土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术

近红外光谱技术在分析土壤成分含量以及理化特性参数方面获得了良好的预测精度.人工神经网络、遗传算法、小波变换和支持向量机等现代数据处理算法的应用,最大限度消除了光谱外界干扰、提取了光谱有效信息,使得土壤特性参数预测分析模型更准确、稳定.在进行土壤参数原位实时光谱检测时,如何消除土壤含水率、土壤粒度等的影响,还需要技术突破.开发便携式或车载式农田土壤光谱实时分析仪,是促进精细农业实践的重要措施,已开发的车载式土壤在线光谱仪可以实现多个土壤参数的分析,并达到了相当高的精度.进一步开发多功能土壤在线检测系统,利用土壤介电特性或机械特性与光谱特性测量结果相互补偿与校正以消除误差并提高测量精度,是未来的发展方向之一.光声光谱、激光诱导击穿光谱和太赫兹光谱技术等现代光谱分析方法在土壤成分与特性参数分析方面表现出很强的能力,开展基础研究,揭示这些光谱技术在不同土壤类型、不同土壤成分条件下的吸收特征参数,是未来的研究方向.     

基于近红外光谱信息的土壤电导率预测模型研究

利用土壤含水率与近红外光谱土壤反射率和土壤电导率三者之间的关系,以土壤含水率为中间变量,间接表达土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。土壤含水率与土壤光谱反射率存在指数关系,土壤含水率与土壤电导率存在线性关系,消除中间变量（土壤含水率）,得到土壤光谱反射率和土壤电导率之间的关系。以土壤水分敏感波段1450nm作为研究对象,研究土壤电导率的预测模型,分别建立指数预测模型和对数预测模型,并分别对两种模型进行验证。本文实验建模集样本72个,验证集样本48个,土壤电导率对数预测模型R2达0.80,土壤电导率指数预测模型R2达0.85,预测效果均可满足农田电导率估算,但对数模型在土壤电导率较低区间预测效果不理想,因此土壤电导率指数预测模型预测效果优于对数模型的预测效果。研究结果表明,土壤光谱反射率预测土壤电导率的方案可行,并为光谱信息预测土壤电导率提供了新思路。     

基于数字示波器的车载式土壤电导率检测系统研究

在电流-电压四端法原理基础上,采用信号发生器替代恒流源作为激励源来提供振幅更大、稳定性更高的正弦信号,以数字示波器替代电压源进行反馈信号检测从而解决电压有效值转换和AD转换频率较慢的问题,改进设计开发了一款基于数字示波器的土壤电导率检测系统。农田现场车载式测量实验分为稳定性检测和定点测量两部分。稳定性实验测试下该检测系统能够稳定读取相关数据。农田定点测量实验结合土壤样本采集和实验室实验,得出每个定点测量点土壤电导率测量值和土壤电导率实验室真值（R2=0.7531）。根据实验中拖拉机牵引犁盘抖动导致电极与待测土壤之间形成的两种测量接触面的情况,分析并消除了实验中拖拉机抖动现象对数据结果的影响后,土壤电导率实测数据与实验数据之间的决定系数R2提高到0.8552~0.9066,表明设备能够在排除测量方式等外界因素影响下,测量精度达到较高水平。实验数据对比结果显示,基于数字示波器的车载式土壤电导率仪能够在农田现场进行稳定测量,并且具有较好的性能和准确度。     

便携式土壤电导率测试仪改进设计及实验

对基于"电流-电压四端法"的便携式土壤电导率测试仪进行了改进设计,对仪器的稳定性和重复性进行了测试.以北方潮土为研究对象,研究了土壤电导率随含水率和盐分含量变化的规律.实验表明,改进设计显著提高了仪器的重复性和测量精度.系统最大相对误差不超过4.4%,具有良好的稳定性;土壤电导率在含水率为8%～30%范围内呈线性变化,相关系数为0.9635;当盐分含量为0.1%～0.3%时,土壤电导率变化显著,呈线性变化;当盐分含量高于0.3%时,土壤电导率值基本稳定.     

土壤多参数复合测试系统研究

设计了一种同时采集土壤含水率、电导率及温度的多参数复合测试系统,对基于驻波率原理的土壤含水率测量方法、基于电流电压四端法的土壤电导率测量方法和基于铂电阻的土壤温度测量方法做了较为深入的研究。以北京地区土壤为测试样本,土壤含水率、温度及电导率传感器的输出与对应的测量值线性拟合相关性分别为0.998 3、0.999 8、0.999 1,动态响应时间依次为土壤含水率460 ms、温度13 s、电导率2.28 s,稳定性测试结果的标准差分别为土壤含水率0.011 5、温度0.001 4、电导率0.010 3,系统稳态及动态性能均满足土壤多参数的测量要求。对土壤多参数复合测试系统的抗干扰性能进行了分析与论证,得出在采用分时供电的前提下,多参数复合测试系统的干扰主要存在于土壤含水率与土壤温度之间,即土壤温度探针作为介质异物会造成土壤含水率测量值的升高,这是一个系统误差,可在数据处理中进行统一补偿。选用得到普遍认可的土壤含水率传感器、土壤温度传感器、土壤电导率传感器与本研究的土壤多参数复合测试系统进行性能对比研究表明:本系统满足土壤含水率、温度和电导率实时在线测量的要求,可以为精细农林业提供一种高精度的便携式土壤多参数检测工具。     

