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1.
Heinz Kempter 《农业机械》2011,(23)
谷物加工行业有句金科玉律:研磨过程中谷物清理一旦出现问题,再做任何补救也是无济于事。若要在谷物加工行业取得成功,关键是要充分利用最先进的技术,在原料处理过程中使产出最大化,该行业对可量化增值解决方案的需求正在不断增加。 相似文献
2.
导航与位置服务关系国家安全、经济发展和社会民生,是战略性产业,其技术基础是移动定位技术。为了对移动定位技术进行全面清晰的阐述。针对移动定位技术发展状况,分析目前主流定位技术的优劣,并对取得的突破作简单的总结归纳。 相似文献
3.
4.
倾角传感器在农业、工业、铁路、航空航天等领域有重要的应用。本文基于STM32微处理器和高精度倾角传感器SCA103T并结合NB-IoT网络实现了一种低功耗、高精度和无线传输的新型倾角传感器。系统待机电流仅1.3mA,精度可达0.001°,无线传输速率为200Kbps。通过设计相关的外围电路并结合Keil环境编程实现倾角传感器信息的读取、分析和处理,以及实现在Windows上利用C#编程从NB-IoT服务器端获取数据并进行数据的可视化。设计结果表明该倾角传感器具有测量方便、传输稳定、高精度、成本低等特点,能够广泛应用到各个相关领域。 相似文献
5.
农田有机碳库是唯一可在较短时间尺度上通过合理利用而进行适度调节的碳库,农田土壤有机碳高精度制图对进一步明析地理环境背景,提升区域土壤固碳潜力,促进碳交易、碳中和等具有重要的意义。本研究以广东省为研究区,在中大空间尺度区域综合特征分区的基础上,基于地理探测器确定农田土壤有机碳空间分异的变量结构,分区构建分层多元复合模型,根据208 503个土壤采样点数据编制研究区高精度农田土壤有机碳密度空间分布图。结果表明:耦合自然地理特征和社会经济特征,引入多距离空间聚类进行中大空间尺度综合特征分区,能够显著收敛样本离散程度,土壤有机碳样本标准偏差均值、方差均值较未分区前分别下降0.55、3.53,Moran''s I指数上升0.08。受自然环境与人为扰动双重影响,农田土壤有机碳空间变异的变量众多,且不同综合特征分区内变量结构差异较大,年均降水量、海拔高度、地形坡度等变量在不同特征分区的影响力存在显著差异,土地利用方式及土壤理化性质等变量对不同特征分区均存在较大的影响力。基于地理探测器构建的分层多元复合模型,较好地解决了中大尺度和复杂情景下土壤有机碳空间分异规律与空间突变的同步表达矛盾,抑制了多变量插值噪声增加,其综合精度较地理加权回归模型(GWRK)、径向基函数神经网络(RBFNN)和普通克里格(OK)分别提升6.45%、10.45%和7.50%。在大密度样本集支持下,综合区域综合特征分区、地理探测器、分层多元复合模型等技术手段编制的广东省高精度农田土壤有机碳空间分布图,预测结果准确,空间细节表达清晰,为编制大空间尺度的土壤有机碳分布图探索了有效路径。 相似文献
6.
随着二百海里渔业经济区域的划分,各种电波导航装置已引人注目。其中有6个子午仪(导航卫星),高度1000公里,周期约107分钟左右,在和赤道呈直角的圆形极轨道上运行。(NNSS)卫星导航装置,可以在世界各地高精度测定方位。 相似文献
7.
8.
PHANTOM 4 RTK+大疆像控处理技术在燕麦长势模拟中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
【目的】 利用小型消费级无人机航拍获取地物影像,通过地物阴影、高度差、色差快速提取地物,进而获取地物结构信息。【方法】 文章选取云南省曲靖市会泽县的大桥乡为研究区域,针对冬闲田闲置土地资源、种植结构相对单一的区域展开试验,利用高分辨率无人机遥感影像对燕麦进行识别,同时结合超声波传感器数据估算地物高度,并与实际高度和无人机生成的传统测高方法得到的高度进行相关性分析,获取高精度、可靠性强的数据。【结果】 基于可见光燕麦的总体分类精度为91.46%,Kappa系数为0.857,在增加DSM数据后的分类总体精度为98.91%,Kappa系数为0.982。研究表明由无人机获取的代表燕麦冠层高度信息的DSM数据能够显著提升燕麦的识别效果。相对于传统无人机测高方法生成数字表面模型提取地物高度的方法,依赖于光谱和高程信息识别地物信息的方法在计算地物高度时,精度更高,识别结果更可靠。【结论】 该文提出的小型消费级无人机利用地物阴影计算燕麦高度的方法,改进了相机镜头光心地位和RTK天线中心点地位补偿作用,打通了RTK模块、飞控模块及相机云台模块之间的通讯,能够应用于实际准确获取影像地位信息,为无人机遥感快速、准确地获取地物高度信息提供了一种新的思路。 相似文献
9.
【目的】 结合现有苜蓿智慧管理研究进展,提出基于小型无人机+超声波检测在苜蓿智慧管理上的具体应用,为精准农业和苜蓿规模化生产的远程诊断提供思路。【方法】 文章以苜蓿为研究对象,以内蒙古呼伦贝尔市谢尔塔拉农牧场为研究区,在总结归纳当前苜蓿智慧管理研究及应用现状的基础上,进行了无人机+超声波的苜蓿田数据采集及应用。【结果】 研究进展表明与卫星相比,无人机在农作物识别与长势估算中,识别精度和速度表现出明显优势,苜蓿智慧管理的前提是数据的获取与分析,从无人机获取的代表苜蓿冠层高度信息的DSM数据能够显著提升苜蓿识别精度、苜蓿形态三维建模、苜蓿相对高度估算等方面,实时获取苜蓿生长过程中的相关参数使结果更为可靠。【结论】 该文总结现阶段苜蓿智慧管理研究进展,归纳现有研究成果的优势与不足,提出结合无人机采集的高分辨率图像和超声传感器,对不同状况下的苜蓿进行准确数据获取的方法。基于此方法配套相应的苜蓿管理决策支持系统,将可以为用户提供苜蓿长势、产量预测和实时灌溉、施肥等管理策略。 相似文献
10.
《现代农业装备》2021,42(4):36-42,85
随着工业化和城市化的发展,农田重金属污染和治理问题日趋严峻,急需一种能够高效便捷地对多种农田重金属同时准确测定的新技术手段。本文利用高精度单波长X射线荧光分析,对涉及农田土壤领域重金属含量的快速检测进行了系统研究,研究表明基于单波长X射线荧光的重金属快检方案可有效解决当前农业土壤领域的多种重金属高效准确检测问题,数据质量表明重金属含量分析结果和标准值具有强相关性,其中土壤中镉、铅、砷的决定系数分别为0.999 1、0.999 6、0.998 7,检测下限分别为0.06、1.55、1.02 mg/kg。与现行土壤法规限值相比,此方法可完全满足分析要求,而且可用于野外现场分析与应急检测。研究考察了方法精密度和测量时间、样品粒径、样品水分对结果的影响,以及方法对8种土壤类型13个样品的测量适用性,数据结果表明高精度单波长X射线荧光分析是农田重金属分析检测的利器,可满足当前农田监测土壤、环境应急、环境治理的重金属检测需求,具有良好的现场和应急应用的前景。 相似文献