自动施药机器人及可变量控制系统研究(9)

时间：2025-04-05

自动机器人

美国、加拿大、巴西、英国、德国、荷兰、澳大利亚、新西兰、以色列、日本等，从上世纪８０年代就开始精确农业方面的研究，并取得较多成就。研究范围主要包括：传感器系统、数据处理与信息图生成、可变量技术（ＶａｒｉａｂｌｅＲａｔｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＶＲＴ）、以及相关的软硬件开发等。在美国中西部，精确农业技术已被应用多年。

土壤中化学与物理组成成分是变化多端的，因地而异。土壤的许多特性影响作物产量，而且在农田里产量也随之因地而异。这些特性也影响土壤中的盐、杀虫剂和化肥等在土壤中的流动，以及汇入地下水、汇入溪流与湖泊。美国农业部的科学家研究了如何用移动设备建立土壤图。该研究有助于分析土壤质量随时间变化，有助于提高产量、减少环境危害和合理利用资源。

信息技术的快速发展为科学家处理复杂的土壤一水一植物系统提供工具，而在以往，这些复杂工作令人望而生畏，阻碍了精确农业的发展。

ＫｅｎＧｉｌｅｓ（Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ

ｏｆＣａｌｉｆｏｒｎｉａ－Ｄａｖｉｓ）开发并测试了基于地图的喷洒化

学药剂的可变量系统。该系统利用传感器、执行器、微控制器和ＧＰＳ导航系统来控制施用率。每个喷头分别由一个电磁阀控制。喷头流量由电磁阀的开关频率决定。在闭环控制系统中，还包括压力和流量传感器等。

美国伊利诺依大学（ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＩｌｌｉｎｏｉｓａｔＵｒｂａｎａＣｈａｍｐａｉｇｎ）农业遥感实验

室ＬｅｉＴｉａｎ和ＳｒｅｅｋａｌａＧＢａｊｗａ研究了利用遥感技术（ＲｅｍｏｍＳｅｎｓｉｎｇ）建立大豆

田的杂草分布图（ｓＧＢａｊｗａａｎｄＬＦＴｉａｎ，２００１）。研究表明，杂草在近红外区域的频谱反射模式与其实际分布状况吻合得很好。通过分析遥感图像，他们还研究了土壤营养分布、玉米产量估计、玉米含氮量分析、以及大豆生长状态评估等，并取得理想的结果（ＨＹａｏａｎｄＬＦＴｉａｎ，２００２）。

遥感技术还被用来研究土壤的湿度、农田的灌溉、作物与杂草模式识别、病虫害与产量损失、产量评估等。

ＢｒｏｎｓｏｎＫ（Ｔｅｘａｓ

Ａ＆ＭＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）研究了棉花田产量与土壤参数的变化关

系。他们利用全球定位系统确定位景，对相同地点年复一年地采样分析。

在澳大利亚，农学家利用产量图、ＧＰＳ土壤测试、ＧＰＳ植物组织分析、近红外图像和土壤电磁导率分析等数据来实现作物的可变量管理。他们利用ＧＩＳ软件处理和分析这些数据并开出处方。新南威尔斯（ＮｅｗＳｏｕｔｈＷａｌｅｓ）大约６０００英亩灌溉区的水稻田应用了该技术（ＲａｌｅｉｇｈＮＰ，２００４）。