[目的/意义] 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。中国丘陵山区耕地面积占比超过50%，且面临坡陡路窄、地块碎小、地形地貌复杂等多种环境因素制约，各生产环节存在“无机可用，无好机用”的现实问题，并且缺乏适合丘陵山区大坡度农机装备研发的理论支撑。［进展］ 综述了国内外丘陵山地拖拉机调平及防翻系统的研究现状。其中拖拉机车身调平技术平行四杆与液压差高式结构简单，折腰扭腰式更适合连续起伏的崎岖路面，重心可调与全向调平式坡地牵引性与适应性均较好；驾驶室及座椅调平技术基于角度传感器自适应控制，关键在于缓解驾驶疲劳提高舒适度；车身与农具姿态协同控制技术大都采用PID控制技术实现协同控制，但缺乏作业效果反馈机制；拖拉机防翻保护装置与预警技术在防翻保护架的基础上，通过环境模拟感知提前预判翻车危险信号并及时反馈。［结论/展望］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：1）结构优化、灵敏度高、稳定性好的山地拖拉机调平系统研究；2）坡地适应性好的农机具仿形系统研究；3）环境感知、自动干涉的防翻预警技术研究；4）农机精准导航技术、智能化监测技术和农机作业远程调度与管理技术研究；5）坡地纵向稳定性理论研究。以期为研发符合中国丘陵山地复杂作业环境的高可靠性、高安全性山地拖拉机提供借鉴参考。

[目的/意义] 土壤是农业基本的生产资料，其质量与农业高效生产和可持续发展密切相关。由于以往对农田的高强度利用以及土壤侵蚀等原因，导致部分农田出现土壤有机质明显下降、地力减弱和生态功能退化等现象。土壤理化参数作为揭示土壤空间特征、评估土壤肥力的关键指标，对农田可持续利用起着至关重要的作用。因此，土壤理化参数信息的快速获取极为必要。［进展］探讨了农田土壤理化参数获取技术的研究意义，总结了当前用于农田土壤理化参数信息获取的主要技术，包括以电化学分析和光谱分析为主的实验室快速检验技术，以电磁感应、探地雷达、多光谱、高光谱和热红外为主的近地快速感知技术，以直接反演法、间接反演法和结合分析法为主的卫星遥感技术，以及近年的新型快速获取技术，如生物传感、环境磁学、太赫兹光谱和伽马能谱等，梳理了各方法的优缺点及适用情况。［结论/展望］结合农田环境的作业需求，依据未来研究的侧重方向提出发展建议，包括开发便携化、智能化和经济型的近地土壤信息获取系统及设备，实现土壤信息的原位快速检测。优化低空土壤信息获取平台的性能，完善数据的解译方法；联合多因素构建卫星遥感反演模型，利用多种共享开放的云计算平台实现数据的深度挖掘。深入探索多源数据融合在土壤理化参数信息获取中的研究与应用，构建泛化能力强、可靠性高的土壤信息感知算法和模型等，从而实现土壤理化参数信息快速、精准和智能化获取。

[目的/意义] 耕地识别是农业遥感的重要应用领域之一，但现阶段深度学习等人工智能方法在中国西南丘陵区遥感识别的研究应用深度仍然不够，识别精度有待提升。 [方法] 为了快速、精确地获取耕地面积、分布等信息，基于高分辨率的高分六号（GF-6）遥感影像，运用UNet++、DeeplabV3+、UNet与PSPNet等新型深度学习模型对四川省绵阳市三台县耕地信息进行识别，并对各深度学习模型、传统机器学习方法——随机森林法及新型土地覆盖产品SinoLC-1的识别精度进行对比分析，以期深入探索深度学习方法在地物遥感识别领域的应用前景。 [结果和讨论] 深度学习模型在F₁分数、整体精度（Overall Accuracy, OA）、Kappa系数等精度评价指标的表现上，相比于传统机器学习方法和新型土地覆盖产品均有显著提升，精度提升幅度分别可达20%和50%；其中添加了密集跳跃连接技术的UNet++模型的识别效果最好，其F₁分数、交并比（Intersection over Union, IoU）、平均交并比（Mean Intersection over Union, MIoU）、OA 值和 Kappa系数值分别为0.92、85.93%、81.93%、90.60%和0.80。应用UNet++模型对2种由仅光谱特征以及光谱+地形特征两种不同特征构建的影像进行耕地提取，光谱+地形特征模型的IoU、OA和Kappa 3个指标比仅光谱特征模型分别提高了0.98%、1.10%和0.01。 [结论] 深度学习技术在应用于高分辨率遥感影像中的耕地识别方面展现出显著的实用价值，融合光谱和地形特征可以实现信息互补，能进一步改善耕地的识别效果。本研究可为相关部门更好地管理和利用耕地资源、推动农业可持续发展提供技术支撑。

