精准农业技术与装备

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精准农业装备控制技术—智能平地装备技术

精准农业装备控制技术—智能平地装备技术

(3)有利于改善化学除草效果,符合环保要求;
图2
(4)提高农作物产量,促进农民增收。
二、激光平地系统组成和功能
1.系统组成
(3)液压系统
独立式 不影响原车液压
(2)激光接收器
(4)控制器
液晶显示, 可设置坡度 支持后续升级
精度±3mm, 检测宽度250mm, 检测范围360°。
(1)激光发射器
精度:10″ 自动安平误差:±3° 有效范围: 直径800m 转速600rpm。
GNSS信号 接收机
基站
车载接收器 显示屏控制器
液压系统及平地铲
二、卫星平地系统的工作原理
二、卫星平地系统的工作原理
1.算出基准高度值 2.确定基准平面 3.开启自动模式 4.实时监控数据 5.调整平地铲升降 6.达到平地效果
三、激光和卫星平地系统的比较
激光平地系统
卫星平地系统
目录
1 卫星平地系统的安装 2 卫星平地系统的调试与使用
(4)界面显示 电源指示灯; 手动模式; 自动安平指示灯。
(5)使用特点
自动安平; 范围大、精度高; 操作方便。
激光接收器
(1)功能: 手持式:单人测量,测尺。 机载式:检测激光基准面;
将信号传送到控制箱。
手持式激光接收器
LS-80L 高程指示窗口
高精度模式
达到基准面
激光发射器 高度报警
标准精度模式 高于基准面 低于基准面
3. GNSS接收机电台设置说明
GNSS接收机分为基站和流动站 基站调节电台的旋钮为黑色 流动站调节电台的旋钮为白色 基站和流动站的电台频率一致时才能进 行差分数据传,进行RTK解算 电台频率自动调整为一致
4.控制器使用

农业行业智能农业技术与装备研发方案

农业行业智能农业技术与装备研发方案

农业行业智能农业技术与装备研发方案第1章引言 (3)1.1 研发背景 (3)1.2 研发目的 (3)1.3 研究方法与内容 (4)第2章智能农业技术发展现状与趋势 (4)2.1 国内外智能农业技术发展现状 (4)2.2 智能农业技术发展趋势 (5)2.3 我国智能农业技术发展存在的问题与挑战 (5)第3章智能农业技术体系构建 (6)3.1 智能农业技术框架 (6)3.1.1 数据采集与传输技术 (6)3.1.2 数据处理与分析技术 (6)3.1.3 智能控制与决策技术 (6)3.1.4 信息化管理与服务平台 (7)3.2 关键技术梳理与分析 (7)3.2.1 传感器技术 (7)3.2.2 物联网技术 (7)3.2.3 大数据技术 (7)3.2.4 人工智能技术 (7)3.3 技术集成与优化 (7)3.3.1 技术集成 (7)3.3.2 技术优化 (7)3.3.3 产学研合作 (8)第4章智能感知与信息获取技术 (8)4.1 土壤与环境参数感知技术 (8)4.1.1 土壤参数感知技术 (8)4.1.2 环境参数感知技术 (8)4.2 农作物生长状态监测技术 (8)4.2.1 植株形态监测技术 (8)4.2.2 营养诊断技术 (9)4.2.3 病虫害监测技术 (9)4.3 农业机械作业信息获取技术 (9)4.3.1 作业轨迹监测技术 (9)4.3.2 作业质量监测技术 (9)4.3.3 作业效率监测技术 (9)第5章数据处理与分析技术 (9)5.1 农业大数据采集与预处理 (9)5.1.1 数据采集方法 (9)5.1.2 数据预处理 (10)5.2 农业数据挖掘与分析 (10)5.2.1 数据挖掘方法 (10)5.3 农业数据可视化与决策支持 (10)5.3.1 数据可视化技术 (10)5.3.2 决策支持系统 (10)5.3.3 案例分析 (10)第6章智能控制系统研发 (10)6.1 智能灌溉控制系统 (10)6.1.1 系统设计理念 (10)6.1.2 系统组成 (11)6.1.3 研发重点 (11)6.2 智能施肥控制系统 (11)6.2.1 系统设计理念 (11)6.2.2 系统组成 (11)6.2.3 研发重点 (11)6.3 农业机械智能控制系统 (11)6.3.1 系统设计理念 (11)6.3.2 系统组成 (11)6.3.3 研发重点 (12)第7章无人机与技术 (12)7.1 农业无人机技术 (12)7.1.1 无人机概述 (12)7.1.2 农业无人机类型及特点 (12)7.1.3 农业无人机技术发展 (12)7.2 农业技术 (12)7.2.1 概述 (12)7.2.2 农业类型及特点 (12)7.2.3 农业技术发展 (12)7.3 无人机与系统集成与应用 (13)7.3.1 系统集成 (13)7.3.2 应用案例 (13)7.3.3 发展前景 (13)第8章智能农业装备研发 (13)8.1 精准农业装备研发 (13)8.1.1 育种阶段精准装备 (13)8.1.2 栽培管理精准装备 (13)8.1.3 收获阶段精准装备 (13)8.2 智能化农业机械研发 (13)8.2.1 智能化控制系统 (13)8.2.2 自动导航与路径规划 (13)8.2.3 农业机械协同作业 (14)8.3 农业设施智能化改造 (14)8.3.1 温室智能化控制系统 (14)8.3.2 植物工厂智能化设备 (14)8.3.3 农业废弃物处理设备 (14)第9章智能农业技术试验与示范 (14)9.1 技术试验与验证 (14)9.1.1 试验设计与方法 (14)9.1.2 技术验证指标 (14)9.1.3 试验结果分析 (14)9.2 示范基地建设与推广 (14)9.2.1 示范基地建设 (14)9.2.2 技术推广策略 (15)9.2.3 示范效果评价 (15)9.3 技术成果转化与应用 (15)9.3.1 成果转化路径 (15)9.3.2 应用案例展示 (15)9.3.3 应用前景分析 (15)第10章智能农业技术发展策略与建议 (15)10.1 政策与产业环境分析 (15)10.1.1 政策分析 (15)10.1.2 产业环境分析 (15)10.2 技术发展策略与规划 (15)10.2.1 技术创新 (16)10.2.2 技术引进 (16)10.2.3 技术整合 (16)10.3 我国智能农业技术发展建议与展望 (16)10.3.1 层面 (16)10.3.2 产业层面 (16)10.3.3 企业层面 (16)第1章引言1.1 研发背景全球经济的高速发展,农业作为我国的基础产业,正面临着资源约束、环境压力以及劳动力成本上升等多重挑战。

