小麦联合收获机作业中的调整

小麦联合收获机作业时,因地块不同、作物品种不同、干湿程度和产量不同,其作业质量会发生变化,机手应根据实际情况作相应的调整。 若收割倒伏作物时,应将收割台降到最低位置,调低拨禾轮,同时适当降低小麦联合收获机的前进速度。正确选择收割方向能够减少损失,逆倒伏方向收割损失最小;垂直于倒伏方向收割损失次之,顺倒     

联合收割机收割倒伏作物的方法

一、普通收割机对倒伏小麦的机收方法。一般的倒伏小麦用常规方法收割会增加15％以上的损失，因此收获倒伏小麦时必须对联合收割机进行有效的改装和调整，并采取合理的作业方法，才能使损失降低到最小。     

基于无人机平台的直立作物倒伏监测研究展望

作物倒伏是影响农作物产量、造成农业经济损失的一大主要原因。有效地监测农作物倒伏情况,并对作物损失进行预评估,能够为农民和有关部门的灾后防控提供有效的数据支持。运用灵便小巧的无人机平台对作物倒伏区进行监测,可有效避免人工监测引起作物二次倒伏现象的发生。本文针对国内外关于典型倒伏农作物研究种类单一、监测方法集中的现状,以及运用无人机平台提取处理作物倒伏信息所面临的续航时间短、智能化自动化水平有待提高、混种作物监测精准度低、农户专业技能水平普遍偏低等问题进行系统的分析研究;同时,对基于无人机平台监测其他农作物倒伏状况进行展望,提出无人机倒伏监测的高效智能化、识别精准化、监测普适化、功能人性化、性能完备化发展,为拓展无人机平台在各类直立农作物倒伏现象中的研究应用提供参考。     

基于无人机图像以及不同机器学习和深度学习模型的小麦倒伏率检测

小麦在生长过程中发生倒伏会严重影响其产量,因此实时且准确地对小麦倒伏状况监测有很重要的意义.传统的方法采用手工方式生成数据集,不仅效率低、易出错,而且生成的数据集不准确.针对这一问题,本研究提出了一种基于图像处理的自动数据集生成方法.首先利用无人机在15、46和91 m三个高度采集图像数据;采集完数据后,根据无倒伏、倒...     

如何减少小麦联合收割机作业的损失

一、选择合适的作业期和作业时间 小麦收获的最佳时期是腊熟末期和完熟初期。联合收割机的作业时间,应根据天气的具体情况而定,一般采取“晚出车、晚收车”的原则。可利用早晨作物比较潮湿的这段时间,对机车进行一次比较全面的技术保养,晚上露水下来后再收车。在这段时间收获,不但作业效率高,而且作业损失也比较小。小麦在乳熟期也就是在没有断浆时,严禁收割;对倒伏过于严重的小麦不宜用机械收割;刚下过雨,秸秆湿度大,也不宜强行用机械收割。     

机收倒伏小麦要诀

倒伏严重的小麦,若按常规方法收获会有12%～15%的收获损失。因此,收获倒伏小麦时,必须对收割机进行有效的改装和调整,并采用合适的作业方法,才能把损失降低到最小。(1)加装扶倒器扶倒器装在护刃器前部,工作时将倒伏的茎秆     

用于小麦多生长阶段倒伏边界精准检测的分层交互特征金字塔网络（英文）

[目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一发育阶段的倒伏识别,而倒伏可能发生在小麦生长的各个时期,不同时期倒伏特征变化复杂,这给模型特征捕捉能力带来考验。本研究旨在探索一种基于深度学习技术的多生育期小麦倒伏区域检测方法。[方法]用无人机采集小麦灌浆期、早熟期、晚熟期这三个关键生长阶段的RGB图像,通过数据增强等技术构建出多生育期小麦倒伏数据集。提出一种小麦倒伏提取模型Lodging2Former,该模型在Mask2Former的基础上加以改进,引入分层交互式特征金字塔网络(Hierarchical Interactive Feature Pyramid Network,HI-FPN),用于提高模型在复杂田间背景干扰下对于多个生长阶段小麦倒伏特征的捕捉能力。[结果和讨论]所提出的Lodging2Former模型相较于现存的多种主流算法,如Mask R-CNN (Mask Region-Based Convolu...     

浅析半喂入联合收割机使用技术

<正>一、收割倒伏作物的方法(以久保田收割机为例)1、在收割作业中,割台高度应保持在分禾器离地面高度约20mm。过低则会把作物根部拨起,     

新型旋耕开沟施肥播种机的设计与研究

针对播种施肥难的问题,结合垄作区作物种植的农艺要求,设计了一款新型旋耕开沟施肥播种机。机具适用于小麦、大豆和玉米垄上栽培技术,可实现精确深施肥、精密播种、开沟、覆土和镇压等作业,为小麦、大豆和玉米的规模化、机械化作业提供了一定的技术支撑。试验结果表明：设计的新型旋耕开沟施肥播种机对降低漏播、提高播种深度和植株距离的合格率具有重要意义,大大提高了作业质量和效率。     

半喂入联合收割机使用维护经验

一、收割倒伏作物的方法(久保田收割机为例) 1.在收割作业中,割台高度应保持在分禾器离地面高度约20mm.过低则会把作物根部拔起,也易加速割刀磨损.过高,扶禾爪会不起作用,不能完成收割作业.     

