金誠(chéng)謙 蔡澤宇 倪有亮 劉 政

(1.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部 南京農(nóng)業(yè)機(jī)械化研究所，南京 210014; 2.山東理工大學(xué) 農(nóng)業(yè)工程與食品科學(xué)學(xué)院，山東 淄博 255049)

精細(xì)農(nóng)業(yè)(Precision agriculture, PA)的核心是對(duì)環(huán)境變量的掌握和管理[1]，即通過(guò)利用衛(wèi)星定位系統(tǒng)(GPS)、地理信息系統(tǒng)(GIS)、遙感技術(shù)(RS)等信息技術(shù)，獲取農(nóng)田小區(qū)作物產(chǎn)量和影響作物生產(chǎn)的環(huán)境因素在空間和時(shí)間上的差異信息[2]。所有信息都是基于傳感器通過(guò)對(duì)外界物理刺激如熱、光、磁、運(yùn)動(dòng)、壓力和聲音作出的反應(yīng)來(lái)獲得[3]，其中基于智能農(nóng)機(jī)的谷物產(chǎn)量測(cè)量是精細(xì)農(nóng)業(yè)中重要的信息之一[4], 它直接反映了農(nóng)田的播種效果、水肥利用、病蟲(chóng)害等管理信息對(duì)谷物產(chǎn)量的影響。

精細(xì)農(nóng)業(yè)不只是使用了新技術(shù)，更是一場(chǎng)信息革命[5]，其中智能化農(nóng)機(jī)是實(shí)施精細(xì)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，世界上一些發(fā)達(dá)國(guó)家相繼投入了大量的人力和物力進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)[6]。目前成熟的產(chǎn)量監(jiān)測(cè)產(chǎn)品有：美國(guó)Case IH公司研制的Advanced farming system系統(tǒng)，英國(guó)Massey Ferguson公司研制的Fieldstar系統(tǒng)，John Deere公司研制的Green star系統(tǒng)，Ag Leader公司研制的PF advantage產(chǎn)品，Micro-Trak公司研制的Grain-Trak產(chǎn)品，CLAAS公司研制的Lexion產(chǎn)品等。

20世紀(jì)80—90年代，歐美各國(guó)對(duì)谷物產(chǎn)量監(jiān)測(cè)進(jìn)行了大量研究并取得了豐碩的成果，尤其在基礎(chǔ)研究與應(yīng)用領(lǐng)域，如測(cè)產(chǎn)方式、測(cè)產(chǎn)裝置、產(chǎn)量圖重建中的關(guān)鍵技術(shù)、測(cè)產(chǎn)傳感器和產(chǎn)量圖的誤差分析、產(chǎn)量圖的分析與應(yīng)用[7-9]。同時(shí)，為了詳細(xì)描述輸入和輸出谷物的質(zhì)量流的關(guān)系，國(guó)外研究人員提出了許多動(dòng)力學(xué)模型用來(lái)修正產(chǎn)量圖中的時(shí)間延遲和谷物的損失產(chǎn)量。我國(guó)對(duì)產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的研究由于起步較晚，研究主要集中在測(cè)產(chǎn)傳感器及裝置的研究上，使用的測(cè)產(chǎn)方式比較單一，對(duì)產(chǎn)量圖重建、動(dòng)力學(xué)模型和誤差分析研究較少。

本研究擬對(duì)國(guó)內(nèi)外測(cè)產(chǎn)方法、產(chǎn)量圖重建和動(dòng)力學(xué)模型的研究現(xiàn)狀及進(jìn)展進(jìn)行梳理和總結(jié)，闡述不同測(cè)產(chǎn)方法的原理并進(jìn)行分類和比較，介紹產(chǎn)量圖重建的原理及關(guān)鍵技術(shù)和聯(lián)合收割機(jī)的一階動(dòng)力學(xué)模型并對(duì)不同測(cè)產(chǎn)方法和產(chǎn)量圖重建中的誤差進(jìn)行描述和分析。

1 測(cè)產(chǎn)方法

產(chǎn)量監(jiān)測(cè)是走向精細(xì)農(nóng)業(yè)的重要一步，定義為“在空間和時(shí)間上對(duì)作物收獲量的測(cè)量和地圖形式下這些測(cè)量的表示”[10]，反映了農(nóng)田作物產(chǎn)量的空間變異性，眾多的研究利用不同的測(cè)產(chǎn)傳感原理為不同作物開(kāi)發(fā)了測(cè)產(chǎn)裝置。但測(cè)產(chǎn)傳感技術(shù)目前還落后于其他的農(nóng)業(yè)扶持技術(shù)[11]，傳感器的可用性被認(rèn)為是阻礙精細(xì)農(nóng)業(yè)更廣泛實(shí)施的關(guān)鍵因素[12]。因此，測(cè)產(chǎn)傳感原理的研究一直是研究熱點(diǎn)，對(duì)我國(guó)大田農(nóng)業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。

從收割流程看，聯(lián)合收割機(jī)在頭部切割作物，并將它們運(yùn)至脫粒機(jī)構(gòu)，然后脫粒谷物通過(guò)分離篩落入水平攪龍，再由刮板式或螺旋式升運(yùn)器將谷物輸送到谷倉(cāng)。當(dāng)谷倉(cāng)裝滿時(shí)，谷物通過(guò)一個(gè)螺旋輸送器排出到外部的貨車(chē)上。谷物流動(dòng)(輸送)的路線很長(zhǎng)，測(cè)產(chǎn)傳感器可以安放在流動(dòng)中的任一環(huán)節(jié)。參考國(guó)外已有研究[13-14]對(duì)測(cè)產(chǎn)方法的概述，將測(cè)產(chǎn)方法歸納為稱重式、測(cè)體積、沖擊式和其他(圖1)。

稱重式、沖擊式和其他的測(cè)產(chǎn)方式大都利用物理原理直接和谷物質(zhì)量建立關(guān)系，理論上避免了容重比的影響，因此將這幾種方法歸類于質(zhì)量流。其次，筆者認(rèn)為在測(cè)產(chǎn)方法中使用2種或2種以上測(cè)產(chǎn)原理進(jìn)行聯(lián)合測(cè)產(chǎn)的歸類于組合式。因此測(cè)產(chǎn)方法被分為：質(zhì)量流量、體積流量和組合式。參考文獻(xiàn)[16]和[17]對(duì)谷物流傳感方法的分類和描述，本研究對(duì)測(cè)產(chǎn)方法、傳感器類型、安裝位置及誤差分類進(jìn)行整理見(jiàn)表1[15，17-33]。