农业科技精准农业的关键技术简析

农业科技精准农业的关键技术简析

农业科技精准农业的关键技术简析精准农业是指通过引入先进的农业科技与信息技术,利用精准的农业管理手段,实现对农作物的精确管理,提高农业生产效率和质量。

在农业科技领域中,有几项关键技术被认为是实现精准农业的重要手段。

本文将对这些关键技术进行简单的分析与阐述。

1. 全球导航卫星系统(GNSS)全球导航卫星系统是精准农业的基础技术之一。

借助GNSS系统,农民可以实时了解到农田的地理位置,通过GPS导航引导精确地施肥、浇水等农作物管理活动。

这种技术不仅可以提高施肥和灌溉的准确性,还能够降低资源浪费和环境污染。

2. 遥感技术遥感技术是精准农业实施的重要支撑。

通过卫星和无人机等设备,可以获取大量的农田数据,包括土壤质量、作物生长状态以及病虫害情况等。

利用这些数据,农民可以根据实际情况进行农田管理决策,如调整农作物的种植密度、优化施肥方案等,从而提高农业生产效益。

3. 物联网技术物联网技术在精准农业中发挥着至关重要的作用。

农民可以通过网络连接传感器和执行器,实现对农田环境参数的实时监测和控制。

例如,温度、湿度、光照等环境数据可以通过物联网设备进行采集,然后根据这些数据进行精确的灌溉和通风控制,以提供最适宜的生长环境给农作物。

4. 地理信息系统(GIS)地理信息系统是将地理空间数据与非空间数据相结合的技术系统,被广泛应用于精准农业中。

借助GIS技术,农民可以对土地利用、水资源和气象等信息进行空间分析,进而制定更合理的农业管理方案。

通过GIS系统,农民可以更好地了解农田的地形地貌、土壤类型和水文特征,从而更加科学地进行种植和农田规划。

综上所述,全球导航卫星系统、遥感技术、物联网技术和地理信息系统是农业科技精准农业的关键技术。

通过结合这些技术的应用,农民可以更好地掌握农田的实时情况,并且根据准确的数据进行决策与调整,提高农业生产的效率和精度。

精准农业的推广与普及将有助于提高农产品的质量和安全性,促进农村经济的可持续发展。

精准农业智能装备研发与应用推广

精准农业智能装备研发与应用推广

精准农业智能装备研发与应用推广第1章精准农业概述 (4)1.1 精准农业的定义与发展 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 发展 (4)1.2 精准农业的核心技术 (4)1.2.1 信息技术 (4)1.2.2 变量技术 (4)1.2.3 传感器技术 (5)1.2.4 智能控制技术 (5)1.2.5 数据分析技术 (5)第2章智能装备研发基础 (5)2.1 智能装备设计原理 (5)2.1.1 系统架构 (5)2.1.2 功能模块 (5)2.1.3 工作流程 (5)2.2 关键技术与组件 (6)2.2.1 传感器技术 (6)2.2.2 控制策略 (6)2.2.3 执行器技术 (6)2.3 研发工具与平台 (6)2.3.1 硬件开发平台 (6)2.3.2 软件开发平台 (6)2.3.3 仿真与测试工具 (6)2.3.4 云计算与大数据平台 (6)第3章土壤检测与管理系统 (7)3.1 土壤检测技术 (7)3.1.1 土壤物理性质检测技术 (7)3.1.2 土壤化学性质检测技术 (7)3.1.3 土壤生物学性质检测技术 (7)3.2 土壤管理系统 (7)3.2.1 土壤养分管理 (7)3.2.2 土壤水分管理 (7)3.2.3 土壤结构改良 (7)3.2.4 土壤环境保护 (7)3.3 土壤检测与管理系统应用案例 (8)3.3.1 案例一:东北黑土地土壤检测与管理系统 (8)3.3.2 案例二:南方红土地土壤检测与管理系统 (8)3.3.3 案例三:西北旱作区土壤检测与管理系统 (8)3.3.4 案例四:华北平原土壤检测与管理系统 (8)第4章植物生长监测与调控 (8)4.1 植物生长监测技术 (8)4.1.2 激光雷达技术 (8)4.1.3 摄像头图像处理技术 (8)4.2 生长调控策略与方法 (8)4.2.1 水分调控 (8)4.2.2 肥料调控 (9)4.2.3 光照调控 (9)4.2.4 温度调控 (9)4.3 植物生长监测与调控应用实例 (9)4.3.1 设施农业 (9)4.3.2 果树栽培 (9)4.3.3 蔬菜种植 (9)4.3.4 农田作物 (9)第五章农田遥感技术与装备 (9)5.1 遥感技术在农业中的应用 (9)5.2 农田遥感监测关键设备 (9)5.2.1 遥感卫星 (10)5.2.2 遥感传感器 (10)5.2.3 数据处理与分析平台 (10)5.3 遥感技术在农田管理中的应用 (10)5.3.1 作物种植规划 (10)5.3.2 作物生长监测 (10)5.3.3 病虫害监测与防治 (10)5.3.4 农田水分监测 (10)5.3.5 农田生态环境监测 (10)第6章农业与自动化 (11)6.1 农业发展概况 (11)6.1.1 国内外农业发展现状 (11)6.1.2 农业在我国的应用前景 (11)6.2 农业关键技术 (11)6.2.1 感知与识别技术 (11)6.2.2 人工智能与决策控制技术 (11)6.2.3 无人驾驶与导航技术 (11)6.2.4 操作系统与多协同技术 (11)6.3 自动化农业装备应用案例 (11)6.3.1 智能植保 (11)6.3.2 自动播种 (12)6.3.3 自主导航施肥 (12)6.3.4 果蔬采摘 (12)6.3.5 蔬菜种植自动化生产线 (12)第7章智能灌溉与水肥一体化 (12)7.1 智能灌溉系统设计 (12)7.1.1 系统概述 (12)7.1.2 系统构成 (12)7.2 水肥一体化技术 (13)7.2.1 技术概述 (13)7.2.2 技术原理 (13)7.2.3 技术优点 (13)7.2.4 关键因素 (13)7.3 智能灌溉与水肥一体化应用 (13)7.3.1 应用案例 (13)7.3.2 应用前景 (13)第8章农产品品质检测与分级 (14)8.1 农产品品质检测技术 (14)8.1.1 光学检测技术 (14)8.1.2 电学检测技术 (14)8.1.3 振动声学检测技术 (14)8.1.4 挥发性物质检测技术 (14)8.2 智能分级设备与系统 (14)8.2.1 智能分级设备 (14)8.2.2 智能分级系统 (14)8.2.3 分级设备与系统的集成 (14)8.3 农产品品质检测与分级应用实例 (14)8.3.1 水果品质检测与分级 (14)8.3.2 蔬菜品质检测与分级 (15)8.3.3 粮食作物品质检测与分级 (15)8.3.4 水产及畜禽产品品质检测与分级 (15)第9章农业大数据与云计算 (15)9.1 农业大数据采集与处理 (15)9.1.1 数据采集技术 (15)9.1.2 数据处理与分析 (15)9.1.3 数据共享与交换 (15)9.2 云计算在农业中的应用 (15)9.2.1 云计算概述 (15)9.2.2 云计算在农业数据处理中的应用 (15)9.2.3 云计算在农业信息服务中的应用 (16)9.3 农业大数据与云计算实践案例 (16)9.3.1 案例一:基于云计算的农业气象信息服务 (16)9.3.2 案例二:云计算在农业病虫害监测与防治中的应用 (16)9.3.3 案例三:基于大数据和云计算的农业供应链管理 (16)9.3.4 案例四:云计算在农业精准扶贫中的应用 (16)9.3.5 案例五:农业大数据与云计算在农业保险领域的应用 (16)第十章智能农业装备推广与产业化 (16)10.1 智能农业装备推广策略 (16)10.1.1 市场需求分析与定位 (16)10.1.2 技术培训与示范应用 (16)10.1.3 售后服务与保障体系建设 (17)10.2 产业化发展与政策支持 (17)10.2.1 产业链构建与优化 (17)10.2.2 政策支持与引导 (17)10.2.3 产业协同发展 (17)10.3 智能农业装备未来发展展望 (17)10.3.1 技术创新与升级 (17)10.3.2 应用领域拓展 (17)10.3.3 产业规模扩大 (17)10.3.4 国际化发展 (17)第1章精准农业概述1.1 精准农业的定义与发展1.1.1 定义精准农业,即Precision Agriculture,是一种基于现代高新技术,通过对农业生产全过程中的关键环节进行实时监测、精确管理与科学决策,实现农业生产资源的高效利用与生态环境的有效保护的现代农业模式。

