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　　基于北斗和物聯(lián)網(wǎng)的農(nóng)機精準作業(yè)在安徽實踐

一、基本概況

隨著精準農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)機械正在向融合衛(wèi)星導航定位、智能測控與物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的智能農(nóng)業(yè)裝備方向發(fā)展，加之我國北斗導航定位技術(shù)的不斷完善，發(fā)展基于北斗定位、物聯(lián)網(wǎng)和智能測控技術(shù)產(chǎn)品提升農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量、效率、管理水平和機器裝備運行管理的精準度已刻不容緩。

北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心針對我國農(nóng)機化高質(zhì)高效發(fā)展中缺少農(nóng)機作業(yè)數(shù)量與質(zhì)量在線監(jiān)測方法，作業(yè)數(shù)量和質(zhì)量難以科學評價；管理服務(wù)手段滯后，農(nóng)機化高質(zhì)高效發(fā)展與作業(yè)管理服務(wù)效率低的矛盾日益突出等問題，融合北斗定位、智能測控、云計算和大數(shù)據(jù)等信息化技術(shù)與手段，突破了全程機械化作業(yè)智能監(jiān)測和作業(yè)大數(shù)據(jù)云服務(wù)等關(guān)鍵技術(shù)，創(chuàng)制了全程機械化作業(yè)智能監(jiān)測終端系列產(chǎn)品；攻克了廣域集群農(nóng)機作業(yè)多元異構(gòu)數(shù)據(jù)高并發(fā)接入、大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)，構(gòu)建了基于大數(shù)據(jù)的全程機械化作業(yè)云服務(wù)平臺，從2015年起在趙春江院士的帶領(lǐng)下團隊在國內(nèi)率先實現(xiàn)了業(yè)務(wù)化運行，同期哈工大惠達產(chǎn)品也在全國進行實用推廣，安徽省是走在全國前列自2015年起將此項技術(shù)成熟的兩個產(chǎn)品運用于全省的農(nóng)機深松項目的監(jiān)管之中。

2018年基于農(nóng)經(jīng)部門農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)項目難實施、難監(jiān)管的問題，北京農(nóng)業(yè)智能裝備技術(shù)研究中心和哈工大惠達公司又將此項技術(shù)應(yīng)用于全省農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)項目的全生產(chǎn)作業(yè)過程耕、種、管、收、秸稈打捆5大作業(yè)環(huán)節(jié)進行高效監(jiān)管，為政府實施全程托管以及農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)項目的運營提供了依據(jù)和抓手，為發(fā)放項目資金提供了科學而有效的憑證，目前這兩個主要平臺監(jiān)管了全省3347個服務(wù)主體、25621臺農(nóng)機，每年平均2個億左右的深松補貼、3個億左右的農(nóng)業(yè)社會化服務(wù)項目以及秸稈綜合利用近1個多億項目的資金的使用都是通過這項技術(shù)的使用加以監(jiān)管得以平穩(wěn)運行，通過監(jiān)管一方面實提升了農(nóng)機的作業(yè)質(zhì)量；另一方面確保了財政項目資金的安全，大大減輕了農(nóng)業(yè)農(nóng)機管理部門以及農(nóng)機服務(wù)組織的人力物力投入，顯著提高了我國農(nóng)機的信息化水平。 

二、技術(shù)路線

技術(shù)體系主要包括建立農(nóng)機全程機械化作業(yè)智能監(jiān)測技術(shù)體系和集成開發(fā)全程機械化作業(yè)大數(shù)據(jù)與云服務(wù)平臺。

三、實施路徑

（一）全程機械化作業(yè)智能監(jiān)測技術(shù)體系

1、全程機械化作業(yè)質(zhì)量智能監(jiān)測模型。

針對農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量長期依賴于人工監(jiān)測，監(jiān)測效率低、誤差大、一致性差等問題，提出地形變化和作業(yè)機組姿態(tài)融合的作業(yè)耕深在線檢測方法；提出種肥播施、噴灑、收獲和秸稈打捆多傳感信息檢測方法，建立了信息融合、作業(yè)狀態(tài)判別、作業(yè)量測算等模型，實現(xiàn)了種肥播施、噴灑、收獲和秸稈打捆作業(yè)狀態(tài)、作業(yè)量、作業(yè)質(zhì)量以及關(guān)鍵工況參數(shù)的在線監(jiān)測。

2、基于空間分析的作業(yè)狀態(tài)自動識別及面積計量方法。

針對農(nóng)機作業(yè)面積計量效率低、精度差和重漏區(qū)檢測困難等問題，提出了基于空間聚類的農(nóng)機作業(yè)狀態(tài)自動識別方法，設(shè)計農(nóng)機作業(yè)面積計量算法，建立了農(nóng)機作業(yè)邊界提取模型和農(nóng)機作業(yè)重漏區(qū)域智能檢測模型，實現(xiàn)了農(nóng)機作業(yè)面積、時間利用率、作業(yè)區(qū)重漏檢測和作業(yè)效率等全程機械化作業(yè)關(guān)鍵指標的自動分析。 

