张振乾, 刘仁杰, 张漫, 杨玮, 李寒[1]2017年在《基于移动终端的谷物产量实时监测平台设计》文中认为作物产量的空间变异性反映了农田环境和管理等因素对产量的影响,获取准确的产量空间分布信息是实施资源按需最优化投入的前提。为了获取谷物产量空间信息,设计了基于移动终端的农田谷物产量空间分布信息实时监测平台,可实现对联合收获机实时位置、作业状况和产量数据的远程监测,进而对产量数据的空间分布状况进行分析。平台主要由数据接收及存储、数据传输、数据显示和数据分析4个模块构成。其中,数据接收及存储模块接收由收获机传来的位置、谷物流量、升运器转速、谷仓温湿度和割幅宽度等作业状况信息数据包,将数据解析并存入数据库。数据传输模块为移动终端提供Web service服务,提取数据库中相应数据供前端调用。数据显示模块在移动终端上实时显示联合收获机作业位置和作业状况等信息。数据分析模块通过调用Arc GIS Server GP服务,将谷物产量信息的空间分布进行插值分析,分析结果以产量空间分布图的形式显示。经过测试,该监测平台运行稳定,能够实时显示和分析农田谷物产量信息,为农田精细管理提供技术支持。
张漫[2]2003年在《农田谷物产量空间分布信息采集、处理与系统集成技术研究》文中研究表明本研究是在“现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室(中国农业大学)”，精细农业研究中心和“中国农业大学信息与电气：正程学院农业电气化与自动化国家级重点学科”所提供的研究环境与物质保障下完成的。国家发展计划委员会与北京市政府批准立项的“高技术产业化示范工程项目北京精准农业示范工程(编号A00300100584)”为课题研究提供了经费支持和田间试验条件。 获取农作物小区产量信息，建立产量分布图，是实施精细农业的重要基础。本文以消化、吸收美国CASE IH公司AFS(Advanced Farming System)产量监测系统为切入点，开展了四个季节的测产试验，讨论了产量数据的分析方法和处理结果，提出了在产量数据处理中减少误差提高产量图精度的方法，并设计开发出具有产量数据处理和产量图生成功能的产量图生成软件系统。本文研究的内容主要包括以下五个方面： 1．通过使用带有AFS产量监测系统的联合收割机进行小麦、玉米和大豆收获试验，深入了解了产量监测系统的组成及工作原理，并获得了四个收获季节的产量数据。试验结果表明，对于产量监测系统中的谷物流量和含水率传感器，可通过标定来有效的减小测量误差；割幅宽度传感器目前还在试验阶段，靠人工方式识别割幅宽度误差较大。 2．产量分布图所提供的信息必须具有足够的精度。为保证产量分布图的精度，探讨了产量数据中包含的粗大误差、系统误差和随机误差的判别方法，并主要对割幅宽度设置误差、填充时间误差和延迟时间误差的产生规律、在原始数据中所占的比例以及对产量分布图的影响进行了详细分析。分析结果表明，对误差数据剔除后，并不需要对误差数据点进行补偿；误差处理后的产量分布图，奇异点显着减少，平滑性与聚类性得到了明显改善。 3．分析了产量数据的时间变异性，并据此提出了一种划分农田管理区域图的方法。根据农田管理区域图，连续多年产量比较稳定的区域(包括稳定低产、中产和高产区)，其产量提高潜力较小；而对于产量不稳定的区域，需要深入的从土壤物理和化学特性、以及施肥、播种等情况来分析原因，通过改善管理来提高作物产量。 4．设计并开发了具有自主知识产权的产量数据处理及产量分布图生成系统-YMapper软件。测试与实际应用表明，这一系统中的空间数据插值、误差产量数据过滤、坐标系建立、产量数据统计分析、分类、着色，以及图形绘制等方法具有实用价值。该系统运行稳定，功能设置合理，能够作为一种通用软件工具用于我国精细农业中产量数据处理与产量分布图生成技术的集成系统中。 5．提出了一种谷物联合收割机产量监测系统的设计思想，并对关键技术问题，主要包括：产量监测系统中各传感器的类型选择；综合误差分配；显示终端的设计与开发；产量测量滞后时间和产量计算模型的确定等进行了分析。初步的田间试验表明，这一设计思想基本可行，目前正用于国家“十五”科技攻关计划子课题中，进一步接受试验考核。
