王立新， 胡顯威

（新疆職業(yè)大學(xué)機械電子工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830013）

0 引言

保護性耕作可促進生態(tài)、經(jīng)濟和社會各項事業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展，也是目前保護黑土地最經(jīng)濟有效與現(xiàn)實可行的舉措。經(jīng)過多年的研究開發(fā)，現(xiàn)已大面積推廣應(yīng)用于世界各地，重點推廣秸稈覆蓋還田和免（少）耕播種。在組織實施上，特別提出要加強監(jiān)督考評，鼓勵各地積極應(yīng)用信息化手段，有效提升監(jiān)管服務(wù)，提高監(jiān)管精準(zhǔn)度。

采用信息化手段監(jiān)管農(nóng)機作業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)作業(yè)計劃、質(zhì)量、面積的管理、統(tǒng)計和分析，確保作業(yè)質(zhì)量要求落實到位、作業(yè)補助資金使用安全，大幅降低作業(yè)監(jiān)管成本。監(jiān)測播種前秸稈是否有效覆蓋，實現(xiàn)生態(tài)效益，是保護性耕作的必須條件，否則易導(dǎo)致黑土地流失；監(jiān)測免耕播種作業(yè)質(zhì)量是保護性耕作實現(xiàn)經(jīng)濟效益的關(guān)鍵方法，如果發(fā)生漏播、斷種等情況則無法確保穩(wěn)產(chǎn)豐產(chǎn)效果。監(jiān)測作業(yè)合格面積是國家政策精準(zhǔn)實施的必須手段，僅靠人工開展作業(yè)核查成本高、效果差、風(fēng)險大。

為解決免耕播種機播種質(zhì)量監(jiān)測難、作業(yè)面積統(tǒng)計精度差等問題，很多學(xué)者開展了作業(yè)監(jiān)測技術(shù)研究，主要集中在秸稈還田、免（少）耕播種機播種參數(shù)監(jiān)測及機具作業(yè)面積監(jiān)測[1]。本文對保護性耕作中采用的主要監(jiān)測技術(shù)進行歸納和總結(jié)。

1 秸稈覆蓋率監(jiān)測

1.1 人工監(jiān)測

采用人工“拉繩方法”。測量時，沿田間地塊對角線鋪設(shè)繩索，統(tǒng)計標(biāo)記點上有秸稈的點數(shù)，將標(biāo)記點總數(shù)除以統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算出秸稈覆蓋率[2]。該種測定方法隨機性大、效率低，達(dá)不到保護性耕作的農(nóng)機作業(yè)技術(shù)要求。

1.2 圖像監(jiān)測

圖像法利用人工拍攝、無人機航拍或衛(wèi)星遙感圖像等手段獲取田間圖像，經(jīng)過圖像處理算法對秸稈進行識別，再按照秸稈面積與總面積的比值，對秸稈覆蓋率進行測算。該方法作業(yè)效率高，成為了秸稈覆蓋率監(jiān)測重點研究方向。DAUGHTRY C S T 等[3]通過光譜反射率區(qū)分秸稈和土地。王昌昆[4]利用室內(nèi)光譜和衛(wèi)星遙感技術(shù)，探明9 種應(yīng)用廣泛光譜指數(shù)對秸稈覆蓋率計算性能的影響關(guān)系。蘇艷波等[5]通過工業(yè)相機獲取圖像，利用最大類間方差法來自動選擇閾值大小。

為了進一步提高秸稈覆蓋率監(jiān)測速度和滿足商業(yè)化秸稈識別要求，李佳等[6]創(chuàng)新提出了一種融合快速傅里葉變換與支持向量機（fast Fourier transform + support vector machine，F(xiàn)FT+SVM）的秸稈覆蓋度自動識別方法，在播種機正常作業(yè)中，該算法利用攝像頭每2 min采集一次圖像，在一塊規(guī)則的地塊采集至少10 幅圖像，以這10 個以上測試點的平均秸稈覆蓋率作為此塊地的秸稈覆蓋率測量值，其原圖與標(biāo)注圖如圖1 所示，秸稈識別效果如圖2 所示。

圖1 秸稈識別對比Fig.1 Comparison of straw identification

圖2 秸稈識別效果Fig.2 Effect of straw identification

通過速度和精度兩個方向?qū)Ρ任墨I(xiàn)[2]提出的人工拉繩法、文獻(xiàn)[7]提出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、文獻(xiàn)[8]提出的自動閾值法、文獻(xiàn)[6]提出的基于FFT+SVM 的算法等計算方法的效果，如表1 所示。人工拉繩法采用行列式均勻拉繩5 次，以秸稈覆蓋的交叉點數(shù)與總交點總數(shù)的百分比作為秸稈覆蓋率；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法通過結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與紋理特征來提取秸稈求出秸稈覆蓋率；圖像智能分割算法通過最大類間方差確定分割閾值，提取秸稈的像素點和整個圖像的像素點求出秸稈覆蓋率。