面向车载式测量的土壤含水量与电导率复合传感器设计

基于介电方法设计了符合车载测量要求的四环电极结构土壤含水量与电导率复合传感器。分别在NaCl电导率溶液、含水土样和混合土样中进行标定试验分析,结果证实了复合传感器的可行性。通过分析混合土样中含水量和电导率与传感器输出信号之间的相关性,分别建立土壤含水量与电导率的统计预测模型。     

剔除土壤背景对反演玉米根域土壤含水率的影响研究

为研究剔除土壤背景对无人机多光谱监测土壤含水率的影响,通过无人机飞行拍摄得到多光谱影像数据,运用监督分类剔除土壤背景,并分别提取剔除背景前后各6个波段的光谱反射率.将反射率与深度10 cm、20 cm和30 cm的实测含水率分别构建一元线性回归模型、逐步回归模型、偏最小二乘回归模型和岭回归模型,以R2、RMSE、RE为指标进行模型精度评价.结果表明:剔除灌浆期玉米的土壤背景后,数据的相关性和回归模型的精度始终比未剔除土壤背景数据的相关性和模型精度差.剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.01～0.33之间,未剔除土壤背景的反射率与各个深度含水率的相关系数绝对值在0.08～0.54之间.未剔除土壤背景模型的效果在任何深度均高于剔除土壤背景的模型,其中在各深度处偏最小二乘回归模型的精度均为最优.     

大田尺度下车载式土壤多参数测量方法研究

应用自行研制的土壤含水量、电导率与耕作阻力车载测试系统以及EM38电导率测试仪,在特定的耕作和施肥管理制度试验田中进行大田尺度下的土壤多参数车载测量研究。在土壤参数空间分布信息基础上进行相关分析,结果表明复合传感器具备农田土壤含水量和电导率变异响应能力,进一步建立了农田土壤电导率与含水量、耕作阻力以及施肥信息之间的统计预测模型。     

车载式大田土壤电导率在线检测系统设计与试验

现有大田土壤电导率检测装置主要以手持式为主,存在检测效率低、实时性差等问题。基于电流-电压四端法原理设计了一种车载式大田土壤电导率在线检测系统,系统主要由恒流信号源电路、信号处理电路、Arduino控制器、GPS定位模块及车载传感器等组成,可在线检测大田土壤电导率。通过实验室和大田试验对系统性能进行了验证,试验结果表明,系统具有较好稳定性,动态响应时间约为540ms,开机预热引起的温漂最大偏差为3.70%,不考虑温差影响下系统检测精度R2为0.7342,消除温差影响后检测精度R2为0.8645~0.9156,均高于商用手持式电导率检测仪,其R2为0.6095;探究了拖拉机振动、传感器插入深度、作业速度和土壤坚实度对系统检测精度的影响,振动状态相对静止状态,检测数据最大误差为10.37%,且误差主要集中在0~10μS/cm范围内;当作业速度不大于5.0km/h和传感器插入深度大于等于10cm时,该系统可稳定进行大田土壤电导率在线检测,且检测地块土壤坚实度不应过小,以确保传感器电极与土壤充分接触。该系统可为开展基于土壤电导率在线检测的实时变量施肥技术研究提供技术支撑。     

车载式大田土壤电导率在线检测系统设计与试验

现有大田土壤电导率检测装置主要以手持式为主,存在检测效率低、实时性差等问题。基于电流-电压四端法原理设计了一种车载式大田土壤电导率在线检测系统,系统主要由恒流信号源电路、信号处理电路、Arduino控制器、GPS定位模块及车载传感器等组成,可在线检测大田土壤电导率。通过实验室和大田试验对系统性能进行了验证,试验结果表明,系统具有较好稳定性,动态响应时间约为540 ms,开机预热引起的温漂最大偏差为3.70%,不考虑温差影响下系统检测精度R²为0.734 2,消除温差影响后检测精度R²为0.864 5～0.915 6,均高于商用手持式电导率检测仪,其R²为0.609 5;探究了拖拉机振动、传感器插入深度、作业速度和土壤坚实度对系统检测精度的影响,振动状态相对静止状态,检测数据最大误差为10.37%,且误差主要集中在0～10μS/cm范围内;当作业速度不大于5.0 km/h和传感器插入深度大于等于10 cm时,该系统可稳定进行大田土壤电导率在线检测,且检测地块土壤坚实度不应过小,以确保传感器电极与土壤充分接触。该系统可为开展...     

