温室自走式弥雾机远程控制系统的设计与试验

针对温室内手动施药劳动强度大、容易造成施药人员中毒等问题,利用GSM网络技术平台,设计基于手机信息发送指令的自走式弥雾机远程控制系统。该系统采用GSM模块和手机及单片机之间的双向通信实现手机对弥雾机行走速度和喷雾流量设定,运用Keil C51V9.00软件编程,对动作流程进行决策,控制弥雾机自动喷药。试验结果表明:该系统响应时间约为3s,弥雾机停止工作时,有一定的响应距离,最大为0.59m;当行走速度为4~12cm/s,喷雾流量50~300mL/min时,雾滴分布变异系数为3%~5%,喷雾均匀性较好。该远程控制系统可以满足在温室大棚内的使用要求,与传统施药方法相比,简化了植保机械的操作过程,有利于减轻劳动强度,保障人身安全。     

喷雾荧光示踪剂回收率影响因素实验

荧光剂作为喷雾实验常用的示踪剂,其回收率对实验结果的准确性至关重要。设计了荧光示踪剂回收率影响因素的实验方案,用若丹明WT和荧光素钠作为荧光示踪剂,分别在不同稀释液和洗取液、气象条件、遮盖率、采样时间和沉积载体上测试荧光示踪剂回收率的变化情况。结果表明,在单因素试验中,其他条件相同的情况下,若丹明WT在典型阴天的回收率较高;荧光示踪剂回收率随遮盖率增加而增加,随采样时间增加而降低;滤纸更适宜作为沉积载体。     

基于GPRS的移动式农田信息智能服务系统通信协议

移动式智能服务信息系统中,远程无线网络通信协议至关重要,担负着远程主机和移动终端之间进行信息交换和实现信息同步的功能。由于农田信息复杂多样,无法设计出通用的网络传输协议,必须根据实际应用中具体的需求而制定,因此该文提出了基于TCP/IP远程农田网络通信协议。利用此协议,移动式智能服务信息系统实现了远程主机对移动终端PDA的有效管理,实现了远程主机与无线移动终端之间的信息无缝连接,为实现对农田土壤水分、温度等数据的监控奠定基础。     

温室自动变量施药系统设计

针对温室内手动施药喷雾质量差、容易造成施药人员中毒的问题,基于AT89S52单片机开发环境设计温室自动变量施药系统;研究了喷杆行走速度和喷头流量对作物单位面积雾滴沉积量的影响。实验结果表明:所设计的温室自动变量施药系统可根据上位机对CCD采集的病害信息处理结果,对喷杆行走速度和喷头流量进行控制,实现无人自动变量施药;在喷头型号、喷雾压力一定的条件下,改变喷杆行走速度和喷头流量可使单位面积雾滴沉积量的变化范围为0.27~0.76μg/cm2,很好地实现了自动变量喷雾;单位面积雾滴沉积量与喷杆行走速度和喷头流量均呈线性关系,相关系数R2均大于0.99。     

基于PCA—SVM的棉花出苗期杂草类型识别

为了实现棉田中不同类型杂草的机器视觉识别,提出基于主成分分析和支持向量机的棉花出苗期杂草识别方法。该方法通过提取棉田图像中棉花和杂草的颜色、形状、纹理等特征,并利用主成分分析(PCA)降低特征变量空间维数,结合支持向量机,实现对棉田杂草类型分类。通过120个棉花杂草测试样本分类试验结果发现,经PCA降维得到的前3个主成分分量能有效减少支持向量机的训练时间和提高分类正确率;通过对比发现前3个主成分分量与径向基核函数支持向量机相结合效果最好,其训练时间为91 ms,平均分类正确率达98.33%。     

机器视觉技术在精细农业中的研究进展

精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景.     

基于GM(1,1)模型群的农田土壤墒情短期预测

全面比较和分析了春玉米全生育期内土壤墒情的时空分布特征。结果表明,土壤墒情数据为非平稳时间序列,具有周期性;降水量是影响土壤墒情的重要环境因素,其影响规律具有较大随机性。以不同土层深度（10、30cm,〖JP2〗分别代表2种墒情变化情况）和春玉米不同生育期（4个）交叉组合的土壤墒情作为模型对象,〖JP〗基于GM(1,1)预测方法构建农田土壤墒情短期预测模型群。预测结果表明该子模型的预测精度均较高,平均相对误差均小于2%,其中以苗期10cm处土壤含水率预测效果最佳。考虑降水量的影响,对模型群中参数u进行优化,使得所建土壤墒情短期预测模型群的预测更为准确有效。     

基于GPRS的远程控制温室自动施药系统设计

针对温室环境施药劳动强度大,药雾对操作人员的健康影响严重的问题,该文研究开发了一种在温室(或温室群)中基于GPRS通信技术和集散控制原理的远程控制自动施药系统。采用多线程技术和socket编程技术设计了弥雾机远程管理系统软件,用户指令基于GPRS网络在上位机端与弥雾机端之间传输。根据弥雾机的不同工作条件定义了3种工作模式并设计了不同工作模式下的数据通信格式。弥雾机以STM32芯片为控制器采用Fuzzy-PID控制策略控制输出脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)信号,用SIM900A模块接收上位机数据。通过通信试验、弥雾试验及沉积试验对远程控制自动施药系统验证,结果表明:上位机软件能够准确向弥雾机发送控制指令,弥雾流量、总弥雾量误差分别在3.9%、5%以内,系统的反应时间约2.25 s,弥雾机速度设定为18 cm/s时雾滴沉积变异系数最小。该研究可为温室弥雾机的研制提供参考。     

基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别

为了提高棉花病害的识别率,提出了一种在自然环境条件下基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别方法。该方法以轮纹病、角斑病、褐斑病和盲椿象为研究对象,将病害棉花图像从RGB颜色空间转换到HSI和L*a*b*颜色空间,应用Otsu算法对H分量、a*分量和b*分量进行阈值分割,通过H+a*+b*分量与原始图像的交集提取棉花病斑区域,利用颜色矩和灰度共生矩阵分别提取病斑的颜色和纹理特征,并结合粗糙集理论和BP神经网络,实现特征向量的优选,和棉花病害的识别。通过比较试验发现,粗糙集理论能有效减少特征维数,使提取的全部特征向量16个减少到5个,使BP神经网络的训练时间缩短到原来的1/4,且棉花病害平均识别正确率达到92.72%。研究结果表明,该方法准确识别了4种棉花病害,为棉花病害的防治提供了有效的技术支持。     

基于远程通讯的农田信息管理系统设计与实现

为实现农田信息远程智能化管理,该文按照软件工程思想设计并实现基于远程通讯的农田信息管理系统。远程农田信息管理系统是移动式农业智能服务系统的一个重要组成部分, 是实现农田信息管理的核心。远程农田信息管理系统通过GPRS实时接收来自移动终端（农田PDA）的农田信息数据,将其存放到农田信息数据库中;按照农田处理模型对其进行分析、处理,并进行可视化表达,为农田变量控制提供决策支持。根据系统的主要功能,将系统划分为地图管理、PDA管理、数据管理和系统管理等四大模块。远程农田信息管理系统实现了农田信息的实时采集、处理、可视化和传输,为用户提供全面的决策信息和技术支持。