表1 秸稈覆蓋計算方法性能比較Tab.1 Performance comparison of straw mulching calculation methods

2 免耕精量播種參數(shù)監(jiān)測

免耕精量播種參數(shù)監(jiān)測主要分為機械式、機電信號及電信號3 種。其中機械式運用簡單的機械元件來完成監(jiān)測播種機的故障狀況；機電信號監(jiān)測利用機械裝置監(jiān)測播種機，顯示和報警均采用光電形式[9]。前兩種是播種機異常情況下提示預(yù)警，但無法直接準(zhǔn)確了解排種的工作過程，更不能分清故障發(fā)生的類型、正由于傳感器技術(shù)不斷應(yīng)用到在農(nóng)機裝備領(lǐng)域，機械式與機電信號式監(jiān)測技術(shù)已被淘汰，電子儀器式成為研究重點，投種過程中的監(jiān)測技術(shù)是用傳感器、高速攝像機等手段代替人監(jiān)測種子流的狀態(tài)[10]。目前電子監(jiān)測系統(tǒng)主要有4 種方式：光電感應(yīng)式、機器視覺式、電容感應(yīng)式和壓電感應(yīng)式。

2.1 光電感應(yīng)式

光電感應(yīng)式通常利用光感應(yīng)元件采集種粒對光線的遮擋信息，實現(xiàn)光信號向電信號轉(zhuǎn)變，結(jié)構(gòu)組成如圖3所示[11-13]。

圖3 光電監(jiān)測系統(tǒng)方案Fig.3 Scheme of photoelectric monitoring system

2.2 機器視覺式

機器視覺式利用視覺相機對下落種粒進行高速攝像，通過圖像處理將相鄰種粒的像素間距轉(zhuǎn)化為實際粒距參數(shù)，并通過與標(biāo)準(zhǔn)粒距進行對比，判定當(dāng)前粒距是否屬于漏播或重播范圍，方案如圖4 所示[14]。

圖4 機器視覺式監(jiān)測系統(tǒng)Fig.4 Machine vision monitoring system

2.3 電容感應(yīng)式

電容感應(yīng)法通常在籽粒下落軌跡的兩側(cè)放置兩塊電容傳感板，以建立籽粒質(zhì)量與電容變化之間的線性關(guān)系，通過轉(zhuǎn)換電路將電容變化量以高低電平信號即數(shù)字信號形式傳輸給單片機等控制單元，電容傳感器結(jié)構(gòu)如圖5 所示[15]。

圖5 電容傳感器結(jié)構(gòu)Fig.5 Structure of capacitive sensor

2.4 壓電感應(yīng)式

壓電感應(yīng)法采用壓電薄膜等壓力傳感器感應(yīng)種粒下落沖擊力，實現(xiàn)壓力值向電壓脈沖信號轉(zhuǎn)變，其監(jiān)測系統(tǒng)硬件部分分為監(jiān)測器和報警器，結(jié)構(gòu)框圖如圖6 所示，監(jiān)測器由PVDF 壓電傳感器、信號采集電路、霍爾測速傳感器、無線發(fā)射裝置與中央處理器構(gòu)成[16-17]。

圖6 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.6 System structure

綜合對比以上4 種常用電子式排種監(jiān)測方法，其優(yōu)缺點對比如表2 所示。

表2 常用電子式排種監(jiān)測方法對比Tab.2 Comparison of commonly used electronic seed metering monitoring methods

3 機具作業(yè)面積監(jiān)測

現(xiàn)有機具作業(yè)面積監(jiān)測手段主要包括轉(zhuǎn)速傳感器與衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，其中轉(zhuǎn)速傳感器通過安裝在機具地輪上的轉(zhuǎn)速傳感器測轉(zhuǎn)速，結(jié)合地輪直徑計算作業(yè)速度，目前應(yīng)用較多的是霍爾式轉(zhuǎn)速傳感器和增量式編碼器[18-21]。衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)利用多普勒頻移原理，獲取機具作業(yè)位置，避免出現(xiàn)重復(fù)作業(yè)或未作業(yè)地塊，可提高作業(yè)精度和作業(yè)效率[22-23]。

綜合對比以上2 種常用機具作業(yè)面積監(jiān)測方法，其優(yōu)缺點對比如表3 所示，根據(jù)實際應(yīng)用效果可以發(fā)現(xiàn)，基于轉(zhuǎn)速傳感器的監(jiān)測技術(shù)廣泛使用，然而衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)測速的同時兼有定位功能，適用于監(jiān)管需要。