农业机械与装备了解农业机械和装备的最新技术和应用

农业机械与装备了解农业机械和装备的最新技术和应用

农业机械与装备了解农业机械和装备的最新技术和应用随着现代农业的发展,农业机械与装备在提高农业生产效率、降低劳动强度、促进农业可持续发展等方面发挥着重要作用。

本文将深入探讨农业机械与装备的最新技术和应用,以期帮助读者更好地了解这一领域。

1. 现代农业机械与装备的发展概况农业机械与装备是指在农业生产中用于种植、收割、加工、繁育等各个环节的机械设备。

随着科技的进步和农业现代化的推进,农业机械与装备也不断发展和更新。

2. 农业机械的最新技术2.1 智能化技术随着人工智能和大数据技术的发展,农业机械越来越智能化,通过传感器、无人机、自动化控制系统等技术,可以实现精准农业管理,提高农业生产效率。

2.2 绿色环保技术环保是现代农业的重要发展方向,农业机械的绿色环保技术也得到了广泛应用。

例如,采用低排放发动机、减震降噪技术,减少对环境的污染和噪音干扰,保护农田生态环境。

2.3 远程操控技术农业机械的远程操控技术可以实现机械设备的遥控和远程监测。

农民可以通过手机或电脑远程操作机械设备,提高操作的灵活性和便捷性。

3. 农业机械与装备的最新应用3.1 现代化播种技术现代农业机械广泛应用于播种环节,例如通过推广无翻耕播种机、直播机等设备,可以实现精准播种、减少用种量、提高播种效率等。

3.2 智能化收获技术农业机械在收获环节的应用也越来越广泛,例如智能化收割机可以通过摄像头和传感器,自动识别作物的生长情况和成熟度,实现自动化的收割和分拣。

3.3 精准施肥技术农业机械的精准施肥技术可以提高肥料利用率,减少环境污染。

例如,利用无人机进行空中施肥,可以根据农田土壤和植物需求精确投放肥料。

4. 农业机械与装备的挑战与前景农业机械与装备的发展也面临着一些挑战,例如技术更新速度快,农民的接受度和适应能力需要提高;同时大规模机械使用也带来能源消耗、土地利用等问题。

然而,随着科技水平的不断提高,农业机械与装备必将在减少农业劳动力、提高农业生产效率等方面发挥更加重要的作用。

农业行业智能农业装备与技术推广方案

农业行业智能农业装备与技术推广方案

农业行业智能农业装备与技术推广方案第1章智能农业概述 (3)1.1 智能农业发展背景 (3)1.2 智能农业的定义与分类 (3)1.3 智能农业的发展现状与趋势 (3)第2章智能农业装备技术 (4)2.1 农业 (4)2.2 智能植保无人机 (4)2.3 精准农业技术装备 (5)第3章智能农业传感器技术 (5)3.1 土壤传感器 (5)3.1.1 土壤水分传感器 (5)3.1.2 土壤温度传感器 (5)3.1.3 土壤pH值传感器 (5)3.2 气象传感器 (6)3.2.1 温湿度传感器 (6)3.2.2 光照传感器 (6)3.2.3 风速风向传感器 (6)3.3 植株生长监测传感器 (6)3.3.1 植株高度传感器 (6)3.3.2 叶面积指数传感器 (6)3.3.3 植株水分传感器 (6)第4章农业大数据与云计算 (7)4.1 农业数据采集与处理 (7)4.1.1 数据采集方法 (7)4.1.2 数据处理技术 (7)4.2 农业大数据分析与应用 (7)4.2.1 大数据分析方法 (7)4.2.2 应用场景及案例 (8)4.3 云计算在智能农业中的应用 (8)4.3.1 应用领域 (8)4.3.2 优势 (8)第5章农业物联网技术 (9)5.1 物联网技术概述 (9)5.2 农业物联网架构与关键技术 (9)5.2.1 架构 (9)5.2.2 关键技术 (9)5.3 农业物联网应用案例 (9)5.3.1 智能灌溉系统 (9)5.3.2 智能施肥系统 (10)5.3.3 病虫害监测与防治系统 (10)5.3.4 农业无人机监测 (10)5.3.5 智能农产品追溯系统 (10)第6章智能农业管理系统 (10)6.1 农田信息管理系统 (10)6.1.1 系统概述 (10)6.1.2 功能模块 (10)6.2 农业资源管理系统 (10)6.2.1 系统概述 (10)6.2.2 功能模块 (11)6.3 农业生产管理系统 (11)6.3.1 系统概述 (11)6.3.2 功能模块 (11)第7章智能农业决策支持系统 (11)7.1 农业决策支持系统概述 (11)7.2 农业知识库与专家系统 (11)7.2.1 农业知识库 (11)7.2.2 专家系统 (12)7.3 农业模拟与优化决策 (12)7.3.1 农业模拟 (12)7.3.2 优化决策 (12)第8章智能农业技术推广与应用 (12)8.1 智能农业技术培训与推广 (12)8.1.1 技术培训体系建设 (12)8.1.2 培训内容与方式 (12)8.1.3 推广策略与措施 (13)8.2 智能农业技术示范与应用 (13)8.2.1 示范基地建设 (13)8.2.2 应用模式摸索 (13)8.2.3 技术集成与创新 (13)8.3 智能农业技术的经济效益分析 (13)8.3.1 投入产出分析 (13)8.3.2 成本效益分析 (13)8.3.3 社会效益分析 (13)8.3.4 政策建议 (13)第9章农业产业链与智能农业 (13)9.1 农业产业链概述 (14)9.1.1 农业产业链概念 (14)9.1.2 农业产业链结构 (14)9.1.3 我国农业产业链发展现状 (14)9.2 智能农业在产业链中的应用 (14)9.2.1 生产环节 (14)9.2.2 加工环节 (14)9.2.3 销售环节 (15)9.2.4 服务环节 (15)9.3 智能农业推动农业产业链升级 (15)第10章智能农业发展策略与展望 (15)10.1 智能农业发展政策与法规 (15)10.2 智能农业发展模式与路径 (15)10.3 智能农业未来发展展望 (16)第1章智能农业概述1.1 智能农业发展背景全球人口增长和气候变化对农业生产带来的压力,我国农业发展面临着前所未有的挑战。

