金诚谦 蔡泽宇 倪有亮 刘 政

(1.农业农村部 南京农业机械化研究所，南京 210014; 2.山东理工大学 农业工程与食品科学学院，山东 淄博 255049)

精细农业(Precision agriculture, PA)的核心是对环境变量的掌握和管理[1]，即通过利用卫星定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)、遥感技术(RS)等信息技术，获取农田小区作物产量和影响作物生产的环境因素在空间和时间上的差异信息[2]。所有信息都是基于传感器通过对外界物理刺激如热、光、磁、运动、压力和声音作出的反应来获得[3]，其中基于智能农机的谷物产量测量是精细农业中重要的信息之一[4], 它直接反映了农田的播种效果、水肥利用、病虫害等管理信息对谷物产量的影响。

精细农业不只是使用了新技术，更是一场信息革命[5]，其中智能化农机是实施精细农业的基础，世界上一些发达国家相继投入了大量的人力和物力进行研究和开发[6]。目前成熟的产量监测产品有：美国Case IH公司研制的Advanced farming system系统，英国Massey Ferguson公司研制的Fieldstar系统，John Deere公司研制的Green star系统，Ag Leader公司研制的PF advantage产品，Micro-Trak公司研制的Grain-Trak产品，CLAAS公司研制的Lexion产品等。

20世纪80—90年代，欧美各国对谷物产量监测进行了大量研究并取得了丰硕的成果，尤其在基础研究与应用领域，如测产方式、测产装置、产量图重建中的关键技术、测产传感器和产量图的误差分析、产量图的分析与应用[7-9]。同时，为了详细描述输入和输出谷物的质量流的关系，国外研究人员提出了许多动力学模型用来修正产量图中的时间延迟和谷物的损失产量。我国对产量监测的研究由于起步较晚，研究主要集中在测产传感器及装置的研究上，使用的测产方式比较单一，对产量图重建、动力学模型和误差分析研究较少。……