田間信息采集與處理技術(shù)

精細(xì)農(nóng)作”實(shí)踐中，需要在較精細(xì)的空間尺度上，獲取農(nóng)田作物生產(chǎn)有關(guān)的空間分布信息，包括利用不同的傳感技術(shù)采集數(shù)據(jù)，采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，轉(zhuǎn)變?yōu)橐子诶斫夂屠�用的可視化空間分布圖形信息，這主要靠電子信息硬件與軟件技術(shù)的支持。需要獲取和處理的主要信息包括如下幾方面：　

1．農(nóng)田作物產(chǎn)量空間分布信息：

獲取農(nóng)作物小區(qū)產(chǎn)量信息，建立小區(qū)產(chǎn)量空間分布圖，是實(shí)施“精細(xì)農(nóng)作”的起點(diǎn)，它是作物生長在眾多環(huán)境因素和農(nóng)田生產(chǎn)管理措施綜合影響下的結(jié)果，是實(shí)現(xiàn)作物生產(chǎn)過程中科學(xué)調(diào)控投入和制定管理決策措施的基礎(chǔ)。為此。需要在收獲機(jī)械上裝置DGPS衛(wèi)星定位接收機(jī)和流量計(jì)量傳感器。通用的DGPS接收機(jī)，可以每秒給出收獲機(jī)在田間作業(yè)時(shí)DGPS天線所在地理位置的經(jīng)、緯度坐標(biāo)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，流量傳感器在設(shè)定時(shí)間間隔內(nèi)（即機(jī)器對(duì)應(yīng)作業(yè)行程間距內(nèi)）自動(dòng)計(jì)量累計(jì)產(chǎn)量，再根據(jù)作業(yè)幅寬（估計(jì)或測(cè)量）換算為對(duì)應(yīng)時(shí)間間隔內(nèi)作業(yè)面積的單位面積產(chǎn)量，從而獲得對(duì)應(yīng)小區(qū)的空間地理位置數(shù)據(jù)（經(jīng)、緯度坐標(biāo)）和小區(qū)產(chǎn)量數(shù)據(jù)。這些原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)字化后存入智能卡，再轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)上采用專用軟件做進(jìn)一步處理。實(shí)際上，產(chǎn)量空間分布數(shù)據(jù)的處理是一個(gè)復(fù)雜的過程，但可以通過專用軟件快速完成。例如，GPS接收機(jī)指示的天線位置動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)與割臺(tái)收割作物的即時(shí)位置，按機(jī)器結(jié)構(gòu)不同而有空間上的差異，而流量傳感器通常是安裝在脫粒、分選、清糧過程后的凈糧輸出部件上，要反映作物田間對(duì)應(yīng)位置的產(chǎn)量計(jì)量數(shù)據(jù)，需要考慮到收獲機(jī)的結(jié)構(gòu)尺寸內(nèi)物流工藝設(shè)計(jì)，作業(yè)速度等多種因素，通過建立數(shù)學(xué)模型來作出估計(jì)。由于收獲時(shí)谷粒的含水量不同，收獲時(shí)還需要同時(shí)測(cè)量谷粒的含水量，以便在數(shù)據(jù)處理時(shí)換算成標(biāo)準(zhǔn)含水量以便對(duì)單產(chǎn)水平進(jìn)行評(píng)估。迄今，用于小麥、玉米、水稻、大豆等主要作物的流量傳感器已有通用化產(chǎn)品，其他如棉花、甜菜、馬鈴薯、甘蔗、牧草、水果等作物的產(chǎn)量傳感器近幾年已做了許多研究，有的已在試驗(yàn)使用。目前應(yīng)用的谷類作物產(chǎn)量傳感器主要有三種類型：即沖擊式流量傳感器（圖1a），γ射線式流量傳感器（圖1b）和光電式容積流量傳感器（圖1c）。它們分別用于John Deere和 Case、AGCO Massey Ferguson、歐洲一些公司的精細(xì)農(nóng)作康拜因產(chǎn)品上。沖擊式流量傳感器計(jì)量誤差在3%以內(nèi), 基于γ射線穿過谷粒層引起射線強(qiáng)度衰減測(cè)定谷物流量的傳感器,據(jù)報(bào)導(dǎo), 其計(jì)量誤差不大于1%。收獲機(jī)上應(yīng)用的谷粒含水量測(cè)量，均按極板式電容傳感器原理設(shè)計(jì)。收獲機(jī)上采集數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)器件，已轉(zhuǎn)向應(yīng)用通用智能IC卡技術(shù)，Massey Ferguson 和Case IH系統(tǒng)中的存儲(chǔ)卡可連續(xù)存儲(chǔ)30小時(shí)收獲作業(yè)數(shù)據(jù)，John Deere系統(tǒng)中的智能卡可存儲(chǔ)連續(xù)250小時(shí)收獲作業(yè)數(shù)據(jù)，各公司都專門開發(fā)了結(jié)合自己產(chǎn)品的數(shù)據(jù)處理與小區(qū)產(chǎn)量分布圖生成軟件和配套的智能化虛擬電子顯示儀器，可直接在駕駛室內(nèi)向操作手及時(shí)顯示有關(guān)信息。

