谷物聯(lián)合收割機在線產(chǎn)量監(jiān)測綜述
——測產(chǎn)傳感方法、產(chǎn)量圖重建和動力學(xué)模型

金誠謙 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)的核心是對環(huán)境變量的掌握和管理[1]，即通過利用衛(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)境因素在空間和時間上的差異信息[2]。所有信息都是基于傳感器通過對外界物理刺激如熱、光、磁、運動、壓力和聲音作出的反應(yīng)來獲得[3]，其中基于智能農(nóng)機的谷物產(chǎn)量測量是精細(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、病蟲害等管理信息對谷物產(chǎn)量的影響。

精細(xì)農(nóng)業(yè)不只是使用了新技術(shù)，更是一場信息革命[5]，其中智能化農(nóng)機是實施精細(xì)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)，世界上一些發(fā)達(dá)國家相繼投入了大量的人力和物力進行研究和開發(fā)[6]。目前成熟的產(chǎn)量監(jiān)測產(chǎn)品有：美國Case IH公司研制的Advanced farming system系統(tǒng)，英國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，歐美各國對谷物產(chǎn)量監(jiān)測進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，如測產(chǎn)方式、測產(chǎn)裝置、產(chǎn)量圖重建中的關(guān)鍵技術(shù)、測產(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，為了詳細(xì)描述輸入和輸出谷物的質(zhì)量流的關(guān)系，國外研究人員提出了許多動力學(xué)模型用來修正產(chǎn)量圖中的時間延遲和谷物的損失產(chǎn)量。我國對產(chǎn)量監(jiān)測的研究由于起步較晚，研究主要集中在測產(chǎn)傳感器及裝置的研究上，使用的測產(chǎn)方式比較單一，對產(chǎn)量圖重建、動力學(xué)模型和誤差分析研究較少。

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

1 測產(chǎn)方法

產(chǎn)量監(jiān)測是走向精細(xì)農(nóng)業(yè)的重要一步，定義為“在空間和時間上對作物收獲量的測量和地圖形式下這些測量的表示”[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產(chǎn)傳感原理為不同作物開發(fā)了測產(chǎn)裝置。但測產(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)更廣泛實施的關(guān)鍵因素[12]。因此，測產(chǎn)傳感原理的研究一直是研究熱點，對我國大田農(nóng)業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。

從收割流程看，聯(lián)合收割機在頭部切割作物，并將它們運至脫粒機構(gòu)，然后脫粒谷物通過分離篩落入水平攪龍，再由刮板式或螺旋式升運器將谷物輸送到谷倉。當(dāng)谷倉裝滿時，谷物通過一個螺旋輸送器排出到外部的貨車上。谷物流動(輸送)的路線很長，測產(chǎn)傳感器可以安放在流動中的任一環(huán)節(jié)。參考國外已有研究[13-14]對測產(chǎn)方法的概述，將測產(chǎn)方法歸納為稱重式、測體積、沖擊式和其他(圖1)。

稱重式、沖擊式和其他的測產(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)為在測產(chǎn)方法中使用2種或2種以上測產(chǎn)原理進行聯(lián)合測產(chǎn)的歸類于組合式。因此測產(chǎn)方法被分為：質(zhì)量流量、體積流量和組合式。參考文獻[16]和[17]對谷物流傳感方法的分類和描述，本研究對測產(chǎn)方法、傳感器類型、安裝位置及誤差分類進行整理見表1[15，17-33]。

1.1 測產(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器的前端、升運器的出口或谷倉的下方，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底部[19,34]、攪龍底部(TSI Montana公司產(chǎn)品)或者升運器水平傳輸帶上[18]。糧倉底部稱重或升運器上稱重兩者測產(chǎn)誤差均小于5%[17-18]。攪龍底部稱重較糧倉底部稱重具有裝置位置靠前，谷物質(zhì)量損失較小因而時間延遲小的優(yōu)點。

沖擊式測產(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時刻谷物流質(zhì)量；Ii為谷物撞擊沖擊板的沖量；vi為撞擊時刻谷物的瞬時速度。無論室內(nèi)或田間試驗，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]。試驗表明，弧形板沖擊式傳感器的測產(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]。為提高測產(chǎn)精度，周俊等[38]通過對聯(lián)合收割機的振動噪聲進行濾波，以減少誤差。還有研究采用雙板分別測有谷物沖擊和沒有谷物沖擊的振動數(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.測量桿；18.彈簧式電位計；19.輻射接收器；20.輻射源；21. Coriolis流量計；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 不同谷物測產(chǎn)方法分類圖Fig.1 Classification chart of different grain production methods

