基于R树空间索引的植保无人机与植保作业匹配算法

为了充分保障植保作业的科学分配和植保无人机资源的合理配置,设计了一套高效的植保无人机植保作业匹配算法,为用户提供无人机与植保作业的快速匹配。为适应植保作业的并发性、时效性和准确性要求高的特点,该算法基于R树空间索引技术设计,实现了植保作业的区域查询功能与智能化无人机植保作业推荐功能。无人机植保作业匹配算法允许用户在地图上搜索任意矩形范围内的植保作业,也可以根据植保无人机用户当前位置和用户偏好推荐最佳的植保作业。该文在植保无人机作业匹配算法基础之上实现了植保无人机租赁与智能化调度系统,系统测试与分析表明,基于R树的无人机植保作业匹配算法具有较高的灵活性、准确性、高效性和动态性等优势,单次R树查询服务器响应时间低于1 ms,能够实现高效且精确合理的植保作业查询与匹配。     

植保无人机昼夜作业的雾滴沉积特性及棉蚜防效对比

针对无人机在棉蚜防治过程中夜间作业雾滴沉积特性和防效未知、目标喷洒区域雾滴沉积规律不明确等问题,该研究采用P20植保无人机进行棉蚜防治试验,对比了无人机白天和夜间作业时棉花植株不同部位的雾滴沉积规律及棉蚜防效,以常规喷杆喷雾机和喷枪为对照。结果表明,无人机白天和夜间作业的雾滴沉积数量及覆盖率差异显著,相同作业参数下,夜间作业的雾滴沉积数量平均比白天多42.82%,覆盖率平均比白天增加51.04%;夜间作业的雾滴穿透性较好,棉花植株的中下层及叶片背面雾滴沉积数量均多于白天。夜间作业时,棉花植株中、下层的雾滴沉积数量平均占垂直方向上雾滴总数量的比例分别为34.79%和22.07%,白天平均占33.27%和21.89%,喷枪为29.50%和19.98%,喷杆喷雾机为43.30%和15.84%;无人机夜间作业的叶片背面雾滴沉积数量平均占正反面总雾滴沉积数量的19.80%,白天作业占14.18%,夜间比白天多39.63%,各层叶片背面的雾滴沉积数量表现为上层下层中层;总体上,无人机作业的叶片背面雾滴沉积数量比例不超过25%,喷枪及喷杆喷雾机作业的叶片背面雾滴数量少,分别占7.09%和0.20%;在棉花花铃期和蕾期作业时,为提高雾滴沉积数量和雾滴穿透性,建议将无人机作业参数设置为飞行高度1.5～2 m,飞行速度3～4 m/s,选用较大的喷洒量,因为只有无人机下压风场不削弱、雾滴不大量损失的前提下,旋翼风场才能有效促进雾滴穿透性。就雾滴沉积数量和棉蚜防效关系而言,药后第1天棉蚜减退率与叶片背面雾滴沉积数量呈正相关关系,因受天敌影响药后第10天二者关联性不高。试验表明,无人机夜间作业更有利于棉蚜防治,其防效显著优于白天作业和其他2种常规设备,且农药剂量减少20%对棉蚜防效无显著影响。该研究结果可为植保无人机作业参数的合理设置提供参考,为棉蚜有效防控提供科学依据。     