精准农业种植技术与装备研发方案

精准农业种植技术与装备研发方案

精准农业种植技术与装备研发方案第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究目标与内容 (4)第二章精准农业种植技术概述 (4)2.1 精准农业种植技术概念 (4)2.2 精准农业种植技术分类 (5)2.2.1 精准施肥技术 (5)2.2.2 精准灌溉技术 (5)2.2.3 精准植保技术 (5)2.2.4 精准播种技术 (5)2.2.5 精准收获技术 (5)2.3 精准农业种植技术发展趋势 (5)2.3.1 技术融合与创新 (5)2.3.2 智能化与自动化 (5)2.3.3 生态环境友好 (6)2.3.4 个性化与定制化 (6)第三章数据采集与处理技术 (6)3.1 数据采集方法 (6)3.1.1 传感器技术 (6)3.1.2 遥感技术 (6)3.1.3 无人机技术 (6)3.2 数据处理与分析 (6)3.2.1 数据清洗与预处理 (6)3.2.2 数据挖掘与分析 (7)3.2.3 模型构建与优化 (7)3.3 数据可视化 (7)3.3.1 地图可视化 (7)3.3.2 图表可视化 (7)3.3.3 3D可视化 (7)第四章土壤质量监测与评价技术 (7)4.1 土壤质量监测方法 (7)4.2 土壤质量评价模型 (8)4.3 土壤质量优化技术 (8)第五章植物生长监测与调控技术 (8)5.1 植物生长监测方法 (8)5.1.1 光学监测方法 (9)5.1.2 生理生态监测方法 (9)5.1.3 遥感监测方法 (9)5.2 植物生长调控策略 (9)5.2.1 光照调控 (9)5.2.3 营养调控 (9)5.3 植物生长优化技术 (9)5.3.1 植物生长模型构建 (9)5.3.2 智能调控系统 (9)5.3.3 信息融合与决策支持 (10)第六章精准施肥技术 (10)6.1 施肥策略优化 (10)6.1.1 引言 (10)6.1.2 施肥时机优化 (10)6.1.3 施肥量优化 (10)6.1.4 肥料种类优化 (10)6.2 肥料智能施用技术 (11)6.2.1 引言 (11)6.2.2 智能传感器 (11)6.2.3 自动化施肥设备 (11)6.2.4 信息处理与施肥决策 (11)6.3 施肥效果评估 (11)6.3.1 引言 (11)6.3.2 评估方法 (12)6.3.3 评估指标 (12)第七章精准灌溉技术 (12)7.1 灌溉制度优化 (12)7.1.1 灌溉制度的现状分析 (12)7.1.2 灌溉制度优化目标 (12)7.1.3 灌溉制度优化措施 (12)7.2 灌溉智能控制系统 (12)7.2.1 灌溉智能控制系统概述 (12)7.2.2 灌溉智能控制系统设计 (13)7.2.3 灌溉智能控制系统应用 (13)7.3 灌溉效果评估 (13)7.3.1 灌溉效果评估指标 (13)7.3.2 灌溉效果评估方法 (13)7.3.3 灌溉效果评估应用 (13)第八章精准病虫害防治技术 (13)8.1 病虫害监测与诊断 (13)8.1.1 监测方法 (14)8.1.2 诊断方法 (14)8.1.3 监测与诊断流程 (14)8.2 病虫害防治策略 (14)8.2.1 生物防治 (14)8.2.2 化学防治 (14)8.2.3 综合防治 (14)8.3 防治效果评估 (15)8.3.2 评估指标 (15)第九章精准农业种植装备研发 (15)9.1 装备需求分析 (15)9.1.1 市场需求 (15)9.1.2 技术需求 (15)9.2 装备研发策略 (16)9.2.1 技术创新 (16)9.2.2 产品系列化 (16)9.2.3 产业链整合 (16)9.3 装备功能评价 (16)9.3.1 作业效率 (16)9.3.2 精准度 (16)9.3.3 可靠性 (16)9.3.4 环保性 (16)9.3.5 经济性 (16)第十章精准农业种植技术与装备应用案例 (16)10.1 应用背景与目标 (17)10.2 应用方案设计 (17)10.2.1 技术方案 (17)10.2.2 装备方案 (17)10.3 应用效果分析 (18)10.3.1 产量与品质提升 (18)10.3.2 资源利用效率提高 (18)10.3.3 农业生态环境改善 (18)10.3.4 农业管理效率提升 (18)第一章绪论1.1 研究背景与意义全球人口的增长和资源环境的压力加大,提高农业生产力、保障粮食安全成为各国的重要任务。