吴进[3]2007年在《精准农业模式研究》文中提出“精确农业”又称精细农业、精准农业、数字农业或信息农业。它是基于现代信息技术发展起来的一种新型现代农业生产形式和管理模式。精确农业的基本含义是利用遥感(RS)、卫星定位系统(GPS或WWPS)、地理信息系统等技术实时获取农田每一平方米或几平方米为一个小区的作物生产环境、生长状况和空间变异的大量时空变化信息，及时对农业进行管理，并对作物苗情、病虫害、墒情等的发生趋势，进行分析、模拟，为资源有效利用提供必要的空间信息。在获取上述信息的基础上，利用智能化专家系统、决策支持系统，按每一地块的具体情况做出决策，准确地进行精准播种、精准施肥、精准喷洒农药、精准灌溉、精准收获等精准作物生产管理。精准农业是未来农业发展的方向，是实现农业可持续发展的主要途径。本文研究了四个方面的内容：精准农业的基础理论、精准农业的技术体系、精准农业的模式设计及精准农业发展中存在亟待解决的问题。①精准农业的基础理论：本部分主要提出了精准农业的具体概念，并指出本文主要是进行种植业的精准农业研究；综述了精准农业理论基础和技术基础；最后还指出了精准农业结构及国内外发展精准农业的基本模式。②精准农业技术体系：本部分研究了精准农业技术是由四部分组成，农田信息获取、农田信息管理与分析、农业决策分析及农田决策实施途径。其中重点研究了高光谱遥感技术在农田信息采集中的应用；基于GIS技术，建立农业决策支持系统的方法；农作物产量监测技术、精准施肥、精准喷洒农药、精准播种、精准灌溉和精准收割技术的实现方法。③精准农业模式设计：以江汉平原某一农业区为例，假想设计了一种实现精准农业技术的模式，指出了在现阶段条件下，只有国家在政策和资金的大力扶持下，以县市为单位，充分利用各农业局现有农业技术员，在各农户起辅助作用的情况下，精准农业才能实现。④精准农业发展中存在亟待解决的问题：主要存在叁个方面的问题：政策问题、研究问题及培训问题。重点研究了研究方面存在的问题，最后指出今后十年应解决的问题。
刘刚[4]2001年在《支持精细农业实践的农田空间分布信息处理的方法与试验研究》文中提出近几年来，我国在推进新的农业科技革命中，对国外“精细农业”的研究与发展，给予了极大的关注。精细农业的应用实践和快速发展，能够使人类充分挖掘农田的潜力、合理利用水肥资源、避免环境污染、大幅度提高农产品产量和品质，代表了新时期可持续农业发展的主要方向，将在21世纪初成为推动我国农业科技革命的重要研究课题。 在精细农业的研究与实践中，涉及到一系列新的科学技术问题。精细农业的基本思想是针对田间状况的时空变异，采取不同的个性化的管理措施，达到普遍优化，从而提高效率和效益。显然，田间信息的合理采集和加工处理以及田间状态的恰当描述，就是首要的任务。其中，尤以农田信息实时快速采集先进传感技术，农田空间分布信息处理方法，变量管理农艺技术与系统分析等最为突出，它们都需要农艺学、农业工程学、数学、技术经济学和计算机技术的支持。 目前，在农田空间分布信息处理方法方面，已有许多研究成果见诸于国际学术刊物。但因农田作物生长环境的复杂性，尚未找到在不同耕作制度、不同区域的条件下都能适用的处理方法，故仍处在继续研究阶段。近两年来，国内开始进行的有关研究，主要集中在农田土壤养分的变异规律研究上，但在评价具有决定性意义的农田空间变异信息方面及定量描述作物产量与农田空间分布信息因果关系方面，尚未见报道。 本文在探索我国精细农业发展道路的基础上，以当前开展精细农业实践急需解决的关键问题之一—农田空间分布信息处理方法研究作为切入点，通过对北京顺义“叁高”农业示范区一块面积约11公顷的农田进行了定点采样试验，得到土壤空间分布信息（水分、养分）、苗情分布信息（株数、株高、地上干物重等）、产量分布信息（亩产量、亩穗数、穗粒数、千粒重、生物产量等）。然后，应用经典统计学方法和地统计学方法，分析了农田信息的空间变异性特征，找出了作物产量与农田空间信息分布状态的因果关系，同时将神经网络首次应用于农田空间分布信息的处理，建立并验证了作物产量与农田空间分布信息的神经网络模型。