基于空间质量平衡法的植保无人机施药雾滴沉积分布特性测试

为了探究飞行方式、飞行参数及侧风等因素对无人机喷雾雾滴空间质量平衡分布和旋翼下旋气流场分布的影响,该文基于无人机施药雾滴空间质量平衡测试方法,测定了3WQF80-10型单旋翼油动植保无人机在不同飞行方式(前进、倒退)、飞行高度和侧风速条件下的喷雾雾滴空间不同部位的沉积率和下旋气流风速。结果表明:对于该型无人机,在飞行高度(3.0±0.1)m、速度(5.0±0.2)m/s、1.2 m/s侧风速条件下,机头朝前与机尾朝前2种飞行方式对雾滴分布有显著影响,机尾朝前的飞行方式底部沉积比例可达60%,作业效果更佳;在2.0~3.5 m高度、(5.0±0.3)m/s速度和0.8 m/s侧风速条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴沉积率变异系数与高度呈现线性负相关,线性回归方程决定系数为0.9178,即高度越高雾滴分布均匀性越好;在(3.0±0.1)m高度和(5.0±0.3)m/s速度条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴加权平均沉积率与侧风风速呈线性正相关,线性回归方程决定系数为0.9684,即侧风速越大雾滴越集中分布在下风向处;飞行方式、高度和侧风3种因素对单旋翼无人机喷雾雾滴产生的影响都是通过改变其旋翼下旋气流场在垂直于地面向下方向的强度,减弱气流对雾滴的下压作用来实现的。研究结果可以为植保无人机设计定型、田间喷雾作业参数确定和作业条件的选择提供理论参考。     

植保无人机飞行参数对油茶授粉雾滴分布及坐果率的影响

为了探究植保无人机授粉喷施时对油茶坐果率的影响,该文采用大疆T20型无人机开展授粉试验研究。通过设置植保无人机不同飞行高度和飞行速度,比较分析各试验组的雾滴分布情况,探究植保无人机飞行参数对油茶授粉雾滴分布的影响,以及雾滴分布对油茶坐果率的影响。结果表明：油茶树冠层对于植保无人机喷施的雾滴有较强的阻碍作用;植保无人机授粉喷施的雾滴沉积量随着飞行速度的增加而逐渐减少;随着植保无人机飞行高度增加,雾滴沉积量呈现先升后降的趋势;当飞行速度为3m/s、飞行高度为2.5m时,植保无人机授粉效果最好,油茶树上层平均坐果率达到42.67%,油茶树下层平均坐果率为36.00%;油茶坐果率与雾滴沉积量之间呈正相关,斜率K为25.267,修正后的R²为0.806。该研究结果可为植保无人机开展油茶林授粉喷施作业提供重要的数据支撑,为提高油茶产量提供理论依据。     

基于GPS与无人机遥感反演草地生物量的放牧场利用强度评估

天然草地是放牧畜牧业生产赖以生存的物质基础。为了评估天然草地利用情况,该文通过GPS获取牧群采食轨迹数据来估算采食强度,利用无人机遥感估算模型反演草地生物量的时空分布,将畜群采食强度与天然草地生物量进行融合,探索不同区域畜群的采食强度与草地生物量;分别将采食强度与生物量分类进行对比,根据两者的取值情况,获得各区域草地的利用情况,采食强度与天然草地生物量分类满足以下关系可得草地利用情况:若两者等级相等,则草地利用适中;若前者等级大于后者,则草地过度利用;若前者等级小于后者,则草地轻度利用。以新疆生产建设兵团第八师一五一团紫泥泉牧场为例,对研究区进行监测评估。结果表明,研究区中区域3被合理利用的草地面积最大,为612 m2,其他区域草地被不合理利用的面积占所在区域面积的50%以上。该方法对合理利用草地,实行划区轮牧,促进畜牧业健康发展具有重要意义。     

基于网络RTK的离心式无人机变量施药可行性初探

针对植保无人机施药准确性和作业效率需求的提高,验证网络实时动态(Real-Time Kinematic,RTK)载波差分技术在无人机施药上的可行性,设计了一种基于网络RTK的离心式变量施药系统.采用STM32F103为控制核心,通过串口获取GPS定位信息,并连接DTU模块实现网络RTK技术,通过脉冲宽度调制(Pulse...     