1.1 測(cè)產(chǎn)原理介紹

1.1.1質(zhì)量流量

質(zhì)量流量傳感器主要安裝在升運(yùn)器的前端、升運(yùn)器的出口或谷倉(cāng)的下方，多采用稱重式、輻射式或力沖擊式。稱重式傳感器主要安裝在糧倉(cāng)底部[19,34]、攪龍底部(TSI Montana公司產(chǎn)品)或者升運(yùn)器水平傳輸帶上[18]。糧倉(cāng)底部稱重或升運(yùn)器上稱重兩者測(cè)產(chǎn)誤差均小于5%[17-18]。攪龍底部稱重較糧倉(cāng)底部稱重具有裝置位置靠前，谷物質(zhì)量損失較小因而時(shí)間延遲小的優(yōu)點(diǎn)。

沖擊式測(cè)產(chǎn)方法是目前應(yīng)用最廣泛，產(chǎn)品最成熟和研究最多的方法，其原理公式如下：

(1)

式中：M為谷物總質(zhì)量；Qi為t時(shí)刻谷物流質(zhì)量；Ii為谷物撞擊沖擊板的沖量；vi為撞擊時(shí)刻谷物的瞬時(shí)速度。無(wú)論室內(nèi)或田間試驗(yàn)，不同含水率、地面速度和谷物重量下的產(chǎn)量與傳感器輸出具有較高的相關(guān)系數(shù)(R2>0.94)[22]。試驗(yàn)表明，弧形板沖擊式傳感器的測(cè)產(chǎn)平均誤差為2%[35]，且誤差與收獲面積大小成反比，400 m2地塊的誤差約為5%，而6 hm2地塊的誤差約為1.6%[36]。此外，誤差還與左/右斜率和前/后傾角相關(guān)[37]。為提高測(cè)產(chǎn)精度，周俊等[38]通過(guò)對(duì)聯(lián)合收割機(jī)的振動(dòng)噪聲進(jìn)行濾波，以減少誤差。還有研究采用雙板分別測(cè)有谷物沖擊和沒(méi)有谷物沖擊的振動(dòng)數(shù)據(jù)，利用回歸差分方法消除干擾噪聲[39-40]。

1.谷物；2.稱重傳感器；3.皮帶；4.壓力傳感器；5.旋轉(zhuǎn)軸；6.光電接收器；7.光電發(fā)射器；8.光陣列；9.高度傳感器；10.槳輪；11.螺旋輸送器；12.漏斗；13.導(dǎo)向板；14.力傳感器；15.導(dǎo)流板；16.力傳感器；17.測(cè)量桿；18.彈簧式電位計(jì)；19.輻射接收器；20.輻射源；21. Coriolis流量計(jì)；22.電容極板1.The grain; 2.Weighing sensor; 3.The belt; 4.Pressure sensor; 5.Rotation axis; 6.Photoelectric receiver; 7.Photoelectric transmitter; 8.Optical array; 9.Height sensor; 10.The paddle wheel; 11.Screw conveyor; 12.The funnel; 13.Guide board; 14.Force sensor; 15.Guide plate; 16.Force sensor; 17.Measuring rod; 18.Spring potentiometer; 19.Radiation receiver; 20.Source of radiation; 21.Coriolis flowmeter; 22.Capacitor plate圖1 不同谷物測(cè)產(chǎn)方法分類圖Fig.1 Classification chart of different grain production methods

表1 聯(lián)合收割機(jī)測(cè)產(chǎn)方法分類Table 1 Classification table of combine harvester production measurement method

輻射式測(cè)產(chǎn)傳感器分2種，伽馬射線和X射線。原理都利用谷物輸送時(shí)通過(guò)一個(gè)有放射性的區(qū)域，建立輻射吸收度與谷物流單位面積質(zhì)量的關(guān)系，公式為：

Sv=Sv0·e-μM

(2)

式中：Sv0為沒(méi)有谷物吸收能量時(shí)的輻照強(qiáng)度；Sv為谷物吸收能量后，探測(cè)器測(cè)得的輻照強(qiáng)度；μ為谷物單位質(zhì)量的吸收系數(shù)；M為谷物在輻射場(chǎng)單位面積上的物質(zhì)質(zhì)量。通過(guò)精確地測(cè)量衰減系數(shù)得到谷物的質(zhì)量流[15]，其中衰減系數(shù)不受谷物的種類和含水率變化的影響[41]，但在測(cè)量較大谷物流量時(shí)，對(duì)射線能量要求較高[25]。

其他質(zhì)量流傳感器還包括張力式傳感器、扭矩式傳感器、薄膜式傳感器、超聲波式傳感器和電容式傳感器。張力式傳感器采用薄膜電位器與懸臂式負(fù)載傳感器相結(jié)合的方法，與傳統(tǒng)的質(zhì)量流測(cè)產(chǎn)方式相比，其準(zhǔn)確性較低[20]。扭矩傳感器安裝在升運(yùn)器的傳動(dòng)系中，將測(cè)量到的扭矩轉(zhuǎn)化為質(zhì)量流量[21]，其誤差小于5%[42]。薄膜式傳感器原理類似于沖擊式傳感器，但其使用了柔性增強(qiáng)織物的橡膠而非剛性板材[23]，已有研究在脫粒滾筒的轉(zhuǎn)子末端安裝壓電PVDF(聚偏氟乙烯)薄膜，來(lái)測(cè)谷物損失量[24]。超聲波式傳感器利用脈沖透過(guò)作物后撞擊金屬板的回波信號(hào)強(qiáng)度來(lái)建立谷物流量方程[26]，該方法受振動(dòng)和地形變化影響較大[43]。電容式傳感器利用了谷物流量與介電常數(shù)之間的關(guān)系，但介電常數(shù)還與谷物的含水率和谷物的品種有關(guān)，因此該方法必須對(duì)每個(gè)品種谷物進(jìn)行單獨(dú)的校準(zhǔn)，而且校準(zhǔn)曲線是非線性的，取決于谷物的含水率[27]，因此該方法誤差較大。

1.1.2體積流量

體積流量傳感器測(cè)產(chǎn)的方法主要包括槳輪式和非接觸的光學(xué)式。槳輪式傳感器利用谷粒從升運(yùn)器中出來(lái)，積累到一個(gè)固定的槳輪上，當(dāng)谷物的高度達(dá)到電容式接近傳感器時(shí)，傳感器啟動(dòng)繼電器以轉(zhuǎn)動(dòng)槳輪，然后排出固定體積的谷物獲得產(chǎn)量[44]。