全文主要结论如下：1、应根据我国实际情况，借鉴国外经验，因地制宜地、分层次、分区域并行 启动精细农业研究示范与实践。当前我国应该重点开展精细灌溉和精细施 肥的研究与实践。2、合理的农田土壤采样策略、合适的空间插值方法，是得到比较准确而又兼 顾成本的农田空间变异信息的有效保证。其中规则栅格采样是目前最常采 用的方法，但容易丢失一些比较重要的分布信息；系统分层采样是最理想 的方法，容易发现具有周期性分布的农田信息。距离反比插值方法是一个 比较精确的插值方法，但其插值精度与邻域大小有关；克里格插值方法的 计算量比较大，但却是一个比较精确的插值方法。在顺义叁高试验农田内， 对叁种常规土壤养分进行了插值精度的比较，结果表明，克里格与距离反 比法方法总体最好，其中克里格方法中又以球面和指数模型为佳，距离反 博土学位论文一 比法中以权系数为2的最佳。3、通过经典统计学方法和地统计学方法，对顺义叁高试验农田空间分布信息 进行处理，得到以下结论：土壤速效磷、每平方米株数、地上部干重、于 粒产量、生物产量的变异系数范围为0．26Al．37，属于中等变异程度，土壤 含水率的变异系数为0．18，接近中等变异程度。六种农田空间分布信息的 自相关距范围为40厂～57．lin，于粒产量的自相关距为138．gm。4、通过DGPS和GIS相结合，得到农田空间信息并自动生成了农田空间信息 分布图，借助此图，初步分析了农田信息产生空间变异的原因。5、利用相关分析、偏相关分析、逐步回归分析、通径分析找出了影响产量的 具有决定性意义的农田空间分布信息。6、利用人工神经网络对农田空间分布信息进行处理，建立起作物产量的神经 网络模型，能够根据农田土壤空间分布信息预测农田小区内的作物产量。
张立梅[5]2004年在《掌上农田地理信息系统及激光平地辅助决策系统的开发研究》文中研究指明本研究是在“现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室(中国农业大学)精细农业研究中心”所提供的研究条件下完成的。本课题研究内容来源于：两个国家高技术研究发展计划(863计划)项目“精准农业技术体系研究与示范-基于GPS、GIS的农田信息采集与管理辅助决策支持系统的研究与开发(2001AA245011-1)”及“精细地面灌溉技术—激光控制平地系统研究与开发(2002AA6Z3041)”。 “精细农业”是在二十世纪八十年代在国际农业领域发展起来的一门综合性的农业技术体系，根据信息和知识来精细管理复杂的农业生产。其目标是提高耕地资源的生产潜力，实施合理的投入和科学管理，努力改善农田资源管理和提高效率，以最小化资源投入(如：化肥，农药，种子，灌溉等)，获得最大化作物产量和经济回报；同时减轻环境影响，并保持农田的长期持续性。在精细农业的研究、试验与实施过程中，涉及到大量关于农田环境与作物生长状况的信息。由于这些数据一般都具有空间分布上的特性，要实时有效地获取、分析与处理这些数据，并对农田作业进行实时管理，已成为当前精细农业实践中亟待解决的问题。本课题根据我国精细农业发展的需要，在对空间信息获取技术、数据分析处理技术和精细灌溉技术研究的基础上，以解决实际应用中的GPS数据和属性数据快速采集、处理，显示成图等问题为目标，针对本人参与的课题研究内容，开展了掌上农田地理信息系统及激光平地辅助决策系统两部分的设计与开发。掌上农田地理信息系统，是以微软提供的开发工具Microsoft eMbedded Visual Tools和Pocket PC Emulation为平台，利用组件技术实现软件的各项功能。其主要内容包括：1、GPS与GIS有机地融合；2、地图的放大、缩小、移动等的GIS功能；3、地块的周长和面积计算；4、田间地物的标注；5、空间数据的采集、数据分析、现场成图、栅格采样、平行导航等功能。激光平地辅助决策系统以微软提供的Microsoft Visual C++6.0为开发环境，调用GIS控件MapObject进行组件式开发。实现了行走路线的确定、挖填土方计算、工作效率分析、地图管理等功能。本课题为实现具有自主知识产权的、适合我国国情的田间信息快速管理及指导农田激光平整土地提供了辅助解决方案。