基于农机空间轨迹的作业面积的缓冲区算法

农机规模化管理与市场化作业服务需要准确、实时、便捷的农机作业面积测量方法。该研究基于农机空间运行轨迹,设计了作业面积测量的矢量缓冲区算法和栅格缓冲区算法,并通过农机满幅作业和重叠作业对比试验,检验了上述2种缓冲区算法与距离测量算法分别在R1K(real time kinematic,实时动态差分)、亚米级和单点定位3种不同GNSS(global navigation satellite system,全球导航卫星系统)定位精度条件下的测量相对误差。试验结果表明:当农机具备自动导航满幅作业条件时,距离测量算法在任何定位精度下均能获得较高精度测量结果;缓冲区算法仅在差分定位时测量精度较高。当农机无导航重叠作业时,距离测量算法的误差会随着作业重叠率的增加而显著增大,而缓冲区算法不受作业重叠的影响,测量精度稳定。目前国内仍普遍采用人工操控的农机作业方式,重叠作业不可避免,缓冲区测量算法能够提供更加准确的作业面积测量结果。     

植保无人机航空喷施作业有效喷幅的评定与试验

植保无人机有效喷幅宽度的准确评定是农业航空精准作业的前提,对其作业航线的规划及喷施作业质量的提升均有着重要意义。该文以不同参数的单旋翼植保无人机和多旋翼植保无人机为例,分别通过12架次不同飞行参数下的航空喷施试验及目前国内常用的雾滴密度判定法和50%有效沉积量判定法来评定植保无人机的有效喷幅宽度,并根据雾滴处理软件Deposit Scan对水敏纸等采集卡上的图像处理原理对不同评定方法进行了深入分析。结果表明:50%有效沉积量判定法更适于雾滴粒径相对较大的3WQF120-12型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥4.44 m;雾滴密度判定法更适于雾滴粒径相对较小的P-20型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥2.58 m;评定的有效喷幅结果与实际情况相符合。另外,由分析可知,由于当前图像处理技术的限制,不同粒径大小的雾滴斑点图像,软件Deposit Scan所产生的相对误差不同,因此,应根据植保无人机喷施雾滴粒径的范围选择合适的有效喷幅宽度评定方法。该结果为不同参数的植保无人机选择较优的有效喷幅评定方法提供了指导,降低了航空喷施作业的重喷率和漏喷率,提高了植保无人机航空喷施作业质量,可为植保无人机精准喷施作业的实施提供参考。     

基于优化SIFT算法的无人机遥感作物影像拼接

针对作物遥感影像因对比度低所导致的使用尺度不变特征变换算法(scale-invariant feature transform,SIFT)提取特征点数目少,拼接效果不理想的情况,提出了一种基于图像锐化的自适应修改采样步长的非极小值抑制拼接算法,该算法在图像预处理中引入锐化滤波器对平滑后的图像进行卷积,增强图像细节,增加特征点提取数目,同时通过基于尺度的自适应修改采样步长,使图像特征点分布更加均匀,根据低对比度作物遥感影像的成像特性,采用非极小值抑制,提高图像匹配效率。在查找匹配点的过程中,引入最优节点优先算法(best-bin-first,BBF)查找最近邻与次近邻,采用随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC)优选特征点。通过试验验证,该文改进后的算法相比于标准SIFT算法,在处理低空作物遥感影像时,特征点提取数目平均增加77.5%,特征点匹配对数平均增加15对,对于标准SIFT算法无法匹配的低对比度作物遥感影像,提取到了8对以上的匹配点对,满足了拼接条件。该改进算法相对于标准SIFT算法更适于低对比度遥感影像的拼接。     

基于无人机航向的不规则区域作业航线规划算法与验证

为尽可能地减少飞行总距离和多余覆盖面积,节省无人机的能耗和药液消耗,研究了一种基于作业方向的不规则区域作业航线规划算法。该算法根据指定的作业方向,可快速规划出较优的作业航线,也可在未指定作业方向的情况下,给出某一推荐的作业方向与航线,使整个作业过程能耗和药耗最优。仿真结果表明,在一块面积为983.125 m2的不规则凸五边形作业区域内,采用该算法进行航线规划,无人机作业的多余覆盖率最低可达到11.5%,而且作业面积越大,优化效果越明显,在同样的地块进行田间试验,得到最低多余覆盖率为2.8%,证明了该算法的可行性。该研究可为自主作业无人机的航线规划算法提供参考。     

