基于UAV-WSN的农田数据采集

【目的】将UAV（Unmanned aerial vehicle）引入传统的WSN（Wireless sensor network）中,可给静态WSN系统带来移动性和灵活性。通过将UAV-WSN结合起来应用于农田信息监测,有效地扩展单个WSN的覆盖面积,增强网络的鲁棒性,解决静态WSN在恶劣的自然环境中被划分成无法有效通信的独立子网所带来的农田监测信息采集失败的问题。【方法】选择3个物理位置独立的地块构建分簇的WSN网络,将UAV-WSN结合起来,系统中的传感器节点采用休眠-唤醒-工作-休眠的工作周期,利用UAV上的移动采集节点与UAV飞行轨迹经过的地面上的独立子网交互并采集农田信息,通过移动节点携带的3G网络将农田信息传输到农田监测数据中心。【结果】地块间距离超过100 m、UAV飞行高度维持在10 m时,UAV-WSN网络能够较好地完成农田信息采集任务,UAV WSN的通信质量明显优于静态WSN的通信质量,地块1、2和3的平均链路消耗分别降低了约10%、27%和14%,平均丢包率降低了约24%、68%和29%。【结论】UAV-WSN结构的网络通信扩展了静态WSN的传输距离、提高了WSN系统的能量效率、延长了系统的生命周期,可以为大面积的平原或山地环境下的农田信息采集提供参考。     

不同种植方式对早稻生长发育特性及产量的影响

采用机械精量穴直播、人工撒播和人工手插3种种植方式(4个处理),对比研究了不同种植方式下水稻的生育特性和产量形成特性。结果表明,在不同生育期机播20及机播25处理的单穴植株地上部分干重高于人工手插和人工撒播处理。机械精量穴直播和人工撒播最终叶龄数较人工手插处理少1叶左右。机播20和机播25的收获指数较人工撒播分别提高3.94和4.35个百分点。机播20的实际产量最高,机播20和机播25的实际产量较人工撒播分别增产17.45%和5.72%。     

桃源林业发展的领头雁——记全国森林防火先进个人、全省优秀党务工作者、桃源县林业局局长祁怀鑫

正1987年,祁怀鑫毕业于湖南林业学校,被分配到桃源县剪市区林业站,1988年到县林业局工作至今。他先后担任过林业技术干部、纪委书记、副局长、局长、党组书记等职务。29年的工作经历,祁怀鑫始终以一个共产党员的忠诚与责任,带领和团结"林家铺子"的人,为     

电动多旋翼植保无人机升力特性综合测评方法

升力特性是电动多旋翼植保无人机性能测试的重要参数之一。为了实现对电动多旋翼植保无人机升力特性的性能检测,针对不同型号、不同规格的电动多旋翼植保无人机在评价过程中存在无统一的评价指标问题,该文提出了一种半系留式电动多旋翼植保无人机升力特性的测试与评价方法,包括性能检测平台、升力特性测试方法及指标、升力特性的评价方法。为了验证方法的可行性,对3种不同机型(分别为四旋翼机型Ⅰ、六旋翼机型Ⅱ、八旋翼机型Ⅲ)进行了升力特性指标的性能测试试验。试验结果表明:3种机型在功率载荷、重量效率、热效比等方面有较大差异,功率载荷最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅰ大7.6 m N/W,重量效率最好的机型Ⅰ比最差的机型Ⅱ大0.33,热效比最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅱ大10.5 N/℃,反映出3种机型在设计过程中整个动力系统效率、机型整体结构和材料选择上的差异,从而在整机作业性能上表现出差异。在上述指标测试的基础上,结合无人机动力系统数学模型,提出了运用功率载荷、重量效率和热效比进行电动多旋翼植保无人机升力特性综合评价的评分方法,对上述3种机型进行综合评分的结果为:机型Ⅲ机型Ⅰ机型Ⅱ,该结果表明所提出的评价方法能有效对不同类型电动多旋翼植保无人机的升力特性进行综合评判。该文所给出的测试与评价方法,不仅能用于电动多旋翼植保无人机性能的评测,还能为机型性能的进一步改进提供参考。     

红外热成像技术在农业中的应用

介绍了红外热成像技术的基本原理和常用热图像处理方法,总结了红外热成像技术在作物水分胁迫、侵染性病害监测、冻害胁迫以及产量预测等领域中的应用,分析了红外热成像技术在农业领域的开发与应用中所面临的难题和未来的发展趋势,以期为红外热成像技术在农业上的实际开发应用提供参考。      

喷杆喷雾机旋翼悬浮式喷杆自动收放控制系统研究

旋翼悬浮式喷杆分别融合了地面机械和空中无人机的优点,可简化复杂的桁架结构并通过旋翼下压风场能减小雾滴飘移造成的二次污染,具有较好的应用前景。传统的收放方式难以收放旋翼悬浮式喷杆,为此提出了一种以正四边形滚筒为主体的喷杆自动收放装置,建立了喷杆收放过程的D-H坐标系和正运动学模型,通过牛顿-欧拉法构建了动力学模型,并采用三次均匀B样条曲线轨迹规划获取了喷杆收放最优轨迹。以喷杆收放的运动时间、关节冲击和能量消耗为多目标函数,通过NSGA-Ⅱ算法求解Pareto解集,选取解集中喷杆展开时间为56、61、66、71、76、81 s,喷杆收卷时间为54、59、64、69、74、79 s轨迹进行喷杆收放试验。试验结果表明：喷杆运动时间与喷杆角度标准差存在显著性关系,运动时间越短,喷杆稳定性越差、关节冲击越大、能量消耗越多。取喷杆收放时间59、61 s对应轨迹为喷杆收放最优轨迹时,滚筒转速与规划转速的平均跟踪误差不超过0.201(°)/s,关节3、4、5实际运动角度与规划角度的平均跟踪误差不超过6.201°,喷杆能较好地跟踪最优轨迹完成收放。该研究验证了喷杆自动收放装置的有效性和喷杆收放最优轨迹的准...     