八十年代中期以來，關(guān)于收獲機(jī)械產(chǎn)量計(jì)量系統(tǒng)的開發(fā)研究引起了制造商的極大興趣，并率先在大型谷物聯(lián)合收割機(jī)上推廣應(yīng)用。據(jù)報(bào)導(dǎo)，到1997年底，美國已有超過20000臺(tái)谷物聯(lián)合收割機(jī)裝有產(chǎn)量計(jì)量器，其中約一半同時(shí)裝有GPS定位系統(tǒng)和提供生成產(chǎn)量分布圖必須的數(shù)據(jù)輸出，預(yù)測(cè)到2002年，美國90%以上的谷物聯(lián)合收割機(jī)將裝置產(chǎn)量計(jì)量器。根據(jù)這一國際技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)，結(jié)合我國國情條件開展有關(guān)電子信息裝備技術(shù)創(chuàng)新研究，已經(jīng)出現(xiàn)了良好的機(jī)遇。

2．農(nóng)田土壤信息采集與處理

“精細(xì)農(nóng)作”中土壤信息的采集，是為了從影響作物生長的土壤環(huán)境條件與營養(yǎng)水平角度獲取信息，以分析產(chǎn)量圖顯示的產(chǎn)量空間分布差異性的原因，制定有關(guān)施肥、改土、耕作、種植等分布式定位處方?jīng)Q策。這類信息，因其時(shí)空變異性，可分為兩大類：

2.1 相對(duì)穩(wěn)定、時(shí)空變異性小的土壤信息。如地形坡度，土壤類型、結(jié)構(gòu)，P、K和有機(jī)質(zhì)（SOM）含量、pH值，耕作層深度等。這些數(shù)據(jù)的采集可在“精細(xì)農(nóng)作”項(xiàng)目實(shí)施前，列為必要的基礎(chǔ)信息采集內(nèi)容。經(jīng)過多年后可對(duì)這些參數(shù)作選擇性復(fù)測(cè)。有些數(shù)據(jù)，如土壤類型、土壤微量元素含量可以引用原有土壤普查數(shù)據(jù)作參考；與精細(xì)農(nóng)作處方?jīng)Q策緊密相關(guān)的參數(shù)如P、K、SOM含量，耕作層深度等，宜盡可能在技術(shù)、經(jīng)濟(jì)合理?xiàng)l件下采用較小空間尺度的標(biāo)準(zhǔn)柵格式定點(diǎn)采樣法獲取土樣，在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行分析或用適當(dāng)儀器進(jìn)行實(shí)地測(cè)量。采集的數(shù)據(jù)，可在地理信息系統(tǒng)（GIS）平臺(tái)上，選用適宜的地學(xué)統(tǒng)計(jì)處理方法，建立主要參數(shù)空間分布圖，存入數(shù)據(jù)庫供分析產(chǎn)量空間差異原因，制定管理處方?jīng)Q策時(shí)調(diào)用。