农业领域精准农业的核心技术

农业领域精准农业的核心技术

农业领域精准农业的核心技术精准农业的核心技术农业是国家经济的支柱产业,为了实现农业可持续发展和提高农作物产量质量,精准农业的应用得到了越来越多的关注。

精准农业是指通过运用现代科技手段,精确地了解农田、作物和农业活动的需求,实现农业生产的智能化、精确化和高效化。

在精准农业中,核心技术起着至关重要的作用。

本文将重点介绍农业领域精准农业的核心技术,包括遥感技术、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)、物联网技术和无人机技术。

一、遥感技术遥感技术是通过卫星等远距离获取地面信息的一种技术手段。

在农业领域,遥感技术可以用于农田土壤和作物的监测和评估。

通过遥感技术获取的数据可以反映土壤的水分状况、氮磷钾含量以及作物的生长状态等信息。

这些信息对于制定农业生产计划和合理施肥具有重要意义。

遥感技术还可以监测病虫害的发生和扩散情况,及时采取相应的防治措施,减少农作物的损失。

二、地理信息系统(GIS)地理信息系统是将地理信息与数据库相结合的一种技术。

在农业领域,GIS可以用于土地利用规划、农田分布和农作物产量的分析等。

通过GIS,可以将农田空间信息与农作物生长情况进行关联,分析不同土地类型下的农作物适宜性,从而优化农作物的种植结构,提高产量质量。

此外,GIS还可以对农田水利设施进行管理和评估,实现水资源的合理配置,提高水利效益。

三、全球定位系统(GPS)全球定位系统是一种通过卫星定位来确定地理位置的技术。

在农业领域,GPS可以用于机械化农业和精确施肥。

通过GPS可以实现农机的定位和导航,提高农机作业的精确度和效率。

同时,结合遥感技术和GIS,可以利用GPS获取的位置信息,对农田进行细粒度管理。

例如,根据不同土地类型和需求,实现对农机作业的精准控制,避免资源浪费和环境污染。

此外,GPS还可以用于农作物的精确施肥,根据土壤养分状况和作物需求,在合适的时间和位置进行施肥,提高施肥的效果,减少养分的流失。

四、物联网技术物联网技术是指通过无线网络连接和信息传输,实现物品之间的智能交互的技术。

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国家高技术研究发展计划(863计划)现代农业技术领域“精准农业技术与装备”重大项目课题申请指南一、指南说明精准农业是基于3S技术、决策支持技术和智能装备对农业生产进行定量决策、变量投入并定位精确实施的现代农业生产管理技术系统,它充分体现了因地制宜、科学管理的思想理念,可以最大限度挖掘耕地生产潜力、实现农业生产要素高效利用,对于提高我国农业现代化水平,提升农业国际竞争力具有重大意义。

本项目针对“十一五”我国现代农业发展的战略需求,围绕进一步提升农业科技自主创新和转化应用能力、提高科技进步对农业增长的贡献率和农业资源利用效率,突破精准农业农田信息采集、智能变量农业装备、精准生产管理决策模型、精准农业集成技术等一批重大共性关键技术,构建支持我国主要大田作物、设施农业精准生产的重大技术、重大产品和重大系统原型,全面提升我国农业科技的原始创新能力;根据国际精准农业发展现状和我国农业生产的实际特点,提出我国精准农业技术框架、技术规范及评价指标体系,指导和规范我国精准农业发展;建立一批精准农业技术集成和应用示范基地,初步形成我国主要农作物和设施农业精准生产作业技术系统,提高农业综合生产能力,引领我国现代农业的发展。

此次发布的是现代农业技术领域“精准农业技术与装备”重大项目课题申请指南,拟支持7个研究课题,包括:(1)车载农田土壤信息快速获取关键技术与产品研发;(2)多平台作物生长信息快速获取关键技术与产品研发;(3)精准农业生产设计与管理决策模型技术研究;(4)农田作业机械智能导航控制技术与产品研发;(5)精准农业智能变量作业装备研究开发;(6)精准农业技术集成平台研究与开发;(7)精准作业系统构建与应用示范。