表1 聯(lián)合收割機測產(chǎn)方法分類Table 1 Classification table of combine harvester production measurement method

輻射式測產(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通過一個有放射性的區(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為沒有谷物吸收能量時的輻照強度；Sv為谷物吸收能量后，探測器測得的輻照強度；μ為谷物單位質(zhì)量的吸收系數(shù)；M為谷物在輻射場單位面積上的物質(zhì)質(zhì)量。通過精確地測量衰減系數(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]，但在測量較大谷物流量時，對射線能量要求較高[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)量流測產(chǎn)方式相比，其準(zhǔn)確性較低[20]。扭矩傳感器安裝在升運器的傳動系中，將測量到的扭矩轉(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，來測谷物損失量[24]。超聲波式傳感器利用脈沖透過作物后撞擊金屬板的回波信號強度來建立谷物流量方程[26]，該方法受振動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)，因此該方法必須對每個品種谷物進行單獨的校準(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器中出來，積累到一個固定的槳輪上，當(dāng)谷物的高度達(dá)到電容式接近傳感器時，傳感器啟動繼電器以轉(zhuǎn)動槳輪，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，升運器處的體積流量測量大都采用了點激光測豎直平面高度[29-30]或者線激光測截面高度[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，其誤差相對較小，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產(chǎn)裝置，利用高速攝像機測量谷物流經(jīng)螺旋輸送器時的速度[31]，通過對截面積分得到谷物的體積流量。

1.1.3組合式

韓國和日本的研究人員提出多傳感器組合式的測量方法，利用不同傳感器的工作原理對誤差進行修正，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象對傳感器進行了比較和優(yōu)化[33]。日本研究人員考慮到日本收割機的寬幅較窄，谷物通過升運器輸送具有間歇性非連續(xù)變化的特點，設(shè)計了光學(xué)傳感器和負(fù)載傳感器聯(lián)合對產(chǎn)量進行監(jiān)測，提高了測產(chǎn)的準(zhǔn)確度[32]。

1.1.4其他類型的測產(chǎn)傳感器

雖然大多數(shù)谷物流量檢測方法都是通過質(zhì)量流或體積流的方法實現(xiàn)，也還存在一些專用傳感器用來測產(chǎn)，包括計數(shù)傳感器測產(chǎn)和遙感測產(chǎn)。

計數(shù)傳感器主要有3種：機械式[48-49]、光電式[50]和圖像式[51-52]。機械式和光電式主要用于玉米產(chǎn)量的測量，該方法計數(shù)誤差可以小于3%。圖像計數(shù)法被用于玉米群體檢測和小麥群體檢測，在小麥群體檢測中采集小麥群體圖像對麥穗和籽粒進行計數(shù)并進行產(chǎn)量預(yù)測，試驗表明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)測的平均精度為93.83%、93.43%、93.49%[52]。

機載遙感和星載遙感原理都是在很高的地方通過圖像或者光譜進行產(chǎn)量監(jiān)測或預(yù)測。圖像測產(chǎn)需要對采集圖片的RGB色彩進行分析[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量，多光譜利用近紅外反射光譜和可見光吸收(VIS)光譜進行產(chǎn)量預(yù)測[56]；高光譜較多光譜具有更高的精度和更多的波段，通過獲得的遙感數(shù)據(jù)反演葉面指數(shù)，然后利用作物模型預(yù)測產(chǎn)量和生物量[57]。星載遙感較機載遙感具有獨一無二的優(yōu)勢，其可以在全球范圍內(nèi)使用遙感預(yù)測作物產(chǎn)量，在作物未收割前對產(chǎn)量進行預(yù)測，為農(nóng)民提供了在價格有利的情況下出售谷物的能力。但遙感測產(chǎn)方法受天氣影響較大，對數(shù)據(jù)處理和模型算法的要求很高。