2.2 時(shí)空變異性大的農(nóng)田土壤信息。如N含量和土壤含水率。它們除需要在施肥、播種或灌溉作業(yè)前進(jìn)行基本數(shù)據(jù)的測(cè)量和空間分布圖生成外，還需要根據(jù)生長期需要，進(jìn)行必要的抽樣測(cè)量，以適時(shí)調(diào)控投入。這需要能實(shí)時(shí)快速采集與數(shù)據(jù)處理儀器的支持。迄今，對(duì)農(nóng)田土壤營養(yǎng)成分的檢測(cè)，基本上仍大多沿用實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)分析方法，耗資、費(fèi)時(shí)，因而使農(nóng)田土壤柵格式采樣的空間尺度偏大、采樣點(diǎn)密度偏于稀疏，難于建立較為精細(xì)的土壤參數(shù)空間分布圖。國家土壤普查建立的土壤參數(shù)分布圖，基本上是支持從地理學(xué)角度去研究土壤分布，為服務(wù)于社會(huì)經(jīng)濟(jì)和農(nóng)業(yè)發(fā)展的宏觀管理的需要，不適應(yīng)從農(nóng)學(xué)角度實(shí)施精細(xì)農(nóng)作管理的需求。九十年代以來，圍繞精細(xì)農(nóng)作發(fā)展的需要，對(duì)土壤采樣測(cè)量新技術(shù)、新儀器和數(shù)據(jù)處理新方法已開展了許多研究，提出了一些新的采集土壤空間信息的技術(shù)思想和商品化產(chǎn)品開發(fā)成果，若干發(fā)展趨勢(shì)可列舉如下：

基于土壤理化分析原理的土壤溶液光電比色方法，開發(fā)智能化土壤主要營養(yǎng)元素快速測(cè)定儀，在我國已有若干實(shí)用化產(chǎn)品推廣應(yīng)用；

基于新的物理原理如近紅外（NIR）多光譜分析技術(shù)，極化偏振激光技術(shù)、半導(dǎo)體多離子選擇場(chǎng)效應(yīng)晶體管（ISFET）的離子敏傳感技術(shù)等的土壤營養(yǎng)元素快速測(cè)定先進(jìn)傳感器的研究已取得初步進(jìn)展或研究成果，有的已可裝置在移動(dòng)作業(yè)機(jī)上支持快速信息采集的試驗(yàn)；

利用NIR多光譜分析技術(shù)開發(fā)的土壤有機(jī)質(zhì)含量實(shí)時(shí)采集傳感器，在九十年代中期已出現(xiàn)商品化產(chǎn)品;

探索新的技術(shù)思想、開發(fā)支持精細(xì)處方農(nóng)作的實(shí)時(shí)快速土壤參數(shù)綜合評(píng)價(jià)測(cè)量技術(shù)，如一種機(jī)載移動(dòng)作業(yè)土壤電導(dǎo)率測(cè)定與農(nóng)田電導(dǎo)率空間分布圖自動(dòng)生成系統(tǒng)（The Veris 3100 model）已由美國KANSAS州一家公司生產(chǎn)，向國際市場(chǎng)銷售，它可用于間接評(píng)價(jià)土壤含水率，SOM含量、土壤耕作層深度、土壤結(jié)構(gòu)、土壤陽離子交換能力（CEC）等的空間分布，期待可以將采樣點(diǎn)空間分辨率減小到5m 左右；

土壤含水量快速采集傳感器技術(shù)，九十年代以來有了快速發(fā)展，可以預(yù)期在技術(shù)與經(jīng)濟(jì)上得到較為滿意的解決。眾所周知的基于微波測(cè)量技術(shù)的時(shí)域反射法（TDR）土壤水分快速測(cè)量儀已大量進(jìn)入農(nóng)業(yè)研究實(shí)驗(yàn)室，同類性能價(jià)格比較為優(yōu)良的便攜式TDR土壤水分測(cè)量儀也已有商品化產(chǎn)品；根據(jù)類似測(cè)量原理開發(fā)基于駐波比和頻域分析原理，性能價(jià)格比有明顯改善的產(chǎn)品在近期將可實(shí)現(xiàn)其市場(chǎng)價(jià)值。