基于ZigBee的播种行表层土壤坚实度采集系统 *

针对目前播种行表层土壤坚实度的获取需人工二次进地测量、实时性差等问题,设计了基于Zig Bee技术的播种行表层土壤坚实度采集系统。该系统利用传感器测量镇压轮轮辐伸缩量,建立了镇压轮轮辐伸缩量与土壤坚实度之间的数学模型;选用CC2530主控芯片实现模块控制、数据无线传输的功能。子节点主控芯片CC2530与传感器相连,将传感器的测量数据发送给主节点;主节点接收子节点和车速传感器数据;根据数学模型实现土壤坚实度的测量。为评估系统性能,进行田间试验,结果表明:通过对比系统得到的土壤坚实度与人工测量坚实度,发现二者之间的相对误差平均值为6.3%,相对误差最大值为13.3%。该系统能够实现播种行表层土壤坚实度信息的实时采集和无线传输,可为镇压力的实时调整提供技术支撑。     

GPS技术在大型喷灌机变量控制中的应用

分析了应用低成本的GPS—OEM板开发精准农业专用的定位导航系统的可能性。针对大型平移式喷灌机的自动变量控制问题，介绍了高精度GPS的组合导航系统以及定位测量方法，通过田间试验对该方法进行了验证。     

小麦冠层营养诊断光谱检测仪设计与试验

为了快速准确获取田间作物生长营养水平信息,设计了作物冠层营养诊断光谱检测仪,并进行了小麦大田测试。系统由光学传感器,信号采集驱动模块和控制器组成。光学传感器可测量300~1 100 nm范围内连续光谱,信号采集驱动模块用于提供稳定电压以及数据的A/D转换。开发了光谱采集控制软件安装于控制器,主要功能包括接收、处理、显示和存储采集到的数据。应用该仪器进行了标定试验,并针对大田冬小麦开展了大田试验,试验结果表明该仪器所测反射率与美国ASD FieldSpec HandHeld 2光谱辐射仪所测的反射率之间具有较高的相关性,相关系数最低为0.991 8。分析了冬小麦叶绿素含量指标SPAD值与仪器所测反射率之间的相关性。选出相关性较高的550~900 nm波段进行主成分分析建立叶绿素预测模型,建模 R 2 C 为0.575,模型检验 R 2 V 为0.595。结果表明利用研发的便携式光谱检测仪能有效评估小麦营养叶绿素含量,为小麦的精细栽培提供理论与技术支持。     

基于物理时空多参数融合的节水灌溉管理WSN系统

节水灌溉是现代精准农业的必然要求,然而当前节水灌溉管理无线传感器网络(WSN)存在一定的滞后性,从而导致出现灌溉管理失调引起灌溉不足或过量等问题,为此。为此,提出了一种基于物理时空多参数融合节水灌溉管理WSN系统。该系统将与历史水量数据物理时空参量与当前湿度特征观测数据进行融合,从而自适应计算作物真实灌溉需水量。利用该算法进行WSN灌溉水量监测及管理实验,实验结果表明,时空数据融合后计算得到的作物真实需水量基本均低于传感器计算测出的当前需水量。利用该方法实施节水灌溉管理一年,发现作物单产与上年度基本持平,但平均节约水量较传统WSN管理模式提高约14%。     

谷物联合收获机测产系统性能试验

引进Ag Leader谷物测产系统,在国产中小型谷物联合收获机平台上开展了测产系统性能试验.谷物测产系统主要由包括流量传感器等在内的多路传感装置、终端显示及控制平台和GPS系统构成.首先进行了系统传感器的标定试验,然后进行了田间小麦的收获试验.将试验获得的产量数据进一步进行了处理,通过产量数据点的空间自相关性分析发现,产量值采样点在20 m范围内的的相互依赖程度较高;半方差分析表明,测产区域的产量分布空间变异明显,呈现空间聚集分布的特点.克里格插值后的产量分布图呈现斑状分布的趋势,也直观反映了聚集分布的特征,可以为精细农业的实施提供必要的理论依据.     

基于物联网的农业虫害智能监控系统

为提高我国农业抗病虫害的整体水平,精准研究农作物生长环境对虫害数目变化趋势的影响尤为重要。基于物联网的农业虫害智能监控系统研发了一套自动采集农田环境信息、害虫数目,并且可以进行设备参数设置的系统。采用K-means聚类算法从拍摄图片背景中提取稻飞虱和最小二乘法椭圆拟合,用椭圆率区分虫体和杂质统计稻飞虱数目。同时,详细介绍了系统的硬件组成和软件设计功能模块,实现了虫害等信息的自动采集和自动化运作,为有效防控病虫害奠定基础。     

基于GPS∕GIS的农田地块监测更新系统

实现农田地块信息实时监测更新所要解决的关键问题是数据采集、传输与数据库更新一体化。为此,以农田地块的实时采集、远程传输和实时监测更新为目标,介绍了一种集成GPS,GSM和GIS技术的农田地块实时监测更新系统,对其更新模型、工作原理、系统体系结构、软硬件构成及系统开发设计与实现等进行了论述。     

ANP方法在都市型农业评价指标体系中的应用

都市型农业立足于生产、生活、生态的结合,强调城乡同步发展,强调经济、生态、社会统筹发展。在综述国内外都市型农业研究的基础上,采用网络分析法(ANP)建立都市型农业评价指标体系,讨论了应用ANP方法求解问题的理论基础,分析了指标间的依存和反馈关系,并用SD软件对指标体系的ANP模型进行了快速求解。