胡鹏[6]2005年在《谷物产量数据处理及产量分布图生成系统的开发研究》文中指出我国是世界上的农业大国,农业作为我国的第一产业在国民经济建设中发挥了重要的作用,提供给了人民最基本的生存物资。随着农业现代化的发展,为了缓解由于过量使用化肥、农药等造成的环境恶化,保持农业生态的可持续发展,农业装备信息技术的研究越来越得到人们的重视。“精细农业”作为一种以信息技术为基础的现代农业管理理念已经在世界各地被人们所认可,它的技术思想是通过获取田间小区产量信息和影响作物生长的各种环境因素,并结合以往积累的农作经验,分析造成小区产量差异的原因,进而通过一定的决策支持,提出行之有效的田间管理方案,最后使用智能变量作业机械按照处方图的指导进行田间变量作业,从而达到降低农业生产成本、减少环境污染及保持农业可持续发展的最终目标。本课题就以“精细农业”实施过程中最基础的田间产量信息的获取及处理,即产量数据的误差分析、处理和农田谷物产量分布图系统的开发,作为研究目标,以提供直观、清晰、精确的农田产量分布图为变量作业服务。论文的主要研究内容包括: 1) 分析谷物联合收割机产量监测系统的测产原理及其系统构成,并对其中的定位设备——GPS的定位精度进行试验研究分析; 2) 分析了联合收割机智能测产系统记录的原始产量数据中存在的误差及类型,并进行了识别和处理。对产量数据中的粗大误差数据采用值域过滤和3σ法则进行滤波处理;考虑田间产量信息数据的空间分布特性提出了3×3网格判断误差产量数据的方法;对产量数据的系统误差中的填充时间误差及延迟时间误差进行了分析,综合考虑谷物流量值、含水率及产量值的变化趋势来确定两种误差产生的平均时间; 3) 从分析现有谷物产量分布图生成系统出发,确定了本课题要开发的产量分布图软件的主要功能,分析并选择了合适的空间数据插值方法进行数据处理,实现了系统自动过滤产量数据中误差数据的功能,给用户提供清晰、准确的统计分析结果,并探讨了产量分布图中的等值线图的绘制算法及其实现; 4) 分析了国产产量监测系统的组成结构,并利用所获得的产量数据生成了田间的产量分布图,结果表明该系统能够为我国精细农业研究与实践提供技术支持。
乔俊[7]2009年在《谷物测产系统智能监控技术研究》文中研究说明进入二十一世纪以来,世界农业迅猛发展,精准农业、数字农业越来越受到人们的重视。精准农业、数字农业代表了世界农业未来发展方向。对于农业来说,收获粮食是生产的最终目的;对于精准农业体系,收获粮食既是终点、又是起点。田间谷物产量的空间信息蕴涵着丰富的信息,充分地运用这些信息可以有效地指导农业生产,提高农田的产量,增加农民的经济收益。只有获得准确的产量数据,才能对接下来的播种、灌溉、施肥等工作进行科学决策,才能在下一次的生产实践中取得更好的效果。本文根据谷物测产系统的需要,对智能监控技术进行研究,设计出一套基于ARM7的谷物测产智能监控系统。本文研究的主要内容包括以下几个方面:1构建谷物测产数学模型。对谷物测产系统进行深入分析,探讨要进行谷物测产智能监控所要检测的物理量,构建了谷物测产数学模型。2设计谷物测产智能监测系统的硬件系统。硬件部分主要是完成以S3C44B0XI ARM7处理器为核心的外围设备控制电路、GPRS数据传输控制电路,传感器数据采集接口电路,电源转换电路等的设计。3嵌入式系统软件开发。系统终端软件是在嵌入式操作系统μC/OS-II的平台下实现系统功能的应用程序。根据系统功能需要与操作系统任务分解的基本要求,把系统分成GPS数据采集与解析,传感器组数据采集与处理,数据LCD显示,数据CF卡存储,数据GPRS远程无线传输5个任务,各任务由μC/OS-II操作系统调度。4服务器数据接收处理软件研发。位于远程数据中心的服务器上运行GPRS数据接收处理软件,该软件负责实时接收作业单元传来的数据并对其进行处理。5进行系统综合调试。将系统各个部分整合成一个有机整体,对联合收割机的实际作业情况进行模拟,调试系统使其达到对谷物产量进行智能监控的目的。
