整体处于上升趋势,2006年之后进入快速增长阶段。其中,美国在该领域发文量位居第2、论文总被引频次位居第1、篇均被引位居第2,占据主导地位。中国在2012年后呈快速发展趋势,发文量及总被引频次位居第3,但篇均被引及发文期刊与其他主要国家/地区仍存在较大差距。(2)该领域发文量排名前5的研究机构中,中国有3个,美国有2个,其中最活跃的机构是中国科学院。但从发表论文的篇均被引情况看,美国科研机构远高于中国。(3)研究内容上,农业土地资源监测领域研究热点逐渐从土地利用变化、土壤水分、氮等方面向生态系统服务、生物多样性、有机碳、镉污染等方向延伸。(4)研究方法上,前期对模型、GIS应用较多,随着技术的发展及数据的多源化,遥感监测成为主导,情景分析及数据同化也成为新的趋势。【结论】目前,美国在该领域具有较强的竞争力,中国虽然后期有较快发展,但其研究竞争力和创新性有待提高。农业土地利用变化、土壤肥力等是农业土地资源监测领域长期关注的研究热点,虽然逐步外延至对土壤污染、生态系统等方向的监测,但其研究相对薄弱。未来可进一步开展多源数据融合技术,提高数据的利用效率。通过发展多尺度、多技术融合的监测方法,提高农业土地资源监测的精度和时效性,同时应加强对农业土地资源利用的生态环境效应监测,确保农业土地系统的可持续发展。     

“玉米养分专家系统”在我国的发展历程及应用效果评价

【目的】简便、快捷并易于被农民操作使用的推荐施肥专家系统的研发与应用将有助于玉米生产。【方法】"玉米养分专家系统"基于大量田间试验数据,利用QUEFTS模型模拟不同生态条件下不同目标产量的玉米养分吸收,根据产量反应和农学效率之间的关系,并结合土壤养分平衡计算出该生态条件下的最佳施肥量,同时对田间管理措施给予优化建议。文章从该软件的特点、原理、发展历程、田间应用效果等方面进行了详细阐述。【结果 /结论】该软件由国际植物营养研究所(IPNI)研发,自2009年引入中国以来先后升级改版多次,从最初的计算机单机版,依次推出了网页在线版、智能手机微信版等。经过多年、多地的田间试验验证,使用该软件指导玉米生产,相比农民习惯施肥及官方推荐施肥均有改善,可以实现精准施肥、降低肥料投入、提高玉米种植生产收益。随着人工智能与互联网技术的不断融合,"玉米养分专家系统"操作更加简便、精确,具有良好的应用和发展前景。     

基于无人机影像的作物土壤水分亏缺反演方法

【目的】基于无人机影像进行作物土壤水分亏缺反演研究有利于提高农田集约化管理效率,提升农田精准灌溉水肥空间分布信息高效获取技术水平。【方法】文章以冬小麦为例,采用大型喷灌机变量灌溉的方式,设置3个灌溉水平和6个不同施肥处理;利用无人机携带热红外、可见光、多光谱相机,规划航线飞行采集影像数据,结合田间布点取样校准,反演冬小麦长势;根据获取的无人机遥感影像,经图像拼接、数据提取等处理,获得田间不同试验小区光谱数据,计算植被指数,反演水肥指标,构建土壤水分反演模型。【结果】水分亏缺情境下,灌水的多少直接影响冬小麦的生理生长指标,灌水量越多,冬小麦株高和叶面积发育越好;3个灌溉水平处理间冠层温度差异在2～5℃;植被指数与灌溉处理一致性较好,而不同的施肥处理反演效果不理想。【结论】热红外影像反演作物冠层温度计算得到的作物水分亏缺指数可以展现冬小麦作物水分亏缺空间分布,作物水分亏缺指数与土壤水分平均含水率有很好的相关性。无人机遥感在田间水肥管理的应用有效提升了大田时空数据的获取能力,下一步应开展水肥时空变异性研究,探讨水肥精准施用技术,从理论和技术两方面着手提升精准管理水平。     

果园作业机器人的自主行间导航系统研究

【目的】挂载多种农机具的果园作业机器人能减少果园劳动力投入、降低水果生产成本并提高果园生产效率,其中自主导航系统是果园作业机器人应用研究的重点和难点。【方法】文章针对果园作业机器人GPS导航过程中定位信号易受树叶遮挡及多路径效应干扰等问题,以果园作业机器人初始位置为原点建立世界坐标系,采用拓展卡尔曼滤波算法对通过三维激光雷达结合RANSAC算法获取的果园行直线进行优化,设计结合差速模型和纯跟踪算法的果园自主行间导航算法,并以该算法为基础开发果园作业机器人自主行间导航系统,驱动果园作业机器人沿树行中心行驶并完成自主调头进入下一行的工作。【结果】(1)根据现代化矮化密植果园的环境,果园自主行间导航算法能根据两侧果树行的三维点云,自主生成稳定的导航位置;(2)果园作业机器人能够沿果园行中心位置匀速行驶,并能够实时根据果园行的变化来修正自身的位姿。当速度在0.4 m/s时候,机器人运动的横向平均偏差为0.1 m,航向平均偏差为1.04°;(3)基于果园行宽相等的条件,果园作业机器人能够在行尾自主调头进入下一行,之后沿行内中心位置继续行驶。【结论】该文果园自主行间导航系统设计合理,算法稳定性高,导航精度高,不受驾驶路况的影响,能够满足现代化矮化密植果园作业的自主行驶需求。     