[目的与意义] 梯田作为农业生产的关键要素之一，其面积估算对于农业政策制定、土地规划和资源管理至关重要。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，探索一种利用深度学习技术在高分辨率遥感影像中精准提取梯田面积的方法。 [方法] 以休耕期梯田高分六号影像构建语义分割数据集，同时提出一种改进的DeepLab v3+模型。该模型使用轻量级网络MobileNet v2作为骨干网络，为了同时兼顾局部细节和全局语境，使用多尺度特征融合（Multi-scale Feature Fusion module, MSFF）模块代替空洞空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）模块，利用扩张率依次增大的空洞卷积级联模式改善信息丢失的问题。此外，对浅层特征和深层特征使用坐标注意力机制以加强网络对于目标的学习。［结果与讨论］ 利用红、绿和近红外波段组合方式在梯田提取的精度和效果上表现最佳。相比于原始DeepLab v3+网络，精确率、召回率、F₁评分和交并比指标分别提升4.62%、2.61%、3.81%和2.81%。此外，与UNet和原始DeepLab v3+相比，改进的DeepLab v3+在参数量上和浮点运算数有着更为优越的性能，其参数量仅为UNet的28.6%和原始DeepLab v3+的19.5%，同时浮点运算数仅为UNet和DeepLab v3+的1/5。这不仅提高了计算效率，也使得改进后的模型更适用于资源有限或计算能力较低的环境中。 [结论] 深度学习在高分辨率遥感影像梯田识别中具有较高的精度，有利于为梯田精细化监测和管理提供参考依据。

[目的/意义] 丘陵山区农田宜机化整治会改变耕地景观格局、高程、坡度、微地貌等，评价其生态风险为后续整治工作提供数据参考具有重要意义。本研究的目的为评价丘陵山区农田宜机化整治对耕地生态风险的改变情况以及探究生态风险与耕地坡度之间的关系。 [方法] 以重庆市潼南区20个县为评价单元，基于2010年和2020年土地利用数据，采用ArcGIS 10.8和Excel软件计算景观格局指数，通过熵权法确定各指数的权重并构建生态风险评价模型，揭示生态风险时序空间变化特征；基于数理统计原理，对生态风险与坡度进行相关性分析，探究生态风险与坡度的关系。 [结果和讨论] 2010年和2020年两个时期，干扰度指数由0.97下降为0.94，耕地整体抗干扰能力增强；脆弱度指数由2.96增加为3.20，耕地结构更加脆弱；生态风险值由3.10下降为3.01，耕地生态安全性提高。两个时期生态风险区域主要以低风险区和较低风险区为主，低风险区面积增加6.44%，较低风险区面积增加6.17%，中风险区面积增加24.4%，较高风险区面积减少60.70%，高风险区面积增加16.30%，耕地生态安全区域相对增加。耕地坡度主要以2°~25°为主，耕地坡度小于15°时坡度面积占比与生态风险值呈负相关，耕地坡度大于15°时坡度面积占比与生态风险值呈正相关关系，坡度处于5°~8°、15°~25°、25°以上时坡度面积与生态风险值呈极显著相关。农田宜机化整治应重点关注潼南区南部区域，并集中于耕地坡度处于5°~8°和15°~25°区域。 [结论] 通过评价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，表明农田宜机化整治可以降低耕地生态风险，耕地坡度面积占比可作为精准指导农田宜机化整治的重要依据，潼南区宜机化整治工作应重点关注耕地坡度处于5°~8°和15°~25°区域。

