小麥生長監(jiān)測物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、小麥在生長發(fā)育過程中有許多內(nèi)在的規(guī)律，其生長過程除了品種因素之外，與氣象因子、土壤生態(tài)因子等因素高度相關(guān)，相應(yīng)的生長環(huán)境條件會產(chǎn)生對應(yīng)的植株生理和物理特征。因此，探索研究以田間監(jiān)測數(shù)據(jù)計算和推理小麥的生長狀況成為可能。如何及時、準確和全面的獲取小麥生長過程的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，對多源數(shù)據(jù)進行有效的融合分析，將監(jiān)測信息由原始的傳感器數(shù)據(jù)提升至決策應(yīng)用知識，以提高數(shù)字化、定量化的監(jiān)測和診斷能力，是當前研究的難點和核心內(nèi)容。
　　本文在已初步建設(shè)

2、完成的國家小麥監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)中心平臺的基礎(chǔ)上，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)與多源信息融合方法與技術(shù)，針對小麥生長環(huán)境與長勢特征等數(shù)據(jù)的獲取與應(yīng)用分析環(huán)節(jié)，進一步深入開展研究。在物聯(lián)網(wǎng)感知層即數(shù)據(jù)獲取環(huán)節(jié)，深入研究田間無線傳感器組網(wǎng)與網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)；在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用層即數(shù)據(jù)應(yīng)用分析環(huán)節(jié)，分別深入研究基于點面融合的小麥苗情分類分析方法、基于物聯(lián)網(wǎng)與模型耦合的小麥氣象災(zāi)害診斷方法和基于圖像識別的小麥葉部病害診斷方法；最后，分別設(shè)計開發(fā)以上研究的原型系統(tǒng)并集成應(yīng)用

3、于國家小麥監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)中心平臺，作為小麥監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)的核心組成部分，面向用戶提供苗情、災(zāi)情、病情應(yīng)用服務(wù)，為小麥生產(chǎn)管理與災(zāi)害防控提供決策支持。
　　本文研究的創(chuàng)新性成果主要有以下方面：
　　1)提出了基于田間監(jiān)測數(shù)據(jù)的苗情分類動態(tài)模擬方法，提出了點面融合方法以實現(xiàn)小麥苗情分類等級的空間分布監(jiān)測；
　　2）提出了物聯(lián)網(wǎng)多點、實時監(jiān)測與傳統(tǒng)的小麥氣象災(zāi)害診斷模型的耦合設(shè)計方法，實現(xiàn)了小麥氣象災(zāi)害的動態(tài)診斷與由點到面的區(qū)域評估

4、；
　　3）提出了基于圖像特征分類識別的小麥病害診斷方法，確立了以顏色、紋理、形狀三種特征向量組合和徑向基核函數(shù)的最優(yōu)支持向量機分類器，建立了基于現(xiàn)場圖像識別的小麥葉部病害遠程診斷。
　　最后，基于以上方法與技術(shù)分別設(shè)計與實現(xiàn)了原型系統(tǒng)，作為小麥監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)的核心組成部分集成應(yīng)用于國家小麥監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)中心平臺，實現(xiàn)了面向全國小麥主產(chǎn)區(qū)用戶（包括政府管理部門、農(nóng)技人員、種植者）提供苗情長勢、氣象災(zāi)害與病害的監(jiān)測與診斷等綜合應(yīng)用服務(wù)