基于北斗的农机作业大数据系统构建

• Published in: 农业工程学报 Vol. 38; no. 5; pp. 1 - 8
• Main Authors: 吴才聪, 陈瑛, 杨卫中, 杨丽丽, 乔鹏, 马钦, 翟卫欣, 李冬, 张晓强, 万传峰, 李光远, 黄嘉华, 田伟泽, 范雪枫, 谈陆军, 苏春华
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083 01.03.2022; 北京大学工学院,北京 100871%农业农村部农业机械化总站,北京 100122; 农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室,北京 100083%中国农业大学信息与电气工程学院,北京 100083; 农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室,北京 100083
• Subjects: 北斗; 跨区作业; 大数据; 农业机械
• ISSN: 1002-6819
• DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.2022.05.001

S24; 针对全国范围农机作业动态监测和量化统计的应用需求,该研究通过在农业机械上安装北斗终端,制订数据传输规范,完成了基于北斗的农机作业大数据系统建设.该系统由农业机械及北斗终端、农机制造企业物联网平台和农机作业大数据管理服务平台3部分组成.系统共接入农机290153辆.经数据清洗、轨迹分割和参数提取3个数据处理步骤,可获得农机的工作时长、行驶里程和作业面积等基本统计量.以2021年夏小麦机械化收割为例,利用该系统进行数据获取、处理和统计分析,输出收割机分布热力图和作业重心转移图,进行了收割时长、收割效率与收割面积等统计,分析了小麦主产区对跨区作业的依赖程度.麦收期间在线收割机累计35243辆,日均18568辆,收割时长中位数均值为8.3 h/d,收割面积中位数均值为5.5 hm2/d,约75％的小麦收割机进行了跨区作业,跨区距离中位数约为597 km.应用结果表明,农机作业大数据系统可准确开展数据处理和作业统计,可以向农业农村部门、农机制造企业、农机合作社和农机手提供作业动态监测和数据分析服务.