基于嵌入式组件技术的精准农业农田信息采集系统的设计与实现

基于精确地理位置的农田信息采集是实施精准农业的基础工作。介绍了一种基于掌上电脑和DGPS/背夹式GPS设备的农田信息采集系统的开发过程。该系统在Microsoft eMbedded Visual C++ 3.0集成开发环境下,采用嵌入式GIS开发组件,实现了掌上电脑环境下GPS、GIS功能的集成。系统由GPS实时通讯和数据处理模块、基于WinCE的基本GIS功能模块和农田信息采集功能模块等组成模块,能够实现与DGPS设备或背夹式GPS设备的实时通讯和定位数据的解析,实现了矢量农田地理信息的显示、操作、查询等基本GIS功能,同时,系统能够采集农田地物分布和多种影响作物生长的环境差异性信息。该文还介绍了使用Microsoft数据库访问组件对象ADOCE对Pocket Access数据库的操作方法,实现了对嵌入式农田信息采集系统中农田信息的有效管理。     

处方农作车载嵌入式信息处理系统的研制

针对智能化精细处方农作系统田间作业机组对车载信息采集和处理的需要,以ARM(adanced RISC machines)工控系统和嵌入式GIS为核心,集成DGPS(differential global positioning system)系统和机组作业速度检测装置等,研制了一套处方农作车载嵌入式信息处理系统。该系统通过RS-232接口获取DGPS系统的动态GPS定位信息,通过USB接口输出农田信息分布图或输入作业处方图,通过CAN总线采用iCAN协议与农田信息采集系统和变量农作控制器互联。嵌入式GIS由eSupermap 6.0开发而成,运行于ARM工控系统的Windows CE 5.0操作系统;可通过网格划分和属性编辑实现GPS定位信息与农田信息的融合,生成农田信息分布图;还可通过坐标匹配进行机组当前作业位置在工作空间图中的网格识别,实现处方图的解译。模拟测试试验结果表明:该系统信息处理功能正常,能够完成农田信息分布图的生成和处方图的解译,机组作业速度检测绝对误差≤0.1km/h、处方图解译最大延迟时间≤1s、3km/h作业速度下的网格判别误差约为-0.5～0.6m,适合各种智能化处方农作系统田间作业机组的车载信息处理应用。     

田间作物群体三维点云柱体空间分割方法

农田作物群体表型信息对于研究作物内部基因改变和培育优良品种具有重要意义。为实现田间作物群体点云数据中单个植株对象的完整提取与分割,以便于更高效地完成作物个体表型参数的自动测量,该研究提出一种田间作物柱体空间聚类分割方法。利用三维激光扫描仪获取田间油菜、玉米和棉花的三维点云数据,基于HSI(Hue-Saturation-Intensity,色调、饱和度、亮度)颜色模型进行作物群体目标提取,采用直通滤波方法获取作物茎秆点云,基于茎秆点云数据使用欧氏距离聚类分割算法提取每个植株的聚类中心点,并以聚类中心点建立柱体空间模型,使用该模型分割得到田间作物每个单体植株的点云数据。试验结果表明,该研究的方法对油菜、玉米和棉花3种作物的分割准确率分别为90.12%、96.63%和100%,与欧氏距离聚类分割结果相比,准确率分别提高了36.42,61.80和82.69个百分点,算法耗时分别缩短为后者的9.98%,16.40%和9.04%,与区域增长算法分割结果相比,该研究的方法可用于不同类型农作物,适用性更强,能够实现农田中较稠密作物植株的分割。该研究的方法能够实现农田尺度下单个植株的完整提取与分割,具有较高的适用性,可为精确测量作物个体表型信息提供参考。     

基于人工神经网络的田间信息插值方法研究

提出了一种基于人工神经网络的田间信息插值新方法，并利用ArcView3.2软件绘制碱解氮的BP神经网络插值空间分布图和球状插值分布图，并对BP神经网络插值方法和克立格球状插值方法的结果进行了误差分析。结果表明，BP神经网络的插值方法优于克立格球状插值法，该方法有利于田间信息空间分布特性准确、直观的表达，有利于农田精确施肥、灌溉、播种等精细农业生产管理。     

基于Android智能手机的小麦生产风险信息采集系统

为快速、方便地获取小麦生产风险信息,本文提出一套基于智能移动终端的信息采集系统,详细介绍了该系统的总体框架、主要功能与操作流程。并重点围绕一般信息采集、农田信息采集和灾害信息采集三个方面,分别就其中的一些关键技术点（本地存储、数据提交、空间信息获取、图像信息采集、视频信息采集与传输等）进行了阐述。通过初步应用的情况来看,该系统的特点及优势均较明显。     