邹金秋[8]2011年在《农情监测数据获取及管理技术研究》文中提出农情信息在国家粮食安全保障、农业结构调整、农业资源开发和保护、农产品市场拓展、农业防灾减灾、农业可持续发展等方面已经并将继续发挥积极的科技支撑作用,开展农情监测意义重大,必须坚持长期业务化运行。监测农情需要及时、准确的农田参数数据支持,同时离不开高效的数据管理与处理方法。因此,论文主要围绕农田数据采集、数据综合管理和预处理叁个关键内容开展研究。及时准确地获取农田参数及其时空动态变化信息是农情监测的前提和关键,针对农田参数获取技术的现状和问题,本文进行了系统的研究。首先确定了农情监测需获取参数类型和田间采集方法；然后研究数据传输技术,疏通了数据传输流、采集业务流等关键问题；最后在可行、经济和稳定的原则下架构农田参数获取体系,并利用现有平台搭建了两套采集系统,借助无线传感网技术及成果开发了数据入库系统,实现了定点农田参数的自动采集,同时通过共享平台和移动终端实现移动模式下农田参数采集更新。农情监测所用数据具有海量、多源、异构、多时空尺度等数据特征,同时具有多业务、多元化的应用需求,目前单文件管理模式下存在数据安全性差、查询检索慢等缺陷和问题。建设海量、安全、高效、规范的数据管理系统是农情监测的重要基础。本文通过综合利用和集成用户角色权限、数据加密及备份、空间数据模刑、元数据和数据字典等关键技术,利用Oracle10g和ArcGIS9.2等平台,搭建了集影像、栅格、矢量、属性和多媒体等数据为一体的国家级农情监测数据库。为了延伸农田数据的综合利用能力,开展数据预处理技术研究。在系统研究监测参数空间化表达方法的基础上,提出了基于影像分类结果的农田土壤温度、湿度数据空间插值方法；此外,针对栅格数据产品时空分辨率差异,初步研究了空间栅格数据融合同化技术。最后通过系统集成,可以完成农情所需数据的业务化预处理。本文的研究成果可为农情监测提供可靠的数据支撑服务,同时取得了一定的技术创新：1.基于无线传感网与WebGIS技术实现了农田参数实时采集和在线更新应无线网络定点采集系统构建的需求,开发了农田数据自动入库平台,实现了定点采集数据的实时采集和数据校正。现阶段采用无线网络采集农田数据存在一次性投资成本过高的门槛,且移动采集是必不可少的方式,因此,本文利用WebGIS和互联网等技术,构建采集、传输环节中多源数据访问与操作的中间件,屏蔽多源数据的异构性和传输接口的复杂性,以在线服务形式为用户提供农田参数的共享和互操作,实现数据实时采集更新。2.利用特色元数据和数据字典等技术实现数据高效管理首先,利用空间矢量、影像栅格等时空对象关系数据模型,实现了海量多源数据的高效组织和存储。同时,通过元数据目录技术实现数据的统一管理和高效检索,系统设计了属性、矢量、栅格、原始影像、影像产品等数据的元数据,有效解决了数据冗余、输入信息困难等难题,实现了真实数据与元数据目录灵活关联。最后,定制了特色的数据字典,通过严格定义数据关系、数据类型和安全级别等,保证了数据扩充性和安全性。3.提出了改进的农田观测数据空间插值流程本文提出了一种基于影像分类结果介导的空间插值流程,在分类控制下进行空间插值,克服了传统空间插值的盲目性,进一步提高了农田观测数据的空间插值精度。
陈树人, 张漫, 李民赞[9]2005年在《基于SMS的冬小麦产量分布图生成技术》文中研究指明研究了美国CASEIH公司AFS谷物测产系统的基本组成,对AgLeader公司SMSbasic3.0农田空间管理系统的主要功能进行分析和介绍,其基本功能有:数据处理,文件输入、输出,产量图绘制,文档图表显示等。对AFS系统使用过程中的设置与标定作了描述,并利用SMS生成了一块具有空间分布的冬小麦产量图、含水率分布图和地块高程图。