基于MHSA+DeepLab v3+的无人机遥感影像小麦倒伏检测

倒伏是影响小麦产量和质量的重要因素之一,及时准确获取倒伏信息有利于小麦良种选育中的倒伏损失鉴定。本文以小麦灌浆期和成熟期两个生长阶段的可见光无人机遥感影像为依据,构建多生长阶段小麦倒伏数据集,通过在DeepLab v3+模型中添加不同的注意力模块进行比较分析,提出一种基于多头自注意力（MHSA）的DeepLab v3+小麦倒伏检测模型。试验结果表明,提出的MHSA+DeepLab v3+模型的平均像素精度(Mean pixel accuracy, mPA)和均交并比(Mean intersection over union, mIoU),灌浆期分别为93.09%和87.54%,成熟期分别为93.36%和87.49%。与代表性的SegNet、PSPNet和DeepLab v3+模型相比,在灌浆期mPA提高了25.45、7.54、1.82个百分点和mIoU提高了36.15、11.37、2.49个百分点,在成熟期mPA提高了15.05、6.32、0.74个百分点,mIoU提高了23.36、9.82、0.95个百分点。其次,相比于CBAM和SimAM两种注意力模块,在灌浆期及成熟期基于多头自注意力的DeepLab v3+表现均为最优,在灌浆期其mPA和mIoU分别提高了1.6、2.07个百分点和1.7、2.45个百分点,成熟期提高了0.27、0.11个百分点和0.26、0.15个百分点。研究表明提出的改进的DeepLab v3+模型能够有效地捕获灌浆期和成熟期的无人机小麦遥感图像中的倒伏特征,准确识别不同生育期的倒伏区域,具有良好的适用性,为利用无人机遥感技术鉴定小麦倒伏灾害等级和良种选育等提供了参考。     

信息农机农艺技术融合的小麦智慧生产模式研究

为研究智慧农业发展模式与实现途径,本研究设计了小麦产前、产中和产后各生产阶段信息技术与农机农艺融合的基本框架,即产前利用精准导航和激光平地技术实现对土地精准规范化作业,利用空间插值技术和变量施肥技术实现精准化播种与施肥;产中利用物联网和图像处理技术开展营养诊断服务;产后运用传感器技术开展产量实时预测服务。完成并实现了普通农机装备的智能化改造和与农业生产相适应的播种收获装备的研发;研究了具有高效利用光热资源、提高产量和绿色发展的小麦生产优化种植模式;研发了与小麦产前品种播期播量选择和施肥推荐、产中苗情营养诊断、产后产量实时测报等相关系统,并在河南省进行了试验。试验结果表明,采用信息技术与农机农艺融合方案可使小麦增产18.4%,增加产投比16.7%和8.1%,表明信息技术与农机农艺融合的小麦智慧化生产模式是有效的、可行的。     

The water needed for Italians to eat pasta and pizza

Water resources use in agriculture is generally quantified in relation to the harvest. In contrast, this paper takes a consumer perspective by assessing water use in relation to the final consumer product. The paper analyses the water use related to two products that are typical to Italian consumers: pasta and pizza margherita. We use the water footprint concept as a tool to quantify and localise this water use. The water footprint of a product is the volume of freshwater used to produce the product, measured over the various steps of the production chain. We find that the water footprint of dry pasta made in Italy amounts to 1924 l of water per kilogram of pasta. The water footprint of a 725 g pizza margherita is 1216 l of water. The impacts of the water footprints of pasta and pizza depend on the vulnerability of the water systems where the footprints are located. The impact of the water footprint of pasta is most severe in Puglia and Sicily, where groundwater overexploitation for durum wheat irrigation is common. The impact of the water footprint of pizza is more diverse. It is concentrated in the first step of the supply chain of tomato puree and mozzarella, i.e. in the cultivation of tomatoes and the feed crops of dairy cows. The bread wheat used for the pizza base does not have large impacts. The water footprint impact of the tomato puree on the pizza is concentrated in Puglia (groundwater overexploitation and pollution related to tomato cultivation) and Emilia-Romagna (water pollution). The water footprint impact of mozzarella lies mostly in the effects of water use for producing the feed ingredients for the dairy cows. Mozzarella production further poses a potential threat to water quality, mostly in the Po valley, but this problem seems to be properly regulated, although possibly not fully controlled.     

