专题导读——丘陵山区智慧农业技术与机械

专题导读——丘陵山区智慧农业技术与机械

杨福增1，俞高红2

1.西北农林科技大学 机械与电子工程学院，陕西杨凌 712100，中国; 2. 浙江理工大学 机械工程学院，浙江杭州 310018，中国

丘陵山区是大陆重要的果蔬茶和粮油生产基地，但由于地形复杂、地块碎小、坡陡路窄，导致传统的农业生产方式效率低下、用工成本增高。丘陵山区的机械化、智能化是未来农机行业研究和发展的热点之一。为推进丘陵山区特色农业的机械化、智能化与智慧化，提高丘陵山区农业生产效率，本期“丘陵山区智慧农业技术与机械”专题收录9篇相关优秀论文成果，报道了丘陵山区现代农业发展新技术的研究进展。

西北农林科技大学杨福增教授团队总结了丘陵山地拖拉机调平及防翻系统的研究现状，并指出了未来丘陵山地拖拉机调平、防翻预警及无人化、自动化技术的发展方向。

土壤是农业最基本的生产资料，其质量与农业高效生产和可持续发展密切相关。北京市农林科学院智能装备技术研究中心张瑞瑞研究员团队总结了当前用于农田土壤理化参数信息获取的主要技术，并依据未来研究的侧重方向提出结合农田环境的作业需求的发展建议。遥感技术为丘陵山区耕地信息实时获取和农田宜机化整治提供了技术支撑。四川农业大学李豪博士团队基于高分辨率的高分六号遥感影像，运用四种新型深度学习模型实现丘陵耕地信息识别，并与土地覆盖产品SinoLC-1的识别精度进行对比分析。为解决复杂的地形条件、种植环境导致传统遥感数据和监测方法难以开展梯田自动化提取问题，云南大学张军副研究员团队以休耕期梯田高分六号影像构建语义分割数据集，提出一种使用轻量级网络MobileNet v2作为骨干网络改进的DeepLab v3+模型，在高分辨率遥感影像中精准提取梯田面积。为探究生态风险与丘陵山区耕地坡度之间的关系，中国农业大学王天一副教授团队基于2010年和2020年土地利用数据，利用景观格局指数评价了重庆市潼南区农田宜机化整治前后耕地生态风险并分析生态风险与耕地坡度的相关性，作为精准指导丘陵山区农田宜机化整治的重要依据。

为解决多车编队协同控制中通信延时的问题及其补偿策略，上海交通大学贡亮教授团队研究了一种模型预测控制器（MPC）延时补偿器的农机多机编队行驶的轨迹跟踪方法。西南大学冀杰副教授团队设计了一种满足自主割草等复杂作业要求的自适应时域MPC控制器，以解决传统路径跟踪MPC机器人在曲线路径作业过程中的跟踪效果和适应性较差的问题。智能农业机器人导航定位在农业环境中容易受到树木遮挡、电磁干扰等因素影响，中国汽车工程研究院股份有限公司潘登工程师团队提出一种基于三维激光雷达（LiDAR）与惯性测量单元（IMU）信息融合的农业机器人定位方法，满足农业机器人在弱卫星导航信号环境下自主作业的定位要求。针对气送式油菜直播机作业过程中粉尘影响种子流检测性能、监测系统难以适应不同幅宽播种行数等问题，华中农业大学丁幼春教授团队设计了一种流检测装置与播量监测终端构成的油菜播种机除尘式播量监测系统。

西北农林科技大学“丘陵山地机器-土壤-作物综合实验平台”

智慧农业微信交流服务群

为方便农业科学领域读者、作者和审稿专家学术交流，促进智慧农业发展，为更好地服务广大读者、作者和审稿人，编辑部建立了微信交流服务群，有关专业领域内的问题讨论、投稿相关的问题均可在群里咨询。入群方法：加小编微信331760296，备注：姓名、单位、研究方向，小编拉您进群，机构营销广告人员勿扰。

发布征集

欢迎在我公众号发布科研团队介绍、创新科研成果及相关活动等信息。