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基于状态预测的田间机-地传感器系统协同采集方式研究
被引量：
5
1
作者
李继宇
兰玉彬
+3 位作者
施叶茵
张亚莉
欧阳帆
陈盛德
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期246-253,277,共9页
基于旋翼无人机的低空、低速、利用旋翼风场作业等飞行特征,采用机载北斗定位系统获取精准机体实时观测值,协同地面风速传感器构成机-地传感器采集系统,尝试对具有稳定飞行轨迹的无人机进行状态预测。在充分讨论飞行状态的预测策略、可...
基于旋翼无人机的低空、低速、利用旋翼风场作业等飞行特征,采用机载北斗定位系统获取精准机体实时观测值,协同地面风速传感器构成机-地传感器采集系统,尝试对具有稳定飞行轨迹的无人机进行状态预测。在充分讨论飞行状态的预测策略、可预测性、起始点确定等问题基础上,建立状态预测模型,设计状态预测算法用以自动判定传感器采集时段的起始点。依据算法展开冠层风速田间采集试验,对于无人机预测状态数据和实际观测数据做了对比分析,发现在可置信度为99%水平时,两者无差异的概率P值为0.956;同时统计出X、Y、Z向风速最大值出现时刻均值分别为3.036、2.427、3.145 s,计算出对应的标准差分别为0.79、0.87、0.98 s,说明3向风速最大值出现时刻在5 s采样范围内具有较明显的区域性,验证了采集时刻的准确性,表明机-地协同实时采集旋翼风场数据的有效性得到了显著提高。
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关键词
农业植保
北斗定位系统
无人机
传感器
机-地协同
状态预测
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职称材料
作物胁迫感知和植物表型测量系统综述
被引量：
1
2
作者
白更
葛玉峰
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第1期66-81,共16页
提高农田管理的资源施用效率和持续培育优良作物品种是确保粮食产量和减轻作物生产对环境影响的关键途径。作物胁迫感知和植物表型测量系统是田间变量管理和高通量植物表型测量研究的核心,且两者在硬件和数据处理技术上具有相似性。几...
提高农田管理的资源施用效率和持续培育优良作物品种是确保粮食产量和减轻作物生产对环境影响的关键途径。作物胁迫感知和植物表型测量系统是田间变量管理和高通量植物表型测量研究的核心,且两者在硬件和数据处理技术上具有相似性。几十年来,人们一直在开发可以用在田间变量管理领域的作物胁迫感知系统,旨在建立更加可持续的田间管理方案。与此同时,田间高通量表型系统开发取得的重大进展为降低传统表型测量成本提供了技术基础。本文首先对田间变量管理中涉及的作物胁迫感知系统进行了回顾,特别对目前用于精准灌溉、氮素施用和农药喷洒中的感知和决策方法进行了总结。基于作者团队在内布拉斯加大学林肯分校开发的三套田间表型测量系统,对常见田间高通量表型测量系统的传感器和数据的处理分析流程进行了介绍。此外,讨论了当前田间表型测量系统面临的挑战并提出了潜在解决方案。人工智能、机器人平台和创新仪器的持续发展有望显著提高测量系统的性能,对系统在育种中的大范围应用起到积极作用。对主要植物生理过程更直接的测量可能成为未来田间表型研究领域的研究热点之一,并为培育更耐胁迫的作物新品种提供有价值的表型数据。这篇综述可为田间变量管理和高通量植物表型测量两个研究领域提供参考和独特的见解。
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关键词
作物胁迫感知
植物表型
田间变量管理
HTTP系统
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职称材料
题名
基于状态预测的田间机-地传感器系统协同采集方式研究
被引量：
5
1
作者
李继宇
兰玉彬
施叶茵
张亚莉
欧阳帆
陈盛德
机构
华南农业大
学
工程
学
院
国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心
内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程系
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期246-253,277,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFD0701001)
国家自然科学基金项目(31771682)
广东省重大科技计划项目(2017B010116003)
文摘
基于旋翼无人机的低空、低速、利用旋翼风场作业等飞行特征,采用机载北斗定位系统获取精准机体实时观测值,协同地面风速传感器构成机-地传感器采集系统,尝试对具有稳定飞行轨迹的无人机进行状态预测。在充分讨论飞行状态的预测策略、可预测性、起始点确定等问题基础上,建立状态预测模型,设计状态预测算法用以自动判定传感器采集时段的起始点。依据算法展开冠层风速田间采集试验,对于无人机预测状态数据和实际观测数据做了对比分析,发现在可置信度为99%水平时,两者无差异的概率P值为0.956;同时统计出X、Y、Z向风速最大值出现时刻均值分别为3.036、2.427、3.145 s,计算出对应的标准差分别为0.79、0.87、0.98 s,说明3向风速最大值出现时刻在5 s采样范围内具有较明显的区域性,验证了采集时刻的准确性,表明机-地协同实时采集旋翼风场数据的有效性得到了显著提高。
关键词
农业植保
北斗定位系统
无人机
传感器
机-地协同
状态预测
Keywords
plant protection
Beidou positioning system
unmanned aerial vehicle
sensors
airframeground coordination
state prediction
分类号
S252.3 [农业科学—农业机械化工程]
V279.2 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作物胁迫感知和植物表型测量系统综述
被引量：
1
2
作者
白更
葛玉峰
机构
内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程系
出处
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023年第1期66-81,共16页
文摘
提高农田管理的资源施用效率和持续培育优良作物品种是确保粮食产量和减轻作物生产对环境影响的关键途径。作物胁迫感知和植物表型测量系统是田间变量管理和高通量植物表型测量研究的核心,且两者在硬件和数据处理技术上具有相似性。几十年来,人们一直在开发可以用在田间变量管理领域的作物胁迫感知系统,旨在建立更加可持续的田间管理方案。与此同时,田间高通量表型系统开发取得的重大进展为降低传统表型测量成本提供了技术基础。本文首先对田间变量管理中涉及的作物胁迫感知系统进行了回顾,特别对目前用于精准灌溉、氮素施用和农药喷洒中的感知和决策方法进行了总结。基于作者团队在内布拉斯加大学林肯分校开发的三套田间表型测量系统,对常见田间高通量表型测量系统的传感器和数据的处理分析流程进行了介绍。此外,讨论了当前田间表型测量系统面临的挑战并提出了潜在解决方案。人工智能、机器人平台和创新仪器的持续发展有望显著提高测量系统的性能,对系统在育种中的大范围应用起到积极作用。对主要植物生理过程更直接的测量可能成为未来田间表型研究领域的研究热点之一,并为培育更耐胁迫的作物新品种提供有价值的表型数据。这篇综述可为田间变量管理和高通量植物表型测量两个研究领域提供参考和独特的见解。
关键词
作物胁迫感知
植物表型
田间变量管理
HTTP系统
Keywords
crop stress sensing
plant phenotyping
variable-rate field management
HTTP system
分类号
S-1 [农业科学]
S330 [农业科学—作物遗传育种]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于状态预测的田间机-地传感器系统协同采集方式研究
李继宇
兰玉彬
施叶茵
张亚莉
欧阳帆
陈盛德
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
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职称材料
2
作物胁迫感知和植物表型测量系统综述
白更
葛玉峰
《智慧农业（中英文）》
CSCD
2023
1
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