1.2 測產(chǎn)誤差分析

1)不校準(zhǔn)引起的誤差。校準(zhǔn)是針對某一特定區(qū)域的預(yù)期流量進行的準(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)量水平進行多次校準(zhǔn)，直接使用未經(jīng)校準(zhǔn)的產(chǎn)量監(jiān)測數(shù)據(jù)是不可靠的[58]。Doerge提出“任何影響谷物的流動或與沖擊感應(yīng)板有相互作用的因素都會影響測產(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產(chǎn)傳感器的校準(zhǔn)中[60]。已有研究表明，校準(zhǔn)評估應(yīng)該每天進行4、5次，否則就會出現(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。如果在一批試驗中只使用1次校準(zhǔn)，誤差高達(dá)9.5%；但如果在每次運行前重新校準(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)對質(zhì)量流量為2～6 kg/s的沖擊式測產(chǎn)傳感器的響應(yīng)進行分析，通過試驗臺實時調(diào)節(jié)流量來模擬聯(lián)合收割機的谷物流動，結(jié)論表明產(chǎn)量監(jiān)測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的誤差。通常同一天同一塊土地上不同時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10%[10]。在一些氣候環(huán)境下水分變化更大，如在英國溫帶海洋性氣候下，谷物含水率的變化范圍為12%～30%[62]。因此在使用體積流量測產(chǎn)傳感器時，當(dāng)模型將體積流量轉(zhuǎn)換為質(zhì)量流量時必需考慮作物密度變化帶來的影響，否則會將含水率變化的誤差引入到質(zhì)量流量測量中[63]。由水分引起的質(zhì)量變化對沖擊式流量傳感器也有較大的影響，谷粒含水率較高時其表面的游離水會改變其物理特性[59]，因而對沖擊力產(chǎn)生影響，當(dāng)含水率較低時，實際通過聯(lián)合收割機的質(zhì)量流量更大[62]。

4)谷物流分布不均帶來的誤差。試驗表明在利用體積流量傳感器測產(chǎn)時，顆粒流動的剖面受工作場地斜率變化以及顆粒性質(zhì)的影響[30]，伴隨著振動和現(xiàn)場地形的變化，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)谷物流速變化帶來的誤差。實驗室環(huán)境下對沖擊式測產(chǎn)傳感器分別在恒定流量、階躍輸入流量和瞬態(tài)流動條件下的誤差進行研究，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 不同測產(chǎn)方法的比較與分析

槳輪式和輻射式2種方式的測產(chǎn)精度幾乎相同，與實際產(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，其測量容積的機械裝置可能會出現(xiàn)故障。而輻射式流量傳感器受制于各國不同的特殊法律 (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)，但由于測產(chǎn)方式的離散性，二者在計算瞬時產(chǎn)量中都有著顯著的誤差[48]。沖擊式和扭矩式傳感器[64]在實驗室中進行了比較試驗，結(jié)果表明扭矩傳感器對流量變化的敏感性是沖擊式傳感器的10倍；然而，這2種測量裝置都無法精確地測量流量低于3 kg/s的流量，當(dāng)流量小于3 kg/s時，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，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量方法，且對較小流速的變化更加敏感。沖擊式和薄膜式傳感器測量原理是一樣的，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)域會產(chǎn)生很大磨損，壽命較短[23]。沖擊式和稱重式傳感器的測產(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7種商業(yè)的測產(chǎn)傳感器在同一環(huán)境下進行臺架試驗，期間主要考慮了不同喂入量、橫向和縱向傾斜的影響，試驗表明7種測產(chǎn)傳感裝置的測產(chǎn)誤差之間不存在明顯的差異[66]。

通過以上研究數(shù)據(jù)可以看出，不同的產(chǎn)量監(jiān)測方式受試驗環(huán)境影響，都具有較大的不穩(wěn)定性，但大部分測產(chǎn)方式之間的誤差差別不是很大，研究認(rèn)為通過測產(chǎn)裝置的合理安裝、校準(zhǔn)和操作，可以使測產(chǎn)達(dá)到足夠的準(zhǔn)確度[67]，理想的測產(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，降低機械故障率；4) 使用的測產(chǎn)方式與作物類型無關(guān)，且便于安裝在不同類型和型號的收割機上。

2 產(chǎn)量圖重建原理介紹與分析

20世紀(jì)80、90年代，國外研究人員就已經(jīng)討論了特定地點[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，國外對各種谷物、飼料、根和其他作物的產(chǎn)量監(jiān)測和產(chǎn)量圖算法進行了大量研究[74-75]。

產(chǎn)量圖是產(chǎn)量監(jiān)測的可視化與延伸，研究內(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]。本研究著重對產(chǎn)量圖的原理、關(guān)鍵技術(shù)及產(chǎn)量圖的誤差進行梳理介紹。