本重大项目安排国拨经费0.56亿元。

二、指南内容课题1. 车载农田土壤信息快速采集关键技术与产品研发研究目标:面向精准农业生产管理和精准调控需要,研究高效、实用、低成本的车载农田土壤信息快速获取技术,开发相关技术产品,构建服务于处方农作的土壤水分、养分信息快速获取系统。

主要研究内容:围绕解决精准农业农田土壤水分、氮素信息快速获取的技术问题,研究车载农田土壤水分、压实及电导率等信息快速采集技术系统;多测量指标、适应性强的土壤信息复合传感器及其生产工艺和制备方法;基于GPS的车载土样快速采集设备;土壤氮素快速获取技术产品;基于无线传感器网络的大田土壤信息监测传输技术。

主要考核指标:申请国家发明专利4-6项,制定相关技术规范3-5项。

开发土壤水分、压实和电导率车载测定技术设备各1套,开发产品化土壤信息复合传感器1-2种,车载GPS土样快速采集设备1-2套,土壤氮素快速获取技术产品1-2套,土壤农田信息快速获取无线传感器网络系统1套,相关技术产品在项目示范区得到应用。

精度要求:车载土壤水分误差±3%以内,车载土壤电导率误差±5%以内,土壤采样效率较传统采样提高10倍以上。

支持年限:5年经费来源及构成:本课题国拨经费为350万元,地方、企业配套和单位自筹350万元。

课题2.多平台作物信息快速获取关键技术与产品研发研究目标:面向作物精准生产管理和调控的需要,研究先进、实用的多平台作物信息快速获取技术,开发相关技术产品,构建作物长势、营养状况的信息快速获取技术系统。

主要研究内容:研究“星-机-地”多平台的作物生长和病虫害信息遥感获取技术,建立定量遥感反演模型,构建基于低空遥感平台的作物信息快速获取技术系统;研究作物水分胁迫指数、氮素/色素、叶面积和生物量等农学参量的快速获取传感器和采集仪器;研究开发基于无线传感器网络的大田作物信息监测传输技术。

主要考核指标:申请国家发明专利4-6项,制定相关技术规范5-8项。

建立基于低空遥感平台的作物信息快速获取技术系统1-2套,开发近地作物水分、营养、生物量信息等快速获取技术产品与设备3-4套,作物信息快速获取无线传感器网络系统1套,相关技术产品在项目示范区得到应用。

作物水分测量误差±3%以内,主要农学参数测量误差±8%以内,仪器成本较国外降低30%以上。

支持年限:5年经费来源及构成:本课题国拨经费为350万元,地方、企业配套和单位自筹350万元。

课题3. 精准农业生产设计与管理决策模型技术研究研究目标:以农业生产管理的精准决策模型及决策支持系统为基础,集成作物生长模型和作物专家系统的优点,构建普适性和实用性的作物生产方案设计与管理决策模型,支持精准农业系统中的变量处方生成。

主要研究内容:研究小麦、水稻、玉米、大豆精准生产管理的知识表达技术,构建精准作物栽培方案设计模型、肥水运筹方案设计模型、病虫草害管理决策模型、作物生长指标动态模型、作物生产力分析评价模型,实现不同条件下农作物精准生产管理方案的优化设计;研究精准农业生产中作物生长诊断与动态调控技术,重点建立基于农田实时信息的作物养分诊断与施肥调控模型、水分诊断与灌溉调控模型、抗逆栽培调控模型,实现精准农业生产管理决策的过程化和动态化;研究主要农作物精准管理模型中主要参数的定量化和规范化估算技术与方法,提出适宜于不同品种类型、生态区域和生产系统的模型参数库;进一步研制综合性精准农业生产方案设计和动态调控系统,并通过与精准农业技术系统的有效集成,实现主要农作物生产全过程变量管理处方的数字化生成。

主要考核指标:建立普适性和实用性的小麦、水稻、玉米、大豆精准农业生产设计模型和管理决策模型系统,能可靠地支持我国主要农区的精准生产管理决策,并通过与精准农业技术平台的有效集成,实现全过程变量处方生成的定量化和参数化。

建立主要农作物精准生产管理的系统模型4套、应用系统4个、子模型构件20个、模型参数库4个,申报国家软件著作权登记8个。

研究成果在项目示范区和精准农业技术集成平台中得到应用。

支持年限:5年经费来源及构成:本课题国拨经费为600万元。

课题4. 农田作业机械智能导航控制技术与产品研发研究目标:研究基于GPS定位系统、作业机械运动姿态传感器融合技术和机器视觉技术的农田作业机械智能导航控制技术;研究开发配套我国中小幅宽施肥、播种、施药机具作业辅助导航系统产品;研究适合我国精准农业GPS定位导航的低成本解决方案。

