简介：摘要 : 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于 WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度 GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、 GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

简介：摘要 : 准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤，本研究通过对深度残差网络 ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型，并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度，实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括：（ 1）基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集；（ 2）对训练图像进行预处理并输入模型进行分割；（ 3）基于颜色信息用粒子群结构 PSO和大津法 Otsu对分割结果进一步进行阈值分割，获取其新鲜度指标。试验结果表明：本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型， 4个评价指标结构相似性指数 (SSIM)、平均精度 (Precision)、平均召回率 (Recall)、 F-度量 (F-measure)结果分别为 0.911、 0.897、 0.908和 0.907，相比于传统方法提升了 10%-15%，且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时，在分割结果的基础上采用 PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析，其精度超过了 0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取，可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。