专题导读——农业遥感与表型获取分析

        遥感技术已在农业领域较为广泛成功地应用。农业遥感在作物长势监测、灾害监测、作物产量和品质估测、对象的识别和信息提取等方面有重要的意义。与此同时，高通量表型信息获取以及图像处理、表型信息分析技术的提高，促进了表型组学的发展，推动了农业的跨越式发展。为集中报道国内外在农业遥感和表型获取分析领域取得的进展，《智慧农业（中英文）》期刊在本期出版“农业遥感与表型信息获取分析”专题。此专题共包括10篇论文，其中2篇综述性论文，8篇研究性论文，作者来自于中国、美国、英国、法国等4个国家。论文聚焦农业遥感与表型领域的机载成像系统应用、遥感监测、农学参量反演、表型检测识别、深度学习等热点话题。     

数字农业田间信息获取技术研究现状和发展趋势

对土壤水分与养分的测量方法、作物长势及其背景的监测、营养状况监测、作物冠层监测、作物病虫害诊断、杂草识别等田间信息获取技术在数字农业中的开发、应用现状以及发展概况做了简要综述,并指出将遥感技术和光谱技术结合应用是我国实现田间信息获取技术的关键.     

复训──拖拉机驾驶员素质的再提高

复训──拖拉机驾驶员素质的再提高省农机培训站站长董秀梅山西省农机技术培训站与山西农机杂志社从本期开始联合开辟“复训专题资料”专栏。这是我省农机战线上的一件喜事、要事。我省现有持农机驾驶证的驾驶员近２０万人为提高驾驶员素质，确保安全生产，每年除对新驾驶...     

实践“三为”服务 构建“三新”农电

“新农村、新电力、新服务”征文活动开展以来,广大读者、作者踊跃参与,积极撰写了许多对电力服务新农村的认识和理性探讨文章。从本期开始,本刊将选登部分优秀征文,以飨读者,敬请广大读者、作者继续来稿,我社还将择时开展征文评选活动以及对优秀征文予以结集出版。     

作物长势监测仪数据采集与分析系统设计及应用

针对中小农场对作物长势快速监测与精确诊断的需求,本研究设计了作物长势监测仪（CropSense）数据采集与分析系统,该系统实现了数据采集、处理、分析和管理的一体化集成。系统通过蓝牙技术连接智能手机和作物长势监测仪获取作物采样数据,经服务器中内置光谱模型计算得到地块的作物生长参数分布专题图。依据地块预期产量指标,可提供可视化的专家决策处方。用户只需点击一次按钮,即可实时获取田间作物的监测诊断信息和专业的田间管理指导方案。目前系统已在多个研究机构实验农场试用,其中在小汤山基地的应用示例结果显示：在玉米大喇叭口期使用该系统进行作物诊断和指导施肥,比传统的施肥方案减少约16.67%施肥量。该系统具有采集分析数据高效便利、推荐施肥方案优化合理等特点,在中国家庭农场快速增长的背景下,具有广阔的应用前景。     

机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展

机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠...     

Kansched大田作物灌溉管理系统的应用

目前，国内的大部分灌区，灌溉制度的制定基本处在计划阶段，灌区灌溉大多依赖经验的方法进行调度。由于灌溉制度达不到最优，水资源利用率低，易造成超灌与欠灌，浪费严重，并且不利于作物产量的大幅增长。如何有效地解决传统灌溉工程中的这些弊端？提高管区墒情监测和科学管理水平是最重要的途径之一，也是实现灌区现代化、自动化、科学化管理的必由之路，同时代表着今后农业灌溉发展方向和重要趋势。作为“现代节水农业技术体系及新产品研完与开发”重大专项的“现代农业技术体系集成与示范”专题之一，从美国引进了Kansched大田作物灌溉管理系统，经过汉化后并且在山西晋中榆次区进行了试验与示范。试验结果与示范情况可供国内其他灌区参考。     