农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种信息获取

为实现小麦育种过程中大规模育种材料表型信息快速高通量获取,该文分别从无人机平台优选、农情信息采集传感器集成及数据处理与解析等方面开展研究,研发了一套农业多载荷无人机遥感辅助小麦育种信息获取系统。该系统基于多旋翼无人机平台,并集成高清数码相机、多光谱仪、热像仪等多载荷传感器,提出了无地面控制点条件下的无人机遥感数据几何精校正模型,实现多载荷遥感数据几何校正。该系统操控简便,适合农田复杂环境条件作业,能够高通量获取作物倒伏面积、叶面积指数、产量及冠层温度等育种关键表型参量,为研究小麦育种基因型与表型关联规律提供辅助支持。     

基于SURF算法的绿色作物特征提取与图像匹配方法

由于田间环境的复杂性,绿色作物特征提取与匹配仍然是基于双目视觉技术农田作物三维信息获取急需解决的关键技术之一。该文首先在RGB空间进行图像分割滤波处理。然后,采用SURF算法旋转不变性分两步获取绿色作物特征点对:第一步采用Hessian矩阵检测作物特征点,运用非极大值抑制法和插值运算寻找、定位极值点;第二步确定特征点主方向,采用描述算子进行特征点提取。最后,运用最近距离比次近距离法进行特征点匹配,并采用全约束条件滤除错误的匹配点对。同时将SURF和SIFT法进行对比分析,通过对不同光照、土壤的田间条件下芥蓝、芹菜、白菜13组图像进行试验,结果表明采用SUFR和SIFT法绿色作物特征提取率均值分别为1.2%、3.3%,双目视觉系统左、右作物图像特征正确匹配率的均值分别为94.8%、92.4%,时间消耗均值分别为4.6s、4.8s。采用SURF优越于采用SIFT法,这为进一步进行农业机械3D视觉导航或基于无线传感器网络的田间作物在线三维信息准确获取提供可借鉴思路和方法。     

无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展

田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。     

农田粮食产量分布信息数字化研究

为了获取农田作物产量分布信息，发展数字农业，研究了机收时粮食产量分布信息的获取和分析方法。借助于全球定位系统和地理信息系统，经过坐标转换等数据处理，快速生成计划收割区域的数字地图，在机载计算机上实时显示联合收获机行走的轨迹。对测产系统各传感器信息进行数据处理，由动态产量数据值及其定位信息，实时绘制采样点粮食产量分布图，结合割台高度信息，实时获取收获面积。借助于后处理手段，对实测数据进行空间数据分析，得到准确的粮食产量分布。本系统能快速生成待收割区域的数字地图，能实时显示联合收割机行走轨迹、产量波形曲线、产量分布图，实时显示收割面积。粮食产量分布信息数字化，为精准农业生产提供指导。     

精准农业技术体系的研究进展与展望

该文从精准农业四大技术环节农田信息获取、农田信息管理和分析、决策分析、决策的田间实施，分析和评述精准农业技术体系的现状和趋势，总结了精准农业的效果和推广现状，并对精准农业的发展方向进行了展望。     

精细农业中农情信息采集技术的研究进展

由于现代信息技术在农业中的应用,精细农业在世界范围内引起了广泛关注。快速有效地采集和描述影响作物生长环境的空间变量信息,是开展精细农业实践的重要基础。围绕土壤环境、作物产量分布、病虫草害及作物长势等信息采集技术的研究情况进行了阐述,指出了现有采集技术存在的优缺点,并在此基础上指出提高设备的采集精度和速度,开发研制产量监测系统、土壤环境信息快速测量仪以及多功能采集设备是近阶段的主要研究方向。     

基于WebGIS的农场生产管理信息系统的设计与实现

针对"农场+生产队"管理模式的大中型农场农业生产管理的需求,该文设计开发了基于WebGIS的农业生产管理信息系统。系统开发采用浏览器/服务器(B/S)架构,Java作为开发语言,属性数据库使用MySQL数据库管理系统,采用ArcGIS API for JavaScript作为WebGIS前端开发技术,实现农场农业生产各关键环节数据的填报、统计以及可视化。功能模块包括:农场机构管理、生产资料管理、生产数据上报、专题分析、信息服务发布、系统管理。目前系统已在安徽龙亢农场,呼伦贝尔谢尔塔拉农场、特泥河农场、院士工作站等农场或农业基地开展示范应用。结果表明:系统具有简单易用、普适性强、扩展性好等特点,可协助农场生产管理者科学、便捷、高效地进行生产管理,提升农场生产管理的信息化、现代化水平,增强决策层的宏观掌控能力。     

