温室生长信息和环境信息多传感检测系统设计

我国设施农业发展迅速,目前对作物长势信息检测主要依靠传统判别方法,但是传统长势信息判断存在主观性强、费时费力等弊端,因此设计了适用于温室高架栽培作物的轨道式移动检测平台,该平台通过搭载作物生长和环境信息多传感检测装置,可实现对高架植物的茎、果、叶长势和冠层-空气温差等生长信息,以及环境温湿度、光照强度等气象环境因子进行监测.为了适应温室行走环境,提高行走的稳定性,移动检测平台采用轨道式移动机构设计,即利用温室加热管道作为轨道,以确保机构的稳定行走,对平台的运动功能进行验证,绝对误差最大值为7.2 mm,相对误差为0.72％.移动检测平台采用高举升升降机构,结合5自由度机械臂系统将传感器放到所需位置,将实际测量高度值与标准高度位置值进行数据对比分析,绝对误差最大值为0.83 mm,相对误差为0.78％,因此能精准地将所要使用到的传感设备放到所需的高度和预定位姿.     

Kinect传感器的植株冠层三维数据测量

植株三维信息重构能为植株生长状态监测和精确喷雾施药提供有效数据。提出一种基于Kinect传感器技术的植株冠层三维数据测量的方法。由Kinect传感器进行植株彩色和深度图像数据的采集,提取和处理所采集的植株冠层目标有效三维信息,完成对植株深度数值和水平投影面积的计算。以规则形状物体与不规则植株为实验对象,对三维数据测量方法进行准确性实验测试,并将实验结果与人工测量结果进行比对。实验结果显示,该方法的深度和面积测量的准确性较高,深度测量误差小于1.0%,面积测量误差小于3.6%。选取温室吊兰作为场地实验对象,采用由测量机构和控制处理机构组成的冠层三维检测系统对吊兰冠层进行三维数据测量,并实时输出深度以及水平投影面积信息,其深度测量的相对误差为1.77%。研究表明,该方法具有较高的可行性,适用于温室植株冠层三维数据测量。     

基于Ecotect的光伏温室内光环境分析

为研究光伏面板对温室内太阳辐射分布的影响,应用基于Ecotect的三维(three dimensional,简称3D)光伏温室模型对光伏温室内光环境进行模拟分析。将光伏温室内的太阳辐射模拟结果与试验测量值进行对比可知,其平均误差在10%以内,验证了所建立的3D光伏温室模型的准确性和可靠性。分别分析10:00、12:00、14:00、16:00等不同时刻和不同太阳高度角下光伏面板对光伏温室内阴影区域及太阳辐射分布的影响。结果表明,光伏温室能提供适宜作物生长的光照辐射环境。综合分析可知,基于Ecotect的3D温室模型可为光伏温室优化设计提供可靠的理论依据。     

基于无人机平台和图像分析的田间作物检测

为高效、精准、及时地获取农作物的空间分布及其面积,建立了基于无人机平台和图像分析的大田作物检测方法:采用小型四旋翼无人机搭载高性能数码相机获取作物图像后,通过图元分割和目视解译获得目标样本,提取其21维颜色特征和3维纹理特征,采用BP神经网络分类器和像素累加法进行作物种类识别和面积测量。试验结果表明,系统对小麦、油菜、蚕豆和大蒜的平均识别率达86%,面积测量的平均相对误差约为9.62%。     

基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展

作物表型参数是由基因和环境因素决定或影响的作物生理、生化特征和性状。通过获取不同环境、不同生长时期的作物表型信息,可直观了解作物生长状况,以及时调整栽培管理措施,保障作物高效生产。无人机搭载RGB相机、光谱相机、激光雷达等传感器,可充分发挥灵活性好、获取数据效率高、成本相对较低等优势,实现作物表型参数信息的高效获取,同时,快速发展的图像处理和识别分类技术又为无人机遥感获取的作物表型参数信息提供了有效的处理和分析方法,从而使得作物监测更加便捷、高效。本文总结了无人机遥感获取作物表型参数信息的流程与方法,概括了基于无人机遥感开展作物株高、冠层覆盖度、叶面积指数、水分胁迫、生物量、产量等表型参数研究的现状,并对无人机遥感技术在作物表型参数信息解析方面的应用前景进行了展望,以期为充分发挥该技术在农业生产中的作用提供参考。     

