陳 偉，馬 蓉

（1.中船重工第七一八研究所，河北 邯鄲 056027；2.石河子大學(xué)機(jī)械電氣工程學(xué)院）

提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的有效方法是根據(jù)農(nóng)田的空間差異性特征建立產(chǎn)量空間分布圖，進(jìn)而對(duì)農(nóng)田實(shí)施變量作業(yè)管理[1]。作物產(chǎn)量信息是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率高低最直接而又具體的反映,依據(jù)農(nóng)田作物產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)生成產(chǎn)量空間分布圖是實(shí)施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)[2],也是最終制定農(nóng)田管理和實(shí)施變量作業(yè)，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)節(jié)本增效、降低污染的基礎(chǔ)[3]，所以在實(shí)施精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量作業(yè)管理措施之前,采集農(nóng)田作物產(chǎn)量數(shù)據(jù),生成高精度的產(chǎn)量空間分布圖是非常重要的[4]。由于田間工作環(huán)境中的地塊不平整、灰塵多等多種復(fù)雜性因素的影響，以及操作者操作不規(guī)范等使得棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)中帶入誤差，而且在采棉機(jī)采收棉花的過(guò)程中，Insight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)只能進(jìn)行標(biāo)定，而對(duì)其他設(shè)置不能更改，造成誤差帶入，從而使得Kriging插值成的棉花產(chǎn)量空間分布圖的精度降低，影響到精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量作業(yè)管理實(shí)施的整體效果[5]。所以在Kriging插值生成棉花產(chǎn)量空間分布圖之前必須對(duì)產(chǎn)量數(shù)據(jù)誤差分析與處理。

1 產(chǎn)量數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

1.1 產(chǎn)量數(shù)據(jù)的采集

2009年10月，基于采棉機(jī)在試驗(yàn)區(qū)地塊內(nèi)進(jìn)行棉花在線測(cè)產(chǎn)試驗(yàn)。本試驗(yàn)使用的Insight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)集成了DGPS、傳感器和微處理器等技術(shù)[6]，它主要由Insight產(chǎn)量監(jiān)視器、行走速度傳感器、風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速傳感器、采摘頭高度傳感器、棉花流量傳感器和DGPS等組成。Insight產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)每隔1 s記錄一個(gè)棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)點(diǎn)。本試驗(yàn)中Insight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安裝在美國(guó)John Deer 9970采棉機(jī)上，為獲取精度相對(duì)較高的原始產(chǎn)量數(shù)據(jù)，必須對(duì)Insight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行GPS補(bǔ)償設(shè)置、各傳感器設(shè)置、采摘頭高度設(shè)置和標(biāo)定等，而標(biāo)定在整個(gè)棉花測(cè)產(chǎn)過(guò)程中是最為重要的[7]。標(biāo)定包括質(zhì)量標(biāo)定、行駛距離標(biāo)定、采摘頭停止高度標(biāo)定和面積標(biāo)定。各車次棉花產(chǎn)量的測(cè)量值與實(shí)際值間的相對(duì)誤差見(jiàn)表1。產(chǎn)量、距離和面積在標(biāo)定前后的相對(duì)誤差對(duì)比見(jiàn)表2。

表1 各車次棉花產(chǎn)量的測(cè)量值與實(shí)際值間的相對(duì)誤差

表2 產(chǎn)量、距離和面積在標(biāo)定前后的相對(duì)誤差（單位：%）

1.2 產(chǎn)量數(shù)據(jù)的預(yù)處理

Insight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采集到的棉花產(chǎn)量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以.YLD格式存儲(chǔ)，須使用與Insight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相配套的美國(guó)凱斯公司的專業(yè)軟件Advanced Farming Systems來(lái)讀取數(shù)據(jù)，但AFS軟件并不能進(jìn)行誤差處理。因此首先應(yīng)用AFS軟件將.YLD格式的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)文件輸出轉(zhuǎn)換成shape格式的文件，進(jìn)而運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件ArcGIS對(duì)表達(dá)棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)空間位置的大地坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為二維的可直接進(jìn)行距離和面積計(jì)算的UTM WGS84平面直角坐標(biāo)系，從而為棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)的誤差處理做好準(zhǔn)備。