表3 常用機具作業(yè)面積監(jiān)測方法對比Tab.3 Comparison of commonly used methods for monitoring working area of machine tools

4 典型保護性耕作監(jiān)測設(shè)備

中國農(nóng)業(yè)機械化科學(xué)研究院集團有限公司的保護性耕作監(jiān)測設(shè)備如圖7 所示，主要應(yīng)用在吉林省，采用機器視覺識別技術(shù)與算法，結(jié)合專家知識，實現(xiàn)耕作田塊秸稈覆蓋率的識別；基于GIS 的多種作業(yè)統(tǒng)計AI 算法，作業(yè)數(shù)據(jù)計算分析的精確性、魯棒性得到了提高；采用可彈性伸縮的分布式集群架構(gòu)，設(shè)計了多種業(yè)務(wù)流策略保障平臺高效可用，提升業(yè)務(wù)的敏捷和創(chuàng)新能力，保證平臺實時數(shù)據(jù)接收與穩(wěn)定性。

圖7 中國農(nóng)業(yè)機械化科學(xué)研究院集團有限公司的保護性耕作監(jiān)測設(shè)備Fig.7 Conservation tillage monitoring equipment of Chinese Academy of Agricultural Mechanization Sciences Group Co., Ltd.

北京德邦大為科技股份有限公司研發(fā)的智能播種云監(jiān)控系統(tǒng)如圖8 所示，主要應(yīng)用在黑龍江地區(qū)，具有作業(yè)數(shù)據(jù)監(jiān)測功能，如漏播、重播和播種面積等。

圖8 北京德邦大為科技股份有限公司的播種監(jiān)測器Fig.8 Seeding monitor of Beijing Debon Dawei Technology Co., Ltd.

黑龍江惠達(dá)科技發(fā)展有限公司研制的HDGPCS600型播種監(jiān)測器主要應(yīng)用在黑龍江地區(qū)，可準(zhǔn)確獲取作業(yè)機具實時位置，區(qū)分機組行駛及作業(yè)狀態(tài)，獲知機具當(dāng)前工作狀態(tài)，如圖9 所示。

圖9 黑龍江惠達(dá)科技有限公司的播種監(jiān)測器Fig.9 Sowing monitor of Heilongjiang Huida Technology Co., Ltd.

5 存在的問題

在推廣應(yīng)用過程中，保護性耕作電子監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用機器視覺識別技術(shù)與基于GIS 的多種作業(yè)統(tǒng)計AI 算法，結(jié)合專家知識，實現(xiàn)耕作田塊秸稈覆蓋率的識別；基于可彈性伸縮的分布式集群架構(gòu)，創(chuàng)新設(shè)計了多種業(yè)務(wù)流策略保障平臺，提升業(yè)務(wù)的敏捷和創(chuàng)新能力，保證平臺實時接入量與穩(wěn)定性。該產(chǎn)品在用戶口碑中獲得了一致好評，但從具體實際應(yīng)用情況發(fā)現(xiàn)，許多技術(shù)問題有待解決和改進。

（1）缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。各地區(qū)秸稈覆蓋還田地表的方式不同，如粉碎覆蓋、高留根茬秸稈覆蓋、秸稈整稈覆蓋還田等，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，系統(tǒng)兼容性差，致使電子監(jiān)測系統(tǒng)識別各種作業(yè)方式難度較大。

（2）秸稈具有流動性。有些秸稈在播種前進行了歸行處理，并且秸稈密度輕受風(fēng)沙影響較大，存在被吹走或風(fēng)沙覆蓋的現(xiàn)象，致使其識別誤差較大。

（3）夜間圖像監(jiān)測難度大。由于田間夜間光線較差，作業(yè)圖像存在模糊和顏色灰白的問題，影響秸稈覆蓋率的識別。

（4）播種作業(yè)窗口短，作業(yè)比較集中。當(dāng)?shù)匾苿泳W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的傳輸壓力存在較大問題，導(dǎo)致作業(yè)數(shù)據(jù)不能及時上傳。

6 展望與建議

6.1 展望

6.1.1 提高秸稈覆蓋和播種作業(yè)監(jiān)測準(zhǔn)確性

目前保護性耕作農(nóng)機作業(yè)裝備已經(jīng)應(yīng)用于作業(yè)實踐，在試驗條件下有較高精度，在一般條件下數(shù)據(jù)也比較準(zhǔn)確，可以作為農(nóng)機作業(yè)管理和補貼核查依據(jù)。但由于秸稈與裸露地表顏色接近、田間環(huán)境復(fù)雜多變、在用機具電器化程度不一、機手操作水平差別大等原因，導(dǎo)致地表秸稈監(jiān)測準(zhǔn)確性下降甚至出現(xiàn)較大偏差。建議進一步研究田間秸稈覆蓋率的快速實時、準(zhǔn)確、普適的監(jiān)測算法與設(shè)備，如智能手機+智能算法。