光學(xué)式傳感器是使用較多的體積流量傳感器，主要利用的傳感器包括光電二極管、激光傳感器或結(jié)構(gòu)光傳感器。目前，升運(yùn)器處的體積流量測(cè)量大都采用了點(diǎn)激光測(cè)豎直平面高度[29-30]或者線激光測(cè)截面高度[45-46]的方法，尚未看到面激光或結(jié)構(gòu)光在大田測(cè)產(chǎn)上的應(yīng)用。光學(xué)式傳感器具有校準(zhǔn)方便、安裝快捷的特點(diǎn)，其誤差相對(duì)較小，小于5%[29,47]。近幾年隨著半導(dǎo)體材料(CMOS)的成本降低和廣泛應(yīng)用，有研究在螺旋輸送器的中間部位安裝圖像式測(cè)產(chǎn)裝置，利用高速攝像機(jī)測(cè)量谷物流經(jīng)螺旋輸送器時(shí)的速度[31]，通過(guò)對(duì)截面積分得到谷物的體積流量。

1.1.3組合式

韓國(guó)和日本的研究人員提出多傳感器組合式的測(cè)量方法，利用不同傳感器的工作原理對(duì)誤差進(jìn)行修正，達(dá)到更高精度的目的。已有研究結(jié)合光學(xué)陣列傳感器、微波傳感器、激光傳感器和超聲波陣列模塊，以大米、大豆和大麥作為研究對(duì)象對(duì)傳感器進(jìn)行了比較和優(yōu)化[33]。日本研究人員考慮到日本收割機(jī)的寬幅較窄，谷物通過(guò)升運(yùn)器輸送具有間歇性非連續(xù)變化的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了光學(xué)傳感器和負(fù)載傳感器聯(lián)合對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行監(jiān)測(cè)，提高了測(cè)產(chǎn)的準(zhǔn)確度[32]。

1.1.4其他類型的測(cè)產(chǎn)傳感器

雖然大多數(shù)谷物流量檢測(cè)方法都是通過(guò)質(zhì)量流或體積流的方法實(shí)現(xiàn)，也還存在一些專用傳感器用來(lái)測(cè)產(chǎn)，包括計(jì)數(shù)傳感器測(cè)產(chǎn)和遙感測(cè)產(chǎn)。

計(jì)數(shù)傳感器主要有3種：機(jī)械式[48-49]、光電式[50]和圖像式[51-52]。機(jī)械式和光電式主要用于玉米產(chǎn)量的測(cè)量，該方法計(jì)數(shù)誤差可以小于3%。圖像計(jì)數(shù)法被用于玉米群體檢測(cè)和小麥群體檢測(cè)，在小麥群體檢測(cè)中采集小麥群體圖像對(duì)麥穗和籽粒進(jìn)行計(jì)數(shù)并進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)，試驗(yàn)表明0.25 m2面積內(nèi)的小麥麥穗數(shù)量、總籽粒數(shù)及產(chǎn)量預(yù)測(cè)的平均精度為93.83%、93.43%、93.49%[52]。

機(jī)載遙感和星載遙感原理都是在很高的地方通過(guò)圖像或者光譜進(jìn)行產(chǎn)量監(jiān)測(cè)或預(yù)測(cè)。圖像測(cè)產(chǎn)需要對(duì)采集圖片的RGB色彩進(jìn)行分析[53-55]，建立其與產(chǎn)量的關(guān)系模型。光譜方法則分為多光譜和高光譜測(cè)量，多光譜利用近紅外反射光譜和可見(jiàn)光吸收(VIS)光譜進(jìn)行產(chǎn)量預(yù)測(cè)[56]；高光譜較多光譜具有更高的精度和更多的波段，通過(guò)獲得的遙感數(shù)據(jù)反演葉面指數(shù)，然后利用作物模型預(yù)測(cè)產(chǎn)量和生物量[57]。星載遙感較機(jī)載遙感具有獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)勢(shì)，其可以在全球范圍內(nèi)使用遙感預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量，在作物未收割前對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，為農(nóng)民提供了在價(jià)格有利的情況下出售谷物的能力。但遙感測(cè)產(chǎn)方法受天氣影響較大，對(duì)數(shù)據(jù)處理和模型算法的要求很高。

1.2 測(cè)產(chǎn)誤差分析

1)不校準(zhǔn)引起的誤差。校準(zhǔn)是針對(duì)某一特定區(qū)域的預(yù)期流量進(jìn)行的準(zhǔn)備工作，并且只在此預(yù)期范圍內(nèi)提供最佳的精度水平。為了保持準(zhǔn)確性，需要根據(jù)產(chǎn)量水平進(jìn)行多次校準(zhǔn)，直接使用未經(jīng)校準(zhǔn)的產(chǎn)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)是不可靠的[58]。Doerge提出“任何影響谷物的流動(dòng)或與沖擊感應(yīng)板有相互作用的因素都會(huì)影響測(cè)產(chǎn)的結(jié)果”[59]，因此獲得良好精度的重要因素是將正確范圍內(nèi)的谷物流量納入沖擊式測(cè)產(chǎn)傳感器的校準(zhǔn)中[60]。已有研究表明，校準(zhǔn)評(píng)估應(yīng)該每天進(jìn)行4、5次，否則就會(huì)出現(xiàn)較大的系統(tǒng)誤差，使整體數(shù)據(jù)產(chǎn)生偏離[61]；校準(zhǔn)的次數(shù)越多，傳感器的值越精確。如果在一批試驗(yàn)中只使用1次校準(zhǔn)，誤差高達(dá)9.5%；但如果在每次運(yùn)行前重新校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，則誤差降低到6.6%[9]。

2)傳感器的響應(yīng)誤差。已有研究在室內(nèi)對(duì)質(zhì)量流量為2～6 kg/s的沖擊式測(cè)產(chǎn)傳感器的響應(yīng)進(jìn)行分析，通過(guò)試驗(yàn)臺(tái)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)流量來(lái)模擬聯(lián)合收割機(jī)的谷物流動(dòng)，結(jié)論表明產(chǎn)量監(jiān)測(cè)裝置顯示谷物流量變化誤差為4.5%[60]。

3)谷物水分和密度變化帶來(lái)的誤差。通常同一天同一塊土地上不同時(shí)間谷物的水分變化很大，如玉米含水率的變化幅度可以超過(guò)10%[10]。在一些氣候環(huán)境下水分變化更大，如在英國(guó)溫帶海洋性氣候下，谷物含水率的變化范圍為12%～30%[62]。因此在使用體積流量測(cè)產(chǎn)傳感器時(shí)，當(dāng)模型將體積流量轉(zhuǎn)換為質(zhì)量流量時(shí)必需考慮作物密度變化帶來(lái)的影響，否則會(huì)將含水率變化的誤差引入到質(zhì)量流量測(cè)量中[63]。由水分引起的質(zhì)量變化對(duì)沖擊式流量傳感器也有較大的影響，谷粒含水率較高時(shí)其表面的游離水會(huì)改變其物理特性[59]，因而對(duì)沖擊力產(chǎn)生影響，當(dāng)含水率較低時(shí)，實(shí)際通過(guò)聯(lián)合收割機(jī)的質(zhì)量流量更大[62]。

