简介:摘要 : 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题,首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则:专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则,本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于 WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下,平台部分关键技术的实现方法,包括采用低精度 GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、 GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等,并提出了以地块为核心的管理平台建设思路;同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。
简介:摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台( D3P)模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数( GAI)、平均倾角( AIA)和散射光截获率( FIPARdif)信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达( LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征( H)和绿色分数特征( GF)。最后,利用人工神经网络( ANN)算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征( H、 GF和 H+GF)输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明,对于 GAI、 AIA和 FIPARdif,预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见, H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征,在中等测量噪音( 10%)情况下, FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度, R2分别为 0.95和 0.98,而 AIA的估算精度( R2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。
简介:<正>湖南化工研究院创建于1951年,主要从事农药、精细化工、无机功能材料等领域新技术、新产品的研究和工程技术开发,是国家农药创制工程技术研究中心的依托单位。下设5个专业研究所和4个技术服务中心,现有科研人员160余人,其中高级职称58人、中级职称66人,博士6人、硕士19人。拥有国家氨基甲酸酯类农药工业性试验基地、湖南省农用化学品重点实验室、湖南省化肥农药质量监督检验授权站、湖南省化工信息中心,与国内6所高校联合建有农药学、有机化学、化学工程等专业博士点和硕士点;国家农药创制工程技术研究中心在农药技术研究与开发方面已形成了集新化合物设计与合成、结构表征、生物活性筛选、工艺研究、工程技术开发、应用技术研究以及信息咨询等于一体的较为完整的应用基础与应用开发研究体系。