作物生长环境信息无线监测系统的设计与实现

针对热带作物生长环境监测的现状,设计了一个基于Zig Bee/RS232的作物生长环境信息无线监测系统。该系统由Zig Bee传感器网络、数据采集模块和上位机组成,采用组态软件处理数据。系统能够监测环境温湿度、土壤温湿度、光照度和CO2浓度;能够将采集到的数据以图形、表格等形式实时显示、存储,数据存储后可以在不同数据库间共享。试验结果表明该系统运行稳定,传输数据准确,适用于农田或温室作物生长环境信息的监测。     

基于LiDAR的温室番茄冠层几何参数提取

【目的】准确获取温室番茄作物行中单株冠层数据,为分析作物生长状态和为对靶喷药提供冠层数据支持。【方法】采用三维激光雷达(LiDAR)搭建番茄植株冠层检测平台,使用导轨以0.05 m/s的速度移动三维激光雷达,利用雷达上位机软件Ctrlview保存双侧扫描的A、B 2组共40株番茄植株点云。双侧点云使用ICP(迭代最近点)算法进行配准,利用基于特征值的平面拟合法去除地面,使用均值漂移算法(Meanshift)分割番茄行中的单株点云,获取冠层参数,与人工测量值比较验证精度,将单株点云在MATLAB中使用alpha shape算法进行重建并进行体积的获取,使用凸包算法作物参考值对比。【结果】该检测平台在激光雷达前进方向与垂直前进方向的测量误差分别为-2.65%、-3.95%;获取到的单株番茄植株高度与人工测量值相比,平均绝对误差分别为0.025和0.031 m;重建后求取的体积与凸包算法相比平均误差下降了约15.3%,与人工获取相比相差不大,各指标良好。【结论】番茄行点云分割结果与人工测量相比A、B 2组的均方根误差RMSE分别为0.039和0.043,冠层体积获取与参考值对比V_RMSE为0.011 3,激光雷达在获取作物外形轮廓信息中具有一定的准确性和可靠性,该方法用于温室环境下单株作物冠层数据的获取。     

不同时空状态下烤烟冠层光谱数据稳定性研究

为明确烤烟光谱测定的最佳时空条件,以烤烟品种K326 为材料,通过采集田间不同测定时间及探头高 度下烤烟冠层光谱反射率并就其变异系数进行分析。结果表明院10颐00~12颐00 时烤烟冠层光谱的变异系数均小于其他 时段,稳定性较高;不同探头高度烤烟冠层反射光谱的变异系数在可见光（460~710 nm）波段表现为院探头高度1.0 m 与1.5 m所测定的光谱数据稳定性差异不大,但都明显好于探头高度0.5 m所测光谱数据稳定性;近红外（760~1 650 nm）波段探头高度为1.5 m时所测量的光谱数据最稳定,其次是探头高度为1.0 m时所测量的光谱数据,探头高度为 0.5 m光谱数据变异系数最大,稳定性最差。因此,烤烟光谱测定最佳时空条件为探头高度1.5 m、测定时间10:00~12: 00。     

米醋对不同作物的施用效果试验初报

为探索发展节本、生态、高效的农业生产技术,特进行米醋对不同作物的施用效果试验。试验表明,喷施米醋能促进玉米、水稻、芝麻、大豆、红薯等作物生长,改善农产品品质,提高农产品产量,增产幅度在10%以上。其中对玉米增产幅度最高达到31.9%,水稻次之为31.4%,红薯最低为11.4%,以界中米醋200～300倍液喷施效果最好。     

基于智能移动设备的低成本微型作物光谱反射率测量仪设计与实现

为实现作物生长信息的低成本、实时、无损监测,本研究基于光谱分析技术,选择395 nm和800 nm 2个波段,根据光学系统原理和小型化需求,进行基于智能移动设备的低功耗微型作物光谱反射率测量仪研发,包括封装壳体、光学系统和硬件电路设计及控制系统App开发;并使用积分球和ASD Fieldspec 4 Hi-Res地物光谱仪对测量仪4个通道(395 nm和800 nm太阳光接收通道和作物反射光接收通道)的测量值进行标定,并以反射率为20%、40%、60%、100%的4块标准灰度板为测量对象检验测量仪的准确性。结果表明：4个通道标定方程的决定系数均在0.998 0以上,395 nm和800 nm反射率的均方根误差分别为1.46%和1.07%,平均绝对误差分别为1.17%和0.82%;4块标准反射率灰度板在395 nm和800 nm 2个波段测得反射率的相对误差分别小于2.0%和3.6%,变异系数分别在1.36%～4.17%和0.78%～2.36%。该测量仪体积32 cm³,质量仅20 g,且具有低成本、高精度、易操作、可升级等特性,可实现基于智能移动设备的作物生长实时...     