主要研究内容:(1)农用辅助导航监视系统:研究基于GPS定位系统的农田作业机械导航控制技术,开发配套我国中小幅宽播种、施肥、施药机具作业的农用辅助导航监视系统,提高农机作业装备作业质量和智能化水平。

(2)基于多传感器融合的智能导航系统:研究基于定位系统、作业机械运动姿态传感器融合技术和机器视觉等技术的农机作业智能导航控制技术,开发适合不同生产规模的农田作业机械智能导航系统。

(3)研发农用虚拟差分GPS技术及产品:研究农用虚拟差分GPS技术,开发低成本定位技术产品,以满足精准农业实践中各种农田作业的需求。

(4)不同作业导航系统集成应用:针对不同作业机具和作业条件,应用示范农用辅助导航监视系统和基于多传感器融合的自动导航系统,评价不同条件下作业导航系统的实际应用效果。

主要考核指标:开发基于多传感器融合农田作业智能导航技术与产品4个,在项目示范区中得到应用;申报国家发明专利4项、软件著作权登记4项,技术规范2项。

要求在机械正常作业速度下,施肥和施药导航控制误差小于1米,较国外同类产品成本下降30%以上。

支持年限:5年经费来源及构成:本课题国拨经费为350万元,地方、企业配套和单位自筹350万元。

课题5. 精准农业智能变量作业装备研究开发研究目标:研制适合主要农作物精准生产的系列化智能精准播种机和插秧设备、智能变量喷药机、智能变量施肥机、智能测产系统,研究开发实时自动控制软件和硬件产品。

主要研究内容:(1)智能变量播种和智能插秧机:研究开发适合主要农作物智能变量播种及水稻智能插秧装备,根据播种、插秧密度作业处方图,实现自动和半自动调整播种量和插秧密度,提高播种、插秧质量。

(2)智能变量施肥机:研究开发适合不同经营规模条件的主要农作物智能变量施肥装备,根据作物产量和土壤养分分布等农田信息生成的作业处方图,实现自动和半自动调整施肥量,提高施肥的科学性。

(3)智能变量施药机:根据我国不同农区农田作业管理的实际需要和作业特点,开发配套国产主流施药机的变量作业装备,结合自动控制技术和智能化自动识别技术,研制适合我国主要农作物精准变量施药作业机具。

(4)智能测产系统:研究开发与国产小麦、水稻、大豆联合收获机主流机型配套的作物产量、水分等传感器,研究开发收割面积测量、产量空间分布处理软件,形成实用化测产系统与产品。

主要考核指标:开发变量播种、智能插秧机产品各1套以上,播种实施误差±5%以内;变量施肥机产品2套以上,施肥实施误差±5%以内;变量施药机产品2套以上,施药实施误差±6%以内;与国产主流机型配套分别适合小麦、水稻和大豆的智能测产系统各1套,智能测产误差±5%以内。

申报国家发明专利6项、软件著作权登记8项,制订技术规范8项。

要求变量播种、智能插秧、变量施肥、变量施药机推广40-50套;在国产联合收割机上安装智能测产系统50-60套。

支持年限:5年经费来源及构成:本课题国拨经费为1350万元,地方、企业配套和单位自筹1350万元。

课题6. 精准农业技术集成平台研究与开发研究目标:建立面向精准农业应用的农田管理数据库结构规范及数据交换和通讯标准,基于面向对象技术构建多源数据融合分析组件;研究适合我国大中型拖拉机及作业机组的电子监视、作业控制电子控制单元通讯协议标准;制定变量播种/智能插秧、变量施肥、变量施药的通用作业规范;构建通用化、标准化的精准农业技术集成平台。

主要研究内容:(1)标准规范制定:数据标准、模型接口、软构件标准、控制总线标准的研究制定。

研究制定数据采集、存储、交换标准;精准决策模型接口标准;研究并确立不同子系统之间的标准化接口和系统整体集成的框架结构;制定一套适合我国大中型拖拉机及作业机组的电子监视、作业控制电子控制单元通讯协议标准;制定变量施肥、变量播种、变量喷药的通用作业规范。

(2)多源数据融合与分析技术:研究农业3S应用服务系统的数据组织结构、数据采集规范、数据交换标准和数据融合技术等内容,建立服务于精准生产的多源数据融合与管理分析平台,实现农田数据共享和数据交换。

(3)决策支持与处方生成技术:以精准农作决策模型为核心,结合GIS技术、人工智能技术,建立综合性精准决策支持与处方图生成系统,实现主要农作物生产全过程变量管理处方的数字化生成,以及变量处方与变量实施控制单元的有机融合。

(4)智能装备精准作业支撑技术:研究精准农业变量作业机械智能系统现场总线技术、电子作业控制单元(ECU)技术,研发变量作业机械设备网络化、智能化、分布式控制系统;开发可对农业机械进行监视、辅助作业和变量实施的车载嵌入式监控终端;研究农田信息无线通讯与传输技术,实现农田信息与作业处方的无线传输和远程通讯;构建面向不同作物的精准生产技术系统和应用型作业系统。

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