[目的/意义] 农机装备尺寸大、行驶慢等特点，在路面归库作业过程中容易造成严重道路拥堵。因此，在多机协同过程中，编队行驶被认为是未来道路上行驶的主要方式。然而，目前农机自动驾驶技术停留在单机阶段，多农机之间的协同仍是制约中国农业规模化自主生产的主要瓶颈。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，本研究基于一种模型预测控制器（Model Predictive Control, MPC）延时补偿器的农机多机编队行驶的轨迹跟踪方法。 [方法] 以车联网技术为基础，聚焦多农机编队协同控制领域，针对控制器局域网总线（Controller Area Network, CAN）通信存在的延时问题而产生的横向控制精度差，基于线性二次调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）与MPC算法，设计了一种带有延时补偿的模型预测控制器，用于对通信延时进行补偿控制。最后对所提算法利用Carsim和Simulink软件进行联合仿真。 [结果和讨论] Carsim与MATLAB/Simulink可以有效兼容，实现软件与外部求解器的联合仿真。当延时步长d=5时，应用延时补偿，MPC反应速度更快，表现更为平滑；速度误差曲线响应更快，且能够逐渐稳定至零误差，没有出现振荡现象；1号车在较短时间内有效地变更车道，与头车保持在同一车道上。在更长的延时步长d=10情况下，未应用延时补偿的控制器表现出更显著的性能下降。即使在较高的延时条件下，应用延时补偿的MPC速度误差和纵向加速度仍然能够快速响应并逐渐稳定至零误差，避免了振荡现象。1号车的轨迹表明，延时补偿机制效果在极端延时条件下有所下降。 [结论] 本研究所设计的编队算法能够使得多车完成多车变道形成队列并保持一定距离和一定速度。通信延时补偿控制算法使得带有加入延时的车辆能较好完成编队任务，实现稳定的横纵向控制，验证了本研究带有延时补偿的模型预测控制器的可行性。

[目的/意义] 传统路径跟踪模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）大多采用固定时域，较少考虑道路弯曲和曲率变化的影响，使得机器人在曲线路径作业过程中的跟踪效果和适应性都较差。因此，设计了一种自适应时域MPC控制器并使其满足自主割草等复杂作业要求。 [方法] 首先，根据割草机器人的速度确定前方参考路径的预瞄区域，并计算预瞄区域内的参考路径曲度因子和曲度变化因子，分别用于描述曲率和曲率变化大小。然后，将二者作为模糊控制器的输入信息，用于自适应调节MPC的预测时域，同时，根据预测时域及曲度变化因子调整控制时域，以增强控制器对路径弯曲变化的适应性并降低计算资源。此外，设计一种MPC事件触发执行机制，进一步提升MPC的实时性。 [结果和讨论] 与固定时域的MPC进行对比试验，自适应时域MPC控制器的最大横向误差绝对值和最大航向误差绝对值分别控制在11 cm和0.13 rad以内，其平均求解时间比最大时域MPC减少10.9 ms。 [结论] 自适应时域MPC不仅能够保证割草机器人对曲线路径的跟踪精度，同时降低了MPC求解计算量并提高了控制实时性，解决了固定时域MPC的控制精度与计算量之间的矛盾。

[目的/意义] 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，设计了一种油菜播种机除尘式播量监测系统。 [方法] 该监测系统由除尘式油菜种子流检测装置与播量监测终端构成，可通过改变检测装置数量适配不同幅宽播种机。根据粉尘影响种子流检测结构机制，设计了防尘除尘机构。该机构通过透明防尘板将光电感应器件与导种管隔开，粉尘只附着在透明防尘板靠近导种管一侧，同时利用步进电机-丝杆机构使透明防尘板与除尘布产生相互摩擦实现对透明防尘板除尘。通过分析与试验确定透明防尘板尺寸、除尘启动阈值等关键参数。 [结果和讨论] 检测装置对比台架试验表明，在平均排种频率12.4~36.3 Hz、平均粉尘流量252~386 mg/s下，无防尘除尘检测装置在两个除尘周期后检测准确率不高于80.2%；有防尘除尘检测装置在单个除尘周期内平均检测准确率不低于93.6%，检测装置不会将粉尘误计。播量监测台架试验表明，在平均排种频率不高于37.6 Hz时，播量监测准确率不低于92.2%。田间播种试验表明，在2.8~4.6 km/h的油菜直播机正常作业速度下，田间排种频率为14.8~31.1 Hz时，播量监测准确率不低于93.1%。 [结论] 该油菜播量监测系统为气送式油菜直播机作业中粉尘影响下种子流精准检测提供了有效支持，提高了对不同宽幅播种行数的适应性。