信息采集及变量决策

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,黑龙江八一农垦大学,精准农业技术应用,视频公开课,第四讲 信息采集及变量决策,庄卫东,教授,1.人工测产,一、作物产量信息采集,2.自动测产,产量监测系统的基本组成,GPS接收机,产量监测器,谷物水分和温度传感器,谷物流量传感器,净粮升运器轴速传感器,行驶速度传感器,割台高度传感器,数据卡,计算机,凯斯2366收获机产量监测系统,GPS接收机,产量监测器,谷物流量传感器,谷物水分和温度传感器,数据卡,产量监测器,记录数据,AFS系统软件,大豆产量图,产量图生成中采用的是距离反比的插值方法,水分图,海拔高程图,JDOffice系统,大豆收获记录图,通过卫星定位在田间定点取样，能够做到监测土壤成分和性质分布，为配方、平衡施肥提供依据。,二、土壤定点取样与分析,一块地中的差异示例,土壤良好，作物长势好地区域,土壤贫瘠、作物长势不好的区域,土壤盐碱化区域，作物不能生长,土壤取样有两种方法：,1.格子取样,2.土壤类型取样,由于格子取样方便、容易操作，利于后续作业的进行，所以常采用格子取样法。格子取样是把田地分为多个方形或矩形的田块，对每个格子进行分别取样。,（一）取样方法,方形网格取样单元及取样位置示意图,每个单元格的面积大小应适宜。一方面，面积太大，使单元格的面积接近整个地块的面积，会失去变量施肥的意义；另一方面，面积太小，使单元格的数量剧增，超出变量播种机的变量范围，造成浪费。,大规模地块一个单元格的面积一般取1 hm,2,左右。,（二）格子面积确定,友谊农场五分场二队2号地取样点图,利用软件生成的取样点数据制作取样表。对取样点进行编号，编号的原则是要利于田间行走找点和取样，取样点的编号与土壤土样编号应一致。,取样表的内容包括取样点的编号、取样点的纬度和经度，这样可应用取样表和GPS在田间定位取样。,（三）田间土壤取样表制作,人工取样,（四）田间土壤取样,取样器,（四）田间土壤取样,机载、机械取样,土壤取样应考虑的问题,1.多长时间取一次土样？,考虑土壤类型、以前的土壤营养水平和轮作制度等。2-4年1次。,2.应该什么时候采样？,应在春季或秋季相同取样日期的几天内取样。,3.影响取样结果的因素？,不要在地边、路边取土样，异物应去除。,土壤常规的检测项目有：,碱解氮；速效磷；速效钾；有机质；pH值等。,（五）土样化验与结果分析,2号地土壤采样化验结果举例,编号,北纬,东经,碱解氮,(mg/kg),速效磷,(mg/kg),速效钾,(mg/kg),有机质,(%),pH值,1,46.702229,131.858179,160.60,21.82,174.53,3.82,6.35,2,46.702943,131.858899,139.23,27.38,135.82,3.45,6.20,3,46.703656,131.85962,142.80,24.92,137.65,4.11,6.11,4,46.70437,131.86034,124.95,19.64,128.66,3.25,6.36,友谊农场五分场2号地土壤养分分析,碱解氮,(mg/kg),速效磷,(mg/kg),速效钾,(mg/kg),有机质,(%),pH值,最大值,189.21,55.19,374.65,4.70,6.68,最小值,107.10,16.58,108.92,2.05,6.06,平均值,148.33,25.90,173.21,3.49,6.29,标准差,13.19,5.60,38.94,0.39,0.11,变异系数（%）,8.90,21.63,22.48,11.08,1.72,差值方法生成，等高面图。,格子法生成的土壤养分分布图,作物生长期调查，可采用卫星遥感监测作物长势，人工进行地面田间的校准。,田间地面调查是目前的主要方式。,三、作物生长期调查,土壤容积含水量，%,1.土壤水分检测,GreenSeeker手持式光谱仪,NDVI-归一化植被指数,2.长势营养状态调查,联接掌上电脑可自动记录的GreenSeeker手持式光谱仪,EM38大地电导仪用于农业上勘查土壤中盐的含量，不使用电极就能非接触式的快速检查测大片面积。,3.土壤电导率检测,根据土壤养分化验数据、作物生长需肥量、产量目标值、肥料利用率等参数，结合历年施肥经验和农业专家建议，制作变量施肥的处方图。,可节约费用、降低成本，减少化学肥料的浪费和造成的污染，保护生态环境，达到节本增效、低碳环保的效果。,四、变量施肥决策,施肥处方图,产量潜力,政府农业方针政策,田间变量施肥的决策过程,农民、专家,意见,土壤特性,决策,建立、运行、,修改模型,养分利用率,作物的生长需求,同美国凯斯公司农业专家进行施肥决策交流,“中德现代农业示范农场”项目与德国,Martin-Luther,大学的教授开展精准农业技术交流。,预期作物产量,施肥决策,作物产量数据,土壤电导率数据,营养状态数据,历史施肥数据,土壤养分,kriging的插值方法得到的施肥处方图。,2号地磷酸二铵施肥处方图,基于传感器的变量施肥管理。,五、基于传感器的施肥控制,装有传感器的变量喷洒的喷药机,变量喷施液面肥、除草剂、杀虫剂,谢 谢！Thank you!,庄卫东,教授、博士,2014.3,