4)谷物流分布不均帶來(lái)的誤差。試驗(yàn)表明在利用體積流量傳感器測(cè)產(chǎn)時(shí)，顆粒流動(dòng)的剖面受工作場(chǎng)地斜率變化以及顆粒性質(zhì)的影響[30]，伴隨著振動(dòng)和現(xiàn)場(chǎng)地形的變化，谷粒的位移隨斜率增加而增加，從而增大了谷物質(zhì)量流量的誤差[43]。

5)谷物流速變化帶來(lái)的誤差。實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下對(duì)沖擊式測(cè)產(chǎn)傳感器分別在恒定流量、階躍輸入流量和瞬態(tài)流動(dòng)條件下的誤差進(jìn)行研究，結(jié)果表明恒定流量下平均誤差僅為2.1%，而流量在階躍變化和瞬態(tài)情況下，誤差分別為3.2%和4.3%[60]。

1.3 不同測(cè)產(chǎn)方法的比較與分析

槳輪式和輻射式2種方式的測(cè)產(chǎn)精度幾乎相同，與實(shí)際產(chǎn)量的誤差都小于10%。槳輪式傳感器在潮濕環(huán)境下收獲作物，其測(cè)量容積的機(jī)械裝置可能會(huì)出現(xiàn)故障。而輻射式流量傳感器受制于各國(guó)不同的特殊法律 (防輻射預(yù)防措施) 要求，由于可能存在的放射性污染，導(dǎo)致部分國(guó)家已經(jīng)將這種裝置排除在外[28]。

沖擊式和槳輪式2種方式均與非連續(xù)的產(chǎn)量顯示了極高的相關(guān)性(R2>0.99)，但由于測(cè)產(chǎn)方式的離散性，二者在計(jì)算瞬時(shí)產(chǎn)量中都有著顯著的誤差[48]。沖擊式和扭矩式傳感器[64]在實(shí)驗(yàn)室中進(jìn)行了比較試驗(yàn)，結(jié)果表明扭矩傳感器對(duì)流量變化的敏感性是沖擊式傳感器的10倍；然而，這2種測(cè)量裝置都無(wú)法精確地測(cè)量流量低于3 kg/s的流量，當(dāng)流量小于3 kg/s時(shí)，沖擊式傳感器的標(biāo)準(zhǔn)誤差為±60%，扭矩傳感器的標(biāo)準(zhǔn)誤差為±18%，當(dāng)流量大于3 kg/s時(shí)，沖擊式傳感器的標(biāo)準(zhǔn)誤差為±15%，而扭矩傳感器的標(biāo)準(zhǔn)誤差為±5%。因此扭矩式傳感器是一種可替代沖擊式傳感器、更精確的谷物流量測(cè)量方法，且對(duì)較小流速的變化更加敏感。沖擊式和薄膜式傳感器測(cè)量原理是一樣的，但薄膜式傳感器使用的柔性薄膜式材料可以減少谷物流通的阻礙，減輕谷物與剛體的碰撞；但薄膜的受力區(qū)域會(huì)產(chǎn)生很大磨損，壽命較短[23]。沖擊式和稱重式傳感器的測(cè)產(chǎn)誤差差別不大，且都與產(chǎn)量之間都有明顯的相關(guān)性(R2=0.99)，平均誤差為2.11%[65]。

有研究[15]比較了4種商用體積流和質(zhì)量流谷物流量測(cè)量系統(tǒng)，包括：槳輪式(Class yield-o-meter)、光學(xué)式(RDS ceres)、輻射式(Massey fergouson flowcontrol)和力沖擊式(Ag-Leader yield monitor)。試驗(yàn)表明槳輪式的誤差為6.40%～8.48%，大部分的誤差是由谷物質(zhì)量密度的變化引起的。光學(xué)式傳感器誤差范圍為6.85%～7.02%，主要受谷物水分變化的影響。輻射式傳感器誤差為7.15%～9.15%，而沖擊式傳感器誤差為5.67%～10.11%。還有研究對(duì)7種商業(yè)的測(cè)產(chǎn)傳感器在同一環(huán)境下進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)，期間主要考慮了不同喂入量、橫向和縱向傾斜的影響，試驗(yàn)表明7種測(cè)產(chǎn)傳感裝置的測(cè)產(chǎn)誤差之間不存在明顯的差異[66]。

通過(guò)以上研究數(shù)據(jù)可以看出，不同的產(chǎn)量監(jiān)測(cè)方式受試驗(yàn)環(huán)境影響，都具有較大的不穩(wěn)定性，但大部分測(cè)產(chǎn)方式之間的誤差差別不是很大，研究認(rèn)為通過(guò)測(cè)產(chǎn)裝置的合理安裝、校準(zhǔn)和操作，可以使測(cè)產(chǎn)達(dá)到足夠的準(zhǔn)確度[67]，理想的測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)應(yīng)滿足以下4種條件：1) 易于安裝與校準(zhǔn)；2) 具有足夠的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性；3) 傳感器的損壞不妨礙正常工作，降低機(jī)械故障率；4) 使用的測(cè)產(chǎn)方式與作物類型無(wú)關(guān)，且便于安裝在不同類型和型號(hào)的收割機(jī)上。

2 產(chǎn)量圖重建原理介紹與分析

20世紀(jì)80、90年代，國(guó)外研究人員就已經(jīng)討論了特定地點(diǎn)[68]的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量圖發(fā)展的前景和其具有的功能[69-71]。產(chǎn)量圖提供了作物對(duì)土壤和作物管理方法做出反應(yīng)的反饋信息，并幫助農(nóng)民確定資源投入的最佳利用率[72]。作物產(chǎn)量圖還被用于反應(yīng)各種作物和土壤的狀態(tài)[73]。這些研究促進(jìn)了建立基于作物和土壤屬性的農(nóng)田管理系統(tǒng)的發(fā)展。目前為止，國(guó)外對(duì)各種谷物、飼料、根和其他作物的產(chǎn)量監(jiān)測(cè)和產(chǎn)量圖算法進(jìn)行了大量研究[74-75]。

