奶牛产奶量测量系统设计

为了快速、准确地获取奶牛产奶量数据,避免目前常用的间接测量方法产生的误差,设计了基于质量计量的奶量采集系统。该系统通过在奶罐下安置基于压力传感器的质量称量机,将压力产生的模拟电信号通过A/D转换模块转变为数字电信号,再经分级处理从而获取牛奶质量数据,并直接上传至上位机。上、下位机之间通过CAN总线连接,基于自主协议进行相互通信。经多次测试表明,在5～35kg范围内该系统的测量误差可以控制在6%以下,且具有采集速度快、容错性强的特点。     

基于多源数据的棉叶螨预测研究

在新疆地区特殊的气候环境和耕作方式下探索大尺度区域的棉叶螨预测预报方法,分别采用气象数据、遥感数据、气象与遥感数据相结合等3种方法建立螨害预测模型,并对新疆生产建设兵团第八师2017年7月的棉叶螨发生情况进行预测。结果表明,2017年5—6月累积降水量、5月温湿系数、4—6月累积降水量、6月上旬降水量、6月27日绿波段归一化植被指数(green normalised difference vegetation index,简称GNDVI)和改进的简单比值指数(modified simple ratio index,简称MSR)、7月13日比值植被指数(ratio vegetation index,简称RVI)共7种特征是建模的最佳因子。基于气象数据模型预测效果最差,分类准确率为71.4%,F1值为68.8%;气象和遥感数据相结合的模型预测效果最好,分类准确率为82.9%,F1值为83.3%;遥感数据模型预测效果介于两者之间,分类准确率为77.1%,F1值为78.9%。气象数据模型在大尺度区域整体趋势预测上有优势,遥感数据模型对于局部变化比较敏感,气象与遥感数据相结合的模型兼备了二者的优点,预测效果最好。研究成果可为新疆地区棉叶螨的提前预防和统防统治提供理论依据。     

利用光谱-盐分指数监测棉田土壤盐分

通过对棉田土壤盐分的光谱反演研究,为土壤盐渍化遥感动态监测提供可能。利用ASD地物光谱仪测定新疆兵团第六师共青团农场盐渍化棉田土壤光谱,结合土壤化学参数分析确定反映棉田土壤盐渍化程度的敏感波段,构建最佳盐分指数对棉田土壤盐分进行监测。结果表明,随盐渍化程度(0.084~1.659 g·kg-1)的加重,土壤光谱反射率呈上升趋势,在近红外区(1350~1850 nm)差异尤为显著,该波段范围光谱反射率与土壤盐分呈极显著相关(r=0.880**),且对土壤盐分响应敏感,为识别盐渍化土壤的敏感波段;选择盐渍化光谱敏感波段建立了盐分指数SI1,BI,SI2,NDSI,SI3监测棉田土壤盐渍化的模型,其中SI1和BI的RMSE分别为0.151和0.149、RE为7.5%和6.3%,预测能力强,可推荐为棉田土壤盐分监测的最佳模型。     

基于国营农场的作物生产信息管理系统设计与实现

【目的】研究基于国营农场规模化农业生产模式下作物生产信息管理系统的作用、功能、以及设计和实现方法。【方法】以新疆兵团农场为例分析国营农场的作物生产信息管理特点,合理划分角色和功能,使用BS（Browser/Server）和CS（Client/Server）混合软件结构模式,基于.net技术体系采用面向对象程序设计方法。【结果】开发了适用于国营农场的作物生产信息管理系统并在兵团130团场进行试运行,系统融合RS和GIS技术,提供了信息采集、录入、管理、统计分析等功能,能够满足国营农场生产管理要求,大大提高工作效率。系统采用基于服务的软件结构,将数据访问封装为Web服务,初步提供异构系统数据共享支持。【结论】通过设计和开发基于中国国情的农作物生产信息管理系统,提高了国营农场的管理效率,并为精准农业相关技术在生产中的充分应用提供了数据支持和系统架构上的探索。     