植保无人机飞防助剂与杀虫剂的混配方式对二化螟防治效果影响研究

为探究飞防助剂类型与杀虫剂的混配方式对水稻二化螟防治效果的影响,本研究以杀虫剂（10%甲维?茚虫威SC、5%氯虫苯甲酰胺SC和0.8%鱼藤酮SC）、飞防助剂（有机硅助剂、矿物油助剂和卵磷脂助剂）、施药液量（21、24和27 L/hm²）为因素设计了3因素3水平的L₉（3⁴）正交试验,通过方差分析（ANOVA）方法对各因素的显著性水平进行了分析。结果表明,在本研究的试验条件下,施药后第14天,杀虫剂对水稻二化螟防治效果有显著性影响（P<0.05）,飞防助剂对水稻二化螟防效有极显著影响（P<0.01）;在设定的施药液量范围内（21~27 L/hm²）,施药液量对水稻二化螟防效无显著性影响。混配方式7（0.8%鱼藤酮SC、有机硅助剂和27 L/hm²施药液量）具有较好的速效性与持效性,施药后第14天的防效达81.45%;混配方式4（5%氯虫苯甲酰胺SC、有机硅助剂和24 L/hm²施药液量）持效性显著,施药后第14天的防效为79.30%。本研究成果可为防治水稻二化螟的药液混配方式提供参考。     

植保无人机药箱液量监测装置的设计与试验

药箱的液量是植保无人机精准作业中需要监测的重要信息之一。为了实现对植保无人机药箱液量的实时监测,针对植保无人机作业过程中存在的液面波动剧烈、药液的理化特性各异、药箱空间小、防腐蚀要求高等特点,该文提出一种双气压式液量监测装置的设计方案,包括双气压式液位监测、药箱液面震荡干扰滤波、机身倾斜干扰校正以及液位-液量换算模型等。为了验证方案的可行性,制作了液量监测装置的样机,并设计了相关的验证试验进行性能测试。试验结果表明:采用同时监测环境气压和密闭气室内气压的双气压式差值法,液位高度与气压差值之间呈线性负相关关系,决定系数为0.998 9,可有效消除环境气压变化对测量精度和稳定性带来的影响;融合了中位值平均滤波法与滑动平均滤波法优势的混合数字滤波算法,使药箱液位数据的变异系数由滤波处理前的28.45%降低到12.27%,对液面震荡干扰具有较好的滤波效果;基于微机械陀螺仪的校正算法,在机身倾斜30°时,气压差值误差从校正前的-1.09 h Pa,降低至校正后的0.05 h Pa,可较好地消除植保无人机飞行中机身倾斜带来的药箱倾斜干扰误差;在植保无人机机载动态测试试验中,设计了前进、后退、田间掉头移行等3种常见的飞行工况中进行测试,在2、4、6 L的载药量时,液量监测器输出的液量数据均值分别为1.985、3.942、5.984 L,经过校正处理后液量相对误差分别为0.75%、1.45%、0.77%,均方根误差分别为0.182、0.199、0.180 L,表明液量监测器在不同实际作业工况中的数据输出较稳定可靠。     

基于机器视觉的稻田灌溉用水铜离子浓度检测

为实时、快速地监测稻田灌溉用水的质量,确保粮食生产安全,提出了基于机器视觉的稻田灌溉用水铜离子浓度检测方法.利用搭建的机器视觉检测试验装置,设计了不同浓度铜离子溶液的机器视觉检测试验,通过提取试纸图像的特征值,运用指数回归、对数回归、2阶多项式回归和线性回归等方法建立铜离子浓度的预测模型,减少了人为认知对检测结果的影响.试验结果表明,在0～300 mg/L范围内,基于机器视觉的试纸检测水中铜的方法训练集和预测集的相关系数分别达到0.9438和0.9191,均方根误差分别为19.9563、9.7889 mg/L,误差控制在8％以下,基本上达到了对稻田灌溉用水进行实时快速检测的要求,为进一步开发实用的稻田灌溉用水监测设备提供了依据.     

中国植保无人机及其施药关键技术的研究现状与趋势

随着精准农业的理念在我国不断推广,植保无人机作为我国农业航空产业的重要组成之一,近年来的迅猛发展和应用引起了人们的广泛关注,植保无人机具有操作容易、农药利用率高、安全可靠等特点,极大提高了防控病虫害的能力,降低了地形对喷洒作业的限制。为全面、深入地了解我国植保无人机及其施药关键技术的发展现状及未来趋势,对我国植保无人机的发展和应用状况进行了概述,主要从航空变量施药技术、航空静电施药技术、航线规划技术、自主避障技术及施药效果检测技术5个方面对植保无人机施药关键技术的研究现状进行了阐述和分析,并针对航空变量施药决策系统、多机协同作业技术、航空施药作业专家系统及植保无人机配套施药技术4个方面指出了植保无人机施药关键技术的未来发展趋势,以期为国内科研机构和企业的科学研究提供参考,加快我国植保无人机技术的发展进程,促进和推动我国植保无人机产业的快速发展。