產(chǎn)量圖是產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的可視化與延伸，研究?jī)?nèi)容包括產(chǎn)量重建的關(guān)鍵技術(shù)、產(chǎn)量圖的誤差研究、產(chǎn)量圖的分析與應(yīng)用等[9-10]。本研究著重對(duì)產(chǎn)量圖的原理、關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)量圖的誤差進(jìn)行梳理介紹。

2.1 產(chǎn)量圖重建原理及關(guān)鍵技術(shù)

產(chǎn)量圖中的谷物產(chǎn)量定義為單位面積上的谷物質(zhì)量，公式為：

(3)

式中：yG為谷物產(chǎn)量；mG為谷物經(jīng)含水率處理后的標(biāo)準(zhǔn)化質(zhì)量；A為實(shí)際收獲面積，其與實(shí)際割幅、行程速度相關(guān)。

在獲得產(chǎn)量的基礎(chǔ)上，產(chǎn)量圖還需要融合地理位置信息(GPS坐標(biāo))[16]，其一般由4部分組成：谷物質(zhì)量測(cè)量部分、面積測(cè)量部分、定位部分和數(shù)據(jù)處理部分(圖2)。產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的傳感器包括測(cè)產(chǎn)傳感器、水分傳感器、地面速度傳感器、切割寬度傳感器、升運(yùn)器速度傳感器，以及差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)接收機(jī)等，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)將感應(yīng)到的谷物流量、作業(yè)面積、聯(lián)合收割機(jī)的運(yùn)動(dòng)信息與位置函數(shù)聯(lián)系起來(lái)生成產(chǎn)量圖。為了減小測(cè)產(chǎn)的誤差，部分聯(lián)合收割機(jī)的產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)還配備了一些輔助傳感器，包括使用姿態(tài)傳感器修正數(shù)據(jù)減少傾斜帶來(lái)的誤差，在聯(lián)合收割機(jī)的撥禾輪處安裝開(kāi)關(guān)傳感器，以啟動(dòng)或終止數(shù)據(jù)采集。

圖2 產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)組成圖[76]Fig.2 Production monitoring system composition diagram[76]

1)谷物質(zhì)量測(cè)定。谷物質(zhì)量測(cè)定主要利用了測(cè)產(chǎn)傳感器、水分傳感器、傾角和升運(yùn)器轉(zhuǎn)速傳感器。其中谷物的含水率無(wú)損測(cè)量是關(guān)鍵技術(shù)之一，含水率測(cè)量的方法很多包括電容、微波、聲學(xué)和近紅外光譜(NIR)等方法。電容法測(cè)水分由于裝置結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，成本低而被廣泛研究和應(yīng)用，含水率的平均誤差不超過(guò)3%，最大誤差為10%～16%[77-78]，修正后誤差最小達(dá)到0.24%[79]，國(guó)內(nèi)利用電容法測(cè)水分也做了大量研究[80-82]，精度水平與國(guó)外相當(dāng)。微波法測(cè)水分也是研究較多的領(lǐng)域之一，其誤差小于1%(R2≥0.95)[83-85]。本研究著重介紹近紅外光譜法，近紅外光譜在農(nóng)業(yè)和食品工業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域[86-89]。在近紅外區(qū)和短波紅外區(qū)，光譜與含水率的相關(guān)系數(shù)都很高[90-91]。光譜法可以在聯(lián)合收割機(jī)等近端傳感模式下與其他農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán)節(jié)同時(shí)進(jìn)行工作，也可以在衛(wèi)星等遠(yuǎn)程模式下進(jìn)行工作，因此應(yīng)用前景十分廣泛。已有研究[92]在升運(yùn)器上測(cè)試了商用近紅外光譜儀測(cè)定小麥籽粒水分和蛋白質(zhì)含量的能力，室內(nèi)試驗(yàn)表明采用適當(dāng)?shù)牡屯V波技術(shù)和最優(yōu)的模型，對(duì)蛋白質(zhì)和水分的交叉驗(yàn)證誤差分別為0.57%和0.31%。

通過(guò)谷物流量傳感器和水分傳感器測(cè)得的參數(shù)，利用式(4)計(jì)算得到谷物質(zhì)量：

(4)

式中：YG(t)為谷物產(chǎn)量；mG(t)為質(zhì)量流量；v(t)為地面速度；wC(t)為切割寬度；UG(t)為谷物含水率。

2)實(shí)際面積測(cè)量。包括地面速度和切割寬度測(cè)量。其中聯(lián)合收割機(jī)的地面速度可以選用地面速度傳感器進(jìn)行測(cè)量；也可以利用DGPS單元來(lái)測(cè)量，根據(jù)定位系統(tǒng)定時(shí)記錄定位信息然后計(jì)算得到聯(lián)合收割機(jī)在給定時(shí)間內(nèi)行駛的距離，通過(guò)平均速度公式計(jì)算出聯(lián)合收割機(jī)的前進(jìn)速度。切割寬度的測(cè)量多選用機(jī)械、光電或超聲波傳感器，其中光電式傳感器誤差小于3%，超聲波傳感器的最大誤差小于5%[93-95]。

3)定位。目前，全球定位系統(tǒng)已經(jīng)成為主流的定位方法，DGPS在引入基站對(duì)位置坐標(biāo)和距離進(jìn)行修正后精度可達(dá)到1 m以下，DGPS接收器被聯(lián)合收割機(jī)廣泛使用來(lái)確定坐標(biāo)位置。斯坦福大學(xué)O’Connor[96]較早將RTK-DGPS應(yīng)用于拖拉機(jī)導(dǎo)航定位、跟蹤，利用方向偏差及變化率、轉(zhuǎn)向角度及變化率、跟蹤誤差等5個(gè)變量建立了拖拉機(jī)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，在Deere 7800 型拖拉機(jī)進(jìn)行導(dǎo)航控制實(shí)驗(yàn)，平均偏差為-0.22 cm。國(guó)內(nèi)，羅錫文等[97]在東方紅X-804拖拉機(jī)中基于PID算法使用DGPS設(shè)計(jì)自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)，其在前進(jìn)速度0.8 m/s下，最大誤差小于0.15 m，平均誤差小于0.03 m。