基于知识模型和PDA的精确农作系统设计及应用

为合理利用农业资源,实现作物生产管理的便携式和数字化。该研究基于课题组已有的作物管理知识模型,结合嵌入式GIS和GPS技术,采用系统工程思想和PDA开发技术,在Microsoft VS.NET 2003环境下构建了基于知识模型和PDA的精确农作系统。系统不仅实现了水稻、小麦、油菜、棉花4大作物的播前（移栽前）栽培方案、适宜指标动态设计,实时调控等功能,还具有地图操作、定位导航、空间数据采集以及信息管理等功能。系统于2007年在江苏省吴江市的水稻生产区进行了示范应用,结果表明,精确管理田块平均产量达9 196.9 kg/hm2,与常规管理田块相比,增产幅度达7.43%,并减少了氮肥投入7.5 kg/hm2,表现出明显的增产增收效果。系统的建立为农作物精确管理提供了新的服务载体,同时大大提高了精确农作技术的实用性。     

面向农田信息采集的数字照片空间标识索引方法

针对精准农业多源信息采集管理应用的实际需求,提出一种基于时间阈值的数字照片自动空间位置标识方法和基于空间位置的数字照片索引及热链接方法。利用该方法开发了面向精准农业的农田空间多媒体信息采集管理软件,软件将数字照片采集、空间标识、快速索引、热链接表达和数据转换等环节作为一个完整的流程处理,支持普通数码照相机配合手持GPS设备、GPS数码相机和具有定位拍照功能手持设备等多种数据采集方式下的空间多媒体数据采集、空间位置标识索引和数据交换,实现了地理信息系统环境下的数字照片动态索引和关联,并给出了匹配照片时间阈值ε的取值范围。通过精准农业农田基础设施空间多媒体数据采集融合实际应用,验证了该方法的有效性和实用性。     

数字农业信息分类体系研究

根据农业数字信息的基本特征,以我国主要农作物、园林作物、畜牧和水产的生产特点为核心,以密切关联的产前、产中、产后的相关可能的技术需求信息为对象,进行系统的分类,并建立了农业数字信息编码体系,为实现信息资源采集、整理、发布、利用和共享做好必要的准备。     

基于物联网的农作物生产智能测控系统的研究与应用

运用信息采集技术、近程通讯技术、信息远程传输技术、智能分析与控制技术,结合农业生产技术信息,研究与开发了农作物生产智能测控系统,并开发了农业生产环境测控、农作物叶绿素分析、无线传输等低成本、实用型的系列产品。系统应用于农业生产中将有效提升农技术管理水平,促进农业产业化及现代化的发展。     

基于SOM和NDVI的黑土区精准管理分区对比

根据土壤养分的空间异质性对耕地进行分区是实施变量施肥管理的关键环节,施肥的变量管理将减轻黑土区农业面源污染和土壤退化问题。该文以典型黑土区黑龙江省海伦市某合作社地块为研究对象,利用SPOT-6遥感影像提取归一化植被指数(normalized differential vegetation index, NDVI)、插值计算土壤有机质(soil organic matter,SOM),结合数字高程模型(digital elevation model,DEM),应用面向对象的分割方法,对研究地块进行分区,并应用莫兰(Morans)指数对分区结果进行评价,以期对比研究基于SOM空间插值与遥感信息的分区精度。结果表明:结合4期NDVI空间信息分区的精度最高;结合SOM、DEM、NDVI空间信息进行分区的精度次之;结合地形与SOM空间信息分区精度较低;仅根据SOM空间插值进行分区的精度最低。研究结果可为黑土区农田精准管理分区输入量的选择与多尺度分区提供思路,为实施田间精准追肥提供科学依据。     

基于轮廓分割的草莓叶片三维建模

为精确构建原位草莓植株三维空间结构,以高架栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于多源图像轮廓分割的草莓植株结构形态三维重建算法。通过改进的多源图像融合算法,建立多源图像映射关系,融合预处理后的多源信息得到待分割强度图;计算待分割强度图矢量场卷积的局部中心,选出多目标的初始轮廓控制点,将参数的活动轮廓模型应用于待分割强度图像进行叶片的分割;采用标记的方法将分割轮廓映射至距离点云集,设计以单个叶片为单位的平面拟合选择机制,最终完成草莓三维模型的重建及显示。为验证该算法的有效性,将三维重建后的有效叶片数,平均单叶长度及叶片距离差作为评价指标,实验结果表明,有效叶片数正确率为85.6%,平均单叶长度模型正确计算率为88.4%,叶片距离差正确计算率为82.4%,研究结果可应用于原位草莓植株的空间位置测量,可为农业机器人局部视觉场景中植株空间结构的构建提供参考。