基于农机空间运行轨迹的作业状态自动识别试验-ingentaconnect.pdfVIP

第 31 卷 第 3 期 农 业 工 程 学 报 Vol.31 No.3 56 2015 年 2 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Feb. 2015 基于农机空间运行轨迹的作业状态自动识别试验 1 2※ 1 1 1 1 王 培 ，孟志军 ，尹彦鑫 ，付卫强 ，陈竞平 ，魏学礼 （1. 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097 ； 2. 国家农业智能装备工程技术研究中心，北京 100097 ） 摘 要：以物联网为代表的现代信息技术在农机作业管理领域的发展应用，实现了农机作业过程的定位监控，但现有农 机远程监管系统对海量农机空间位置数据仅实现了远程存储、显示和简单分析，难以满足农机精准管理和数据智能处理 的要求。该文采用数据挖掘中的聚类和空间数据分析方法，结合农机空间运行轨迹的特点，研究了基于空间运行轨迹点 的农机作业状态自动识别算法；设计实现了典型农机运行状态自动识别方法，定量分析了农机作业班次内田间作业时间、 空行转移时间、停歇时间的量化构成。农机试验表明：发展的基于空间索引和网格密度的聚类算法精度达 89% 以上。农 机作业状态自动识别为农机作业生产率、农机利用率和作业成本核算提供了定量依据。 关键词：农业机械；聚类算法；数据处理；空间运行轨迹；自动识别；作业状态 doi ：10.3969/j.issn.1002-6819.2015.03.008 中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1002-6819(2015)-03-0056-06 王 培，孟志军，尹彦鑫，等. 基于农机空间运行轨迹的作业状态自动识别试验[J]. 农业工程学报，2015，31(3)： 56－61. Wang Pei, Meng Zhijun, Yin Yanxin, et al. Automatic recognition algorithm of field operation status based on spatial track of agricultural machinery and corresponding experiment [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(3): 56 －61. (in Chinese with English abstract) 理、交通运输、公共安全和人工智能等领域中得到了广 0 引 言 泛的应用。国内外对农业领域数据挖掘的应用主要集中 近年来中国农业机械化快速发展，农业机械化作业水 [4] [5] 在农作物与土壤光谱分析 ，农业经济类型划分 、农产 平逐年上升，2013 年全国耕种收获综合机械化水平达到 品安全监测[6] 、农田管理分区[7-12]和土壤参量分析[13-14]等 59%，小麦、水稻、玉米等主要农作物已经基本实现全程 方面，针对农机作业状态的空间分析研究方面甚少。随 机械化生产。现代信息技术和物联网技术在农机生产管理 着农机信息化与物联网技术的迅速发展，如何从海量农 和服务过程中的作用日益突出。目前，农机信息化技术装