4)數(shù)據(jù)處理。將產(chǎn)量數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，利用地圖軟件生成產(chǎn)量圖。處理的數(shù)據(jù)采用彩色編碼輸出并可視化，在產(chǎn)量圖中顯示為點(diǎn)、塊或等值線。在產(chǎn)量圖重建中，由于過(guò)濾數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生空洞或者數(shù)據(jù)存在突變等原因，數(shù)據(jù)處理模型尤為重要常用到的是插值技術(shù)。插值是從周?chē)鷶?shù)據(jù)中估計(jì)一個(gè)給定點(diǎn)的值的過(guò)程，它依賴于空間自相關(guān)的存在[98]，而產(chǎn)量數(shù)據(jù)在空間上是相關(guān)的[99-100]，因此可利用插值技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，其中克里金(Kriging)算法[101-102]和逆距離加權(quán)(IDW)算法[103-104]是建立連續(xù)的產(chǎn)量圖的常用算法。

2.2 產(chǎn)量圖重建誤差分析

實(shí)現(xiàn)精確的產(chǎn)量圖重建是十分困難的，尤其是在大范圍內(nèi)谷物流量變化始終保持高精度的測(cè)量[104]。在產(chǎn)量圖重建過(guò)程中傳遞的主要誤差有：未知的作物切割寬度、籽粒滯后時(shí)間、GPS的數(shù)據(jù)波動(dòng)、谷物與雜物未知的組成成分、谷粒的損失。除上述誤差來(lái)源，產(chǎn)量圖還存在平滑算法、收割面積大小、收割機(jī)充填方式以及結(jié)束方式等因素引起的誤差[106-112]。對(duì)產(chǎn)量圖主要的誤差分析如下：

1)切割寬度的測(cè)量誤差。收割谷物時(shí)，聯(lián)合收割機(jī)的切割寬度在實(shí)時(shí)變化，很難利用微調(diào)來(lái)保持割臺(tái)邊緣與作物邊緣一致[73]。切割寬度的測(cè)量誤差和地面速度的誤差反映為收割面積的誤差，降低了產(chǎn)量測(cè)量的精度[35]。已有研究認(rèn)為在小麥?zhǔn)斋@過(guò)程中利用超聲波測(cè)距傳感器進(jìn)行測(cè)量得到切割寬度精度小于2 cm[73]。還有研究表明，速度測(cè)量中最大誤差為2.5%而切割寬度誤差為5%，地面速度和切割寬度誤差使總產(chǎn)量監(jiān)測(cè)誤差從5%提高到7.5%[35]，推算得到切割寬度測(cè)量誤差約占總誤差的22%。因此研究人員建議產(chǎn)量圖重建中用的切割寬度可以設(shè)置為95%的刀具實(shí)際寬度，以減少誤差[9]。

2)變化的地面速度帶來(lái)的誤差。當(dāng)聯(lián)合收割機(jī)的地面速度突然變化時(shí)，將在計(jì)算中引入了一個(gè)小的測(cè)量面積，而收獲的谷物在聯(lián)合收割機(jī)中具有延遲作用，這會(huì)使計(jì)算出的瞬時(shí)產(chǎn)量出現(xiàn)較大誤差，地面速度的變化還會(huì)影響滯后作物的再分配[10]。通過(guò)研究沖擊式的產(chǎn)量傳感器在恒定和變化的地面速度下的響應(yīng)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)聯(lián)合收割機(jī)速度恒定為8 km/h時(shí)，載荷的平均誤差為3%，當(dāng)速度為8～11 km/h時(shí)，誤差增加到5.2%[113]。地面速度的變化使測(cè)量誤差幾乎翻了一番，通過(guò)保持恒定的地面速度，則可以減小這一誤差。

3)填充時(shí)間及時(shí)間延時(shí)帶來(lái)的誤差。已有研究[9]分析了聯(lián)合收割機(jī)中時(shí)間延遲隨操作條件變化的特點(diǎn)，對(duì)填充時(shí)間和時(shí)間延遲(滯后時(shí)間)進(jìn)行了區(qū)別。填充時(shí)間是指谷物進(jìn)入空載收割機(jī)時(shí)谷物到達(dá)產(chǎn)量傳感器的時(shí)間，而滯后時(shí)間是指谷物在正常運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中進(jìn)入負(fù)載收割機(jī)時(shí)到達(dá)測(cè)產(chǎn)傳感器的時(shí)間。目前的產(chǎn)量圖系統(tǒng)中通常忽略了填充時(shí)間只考慮了時(shí)間延遲。當(dāng)聯(lián)合收割機(jī)開(kāi)始運(yùn)轉(zhuǎn)和停止運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，分別處于空載和負(fù)載狀態(tài)下的動(dòng)力學(xué)是不同的，因此在產(chǎn)量圖中引入了誤差。對(duì)于空載聯(lián)合收割機(jī)，谷物填充時(shí)間需要10～40 s[114]，這種誤差會(huì)導(dǎo)致高產(chǎn)量的地塊被劃為低產(chǎn)量的地塊。如果在產(chǎn)量圖重建中沒(méi)有對(duì)填充時(shí)間進(jìn)行補(bǔ)償修正，則應(yīng)排除前40 s內(nèi)的收獲數(shù)據(jù)。在另一項(xiàng)研究中，研究人員建議從產(chǎn)量圖中刪除聯(lián)合收割機(jī)開(kāi)始運(yùn)動(dòng)后的 20 m 的部分，以排除錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)[115]。

4)地塊大小和平滑處理帶來(lái)的誤差。由于聯(lián)合收割機(jī)的啟動(dòng)、停止以及速度的突然變化在動(dòng)力學(xué)中引入了誤差，因此很難確定產(chǎn)量監(jiān)測(cè)裝置對(duì)小面積測(cè)產(chǎn)的精度。地塊面積越小帶來(lái)的誤差就越大，而目前為止瞬時(shí)產(chǎn)量監(jiān)測(cè)準(zhǔn)確度沒(méi)有得到廣泛的研究[12]。已有研究認(rèn)為，采用超過(guò)4～6 s的平均數(shù)據(jù)通常將誤差保持在4%以下，當(dāng)采用10 s的平均數(shù)據(jù)幾乎消除了所有可能降低精度的誤差[113]。如果聯(lián)合收割機(jī)以8 km/h的速度前進(jìn)，在滿足誤差4%以下的情況(不考慮延時(shí)誤差)，4～6 s時(shí)間內(nèi)對(duì)應(yīng)的地塊長(zhǎng)度應(yīng)在9～25 m，如何準(zhǔn)確測(cè)量更小面積地塊的瞬時(shí)產(chǎn)量還有待研究。

