课题基金 / 基金详情

基于土壤特征信息动态实时获取的玉米精准变量播种方法研究

批准号:
32071915
项目类别:
面上项目
资助金额:
58.0 万元
负责人:
杨丽
依托单位:
学科分类:
农艺农机学
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
杨丽

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
变量播种可根据土壤条件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。本项目根据玉米高产高效种植需求,提出一种基于土壤特征信息实时获取与播量在线决策的精准变量播种方法:①研究土壤有机质、质地、含水率的光谱响应特性及其在高速和田间振动下的动态变化规律,提出基于光谱校正与补偿的土壤特征信息原位动态获取方法,实现有机质、质地、含水率多维土壤信息的并行、快速获取;②综合历史播量/产量信息、现代农学知识和田间标定试验,构建基于规则归纳推理和深度神经网络的最优播量决策模型,实现基于实时土壤特征信息的播量在线决策;③研究不同播量区域边界判别方法,建立落种点位置广义定位模型和播量调控超前补偿模型,构建基于局域播量综合的精准变量播种方法和控制策略,实现在土壤条件变化时播种量的实时、精确调整。研究成果将为精准变量播种提供理论依据和新的技术途径。
英文摘要
Variable rate seeding can properly and accurately adjust the amount of seeds according to soil conditions to maximize the return, which is the cutting-edge research area of planting technology. This project proposes a precise variable rate seeding method based on real-time acquisition of soil properties and online decision of seeding rate for maize precision planting. Through real-time collection and rapid analysis of soil spectral information, multi-dimensional soil characteristic parameters including soil organic matter, texture, and moisture content will be obtained. Based on multi-dimensional soil characteristic parameters acquired and integration of historical seeding rate and yield data and modern agricultural knowledge, an optimal seeding rate decision model based on rule induction and deep learning will be built, the real-time decision of seeding rate will be realized, and seeding rate information maps which can accurately match the field and dynamically expand will be generated. Based on the seeding rate information maps, the method of discriminating boundaries of different seeding rate zones will be studied, a generalized positioning model of the seed drop point and a compensation model for seeding rate adjustment will be established, an accurate variable rate seeding system based on local soil properties will be built and experimentally verified. And the real-time and precise adjustment of seeding rate when the soil conditions change will be achieved. The results of this research will provide the theoretical basis and technical support for variable rate seeding based on real-time sensors, which is of great significance to improve the intelligence and precision of maize seeding equipment.
项目针对传统播种方式无法根据土壤肥力分布实时调节播量导致土壤增产潜力受限的问题,提出了一种基于土壤特征信息动态实时获取与播量在线决策的玉米精准变量播种方法,实现了基于土壤有机质的播量在线决策与精准调控。具体内容如下: . 研究了不同粒径和含水率条件下土壤有机质光谱特性的变化规律,明确了在动态作业条件下不同粒径和含水率对土壤有机质特征波长的影响机制,构建了基于最小二乘回归方法的土壤有机质与含水率预测模型;探明了土壤宏观视觉特征与粒径分布之间的相关性,建立了基于机器学习的土壤粒径快速检测模型;研制了适于土壤特征信息原位动态快速检测的传感器,实现了动态作业条件下土壤有机质、含水率、粒径等特征参数的在线检测。. 开展了连续多年多点大田定位试验,探明了不同土壤有机质含量下玉米产量随播量的变化规律,综合田间试验数据和历史数据组成了建模数据集,构建了基于梯度提升决策树算法的玉米产量预测模型;基于产量预测模型,建立了不同土壤有机质含量下的产量与播量的数学关系,求解了不同土壤有机质含量下的玉米最优播量,构建了基于土壤有机质的玉米最优播量决策模型,实现了基于土壤有机质的玉米最优播量精准决策。. 研究了播种机不同行走方式下落种位置变化规律,构建了落种点位置广义定位模型;解析了播量调控滞后的影响因素,建立了播量超前调控补偿模型;研究了土壤有机质空间分布规律,构建了基于生成对抗网络的局域播量处方图实时生成方法;研究了作业路程实时测量算法,提出了基于局域播量处方图的定距采样式变量播种控制策略;开发了变量播种控制系统,开展了台架和田间试验,结果表明该系统调控精度达92.03%;变量与恒量播种对比结果表明,一熟区玉米单产提升17.8%,增产效果显著。. 项目执行期间,共发表SCI、EI期刊论文22篇,其中SCI论文18篇,第一标注论文14篇;申报国家发明专利8项,其中已授权7项;培养博士生4名,硕士生4名;参加学术会议6次。全面完成了项目研究任务和目标。
利用全基因组关联分析研究抗病杂种优势的普遍遗传机制
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    58万元
  • 批准年份:
    2021
  • 负责人:
    杨丽
  • 依托单位:
基于平稳有序运移机理的高速玉米精量播种机种子精确投送方法研究
  • 批准号:
    51575515
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万元
  • 批准年份:
    2015
  • 负责人:
    杨丽
  • 依托单位:
基于群簇获取与振-气分离的条状组培苗高效移植机理研究
  • 批准号:
    51205399
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万元
  • 批准年份:
    2012
  • 负责人:
    杨丽
  • 依托单位:
国内基金
海外基金