不同海拔高度下植保无人机旋翼气动性能

针对植保无人机受大气环境影响导致的旋翼气动性能降低、无人机荷载量下降等问题,该研究设计了一种旋翼转速可调且具备实时监控发动机转速、旋翼升力及输出扭矩的植保无人机旋翼试验台,主要包括DLE430型双缸直列两冲程航空发动机、翼型NACA 8-H-12的半径1.51 m旋翼2片、动力输出装置、控制系统和数据采集系统。运用数值模拟、CFD(computational fluid dynamics)方法与台架试验,在海拔0、1、2、3、4 km高度下,分别以800、1 000、1 200 r/min的转速测试旋翼气动性能,通过二次旋转正交组合试验探究桨叶角和旋翼转速对旋翼升力、输出扭矩和功率的影响。结果表明,随着海拔高度的增加,旋翼的升力和功率明显降低,海拔4 km时,旋翼转速1116 r/min、桨叶角10.44 °的升力最大值为356.28 N,扭矩为227.35 N·m,功率为26.54 kW,旋翼试验台效率为85.92%。与海拔134 m相比,海拔1.941 km下的旋翼升力下降22.38%,与数值模拟结果下降的20.22%相吻合,旋翼驱动扭矩下降约24.21%,发动机功率下降约3.99%,试验结果与数值模拟结果的变化趋势一致,误差在合理范围内,该研究所采用的数值模拟方法有效。研究结果可为研制高海拔地区大载荷植保无人机提供参考。     

不同喷雾助剂在植保无人机喷施作业中对雾滴沉积特性的影响

为研究不同喷雾助剂的理化性质及喷雾助剂在玉米叶片上的沉积特性,该研究将6种喷雾助剂对药液表面张力、药液在玉米叶片上接触角以及无人机喷施6种不同的喷雾助剂对雾滴的沉积特性进行对比。结果表明：喷雾助剂可以显著降低（P=0.000）溶液的表面张力,与清水溶液的表面张力相比Starguar4A喷雾助剂对降低溶液表面张力的作用效果最好,降低了67.8%。喷雾助剂对溶液在玉米叶片上接触角的变化程度影响不同,随着时间的增加雾滴在玉米叶片上的接触角均逐渐降低,其中Ultimate喷雾助剂的雾滴在滴落到玉米叶片上90 s后接触角降低至0°。与清水溶液相比倍达通喷雾助剂的雾滴密度、覆盖率与沉积量作用效果最好,雾滴密度与覆盖率、沉积量分别提高了35.1%、93.8%、31.9%;添加喷雾助剂后除倍达通喷雾助剂外,其他喷雾助剂溶液的雾滴体积中径DV0.5均有所降低;添加喷雾助剂对雾滴谱宽的影响不明显。在田间进行无人机植保喷施作业时,可以优选使用倍达通喷雾助剂,虽然倍达通喷雾助剂的表面张力与接触角并不是最优,但是也能够满足田间使用植保无人机喷雾作业的要求。同时,该试验也为进一步提高农药的利用率提供数据参考。     

基于PINNs的单旋翼植保无人机下洗流场预测模型

植保无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）进行喷施作业时,旋翼高速旋转所产生的下洗流场是影响雾滴飘移的重要因素。为了快速准确地预测单旋翼植保无人机下洗流场的速度等流场参数,提升无人机精准施药效果,该研究基于物理信息神经网络（physics-informed neural networks,PINNs）构建了单旋翼植保无人机下洗流场的预测模型。在全连接神经网络结构的基础上,嵌入纳维-斯托克斯（Navier-Stokes,N-S）方程作为物理学损失项来参与训练,减轻网络模型对数据依赖性的同时增强了模型的可解释性。通过最小化损失函数,使得该模型学习到流场中流体的运动规律,以得到时空坐标与速度信息等物理量之间的映射关系,从而实现对单旋翼无人机下洗流场的速度等参数的快速预测。并通过风洞试验验证了该预测模型的可行性和准确性,结果表明：没有侧风的情况下,预测模型在旋翼下方0.3、0.7、1.1以及1.5 m 4个不同高度处各向速度的预测值和试验值的误差均小于0.6 m/s,具有较小的差异性;不同侧风风速情况下,水平和竖直方向速度的预测值与试验值的总体拟合优度R2分别为0.941和0.936,表明所提出的模型在单旋翼植保无人机下洗流场预测方面具有良好的应用效果,能够快速准确地预测下洗流场的速度信息。结果可为进一步研究旋翼风场对雾滴沉积分布特性的影响机理提供数据支撑。     