產(chǎn)量圖重建并可視化，就需要對(duì)每個(gè)產(chǎn)量數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分類和著色。一片區(qū)域中的產(chǎn)量與產(chǎn)量之間在空間上不是獨(dú)立而是相關(guān)的，因此不能單獨(dú)處理每個(gè)產(chǎn)量數(shù)據(jù)點(diǎn)，而需要通過(guò)一種平滑的方式獲得總體的產(chǎn)量分布[99]。產(chǎn)量圖重建研究中，許多研究對(duì)稀疏的產(chǎn)量數(shù)據(jù)建議使用克里金算法(Kriging)來(lái)豐富、預(yù)測(cè)作物產(chǎn)量的數(shù)據(jù)集，但是在平滑和豐富數(shù)據(jù)集的過(guò)程中勢(shì)必會(huì)引入新的誤差，如何使模型達(dá)到最優(yōu)化還需要更多的研究。

5)定位誤差。隨著全球定位系統(tǒng)(GPS)的發(fā)展，定位誤差在不斷的減少。使用DGPS技術(shù)，位置數(shù)據(jù)的精度可達(dá)±1 m，但其在定位過(guò)程中，最大的誤差來(lái)源于差分信號(hào)的丟失，因此在使用位置數(shù)據(jù)前需要判斷并排除錯(cuò)誤的位置信息。總體來(lái)說(shuō)，DGPS引入的誤差可以認(rèn)為是微不足道的[9]，誤差主要分為2種：影響少量數(shù)據(jù)點(diǎn)的誤差(第一類誤差)和影響整個(gè)數(shù)據(jù)集的誤差(第二類誤差)。第二類誤差的本質(zhì)是定位位置的偏移，是可以通過(guò)其他方式的定位數(shù)據(jù)或者往年的定位數(shù)據(jù)校準(zhǔn)修正的。第一類位置的誤差，則可以利用程序通過(guò)聯(lián)合收割機(jī)的預(yù)期軌跡進(jìn)行糾正。

可視化產(chǎn)量圖作為人機(jī)交互的界面，它的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度格外重要。國(guó)外已經(jīng)在產(chǎn)量圖重建系統(tǒng)和誤差研究上進(jìn)行了大量試驗(yàn)，反觀國(guó)內(nèi)研究相對(duì)較少，尤其在產(chǎn)量圖的可視化及大數(shù)據(jù)分布算法的研究上有待加強(qiáng)。

3 谷物流動(dòng)力學(xué)模型研究介紹

鑒于谷物流動(dòng)力學(xué)對(duì)產(chǎn)量圖的精度有著重要的影響，通過(guò)分析聯(lián)合收割機(jī)的谷物流動(dòng)狀態(tài)并建立精確的谷物流動(dòng)力學(xué)模型至關(guān)重要[116]。要很好地了解谷物在聯(lián)合收割機(jī)中流動(dòng)和作用的方式十分困難，且收割機(jī)的每一環(huán)節(jié)都有自己的影響，這取決于收割機(jī)的結(jié)構(gòu)、幾何尺寸和作物特性。通過(guò)動(dòng)力學(xué)模型的研究，將不同的機(jī)構(gòu)組合起來(lái)并觀察它們對(duì)谷物流動(dòng)的影響[117]，在產(chǎn)量圖中動(dòng)力學(xué)模型可以用來(lái)修正時(shí)間延時(shí)誤差，還可以通過(guò)模型得到谷物的損失來(lái)校準(zhǔn)實(shí)際產(chǎn)量，提高產(chǎn)量圖的精度。通過(guò)文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，目前大部分研究還集中在使用一個(gè)簡(jiǎn)單的時(shí)間延遲模型或一階模型作為聯(lián)合收割機(jī)的谷物流動(dòng)學(xué)模型[63,115]，還沒(méi)有研究出一種有效地處理非線性組合動(dòng)力學(xué)的產(chǎn)量重建算法。

一階模型最早由Searcy等[44]提出，由于槳輪式測(cè)產(chǎn)傳感器測(cè)量谷物的體積時(shí)，谷物流信號(hào)間隔并不均勻，需要通過(guò)數(shù)據(jù)處理才能在相同的時(shí)間間隔下獲得產(chǎn)量數(shù)據(jù)，研究中利用算術(shù)平均法對(duì)過(guò)濾后的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。在產(chǎn)量重建過(guò)程中，對(duì)從聯(lián)合收割機(jī)的頭部到產(chǎn)量傳感器的流動(dòng)假設(shè)了一個(gè)總的模型來(lái)模擬真實(shí)系統(tǒng)。結(jié)論表明，利用一階傳輸延遲的組合傳遞函數(shù)可以生成谷物產(chǎn)量圖，時(shí)域中流量表示為：

(5)

式中：f(t)為輸出糧倉(cāng)的谷物流量；r(t)為收割機(jī)頭部輸入的谷物流量；tp為輸送延遲時(shí)間；t0為階躍輸入時(shí)間；τ為滯后時(shí)間。

Birrell等[63]在此基礎(chǔ)上提出，谷物流測(cè)量實(shí)際上是一種離散數(shù)據(jù)采樣操作，考慮將時(shí)域下的一階模型在Laplace域中轉(zhuǎn)換為z域進(jìn)行分析?；贏TE變換方法，在Laplace傳遞函數(shù)中加入零階變換，并將其轉(zhuǎn)化為z變換，z變換后的離散形式表達(dá)式為：

(6)

式中：f(i)為任意時(shí)刻t測(cè)得的作物流量；r(i)為采樣周期T上計(jì)算的作物流量；τ為一階系統(tǒng)的時(shí)間常數(shù)；i=1,2,…。

此外，有研究[73]通過(guò)在聯(lián)合收割機(jī)上連續(xù)測(cè)量小麥產(chǎn)量，簡(jiǎn)化后的收獲系統(tǒng)見(jiàn)圖3。

根據(jù)系統(tǒng)的輸入變量YI(t)、SP(t)和AWI(t)，可以聯(lián)立方程得到收獲谷物的流量FRout(t)為：

FRout(t)=YI((x,y)(t))(AWI(t))(SP(t))

(7)

傳感器測(cè)得的谷物流量FRout(t)為作物的實(shí)際產(chǎn)量FRin(t)經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)輸送后的值，則FRin(t)與FRout(t)存在：

L[FRin(t)]=G(s)L[FRout(t)]

(8)

YI(x,y)為(x,y)處測(cè)得的瞬時(shí)產(chǎn)量；(x,y)(t)為收割機(jī)的行走軌跡坐標(biāo)；YI(t)為t時(shí)刻測(cè)得的產(chǎn)量；AWI(t)為t時(shí)刻收割機(jī)的切割寬度；SP(t)為t時(shí)刻收割機(jī)的地面速度；G(s)為谷物流動(dòng)力學(xué)模型函數(shù)；FRout(t)為t時(shí)刻傳感器測(cè)得的產(chǎn)量；FRin(t)為模型修正后的產(chǎn)量。YI(x,y) is the instantaneous yield measured at the position of the harvester; (x,y)(t) is the moving track coordinate of the harvester; YI(t) is the yield of the harvester measured at time t; AWI(t) is the cutting width of the harvester at time t; SP(t) is the ground speed of the harvester at time t; G(s) is the function of grain flow mechanics model; FRout(t) is the output measured by the time t sensor; FRin(t) is the output after model modification.圖3 收獲系統(tǒng)模型流程圖Fig.3 Diagram of harvesting system