陈立平[10]2003年在《精准农业变量施肥理论与试验研究》文中研究说明本研究针对精准农业技术体系中变量施肥这一关键环节，围绕变量施肥处方生成技术及应用系统开发，探讨了土壤养分空间分布图生成技术，提出了产量数据的误差处理方法，模拟研究了变量施肥的尺度效应问题，设计并开发了具有田间导航采样、产量数据处理和决策支持功能的变量施肥处方生成系统。通过初步的实践验证和应用效果分析，本研究成果有较好的实用价值。主要研究结果包括： 1．围绕土壤养分空间分布图生成，研究了土壤采样策略制定方法，探讨了采用Cokriging方法降低采样密度和采用电导率综合评价土壤生产潜力的可能性。结果表明，在进行土壤养分采样和插值，必须同时考虑养分的空间变异性和数值变异性，而N／S值和变异系数是比较好的指标；产量与0-30.5.cm、0-91.5cm、30.5-91.5cm叁层土壤电导率之间都存在极显着的负相关关系，二次多项式较好地拟合了产量与电导率的关系，电导率图可以参与进行土壤生产潜力区的划分。 2．研究分析产量数据的获取过程，采用层次分析的原则，将可能造成产量数据误差的因素归纳为直接因素、间接因素和产生原因。分别针对不同产量数据的误差来源，设计并实现了5种过滤器：产量域值过滤器，速度过滤器、填充和清空延时过滤器、邻域均值过滤器、邻域系数过滤器；在分析比较不同过滤器过滤效果的基础上，提出了1种综合过滤器，过滤后使产量数据的正态分布性得到显着改善，对已测产小区的估计误差明显下降。 3．针对精准变量施肥的尺度问题，采用计算机模拟技术，研究不同土壤硝态氮均值、方差和相关距下，施肥单元面积对玉米的平均施肥量、产量和肥料增产效率的影响。结果表明：a．随着变量施肥单元面积的减小，平均单位面积的施肥量增加或保持不变，产量一般增加，肥料增产效率也增加；b．随着土壤养分均值增加，平均施肥量降低，平均产量增加，肥料增产效率降低，且施肥单元面积越大，不同土壤养分均值间的施肥量、产量和肥料增产效率的差异越大；c．在养分均值低于施肥临界土壤养分浓度时，随着土壤养分变异系数的增加，平均施肥量增加，平均产量降低，肥料增产效率降低；d．随着土壤养分相关距的增加，平均施肥量增加，平均产量增加，肥料增产效率增加。这些结果对我们进行变量施肥的实践有一定的指导意义。 4．在分析变量施肥决策流程的基础上，采用OLE/ActiveX技术，设计并实现了集成应用GPS、GIS和ES技术的变量施肥处方生成系统。该系统在推理机中嵌入模型语法分析构件，并采用对象连接和嵌入的自动化方式实现与GIS功能构件之间的互操作功能；将知识／模型／数据采用一体化方法存储在数据库中，通过ODBC规范实现基于多数据源的知识调度与推理；应用基于矢量网格的空间迭加分析方法解决了栅格和常规矢量数据结构在处方生成中的局限。系统可以提供田间导航采样、产量数据处理和决策支持功能，最终生成可供变量施肥机具使用的处方图，可以用于指导变量施肥实践。 5．进行了基于土壤肥力测定和基于地物光谱数据的小麦变量施肥试验研究，结果表明，在施肥总量相同的情况下，与常规均一施肥对照区相比，变量施肥使产量略降，穗粒数、千粒重、叶绿素和蛋白质变异系数增大，但降低了土壤硝态氮浓度，减小了污染地下水的可能性，生态效果明显。
参考文献：
[1]. 基于移动终端的谷物产量实时监测平台设计[J]. 张振乾, 刘仁杰, 张漫, 杨玮, 李寒. 农业机械学报. 2017
[2]. 农田谷物产量空间分布信息采集、处理与系统集成技术研究[D]. 张漫. 中国农业大学. 2003
[3]. 精准农业模式研究[D]. 吴进. 华中师范大学. 2007
[4]. 支持精细农业实践的农田空间分布信息处理的方法与试验研究[D]. 刘刚. 中国农业大学. 2001
[5]. 掌上农田地理信息系统及激光平地辅助决策系统的开发研究[D]. 张立梅. 河北农业大学. 2004
[6]. 谷物产量数据处理及产量分布图生成系统的开发研究[D]. 胡鹏. 江苏大学. 2005
[7]. 谷物测产系统智能监控技术研究[D]. 乔俊. 黑龙江八一农垦大学. 2009
[8]. 农情监测数据获取及管理技术研究[D]. 邹金秋. 中国农业科学院. 2011
[9]. 基于SMS的冬小麦产量分布图生成技术[J]. 陈树人, 张漫, 李民赞. 农业机械学报. 2005
[10]. 精准农业变量施肥理论与试验研究[D]. 陈立平. 中国农业大学. 2003
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