免（少）耕播種機播種參數(shù)監(jiān)測技術(shù)由于相鄰種粒重疊面積大、種子種類和形狀等難以識別判定、工況條件復(fù)雜、干擾因素多發(fā)等原因，致使出現(xiàn)重播監(jiān)測精度低、不規(guī)則小粒種子監(jiān)測難度大、環(huán)境適應(yīng)性差等問題。建議多傳感器融合，優(yōu)化系統(tǒng)構(gòu)成和整體性能。

6.1.2 研發(fā)高可靠、低成本作業(yè)監(jiān)測裝備

現(xiàn)有監(jiān)測系統(tǒng)在實驗室條件下試驗效果良好，并且性能指標(biāo)遠(yuǎn)高于現(xiàn)有市場產(chǎn)品。但在農(nóng)田非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下，強光、高溫、潮濕、高塵、振動等外界不良因素均會對監(jiān)測系統(tǒng)穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，尤其在大田作業(yè)工況下，時常發(fā)生誤判、漏判、信號中斷等問題，增加系統(tǒng)制造與人力成本。建議提高傳感器性能，配置防護裝置，優(yōu)化探頭性能，選用穿透力、抗干擾能力更強的傳感器；需建立完善的產(chǎn)品試驗檢測平臺，降低企業(yè)的研發(fā)費用、試制費用和田間測試費用，從而有效降低產(chǎn)品成本和提高作業(yè)監(jiān)測裝備質(zhì)量。

6.1.3 發(fā)展多機兼容的作業(yè)監(jiān)測裝備體系

目前單機保護性耕作作業(yè)監(jiān)測裝備種類眾多，應(yīng)用比較廣泛，但主要針對某一特定的保護性耕作農(nóng)機作業(yè)機械和作業(yè)任務(wù)而開發(fā)的，而適用于可實現(xiàn)多類型作業(yè)任務(wù)和不同類型作業(yè)機械的監(jiān)測系統(tǒng)并不多。未來農(nóng)機監(jiān)測專用儀器從單參數(shù)向多參數(shù)、實時、便攜式方向發(fā)展；農(nóng)機監(jiān)測儀器設(shè)備的結(jié)構(gòu)將由專用型向多用型發(fā)展；即插即用，按需配置，不斷提高其通用化水平。

6.2 建議

6.2.1 開展作業(yè)監(jiān)測

要加強組織領(lǐng)導(dǎo)，突出政府牽頭，提供資金和人員保障。根據(jù)國家農(nóng)機購置補貼政策，引導(dǎo)農(nóng)戶購買保護性耕作機具，增強機械作業(yè)的保障能力。希望政策支持具有長期連續(xù)性，在相關(guān)法律制定修改過程中，納入保護性耕作內(nèi)容，爭取從法律層面保障其農(nóng)機作業(yè)監(jiān)測技術(shù)的精準(zhǔn)實施[24]。

6.2.2 發(fā)展智能裝備

政府大力支持共建保護性耕作科研平臺，高性能保護性耕作核心監(jiān)測元器件研發(fā)攻關(guān)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。如在國內(nèi)地輪驅(qū)動仍然是主要甚至唯一的排種器驅(qū)動方式，建議在未來的研究中，加強對電驅(qū)和液壓馬達(dá)驅(qū)動排種技術(shù)的研究和應(yīng)用，從排種器驅(qū)動方式上看，今后將向多種驅(qū)動方式并存的方向發(fā)展。

6.2.3 統(tǒng)籌建設(shè)農(nóng)機作業(yè)大數(shù)據(jù)平臺

現(xiàn)在國內(nèi)各地區(qū)的農(nóng)機作業(yè)信息管理系統(tǒng)復(fù)雜多樣，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與多地的聯(lián)合統(tǒng)一調(diào)度，因此需對各地區(qū)信息管理平臺與智能農(nóng)機裝備的接口進行標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一，統(tǒng)籌規(guī)劃建立全國統(tǒng)一的農(nóng)業(yè)機械化作業(yè)管理系統(tǒng)。

7 結(jié)束語

以免（少）耕播種、秸稈殘茬管理等為核心的保護性耕作技術(shù)，提升保護性耕作配套機具的原始創(chuàng)新能力、集成創(chuàng)新能力和引進消化吸收再創(chuàng)新能力。保護性耕作農(nóng)機作業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)國產(chǎn)化、低成本、智能化是未來的發(fā)展趨勢，信息化將是推動農(nóng)業(yè)機械效益增長的重要手段，提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量、農(nóng)民收入。