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為實際收獲面積，其與實際割幅、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)量測量部分、面積測量部分、定位部分和數(shù)據(jù)處理部分(圖2)。產(chǎn)量監(jiān)測系統(tǒng)中的傳感器包括測產(chǎn)傳感器、水分傳感器、地面速度傳感器、切割寬度傳感器、升運器速度傳感器，以及差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)接收機等，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)合收割機的運動信息與位置函數(shù)聯(lián)系起來生成產(chǎn)量圖。為了減小測產(chǎn)的誤差，部分聯(lián)合收割機的產(chǎn)量監(jiān)測系統(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)減少傾斜帶來的誤差，在聯(lián)合收割機的撥禾輪處安裝開關(guān)傳感器，以啟動或終止數(shù)據(jù)采集。

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

1)谷物質(zhì)量測定。谷物質(zhì)量測定主要利用了測產(chǎn)傳感器、水分傳感器、傾角和升運器轉(zhuǎn)速傳感器。其中谷物的含水率無損測量是關(guān)鍵技術(shù)之一，含水率測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。電容法測水分由于裝置結(jié)構(gòu)簡單，成本低而被廣泛研究和應(yīng)用，含水率的平均誤差不超過3%，最大誤差為10%～16%[77-78]，修正后誤差最小達(dá)到0.24%[79]，國內(nèi)利用電容法測水分也做了大量研究[80-82]，精度水平與國外相當(dāng)。微波法測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)合收割機等近端傳感模式下與其他農(nóng)業(yè)作業(yè)環(huán)節(jié)同時進行工作，也可以在衛(wèi)星等遠(yuǎn)程模式下進行工作，因此應(yīng)用前景十分廣泛。已有研究[92]在升運器上測試了商用近紅外光譜儀測定小麥籽粒水分和蛋白質(zhì)含量的能力，室內(nèi)試驗表明采用適當(dāng)?shù)牡屯V波技術(shù)和最優(yōu)的模型，對蛋白質(zhì)和水分的交叉驗證誤差分別為0.57%和0.31%。

通過谷物流量傳感器和水分傳感器測得的參數(shù)，利用式(4)計算得到谷物質(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)實際面積測量。包括地面速度和切割寬度測量。其中聯(lián)合收割機的地面速度可以選用地面速度傳感器進行測量；也可以利用DGPS單元來測量，根據(jù)定位系統(tǒng)定時記錄定位信息然后計算得到聯(lián)合收割機在給定時間內(nèi)行駛的距離，通過平均速度公式計算出聯(lián)合收割機的前進速度。切割寬度的測量多選用機械、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在引入基站對位置坐標(biāo)和距離進行修正后精度可達(dá)到1 m以下，DGPS接收器被聯(lián)合收割機廣泛使用來確定坐標(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個變量建立了拖拉機運動學(xué)方程，在Deere 7800 型拖拉機進行導(dǎo)航控制實驗，平均偏差為-0.22 cm。國內(nèi)，羅錫文等[97]在東方紅X-804拖拉機中基于PID算法使用DGPS設(shè)計自動導(dǎo)航系統(tǒng)，其在前進速度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、塊或等值線。在產(chǎn)量圖重建中，由于過濾數(shù)據(jù)會產(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)。插值是從周圍數(shù)據(jù)中估計一個給定點的值的過程，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量[104]。在產(chǎn)量圖重建過程中傳遞的主要誤差有：未知的作物切割寬度、籽粒滯后時間、GPS的數(shù)據(jù)波動、谷物與雜物未知的組成成分、谷粒的損失。除上述誤差來源，產(chǎn)量圖還存在平滑算法、收割面積大小、收割機充填方式以及結(jié)束方式等因素引起的誤差[106-112]。對產(chǎn)量圖主要的誤差分析如下：

1)切割寬度的測量誤差。收割谷物時，聯(lián)合收割機的切割寬度在實時變化，很難利用微調(diào)來保持割臺邊緣與作物邊緣一致[73]。切割寬度的測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)量測量的精度[35]。已有研究認(rèn)為在小麥?zhǔn)斋@過程中利用超聲波測距傳感器進行測量得到切割寬度精度小于2 cm[73]。還有研究表明，速度測量中最大誤差為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)測誤差從5%提高到7.5%[35]，推算得到切割寬度測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%的刀具實際寬度，以減少誤差[9]。

2)變化的地面速度帶來的誤差。當(dāng)聯(lián)合收割機的地面速度突然變化時，將在計算中引入了一個小的測量面積，而收獲的谷物在聯(lián)合收割機中具有延遲作用，這會使計算出的瞬時產(chǎn)量出現(xiàn)較大誤差，地面速度的變化還會影響滯后作物的再分配[10]。通過研究沖擊式的產(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)合收割機速度恒定為8 km/h時，載荷的平均誤差為3%，當(dāng)速度為8～11 km/h時，誤差增加到5.2%[113]。地面速度的變化使測量誤差幾乎翻了一番，通過保持恒定的地面速度，則可以減小這一誤差。