式中：L為L(zhǎng)aplace算子；G(s)為表示系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的傳遞函數(shù)。在獲得FRin(t)和FRout(t)后，谷物運(yùn)動(dòng)過(guò)程的損失FRloss(t)為：

FRloss(t)=FRin(t)-FRout(t)

(9)

式中，F(xiàn)Rloss(t)是指聯(lián)合收割機(jī)本身造成的所有損失，但不包括收獲前因鳥(niǎo)類、昆蟲(chóng)、天氣等造成的損失。谷物損失可進(jìn)一步細(xì)分為“收割損失”(頭部掉落或漏掉的谷物)、“處理?yè)p失”(內(nèi)部運(yùn)動(dòng)中造成的谷粒損失)和“泄漏損失”(除了收集損失和處理?yè)p失以外的任何損失)。為了更好的得到谷物的損失模型，可以在聯(lián)合收割機(jī)上安裝“產(chǎn)量損失率測(cè)量傳感器”來(lái)跟蹤谷物的損失[118]。

Maertens等[92]在研究中考慮了回流的影響，原先假設(shè)回流為零，低階線性傳遞函數(shù)G(s)在系統(tǒng)中起著很好的作用?？紤]到回流(ε)不為零的情況時(shí)，傳遞模型見(jiàn)圖4。模型中的環(huán)節(jié)沒(méi)有采用卷積來(lái)處理，而是將每個(gè)環(huán)節(jié)獨(dú)立設(shè)置一個(gè)簡(jiǎn)單的延時(shí)子模型。

圖4 考慮回流的系統(tǒng)模型[92]Fig.4 A system model that considers reflux

該模型由以下2個(gè)方程描述[117]：

(10)

(11)

谷物流動(dòng)狀態(tài)還受到作物條件的影響，因而組合模型不盡相同[119]。目前的流量模型可以修正谷物的延遲時(shí)間來(lái)匹配谷物流量數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)，但是都無(wú)法確定谷物混合對(duì)產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的影響[114]。

4 結(jié)束語(yǔ)

本研究對(duì)產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，總結(jié)如下：

1) 谷物測(cè)產(chǎn)方式包括質(zhì)量流量式、體積流量式和組合式，其中質(zhì)量流量式直接將物理量與谷物質(zhì)量聯(lián)系在一起，屬于直接測(cè)量；而體積流量式屬于間接測(cè)量，其在將谷物體積轉(zhuǎn)化為質(zhì)量時(shí)還將引入谷物密度的誤差和測(cè)量體積中的空氣間隙的誤差；因此，利用質(zhì)量流量傳感器進(jìn)行測(cè)產(chǎn)更可取。但質(zhì)量流量傳感器也存在著弊端，例如沖擊式傳感器需要經(jīng)常性的清潔，以清除工作期間在傳感器上積累水分、灰塵和雜草汁液。不同原理的傳感器關(guān)系到裝置結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度、成本價(jià)格、安全性能和安裝方式，我們?cè)谶x擇合適的一種或多種傳感器進(jìn)行測(cè)產(chǎn)時(shí)，需要考慮傳感器失效的臨界點(diǎn)和工作的地理環(huán)境等因素。

2) 產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的精度主要取決于流量傳感器的校準(zhǔn)、傳感器的響應(yīng)性能、谷物流量的波動(dòng)、流量剖面的均勻性、谷物的水分和密度變化。對(duì)誤差差別不大的不同類型傳感器，可以通過(guò)合理的安裝、校準(zhǔn)和操作，使測(cè)得的產(chǎn)量達(dá)到足夠高的精度。

3) 產(chǎn)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)由谷物質(zhì)量測(cè)量部分、作業(yè)面積測(cè)量部分、定位部分和數(shù)據(jù)處理部分組成。涉及的傳感器包括：測(cè)產(chǎn)傳感器、水分傳感器、地面速度傳感器、切割寬度傳感器、升運(yùn)器轉(zhuǎn)速傳感器，以及差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)接收機(jī)等。

4) 產(chǎn)量圖重建建立在測(cè)產(chǎn)的基礎(chǔ)上，是產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的可視化和延伸，既反應(yīng)了這一輪各個(gè)環(huán)節(jié)處理的結(jié)果，也為下一輪的各個(gè)環(huán)節(jié)提供依據(jù)。產(chǎn)量圖重建的誤差主要來(lái)源于：切割寬度的測(cè)量誤差，變化的地面速度的誤差，填充時(shí)間和時(shí)間延時(shí)帶來(lái)的誤差，GPS數(shù)據(jù)波動(dòng)誤差，地塊大小和平滑處理帶來(lái)的誤差。產(chǎn)量圖重建的研究不僅在于硬件性能的提高，還包括數(shù)據(jù)處理及產(chǎn)量圖重建模型的建立。

5) 目前聯(lián)合收割機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型集中在一階模型的研究上，包括簡(jiǎn)單的傳送模型和時(shí)間延時(shí)模型，對(duì)產(chǎn)量圖的誤差修正有著重要的作用。

在智能農(nóng)機(jī)和產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的發(fā)展中，還有許多問(wèn)題有待解決，建議：

1) 在高精度的測(cè)產(chǎn)傳感器研究上，可以考慮聯(lián)合沖擊式傳感器使用組合式的傳感器以繼續(xù)減小誤差，或采用安裝、校準(zhǔn)方便的扭矩式和光電式傳感器。

2)針對(duì)我國(guó)地塊面積小、傳感器性價(jià)比要高等特點(diǎn)，建議加強(qiáng)對(duì)小面積地塊的產(chǎn)量圖重建、產(chǎn)量圖平滑算法、國(guó)產(chǎn)聯(lián)合收割機(jī)的延時(shí)時(shí)間和地面變速等誤差的研究。

3) 目前的谷物流動(dòng)力學(xué)模型無(wú)法確定谷物混合對(duì)產(chǎn)量監(jiān)測(cè)的影響，現(xiàn)有模型都未引入填充時(shí)間對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行校正，加強(qiáng)不同環(huán)節(jié)下的非線性組合算法和反褶積算法的產(chǎn)量動(dòng)力學(xué)模型的研究。