2 產(chǎn)量數(shù)據(jù)誤差分析

在棉花產(chǎn)量實(shí)時(shí)自動(dòng)測(cè)產(chǎn)過(guò)程中，會(huì)受到使用的儀器、設(shè)備情況、所處的自然環(huán)境條件以及人員操作的規(guī)范等多種因素的影響，使測(cè)產(chǎn)結(jié)果產(chǎn)生誤差[8]。根據(jù)誤差的性質(zhì)和特點(diǎn)，可將棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)誤差分為系統(tǒng)誤差、粗大誤差和隨機(jī)誤差[9~10]。

2.1 系統(tǒng)誤差

系統(tǒng)誤差由按一定周期規(guī)律變化的因素造成[11]。消除系統(tǒng)誤差最有效的方法是消除產(chǎn)生系統(tǒng)誤差的來(lái)源。在采棉機(jī)收獲棉花的過(guò)程中，Insight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)雖然完成了正確的安裝和調(diào)試，而且經(jīng)過(guò)了多次標(biāo)定來(lái)減少誤差的帶入，但由于田間地塊不平整等相關(guān)因素的影響，使得采棉機(jī)在作業(yè)過(guò)程中輪胎經(jīng)常打滑，從而造成行走速度傳感器測(cè)得的車速偏高,形成系統(tǒng)誤差。為減少系統(tǒng)誤差的帶入，可以剔除采棉機(jī)作業(yè)平均速度±2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍外的速度數(shù)據(jù)點(diǎn)。

2.2 粗大誤差

產(chǎn)量數(shù)據(jù)中粗大誤差的帶入往往源自于人員操作不規(guī)范，造成數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常值，而棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)的采集是實(shí)時(shí)在線的，無(wú)法進(jìn)行再來(lái)一次的測(cè)量，所以可以根據(jù)棉田管理情況和種植經(jīng)驗(yàn)等來(lái)剔除異常值。在采集的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)中有小部分的產(chǎn)量值特別高，也有小部分的產(chǎn)量值特別低，而絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)點(diǎn)的產(chǎn)量值都在5.2 t/hm2左右。由于整個(gè)試驗(yàn)地塊區(qū)域內(nèi)采取的管理方式是一樣的，所以棉花產(chǎn)量值相差不大。依據(jù)種植情況、經(jīng)驗(yàn)等將棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)處于1.5~7.4 t/hm2之間的歸為正常值，而剔除掉不在此范圍內(nèi)的異常值。

2.3 隨機(jī)誤差

隨機(jī)誤差的產(chǎn)生因素十分復(fù)雜，如果棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)中沒(méi)有系統(tǒng)誤差和粗大誤差，則包含有隨機(jī)誤差的數(shù)據(jù)一般服從正態(tài)分布。下圖為5號(hào)地棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)的正態(tài)QQPlot圖，它接近一條直線，表明該數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，也進(jìn)一步說(shuō)明剔除掉異常值，有效減少了系統(tǒng)誤差和粗大誤差。由于隨機(jī)誤差是不能避免產(chǎn)生的，所以采棉機(jī)采收棉花的過(guò)程中，可適當(dāng)?shù)卦黾訕?biāo)定的次數(shù)、規(guī)范人員操作方法等手段來(lái)降低隨機(jī)誤差和系統(tǒng)誤差。

圖1 5號(hào)地?cái)?shù)據(jù)的QQPlot圖

3 產(chǎn)量數(shù)據(jù)的處理方法

處理棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常值的方法有許多，一是可以直接剔除掉異常值，二是可以用總體數(shù)據(jù)的平均值來(lái)替代異常值，三是可以用正常值中的最大值來(lái)代替異常值等[12]。因?yàn)镮nsight棉花產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)每秒鐘采集一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，所以數(shù)據(jù)點(diǎn)很龐大，而剔除掉一些點(diǎn)對(duì)整個(gè)試驗(yàn)田塊內(nèi)的棉花產(chǎn)量空間分布情況影響不大，所以可以運(yùn)用直接剔除異常值的方法。