基于ZigBee的农作物冠层温度采集节点的设计

农田水势软测量网络由多个农作物生长微环境信息测量节点组成。针对农田信息采集对低功耗及成本的要求,基于ZigBee无线传感器网络技术,以低功耗单片机Atmega8L和无线射频芯片CC2530为核心,选用红外测温传感器,设计一种用于采集农作物冠层温度的无线传感器网络节点,能够对环境因子冠层温度进行实时、准确检测。结果证明,该节点工作状况良好,能够有效进行数据采集和无线传输,从而达到设计要求。     

茶树的作物水分胁迫指数、光合有效辐射强度与光合参数的关系

构建茶园环境信息监测系统,研究作物水分胁迫指数、光合有效辐射强度等与光合参数的关系,为茶树灌溉管理、长势估计提供参考依据。通过直接灌溉方式,使得4个水分池土壤湿度为土壤田间持水量的90%、80%、70%、65%;利用无线传感器网络,实现对各水分池的冠层温度、空气温湿度、光合有效辐射强度进行测量,并根据Idso提出的作物水分胁迫指数经验公式,计算CWSI和CWSI/PAR;利用SYS-GH30D光合作用仪测得茶树叶片的净光合速率、蒸腾速率、气孔导度;研究数据间相关性,基于随机采样一致性进行线性回归分析,并利用决定性系数r²对线性回归分析结果进行评估。通过茶园环境信息监测系统采集环境数据,并计算CWSI与CWSI/PAR。结果显示,P_n、T_r、G_s与CWSI、CWSI/PAR均呈负相关,CWSI/PAR较CWSI与光合参数更具相关性,能够实现光合参数的估计。CWSI/PAR能够同步反映茶树P_n、T_r、G_s参数的变化状况。通过对冠层温度、空...     

基于WSN的日光温室CO_2浓度监控系统

为合理增施CO2气肥以提高日光温室作物产量和品质,基于无线传感器网络设计开发了日光温室CO2浓度监控系统。该系统由监控节点、网关节点和远程管理软件组成。监控节点用于测量作物冠层和根部处的CO2浓度,并可控制CO2气肥增施装置的开关;网关节点用于实现远程管理软件与监控节点之间的通讯;远程管理软件具有友好的人机交互界面,能实现温室内CO2数据的实时显示、存储、分析和CO2气肥调控,还可对无线传感器网络进行参数配置。以开发的系统为基础,对日光温室番茄作物冠层和根部CO2浓度进行监测和调控试验。试验结果表明:设计开发的节点数据传输稳定,平均丢包率为0.13%,CO2控制平均超调量为64μmol/mol。系统工作稳定可靠,满足温室番茄作物CO2浓度监测与调控的技术要求。     

激光传感器在喷雾靶标检测中的研究应用

树木尺寸、形状等特征信息的获取,是现代化农业中重要的环节,为农林管理中的变量精密喷雾提供依据。为了实现对树木靶标信息的精确测量,搭建了基于UTM-30LX型激光传感器的室内滑台靶标检测系统,实现对规则物体、仿真树的扫描检测,通过编写的C++程序,实时读取数据信息并存储于控制计算机中。利用MATLAB软件对存储的数据信息进行后期的离线分析,重构物体三维图像,通过最大相对误差、轮廓相似度两个参数,分析激光传感器检测得到靶标目标尺寸、重构目标三维图像的精确度。以长方体柜子、圆柱体泡沫、2棵仿真树为试验对象,按照选取的3个检测距离和4个检测速度分别对4个试验对象进行检测与数据分析。试验结果显示,多次试验下,与人工测量尺寸比较而言,激光传感器测得的长方体柜子长度、宽度和高度尺寸最大相对误差分别为6.76%、6.86%和3.92%,圆柱体泡沫的高度、直径尺寸最大相对误差分别为4.25%和7.33%,仿真树1高度、宽度尺寸最大相对误差分别为4.06%和5.91%,仿真树2高度、宽度尺寸最大相对误差分别为3.24%和4.00%;仿真树1、2的激光扫描重构图像与对应实物轮廓相似度最小值分别为0.928 8和0.932 6。研究表明,UTM-30LX型激光传感器在各种试验条件下对多种试验靶标特征检测均具有较好的精确性和准确性,可以担负变量喷雾检测的任务,具有应用到农业生产中的前景。     

