摘要：土壤有机质(SOM)是表征土壤肥力的重要指标,实现其快速准确检测可为精准农业区域管理提供有效的数据支撑。土壤粒径对SOM的光谱预测及仪器开发有很大的影响,为了明确不同粒径对SOM预测的影响,分别制备了1~2,0.5~1,0.25~0.5,0.1~0.25和<0.1mm五种均匀粒径及<1mm混合粒径共计6种粒径土样并进行了可见-近红外(300~2500nm)光谱数据采集。采用蒙特卡罗交叉验证分别剔除了不同粒径的异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理,比较了不同粒径样品的光谱反射率差异,并对平滑后的原始光谱R进行倒数IR、对数LR、一阶导数FDR等3种光谱变换并分析与SOM含量的相关性,基于竞争性自适应重加权算法(CARS)对光谱数据进行了特征波长提取,并结合偏最小二乘回归(PLSR)分别建立了相应的SOM含量预测模型。结果表明,不同粒径土样的平均光谱反射率与变异系数随着粒径的减小逐渐增加,且在大于540nm波长范围内,差异明显。随着粒径的减小,SOM含量与光谱反射率在全波段范围的相关性变化幅度愈加明显,FDR变换可明显改变全波段范围与SOM含量的相关性。通过CARS算法对FDR变换后的光谱数据进行特征波长提取,筛选出特征波长数为全波段数量的13.1%,降低了光谱数据重叠及无效信息干扰。对比不同SOM预测模型的结果,FDR变换光谱的建模精度较好,且粒径越小其模型的效果越好,特别在粒径<0.1mm时,模型的R达到0.91,RMSEP为2.20g·kg^(-1),RPD为3.33。基于CARS特征变量构建的SOM含量预测模型中,粒径<0.1mm预测模型的效果最好,R为0.78,RMSEP为3.00g·kg^(-1),RPD为2.00,可以实现SOM含量的可靠预测,且其他粒径下的模型仍有可优化的空间。该研究可以为实现SOM田间动态预测及仪器设计提供理论及模型参考。

摘要：实现土壤电导率的快速获取可为农业生产精准管理提供有效的数据支撑。目前,田间电导率采集在农业生产前进行,需要专门的电导率检测设备对种植田块开展大范围数据采集并生成电导率空间分布图,该方式操作繁琐、费时费力,同时检测的电导率值由于时间滞后原因,难以准确反映农业生产各环节(如播种)实施过程中的真实电导率情况。针对上述问题,基于交流“电流-电压”四端法原理,该研究设计了一种土壤电导率原位快速检测传感器,用于搭载在不同的农业生产机具上,实现土壤电导率的实时检测与作业参数的在线调整。该传感器以STM32处理器为核心,配合电源电路、交流信号源电路、有效值检测电路及其他外围电路搭建了硬件及软件架构,同时集成了信息的实时检测与显示、定时存储与无线传输等功能,实现了土壤电导率的原位高精度获取。传感器标定试验及工作稳定性试验结果表明,传感器输出值与DDB-303A电导率仪测得的电导率值呈明显线性关系,线性拟合R^(2)为0.995,且在不同电导率水平下,连续测量的标准偏差均小于0.76μS/cm,具有较高的准确性及工作稳定性。与JXBS-3001传感器在实验室条件下(温度25℃),对配置的不同电导率浓度土样(含水率<15%)检测的对比试验结果表明,所设计的电导率传感器的测量误差及响应时间更低,绝对误差为-5.9~19.4μS/cm,相对误差为-1.05%~2.39%,响应时间小于2.01 s。利用电导率传感器在现场(温度20.6℃)对地块不同位置测量的绝对误差为-11.36~25.30μS/cm,相对误差为-7.91%~7.88%。综合而言,该研究所设计的土壤电导率传感器能快速准确的检测土壤电导率信息,可为无人农场的土壤信息采集提供一种高精度的检测工具。