3.1 閾值過(guò)濾器設(shè)計(jì)

運(yùn)用閾值過(guò)濾直接剔除異常點(diǎn)的方法。依據(jù)種植情況、經(jīng)驗(yàn)等將棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)處于1.5~7.4 t/hm2之間的歸為正常值，而剔除掉不在此范圍內(nèi)的異常值。針對(duì)采棉機(jī)作業(yè)過(guò)程中輪胎經(jīng)常打滑的現(xiàn)象，剔除掉不在采棉機(jī)作業(yè)平均速度±2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)的速度異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。

3.2 結(jié)果與分析

表3為試驗(yàn)地內(nèi)的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)誤差處理前后的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)比。從表中可以看到，經(jīng)過(guò)誤差處理，剔除掉棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)點(diǎn)異常值后，偏度增大并靠近于零，棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)趨向于正態(tài)分布。經(jīng)誤差處理后,棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)變異系數(shù)CV（%）為19.61%，較處理前的25.18%僅減小了0.0557，這表明，經(jīng)過(guò)誤差處理剔除掉數(shù)據(jù)點(diǎn)異常值后，余下的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)不僅保留了原有的產(chǎn)量變異，而且表明試驗(yàn)區(qū)地塊內(nèi)的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)在空間變異性特征處于中等水平，符合劃分精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理分區(qū)的條件和指導(dǎo)變量作業(yè)的要求。

3.3 誤差數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)量空間分布圖的影響

對(duì)試驗(yàn)地內(nèi)的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)，在誤差處理前后，分別運(yùn)用地統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件ArcGIS，進(jìn)行Kriging插值。通過(guò)對(duì)比兩棉花產(chǎn)量空間分布圖可以看到，經(jīng)過(guò)誤差處理后的空間分布圖中的異常值數(shù)據(jù)點(diǎn)大幅度地減少，而且空間分布圖的精度、聚類性和平滑性得到了比較明顯的提升。

表3 棉花產(chǎn)量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

4 結(jié)語(yǔ)

為了提高經(jīng)過(guò)Kriging插值成的棉花產(chǎn)量空間分布圖的精度，必須對(duì)棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)中的誤差進(jìn)行細(xì)致而深入的分析，找出產(chǎn)生各種誤差的原因，從而采取有效的措施和方法來(lái)減少、甚至剔除誤差。本研究以采集的棉花產(chǎn)量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析了產(chǎn)量數(shù)據(jù)中包含的系統(tǒng)誤差，粗大誤差和隨機(jī)誤差，設(shè)計(jì)的閾值過(guò)濾器對(duì)棉花產(chǎn)量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了誤差處理。依據(jù)種植情況、經(jīng)驗(yàn)等將棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)點(diǎn)處于1.5~7.4 t/hm2之間的視為正常值，而剔除掉不在此范圍內(nèi)的異常值數(shù)據(jù)點(diǎn)；另一方面針對(duì)采棉機(jī)作業(yè)過(guò)程中輪胎經(jīng)常打滑的現(xiàn)象，剔除掉不在采棉機(jī)作業(yè)平均速度±2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)的速度異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。結(jié)果表明，經(jīng)過(guò)誤差處理后的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)趨于正態(tài)分布，不僅保留了原有實(shí)際產(chǎn)量數(shù)據(jù)的變異性，而且試驗(yàn)區(qū)地塊內(nèi)的棉花產(chǎn)量數(shù)據(jù)的空間變異性特征處于中等水平，符合劃分精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理分區(qū)的條件和指導(dǎo)變量作業(yè)的要求。本研究還比較了誤差處理前后建立的棉花產(chǎn)量空間分布圖，發(fā)現(xiàn)經(jīng)誤差處理后Kriging插值成的棉花產(chǎn)量空間分布圖中的異常點(diǎn)顯著減少，分布圖的精度、聚類性和平滑性得到了顯著提升。

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