小麦茎秆变刚度模型与临界载荷

在对麦类作物茎秆整体抗倒性的研究中,针对作物茎秆结构参数如弹性模量、惯性矩、节间长度以及载荷分布等在不同节间的变化情况,建立了变刚度杆件模型,采用初参数法对该模型的临界载荷作了分析.通过对乳熟期的小麦品种晋农190的测试,得到了其在不同节间位置处的结构参数,采用变刚度模型对该品种的承重能力作了计算,得到该品种的安全系数为1.97,表明该品种有较强的抗倒伏能力.针对该品种茎秆各节间局部失稳的分析表明,该品种在自重及穗重作用下很难发生Brazier屈曲.     

小麦中后期田间微喷灌土壤水分运移模拟分析

针对小麦中后期微喷灌湿润区域分布特点,探讨了小麦专用微喷带在不同灌溉影响因素下小麦中后期根区土壤水分运移与分布规律。通过试验测量了微喷带在不同灌溉压力下灌水强度,将有效湿润区域划分为4个子区域,得出不同灌水强度作为灌溉边界条件。考虑小麦根系吸水情况下,建立微喷灌土壤水分运动方程及求解条件。利用HYDRUS-2D模型进行微喷灌数值模拟,通过对比分析模拟结果和试验数据,证明数值模拟能够有效反应土壤含水率分布情况。对微喷带在不同灌溉压力、不同灌水下限和不同铺设间距影响因素下进行模拟分析,结果表明:在灌溉压力0.15 MPa时,有效湿润区域大且水分分布满足小麦根系需求;以田间持水量的60%作为小麦灌水下限,有利于降低微喷带铺设成本、节约灌溉水量和提高灌水利用率;在铺设间距440 cm时,根部土壤水分分布呈一条均匀带状且均匀度都在90%左右。本研究可为小麦专用微喷带铺设与运行提供合理作业参数,同时为小麦节水灌溉提供理论参考。      

茎秆挠度对评价小麦抗倒伏能力的实验研究

以3个不同品种的小麦为实验对象,对其茎秆挠度进行了测定,并对小麦茎秆挠度变化规律进行了分析和研究,旨在探索一种新的小麦抗倒伏性能指标和评价方法。通过多项式回归分析建立了小麦茎秆的"载荷敏感度"随载荷变化关系的数学模型。实验结果表明:以"挠度指数"和"载荷敏感度"作为评价作物抗倒伏性能的指标,具有物理意义明晰、测量方便、操作简单、可行性好等优点,可为小麦抗倒伏研究和相关农业机械的设计提供理论依据和参考。     

黄淮海东部小麦玉米周年全程机械化生产现状

从小麦、玉米种植过程中的耕种、田间管理和收获环节出发,分析各环节的机械化作业水平,介绍各环节的主要作业机具和作业模式,并提出目前全程机械化发展中的一些制约问题及对策。基于现有种植模式和各环节机械化水平,提出黄淮海东部地区小麦、玉米全程机械化组配模式,并推荐适于黄淮海东部地区机械化籽粒收获的优选玉米种植品种。      

基于田间实际耗水的作物生产水足迹

为了衡量田间尺度粮食生产对资源的真实利用,基于水足迹及作物耗水理论,提出基于作物实际耗水的农作物生产水足迹计算方法,并以陕西关中的小麦、玉米为研究对象,对1998,2005及2010年的生产水足迹进行了计算.结果显示：同一年份同一作物不同地区间耗水量具有较大差异,同时,关中地区3个代表年份平均小麦、玉米耗水量分别比需水量小16.2%和12.4%;小麦、玉米生产水足迹有减小趋势,代表年平均值分别为0.96,0.77 m^3/kg;各地区小麦虚拟水中蓝水比例在10%-40%,玉米则在20%-50%范围内变化,且年际、地区间的蓝水占有比例均无明显变化趋势;3个代表年小麦、玉米的总水足迹之和分别为70.1,59.8及60.7亿m3,均大于当地的水资源总量,其中蓝水所占比例均值为29.1%.基于作物实际耗水的作物生产水足迹的计算对基于水足迹和虚拟水贸易的科学研究及政策制定均有重要意义.     

阴影环境下稻麦收获边界线实时提取方法研究

稻麦收获边界提取是联合收获机视觉导航的重要环节,针对现有收获边界提取过程中易受光照及阴影影响、处理速度较慢的问题,提出一种适用于阴影环境下的稻麦收获边界线实时提取方法。选用YCrCb色彩空间中的Cb分量进行后续图像处理,以降低光照影响,并对图像进行滤波、阈值分割、形态学操作及边缘检测处理。同时,采用累计概率霍夫变换算法提取收获边界线,在直线提取过程中通过两次筛选的方法提高阴影环境下稻麦收获边界检测的准确性。在此基础上,结合卡尔曼滤波算法、基于投影法的边界线位置预测方法,通过两次动态感兴趣区域选取的方式对算法进行改进,使得每幅图像平均处理时间由0.176087s缩短至0.064547s。该方法可为降低阴影对稻麦边界线提取的干扰、提高图像处理速度提供可行性论证及技术支撑。