3、全程機械化作業(yè)智能監(jiān)測終端。針對振動、多塵等田間復雜作業(yè)環(huán)境，創(chuàng)制了全程機械化作業(yè)智能監(jiān)測終端，實現(xiàn)了對耕、種、管、收、秸稈打捆5大環(huán)節(jié)13種作業(yè)類型的自動識別、作業(yè)數(shù)據(jù)在線采集、處理、存儲與傳輸，實現(xiàn)全程機械化作業(yè)狀態(tài)、關(guān)鍵工況參數(shù)、作業(yè)量和作業(yè)質(zhì)量的在線、精準監(jiān)測。

（二）全程機械化作業(yè)大數(shù)據(jù)與云服務(wù)平臺

1、農(nóng)機作業(yè)大數(shù)據(jù)采集與存儲管理技術(shù)。

針對農(nóng)機作業(yè)季節(jié)性強、數(shù)據(jù)海量且傳輸峰值高等問題，設(shè)計了全程機械化作業(yè)大數(shù)據(jù)高可用接入層，實現(xiàn)了萬臺級農(nóng)機作業(yè)終端數(shù)據(jù)實時接入；提出了基于時空與屬性融合的農(nóng)機作業(yè)異常軌跡數(shù)據(jù)清洗方法，提升了農(nóng)機作業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量及數(shù)據(jù)分析的效率與精度；設(shè)計了農(nóng)機作業(yè)時空大數(shù)據(jù)集群組織與管理模型，構(gòu)建了農(nóng)機作業(yè)大數(shù)據(jù)存儲管理技術(shù)體系。

2、全程機械化作業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

提出了基于深度學習的農(nóng)機具快速自動識別方法，實現(xiàn)了農(nóng)機作業(yè)類型的智能識別；建立了基于流式計算的農(nóng)機作業(yè)量和作業(yè)質(zhì)量自動分析模型，解決了農(nóng)機規(guī)模化在線作業(yè)數(shù)據(jù)運算效率低難題,實現(xiàn)了農(nóng)機作業(yè)數(shù)據(jù)計算的秒級響應(yīng)；提出了基于位置服務(wù)和OLAP（Online Analytical Processing）技術(shù)的農(nóng)機跨區(qū)域作業(yè)自動檢測方法，解決了農(nóng)機跨區(qū)縣作業(yè)監(jiān)管與核算難題。

3、全程機械化作業(yè)云服務(wù)應(yīng)用平臺。

開發(fā)了10項全程機械化作業(yè)數(shù)量、質(zhì)量智能監(jiān)測分析云服務(wù)，將大規(guī)模農(nóng)機作業(yè)監(jiān)管從線下轉(zhuǎn)移到線上，構(gòu)建了業(yè)務(wù)化運行的全程機械化作業(yè)云服務(wù)應(yīng)用平臺，實踐了全程機械化作業(yè)云服務(wù)監(jiān)管模式。 

四、應(yīng)用效益

該項目突破了全程機械化作業(yè)智能監(jiān)測和作業(yè)大數(shù)據(jù)云服務(wù)等關(guān)鍵技術(shù)，解決了長期困擾農(nóng)機化生產(chǎn)管理中的質(zhì)量監(jiān)測、統(tǒng)計調(diào)度及高效管理服務(wù)等瓶頸問題，實現(xiàn)了農(nóng)機全程機械化作業(yè)在線監(jiān)管，為國家農(nóng)機作業(yè)補貼政策規(guī)范高效實施提供了有效的監(jiān)管技術(shù)支撐，形成“互聯(lián)網(wǎng)+”農(nóng)機作業(yè)的創(chuàng)新模式，提高了農(nóng)機作業(yè)質(zhì)量和生產(chǎn)效率，提升了農(nóng)機農(nóng)藝融合及農(nóng)機化生產(chǎn)管理服務(wù)技術(shù)水平，促進了農(nóng)業(yè)機械化和農(nóng)機裝備產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

與此同時，項目也培養(yǎng)了一批農(nóng)機作業(yè)北斗定位與精準監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域的骨干科研人員，形成了具有國際水準的研發(fā)創(chuàng)新團隊。在技術(shù)成果推廣應(yīng)用中，累計培訓基層農(nóng)機管理人員、農(nóng)機技術(shù)人員、農(nóng)機手等5萬余人次，提升了基層生產(chǎn)管理人員的技術(shù)水平和業(yè)務(wù)能力，為我國數(shù)字農(nóng)業(yè)的發(fā)展與建設(shè)奠定了良好基礎(chǔ)。