基于物联网的温室干旱预警系统设计

本文给出了基于物联网的温室干旱预警系统结构图,从数据采集、信息传输和功能分析三个模块进行了设计。根据土壤温湿度、植物冠层温湿度和作物叶片含水量三个指标,选择LC-TWS土壤温湿度传感器、WTH-215空气温湿度传感器和X8W850-H2植物叶面水分传感器采集数据,将数据传输到CC2530芯片;通过Zigbee组网和GPRS模块将数据发送到上位机数据库;建立系统管理平台,进行数据显示与处理,实现温室干旱预警。     

基于物联网技术的作物远程感知系统的设计与实现

为提高作物生产调控管理水平,基于视频监控、物联网传感器和网络通信等技术,初步设计开发了作物远程感知系统。在作物生长发育过程中,该系统实现了作物生长过程中的关键环境因子、作物长势以及视频图像等参数信息的实时采集,从而提高了获取数据的效率和准确性。它具有功耗低、成本低、扩展灵活等优点,初步试验表明了该系统的合理性与实用性。该系统的构建和运行,为作物长势进行实时跟踪监测与综合分析以及管理提供决策支持。     

基于无人机多光谱遥感的小麦长势监测研究

高效、无损的监测作物长势是现代精准农业的核心环节,无人机平台因具有成本低、数据获取效率高、测试高度及测试时间可按需调节等优点,在监测作物长势中发挥着地面平台和高空平台无法比拟的优势。本研究以小麦为研究对象,应用无人机搭载RedEdge-M多光谱相机获取主要生育时期的小麦冠层多光谱影像,并同步取样测量小麦叶片SPAD、地上部鲜重和干重,进一步探索基于无人机平台获取多光谱影像的预处理方法,提取小麦冠层反射率并筛选出适合作物长势监测的植被指数,构建基于无人机平台的小麦长势监测模型,结果表明,基于NDVI、SAVI、CCCI构建的多元线性回归模型精度更高、稳定性更好。预测小麦SPAD值的最佳模型为y=19.765+7.522NDVI+18.362SAVI+25.629CCCI,R~2为0.965;预测小麦地上部干重的最佳模型为y=-0.508+0.603NDVI+0.325SAVI+0.032CCCI,R~2为0.951;预测小麦地上部鲜重的最佳模型为y=-2.217+2.923NDVI+2.213SAVI-1.417CCCI,R~2为0.766。本研究结果可为园区和农场尺度小麦长势的实时监测提供有效技术支撑。     

基于NB-IoT的温室温度智能调控系统设计与实现

【目的】以NB-IoT低速率窄带宽物联网技术为核心,研制一套以5G低功耗海量连接场景前期技术为基础的智能温室环境自动调控系统。【方法】应用MSP430F149超低功耗芯片采集环境信息,依托NB-IoT蜂窝物联网平台,云端智能调控系统,结合多传感器融合与模糊PID–分级控制技术,根据用户需求调节温室环境。【结果】该系统在温室大棚内实地应用的结果表明:温室环境信息采集相对误差不超1%,平均控制精度在3.57%(±1.0℃),无传输距离限制,实现作物生长温度的自动调节。【结论】该系统稳定可靠,为作物的生长提供良好环境,对作物的研究提供有力的技术支撑。     

联合收割机割台高度自适应调节系统的设计与试验

针对联合收割机作业过程中割台高度调节依赖机手经验的现状,为碧浪4LZ–1.2履带自走式联合收割机设计了一种割台高度自适应调节系统。该系统主要由作物高度检测装置、割台高度检测装置、液压执行装置和控制单元组成。系统采用单侧红外反射的方式检测作物高度,通过位移传感器测量举升液压缸伸缩量来检测割台高度,通过改变电磁阀的闭合时间及方向实现割台升降,以作物实际切割高度为控制对像,采用模糊PID算法进行控制。试验结果表明,割台高度调节的最大误差为2 cm,作物高度检测装置的检测误差范围为0~2 cm,割台在上升和下降时系统响应速度分别为0.22 m/s和0.16 m/s。     

微生物肥料对新疆特色作物产量和品质的影响

在新疆4种特色作物上进行的小区试验和示范试验表明:增施微生物菌肥,库尔勒香梨、制酱用番茄、哈密瓜增产幅度在6.06%～33.65%,产投比值3.86～33.28∶1。增施微生物菌肥减少氮素化肥的棉花平均增产4.3%,产投比2.18∶1。增施微生物菌肥的增产幅度及改善品质的作用与作物品种、微生物菌肥施用量和施肥方法有关。