摘要：土壤有机质(SOM)是影响播量的土壤关键参数,根据SOM信息对播量进行实时调控,投入最优化的种子量,充分利用地力资源挖掘产量潜力,节约良种,实现种植收益最大化,是目前播种领域最前沿的研究方向。以玉米主产区之一的华北平原为研究区域,对该区域砂壤潮土进行了可见-近红外(300~2500 nm)光谱采集。采用蒙特卡罗交叉验证剔除了异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理。分别通过竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权-连续投影(CARS-SPA)、无信息变量消除(UVE)及变量组合集群分析法(VCPA)等波长筛选方法提取有效变量,并结合偏最小二乘回归(PLSR)分别建立了全波长和特征波长的SOM含量预测模型。结果表明,不同方法筛选的波长数目及波长位置存在显著差异,CARS和SPA算法选择的光谱特征在整个光谱范围都有分布,UVE和VCPA筛选的波段较为集中,且基于CARS-SPA方法可以进一步优选特征变量,其特征波长仅为全波长数量的15%。通过对比不同模型的建模及预测效果,除UVE和VCPA算法外,其余算法构建的模型均能实现SOM含量的有效预测,其RPD值均大于2.0。基于CARS-SPA构建的PLSR模型效果最好,其R2P和RPD分别0.901和3.188,均高于其他方法,不仅降低了无效信息对预测效果的干扰,且模型的运算效率得到了明显的提高,可以很好地实现该地区SOM含量的可靠预测。该研究可以为SOM含量快速预测及仪器设计提供方法参考。

摘要：传统玉米精量播种机多采用地轮、链条驱动排种器,高速作业时因地轮打滑、链条跳动易造成播种粒距增大、粒距均匀性下降等问题,难以保证播种质量。针对这一问题,设计了基于GPS测速的电驱式玉米精量播种机控制系统,该系统以STM32为主控制器,采用Android手机终端设置播种株距、排种盘型孔数等作业参数,采用GPS接收器采集拖拉机的前进速度,根据GPS提供的速度信息实时调节排种器转速,从而实现排种器转速与拖拉机前进速度的实时匹配。为了检测该系统的性能,以编码器测速方式为对照,进行了3种株距(18、22、25 cm)、5种作业速度(4、6、8、10、12 km/h)下的对比试验。试验结果表明,在相同株距、相同作业速度下,GPS测速方式的变异系数小于编码器测速方式,且GPS测速方式的播种粒距合格指数和变异系数受作业速度的影响更小。在低速4 km/h时,GPS测速方式的平均合格指数比编码器测速方式低5.39个百分点;作业速度6~10 km/h时,GPS测速方式的平均合格指数比编码器测速方式高7.96个百分点;在高速12 km/h时,GPS测速方式的平均合格指数比编码器测速方式高14.32个百分点;表明GPS测速方式更适宜于高速作业工况。

摘要：设计了一种基于Android和CAN总线的玉米精量播种机监控系统,通过GPS接收器采集播种机速度,采用CAN总线分布式控制方式完成主控制器和各个播种单体之间的指令传输,通过Android智能设备进行人机交互,实现播种行数任意拓展、拖拉机位置实时监控、播种作业参数在线调整、作业面积实时统计等功能。台架试验结果表明,系统人机交互功能正常,排种器驱动电机调速相对误差小于0.46%。与eTrex209x手持式GPS+北斗双星接收机的田间作业面积对比试验表明,本系统作业面积统计平均相对误差为0.81%,略高于eTrex209x的0.29%,测量标准差为0.06 hm^2,优于eTrex209x的0.11 hm^2;与地轮驱动播种对比试验的结果表明,随着作业速度的提高两种驱动方式的作业质量整体都呈下降趋势,但本系统播种合格指数、变异系数受速度影响较小,当作业速度达到12 km/h时,变异系数为18.92%,合格指数为90.05%,分别优于地轮驱动方式的22.17%、83.25%。

摘要：针对传统纵轴流联合收获机清选系统单层筛架在作业过程中存在大喂入量下损失率和含杂率高等问题,设计了一种结构紧凑、清选能力强、清选效果好的双层振动清选装置,提出了双层异向独立振动的玉米籽粒清选方式,分析确定了筛面和物料的运动规律、清选筛和双风道的结构参数以及传动机构的运动参数。以籽粒含杂率、籽粒损失率和分布比例为评价指标,对曲柄转速进行单因素试验,确定最佳工作参数为上曲柄转速220 r/min、下曲柄转速190 r/min;选取上筛曲柄长度和下筛曲柄长度为试验因素,进行了两因素三水平正交试验,确定较优组合为:上、下筛曲柄长度分别为50 mm与40 mm。在较优水平组合下,以8 kg/s的喂入量进行验证试验,试验结果表明籽粒损失率为0. 45%,籽粒含杂率为0. 76%,籽粒分布比例为1. 92%,清选效果较好,能满足清选性能要求。