支持“精細(xì)農(nóng)作”主要土壤參數(shù)快速測(cè)量技術(shù)的開發(fā)研究是當(dāng)今科技創(chuàng)新的一個(gè)熱點(diǎn)。目前，土壤參數(shù)的空間采樣密度仍受制于測(cè)量技術(shù)的實(shí)時(shí)性和經(jīng)濟(jì)性，需要提倡新的技術(shù)思想的探索�；�于現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行土壤柵格式定點(diǎn)采樣測(cè)量的空間尺度一般為2－5畝1個(gè)采樣點(diǎn)，這種采樣密度通過數(shù)據(jù)處理建立的土壤參數(shù)空間分布圖還不可能較為精細(xì)、客觀地實(shí)現(xiàn)處方農(nóng)作。因而近幾年科技界提出一種基于新的物理原理的機(jī)載快速實(shí)時(shí)土壤參數(shù)近似傳感技術(shù)的研究方向。它不追求達(dá)到與實(shí)驗(yàn)室理化分析方法可能達(dá)到的個(gè)體測(cè)量精度，但可以快速、實(shí)時(shí)、經(jīng)濟(jì)地采集大量原始數(shù)據(jù)，通過現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法和數(shù)字信號(hào)處理芯片技術(shù)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析處理，去粗取精，達(dá)到滿意的效果，這可能今后支持“精細(xì)農(nóng)作”農(nóng)田空間信息采集與處理的主要研究發(fā)展方向。

2.3農(nóng)田作物苗情信息采集處理技術(shù)

這類信息包括作物長勢(shì)、苗情、病蟲草害空間分布信息的采集。傳統(tǒng)農(nóng)田精細(xì)農(nóng)作實(shí)踐中，有經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)民對(duì)農(nóng)田作物苗情例行查田定性觀測(cè)，實(shí)施定位管理�，F(xiàn)代化的“精細(xì)農(nóng)作”，要求采用可定量化的定位測(cè)量手段，在DGPS引導(dǎo)下進(jìn)行巡回觀測(cè)，采集量化信息，在GIS平臺(tái)上經(jīng)處理后，迭加或標(biāo)志在產(chǎn)量圖上，支持管理決策分析。例如，現(xiàn)有聯(lián)合收獲機(jī)上裝置的產(chǎn)量信息檢測(cè)系統(tǒng)，在駕駛室內(nèi)具有操作鍵，當(dāng)進(jìn)行收獲作業(yè)時(shí)，駕駛員可以觀察出雜草與成熟作物間的明顯區(qū)別，通過操作鍵可標(biāo)出不同雜草空間分布的區(qū)域位置，并自動(dòng)將雜草分布信息迭加到最后生成的產(chǎn)量圖上。利用LED加窄帶濾波片組成的窄帶多光譜農(nóng)田雜草識(shí)別檢測(cè)技術(shù)已在若干國家進(jìn)行試驗(yàn)研究。積累的大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將支持其產(chǎn)品開發(fā)技術(shù)取得突破。病蟲害與作物長勢(shì)苗情的定量化檢測(cè)與評(píng)估技術(shù)尚待開發(fā)研究，目前還主要是采用DGPS引導(dǎo)下的查田抽樣檢測(cè)。計(jì)算機(jī)視覺支持下的生物對(duì)象模式識(shí)別技術(shù)，遙感系統(tǒng)中應(yīng)用的高分辨率多光譜近地測(cè)量技術(shù)，在這一領(lǐng)域?qū)⒕哂袕V闊的應(yīng)用研究前景。

“精細(xì)農(nóng)作”空間信息采集與處理技術(shù)的進(jìn)步，將是實(shí)踐這一作物管理技術(shù)思想的重要前題。目前仍有許多問題尚待科學(xué)技術(shù)的突破，需要電子信息硬件、軟件科學(xué)家和農(nóng)學(xué)家的密切合作，可望在跨入新世紀(jì)的初期獲得重要進(jìn)展，同時(shí)也將對(duì)支持處方農(nóng)作的農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)等產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。