无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展

以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。     

还电力市场一片洁净空气——安徽省巢湖供电公司整治群体窃电案侧记

窃电，一直是困扰电力企业的一块“毒瘤”。群体窃电、用电高峰期窃电，都是摆在供电部门面前的难题。本期“窃电警示录”专题展示了安徽巢湖、山东垦利两地反窃电工作的经验点滴及个案一瞥，希能为供电企业助威添力，震慑、教化因私欲而蠢动的不法分子。[编者按]     

智能播种监测装置的研究进展

“播种器械+智能监测”作为实现精量精准播种作业的重要智能装备，对提高土地生产质量、配置能力和规范农业生产极其重要。本研究以气吸式穴播器为基础，分析现阶段智能播种监测装置研究进展和检测技术的发展现状，重点阐述适配于不同类型排种器、不同作物的智能播种监测设备，其中主要包括光电式、电容式、压电式和机器视觉式，分析其适配对象、工作原理、结构和优劣性，并提出新时期新农业发展要求下的智能监测设备的发展方向。     

安徽淮北平原主要农作物的优化灌溉制度与经济灌溉定额

依据安徽水科院新马桥农水综合试验站1996~2001年作物水分生产函数专项试验资料建立的小麦等4种主要农作物的“作物水模型”,结合分布于安徽淮北地区北、中、南部8个试验站(点)历年的试验统计资料,建立了作物优化灌溉制度的数学模型,并采用动态规划方法分别求出了该地区不同分区、不同水文年型小麦等4种作物的优化灌溉制度;分析确定了其经济灌溉定额以及优化灌溉的节水增产效果。为安徽淮北平原和类似地区科学、合理、高效利用灌溉水资源,实现向节水型农业的转变等提供了理论、技术指标依据和决策依据;同时对于正确指导该区农田水利规划与建设等具有重要的参考应用价值。     

智能变量播种施肥旋耕机问世

上海交通大学研发的我国第一台具有自主知识产权的“基于GPS的智能变量播种、施肥、旋耕机”，已在上海松江泖新农场试用。 该机不仅能收割作物，还能根据土地的肥沃程度，同步精确播种、施肥。小麦、玉米、大豆、油菜等作物皆可播种。该机外观与农民过去用的播种机无大区别，但是多一个计算机控制系统。     

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。     

无人机遥感在饲草作物生长监测中的应用研究进展

饲草作物生长的动态监测与定量估算对于饲草规模化生产具有重要意义。无人机遥感分辨率高、灵活性强、成本低,近年来在饲草作物生长监测领域发展迅速,应用场景不断拓展。为了掌握无人机在饲草监测的国内外应用现状,确定重点发展方向,本文首先从数据获取、数据处理和饲草作物生长监测关键技术三个方面简述了无人机遥感在饲草作物监测中的基本研究方法。其次按照传感器类型从可见光、多光谱、高光谱、热红外和激光雷达遥感五个方面阐述了无人机遥感饲草作物生长监测的应用现状。最后针对研究应用中尚未解决的关键技术问题展望了未来的发展方向,提出融合饲草作物时空尺度数据和多源遥感数据、进一步拓展数据获取手段、研发智能化数据分析综合平台是未来饲草作物监测领域应用创新的关键所在。     

作物遥感精细识别与自动制图研究进展与展望

作物识别与制图产品数据是作物长势、风险胁迫、产量等生产参量监测预测,种植结构调整与供需决策分析,以及耕地资源安全与生态效应评估等工作的基础数据,遥感数据成为作物类型识别与制图的最主要数据源,新兴数字技术则为遥感作物识别与制图提供了新的方法手段。本文通过综述近年基于遥感的作物识别与制图相关研究成果,探究当前技术趋势、关键问题,以及需求差距。分别从小尺度作物精细识别、大尺度作物自动化制图,以及作物识别与制图模式变化3个视角总结归纳面临的主要问题和主要研究工作。作物识别与制图产品在小尺度上需要更加精细、近实时和更高的识别精度,主要使用超高空间分辨率（如米级、亚米级）的影像数据,在提高作物识别精度（95%以上）进而提取满足应用需求的高精度作物表型等信息方面依旧面临巨大挑战。而在大尺度上需要更加自动化、满足可靠识别精度（90%左右）,主要使用高时空分辨率（2~5d,10~30m）的影像数据,面临着如何处理海量数据的存储管理、分析计算,发展大范围上具有鲁棒性的分类识别方法,寻找科学高效的地面样本获取途径的难题。同时,作物识别与制图的模式也将从确认监测向提前预判和特定作物探测转变。最后从加强科学研究与加快应用落地2个角度提出展望,为发展满足智慧农业与国土监管不同需求的遥感作物识别与制图产品提供参考与借鉴。     