基于无人机平台的柑橘树冠信息提取

为了快速获取柑橘树冠信息,提升柑橘园精准管理,该研究基于无人机平台获取了柑橘数码和多光谱影像,分析了无人机影像反演柑橘树冠信息的效果。首先利用无人机数码影像及分水岭算法进行柑橘单木分割,然后构建柑橘树冠层高度模型,提取柑橘株数、株高、冠幅投影面积等结构参数信息,进而利用无人机多光谱影像获取柑橘的8种常用植被指数,采用全子集分析法筛选柑橘冠层氮素含量的敏感植被指数,构建基于多元线性回归的冠层氮素遥感反演模型,进行以冠幅为基本单元的柑橘树冠层氮素含量遥感制图。研究结果表明：柑橘的单木识别准确率在93%以上,召回率在95%以上,平均F值为96.52%;柑橘树的反演株高与实测株高具有较强的相关性,决定系数R2为0.87,均方根误差为31.9 cm;单株冠幅投影面积与人工绘制的冠幅面积的决定系数,除果园A在12月的结果较低（R2为0.78）外,其余均在0.94及以上;采用全子集分析法筛选的柑橘冠层氮素敏感植被指数为归一化植被指数（NDVI）、绿色归一化植被指数和冠层结构不敏感指数,所建立的多元回归模型的决定系数R2达0.82,均方根误差为0.22%,相对误差为6.59%。综上,无人机影像在柑橘树冠参数信息提取方面具有较好的应用效果,能够快速有效地提取柑橘树冠参数信息。该研究可为使用无人机平台进行果园精准管理提供技术支撑。     

植保无人机低空低量施药雾滴沉积飘移分布立体测试方法

随着植保无人机在中国的广泛使用,植保无人机的沉积分布均匀性与雾滴飘移流失也引起各方面的重视。目前,针对植保无人机施药雾滴沉积飘移的测试方法较少,且着重于从沉积或飘移中某一方面分析植保无人机雾滴沉积飘移规律,未对作业中全方位的雾滴的沉积飘失规律进行系统测试。该文基于国际标准ISO22866和ISO24253建了1套针对低空低量植保无人机的立体测试方法,分别在地面布置沉积和飘移收集器,在空中架设立体沉积和空中飘移收集器,结合航拍影像所获取的植保无人机准确作业参数,对4个型号植保无人机分别搭载德国Lechler公司的IDK120-015和TR80-0067喷头进行了测试,系统分析了无人机周边的总沉积以验证方法准确性,计算了总地面沉降以表征可利用部分和空中耗散以评估环境风险。结果表明,各植保无人机地面沉积率在53.6%~76.6%,地面飘移率最高17.4%,空中飘移率可高达14.7%;该测试系统可收集62.4%~101.7%无人机喷洒出的雾滴。测试的4种植保无人机在搭载IDK喷头后均明显降低了雾滴飘移,但也同时降低地面沉积率;各植保无人机在搭载2种喷头时沉积规律不同,不同植保无人机设计需要选择不同喷头。该测试方法能够有效的收集并分析植保无人机在作业区域的雾滴立体分布状态,可为植保无人机综合评估提供新的参考依据。     

植物化学保护实验课程教学改革初探

植物化学保护实验对于学生掌握专业知识是非常重要的,本文论述了植物化学保护实验课中实验教学改革的必要性、改革后实验课程的设置、教学效果及作用。     

植物化学保护学教学实践与改革的探讨

通过优化教学内容,使学生获得系统性、前沿性和应用性专业知识;通过采用启发式、互动式教学和专题讨论等方式,激发学生的主观能动性,提高教学效果;通过增设综合性实验、利用校外教学基地等手段,提高学生的实践技能。