3)填充時間及時間延時帶來的誤差。已有研究[9]分析了聯(lián)合收割機中時間延遲隨操作條件變化的特點，對填充時間和時間延遲(滯后時間)進行了區(qū)別。填充時間是指谷物進入空載收割機時谷物到達(dá)產(chǎn)量傳感器的時間，而滯后時間是指谷物在正常運轉(zhuǎn)過程中進入負(fù)載收割機時到達(dá)測產(chǎn)傳感器的時間。目前的產(chǎn)量圖系統(tǒng)中通常忽略了填充時間只考慮了時間延遲。當(dāng)聯(lián)合收割機開始運轉(zhuǎn)和停止運轉(zhuǎn)時，分別處于空載和負(fù)載狀態(tài)下的動力學(xué)是不同的，因此在產(chǎn)量圖中引入了誤差。對于空載聯(lián)合收割機，谷物填充時間需要10～40 s[114]，這種誤差會導(dǎo)致高產(chǎn)量的地塊被劃為低產(chǎn)量的地塊。如果在產(chǎn)量圖重建中沒有對填充時間進行補償修正，則應(yīng)排除前40 s內(nèi)的收獲數(shù)據(jù)。在另一項研究中，研究人員建議從產(chǎn)量圖中刪除聯(lián)合收割機開始運動后的 20 m 的部分，以排除錯誤的數(shù)據(jù)[115]。

4)地塊大小和平滑處理帶來的誤差。由于聯(lián)合收割機的啟動、停止以及速度的突然變化在動力學(xué)中引入了誤差，因此很難確定產(chǎn)量監(jiān)測裝置對小面積測產(chǎn)的精度。地塊面積越小帶來的誤差就越大，而目前為止瞬時產(chǎn)量監(jiān)測準(zhǔn)確度沒有得到廣泛的研究[12]。已有研究認(rèn)為，采用超過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)合收割機以8 km/h的速度前進，在滿足誤差4%以下的情況(不考慮延時誤差)，4～6 s時間內(nèi)對應(yīng)的地塊長度應(yīng)在9～25 m，如何準(zhǔn)確測量更小面積地塊的瞬時產(chǎn)量還有待研究。

產(chǎn)量圖重建并可視化，就需要對每個產(chǎn)量數(shù)據(jù)點進行分類和著色。一片區(qū)域中的產(chǎn)量與產(chǎn)量之間在空間上不是獨立而是相關(guān)的，因此不能單獨處理每個產(chǎn)量數(shù)據(jù)點，而需要通過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，許多研究對稀疏的產(chǎn)量數(shù)據(jù)建議使用克里金算法(Kriging)來豐富、預(yù)測作物產(chǎn)量的數(shù)據(jù)集，但是在平滑和豐富數(shù)據(jù)集的過程中勢必會引入新的誤差，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，但其在定位過程中，最大的誤差來源于差分信號的丟失，因此在使用位置數(shù)據(jù)前需要判斷并排除錯誤的位置信息。總體來說，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)點的誤差(第一類誤差)和影響整個數(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聯(lián)合收割機的預(yù)期軌跡進行糾正。

可視化產(chǎn)量圖作為人機交互的界面，它的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度格外重要。國外已經(jīng)在產(chǎn)量圖重建系統(tǒng)和誤差研究上進行了大量試驗，反觀國內(nèi)研究相對較少，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。

3 谷物流動力學(xué)模型研究介紹

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

一階模型最早由Searcy等[44]提出，由于槳輪式測產(chǎn)傳感器測量谷物的體積時，谷物流信號間隔并不均勻，需要通過數(shù)據(jù)處理才能在相同的時間間隔下獲得產(chǎn)量數(shù)據(jù)，研究中利用算術(shù)平均法對過濾后的流量數(shù)據(jù)進行平滑處理。在產(chǎn)量重建過程中，對從聯(lián)合收割機的頭部到產(chǎn)量傳感器的流動假設(shè)了一個總的模型來模擬真實系統(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，時域中流量表示為：

(5)