作物农艺性状与形态结构表型智能识别技术综述

[目的/意义]作物农艺性状与形态结构表型智能识别是作物智慧育种的主要内容,是研究“基因型—环境型—表型”相互作用关系的基础,对现代作物育种具有重要意义。[进展]大规模、高通量作物表型获取设备是作物表型获取、分析、测量、识别等的基础和重要手段。本文介绍了高通量作物表型主流平台和感知成像设备的功能、性能以及应用场景。分析了作物株高获取、作物器官检测与技术等农艺性状智能识别和作物株型识别、作物形态信息测量以及作物三维重建等形态结构智能识别技术的研究进展及挑战。[结论/展望]从研制新型低成本田间智能作物表型获取与分析装备、提升作物表型获取田间环境的标准化与一致性水平、强化田间作物表型智能识别模型的通用性,研究多视角、多模态、多点连续分析与时空特征融合的作物表型识别方法,以及提高模型解释性等方面,展望了作物表型技术主要发展方向。     

聚焦农村季节性供电资产失窃：560户农田遭遇“人造旱情”

多年来，农村季节性供电设施因其不易维护的特性，被盗、被破坏现象在各地时有发生，逐步成为电力资产监管的一个漏洞。本期“聚焦农村季节性供电资产失窃”专题通过对基层三地相关案例的透视，对该问题进行了深入探讨，以求治理良方。[编者按]     

“双松耕法”栽培技术的推广应用

随着农业结构的调整，各地藤蔓瓜类作物种植面积不断增加，如何把深松技术应用到藤蔓瓜类作物种植是值得研究的问题。为此，黑龙江省宁安市农机推广站应用“双松耕法”栽培技术，经过近两年的试验示范，巳取得较好效果。实践证明，“双松耕法”是提高藤蔓巨型瓜类作物产量、品质和增加农民收入的重要措施。     

春旱不算旱 秋旱减一半

干旱是我国北方特别是华北地区常年遭遇的一种自然灾害，但遭遇干旱的时期不同，对农作物（以粮食为主）产量的影响也有显著差别。春季干旱虽然会影响农作物的正常播种和出苗，但是根据多年的气象形势，在春季作物播种时期，往往会有一定量的降雨，可以为作物播种出苗提供一定的水分；另外，由于华北地区常年冬春雨雪稀少，老农经过多年的实践，创造了“秋耕壮垡”、“早春耙耱保墒”、“浅耕踏墒”、“伏雨春用”等一系列保墒耕作措施，加上地膜覆盖等现代科学技术的应用，可以保证作物适时播种和正常出苗。     

遥感技术在农业田间信息获取中的应用

田间信息的快速、高效获取,是进行精准农业时间的关键。随着现代信息技术的迅猛发展,田间信息采集技术手段也得到了不断更新。遥感是20世纪60年代发展起来的对地观测综合性技术,具有动态、快速和周期性地获取地表信息的特点,大大节省了人力、物力、财力和时间。针对遥感在农业田间信息获取方法的应用,展开相应的阐述与分析,主要阐述了作物病虫害监测、作物生产面积监测、作物产量估算监测、作物土壤水分含量监测和作物养分监测5个方面,应用遥感技术进行信息采集的原理及其大体的流程图。最后,在分析我国现在农业田间信息采集的特点基础上,指出建立田间信息遥感监测与信息管理系统的必要性,并给出了应用"3S"技术综合构建田间信息管理平台的流程图。