植被物候参数遥感提取研究进展评述

【目的】遥感方法提取植被物候具有宏观、高效、便捷的特点,利用遥感提取植被物候结果可以从较大尺度上研究整个植被生态系统的物候特征。【方法】文章以植被物候遥感提取的过程为线索,采用文献综述法,对植被物候参数遥感提取的各个方面进行阐述。【结果】系统描述了植被物候提取的遥感数据资源,包括遥感专题指数和遥感数据来源;归纳了植被物候遥感提取的技术方法,包括时序植被指数重构技术和植被物候参数提取方法;总结了植被物候遥感提取结果验证途径和误差来源,地面物候观测数据和模型模拟数据是直接验证的途径,他人研究成果和植物生理参量的地面观测数据提供间接验证的途径,误差来源于遥感数据的时间和空间分辨率以及植被物候提取技术方法。最后,针对当前植被物候遥感提取存在的主要问题及未来的发展趋势,从研究对象、数据来源、技术方法和结果验证这4个方面进行了探讨。【结论】尽管植被物候遥感提取的大量研究在理论、技术方法和应用方面都取得明显进展,但在研究对象、数据来源、技术方法和结果验证这些方面仍然存在着一些关键科学问题,需要进一步进行深入研究。     

持续受涝对冬小麦高光谱特征参数的影响分析

【目的】高光谱特征参数能够突出原始光谱的感兴趣信息,分析冬小麦的高光谱特征参数随受涝时间的变化特征,提出一种快速识别冬小麦受涝的方法,可为冬小麦涝害监测提供理论支撑。【方法】文章在冬小麦灌浆期设置持续淹水8天的处理,采集涝害处理当天、第3d、第5d、第7d的反射光谱特征,以高光谱位置参数、振幅参数、面积参数和反射率参数为研究指标,对比分析了健康和受涝冬小麦18个高光谱特征参数的变化特征,并根据高光谱特征参数的差异性指数随受涝时间的变化特征判断冬小麦的受涝程度。【结果】(1)受涝冬小麦的红边位置发生"蓝移",红谷、绿峰和黄边位置发生"红移";4个振幅参数值均减小;近红外面积和绿峰面积增大,红边、黄边和蓝边面积减小;绿峰反射率Rg和红谷反射率Ro增大,两者的比值Rg/Ro和归一化值(Rg-Ro)/(Rg+Ro)则减小;(2)根据不同高光谱特征参数差异性指数的大小及变化特征,提取出红边位置、最小振幅、近红外面积和红谷反射率为判断冬小麦受涝与否的最佳参数;高光谱反射率参数和面积参数可在受涝前期快速识别冬小麦受涝与否,高光谱振幅参数能够在受涝后期判断受涝程度。(3)不同高光谱特征参数识别冬小麦受涝的优劣能力从强到弱依次为:高光谱振幅参数高光谱面积参数高光谱反射率参数高光谱位置参数。【结论】高光谱特征参数的变化特征能够用来判断冬小麦受涝与否以及受涝程度,可为冬小麦涝害遥感监测提供理论支撑。     

最大似然分类的训练样本敏感度研究

【目的】遥感影像监督分类能够快速获取土地利用和地表覆盖的信息,分类样本的选取对分类精度具有决定性的作用。以最大似然分类方法为例,研究样本数量、均值和标准差对分类精度的影响。【方法】基于地表覆盖产品GlobeLand30分层随机选取不同数量的训练样本,采用最大似然法对研究区域的Landsat8遥感影像进行分类。通过谷歌地球高分影像选取一定数量的检验样本,对影像分类结果进行精度评价,并研究样本数量、均值和标准差对分类结果的影响。【结果】不同数量的训练样本得到的分类精度不同,分类精度随着样本数量的增加先增加后下降,然后渐趋于稳定;在样本质量特征方面,当训练样本的均值和标准差越接近检验样本的均值和标准差时,分类结果的精度越高,反之则分类精度较低。【结论】在最大似然分类过程中,训练样本数量的选取存在临界值,当达到临界值时即可获得较高分类精度,随后即使增加样本的数量也无法显著提高分类结果的精度。在样本质量方面,要尽量选取能够反映地物真实特征的训练样本进行分类。     

我国智慧耕地研究重点方向探讨

【目的】耕地作为土地科学研究中的重要部分,已成为土地科学研究的热点。随着社会经济的发展,科学技术的不断革新,传统耕地利用面临着诸多问题一直未能有效解决。本文将海量数据、互联通信、深度学习和人工智能等现代科技技术运用到传统耕地利用和管理中,解决当前耕地利用急需解决的问题。【方法】通过构建智慧耕地理论框架体系,耦合传统耕地利用与现代科技发展的新兴产物,将现代科学技术有机地融入到传统耕地利用中,解决了传统耕地面临的诸多问题。【结果】在现有土地利用研究基础上,构建了我国智慧耕地发展的框架结构,提出了我国智慧耕地重点研究方向和关键问题。【结论】该研究将有助于提高我国耕地的利用和管理水平,为应对全球变化和国际贸易的冲击,保障我国的粮食安全和解决"三农"提供了方向。