小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究

【目的】筛选整粒小麦籽粒蛋白质的近红外特征光谱波段并建立优化模型,可实现快速、无损测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,为田间便携式小麦籽粒蛋白质含量速测仪设计提供依据。【方法】2012-2013年以蛋白质含量有明显差异的8个冬小麦品种为试验品种,设置3个施氮量和2个灌溉量共6个处理,建立丰富的样本类型,共采集176个小麦籽粒光谱数据;将ASD FieldSpec Pro光谱仪采集到的基于全反射下垫面的整粒小麦籽粒反射光谱通过公式A=log(1/R)转换为吸收光谱,对吸收光谱采用S-G平滑、多元散射校正和基线校正等方法进行预处理,以消除背景噪声,然后采用交叉验证偏最小二乘回归方法进行特征波段压缩;分析比较无信息变量剔除法（UVE）结合交叉验证偏最小二乘回归、连续投影算法（SPA）结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合多元线性回归（MLR）及UVE与SPA组合后结合逐步多元线性回归（SMLR）等多种特征光谱筛选方法选出的蛋白质特征波段的优劣,并与凯氏定氮法测定的小麦籽粒蛋白质含量进行回归分析,构建并优选小麦籽粒蛋白质最佳预测模型。【结果】利用无信息变量剔除（UVE）方法可将与小麦籽粒蛋白质含量无关的信息变量剔除,把籽粒的原始光谱由1 621个波段压缩至717个,在保留了蛋白质信息的同时,实现了特征谱段的初次优选;对逐步多元线性回归（SMLR）、连续投影算法（SPA）、连续投影算法（SPA）+逐步多元线性回归（SMLR）及连续投影算法（SPA）+偏最小二乘回归（PLS）+交叉验证（CV）等特征波段优选算法比较发现,不同的方法获得的特征谱段有差异,构建的模型及精度也明显不同。对经过无信息变量剔除（UVE）法筛选光谱特征谱段,利用SPA消除光谱矩阵中波段共线性影响,再利用SMLR筛选出小麦籽粒蛋白质信息贡献最大的15个特征谱段,所得模型的预测均方根误差（RMSEP）和R²分别为0.5898和0.9410,模型预测精度最高。【结论】本研究利用UVE、SPA与SMLR方法有效压缩了整粒小麦籽粒光谱矩阵,基于所筛选的蛋白质含量特征谱段数构建的预测模型可以实现无损、快速测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,预测模型精度可靠,方法经济有效,为设计田间便携式整粒小麦籽粒蛋白质测定仪的波段选择和开发奠定了基础。     

基于REST架构和XML的农情数据共享研究

【目的】研究农情数据在分布广泛、动态变化的网络环境下实现数据共享的技术、方法和解决方案。【方法】使用REST（representational state transfer,表述性状态转移）架构风格解决系统之间松耦合、可扩展等问题。以xml（extensible mark language,可扩展标记语言）和AgroXML为基础设计农情数据结构规范实现不同系统对数据的一致理解。通过开发原型系统验证方案的可行性。【结果】将农情数据合理抽象为网络资源并设计其标识符,基于.net平台使用WCF（Windows Communication Foundation）技术构建了RESTful Web 服务,实现了不同系统间的资源获取;通过改进AgroXML的Schema文件制定了农情数据结构规范,初步实现了农情数据表述一致化,并开发了相应的数据解析模块;以新疆生产建设兵团农场农业生产管理数据共享为例,设计开发原型系统验证方案的正确性,讨论其优缺点,并提出了进一步改进的方向。【结论】REST架构风格能够充分解耦服务提供者和使用者,尤其适合于农情数据分布广泛、动态变化的特点,避免了传统分布式技术存在的问题,满足了系统的开放性和扩展性要求,结合统一的数据结构标准,能够很好地实现农情数据共享。