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

Birrell等[63]在此基礎(chǔ)上提出，谷物流測量實際上是一種離散數(shù)據(jù)采樣操作，考慮將時域下的一階模型在Laplace域中轉(zhuǎn)換為z域進行分析。基于ATE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)為任意時刻t測得的作物流量；r(i)為采樣周期T上計算的作物流量；τ為一階系統(tǒng)的時間常數(shù)；i=1,2,…。

此外，有研究[73]通過在聯(lián)合收割機上連續(xù)測量小麥產(chǎn)量，簡化后的收獲系統(tǒng)見圖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)

傳感器測得的谷物流量FRout(t)為作物的實際產(chǎn)量FRin(t)經(jīng)過系統(tǒng)的動態(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)處測得的瞬時產(chǎn)量；(x,y)(t)為收割機的行走軌跡坐標(biāo)；YI(t)為t時刻測得的產(chǎn)量；AWI(t)為t時刻收割機的切割寬度；SP(t)為t時刻收割機的地面速度；G(s)為谷物流動力學(xué)模型函數(shù)；FRout(t)為t時刻傳感器測得的產(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Laplace算子；G(s)為表示系統(tǒng)動力學(xué)的傳遞函數(shù)。在獲得FRin(t)和FRout(t)后，谷物運動過程的損失FRloss(t)為：

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

(9)

式中，F(xiàn)Rloss(t)是指聯(lián)合收割機本身造成的所有損失，但不包括收獲前因鳥類、昆蟲、天氣等造成的損失。谷物損失可進一步細(xì)分為“收割損失”(頭部掉落或漏掉的谷物)、“處理損失”(內(nèi)部運動中造成的谷粒損失)和“泄漏損失”(除了收集損失和處理損失以外的任何損失)。為了更好的得到谷物的損失模型，可以在聯(lián)合收割機上安裝“產(chǎn)量損失率測量傳感器”來跟蹤谷物的損失[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，傳遞模型見圖4。模型中的環(huán)節(jié)沒有采用卷積來處理，而是將每個環(huán)節(jié)獨立設(shè)置一個簡單的延時子模型。

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個方程描述[117]：

(10)

(11)

谷物流動狀態(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間來匹配谷物流量數(shù)據(jù)和位置數(shù)據(jù)，但是都無法確定谷物混合對產(chǎn)量監(jiān)測的影響[114]。

4 結(jié)束語

本研究對產(chǎn)量監(jiān)測的相關(guān)文獻進行了梳理，總結(jié)如下：

1) 谷物測產(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，屬于直接測量；而體積流量式屬于間接測量，其在將谷物體積轉(zhuǎn)化為質(zhì)量時還將引入谷物密度的誤差和測量體積中的空氣間隙的誤差；因此，利用質(zhì)量流量傳感器進行測產(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、成本價格、安全性能和安裝方式，我們在選擇合適的一種或多種傳感器進行測產(chǎn)時，需要考慮傳感器失效的臨界點和工作的地理環(huán)境等因素。

2) 產(chǎn)量監(jiān)測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、流量剖面的均勻性、谷物的水分和密度變化。對誤差差別不大的不同類型傳感器，可以通過合理的安裝、校準(zhǔn)和操作，使測得的產(chǎn)量達(dá)到足夠高的精度。

3) 產(chǎn)量監(jiān)測系統(tǒng)由谷物質(zhì)量測量部分、作業(yè)面積測量部分、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、升運器轉(zhuǎn)速傳感器，以及差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)接收機等。

4) 產(chǎn)量圖重建建立在測產(chǎn)的基礎(chǔ)上，是產(chǎn)量監(jiān)測的可視化和延伸，既反應(yīng)了這一輪各個環(huán)節(jié)處理的結(jié)果，也為下一輪的各個環(huán)節(jié)提供依據(jù)。產(chǎn)量圖重建的誤差主要來源于：切割寬度的測量誤差，變化的地面速度的誤差，填充時間和時間延時帶來的誤差，GPS數(shù)據(jù)波動誤差，地塊大小和平滑處理帶來的誤差。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)合收割機的動力學(xué)模型集中在一階模型的研究上，包括簡單的傳送模型和時間延時模型，對產(chǎn)量圖的誤差修正有著重要的作用。

在智能農(nóng)機和產(chǎn)量監(jiān)測的發(fā)展中，還有許多問題有待解決，建議：

1) 在高精度的測產(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)針對我國地塊面積小、傳感器性價比要高等特點，建議加強對小面積地塊的產(chǎn)量圖重建、產(chǎn)量圖平滑算法、國產(chǎn)聯(lián)合收割機的延時時間和地面變速等誤差的研究。

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