农业机械学报

作者：张安琪，高宁，温昌凯，杨兴华，梅鹤波，颜丙新，王培，孟志军

单位：北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,北京市农林科学院,

关键词：玉米播种;土壤墒情在线检测系统;电容;深度

基金：国家重点研发计划项目(2023YFD1500405)、山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2022CXGC010608)和山东省重点研发计划项目(2022SFGC0202)

针对现有玉米播种装备缺乏土壤墒情在线检测系统，且已有的土壤墒情在线检测系统检测精度不高、环境适应差的问题，本文提出了一种基于电容法和深度补偿的土壤墒情检测方法，开发了一套机载式玉米播种种沟墒情在线检测系统。开展了电容器结构优化参数仿真试验，确定了最佳电容极板参数为：极板间距75.8mm、极板厚度0.7mm、极板相对面积5073mm2，其长度为100mm，宽度为50.73mm；系统硬件部分主要包括FDC2214型电容传感器、F4046型压力传感器和STM32F103型单片机，电容传感器用于获取待测土壤电容，压力传感器用于获取待测土壤压力，间接反推待测区域土壤深度；系统软件则利用Matlab平台进行开发，用于对土壤电容信号和压力信号的实时采集、计算、显示与存储。基于该系统探究了土壤墒情检测模型影响因素，构建了基于BP神经网络的土壤墒情检测模型，建模试验结果表明，当土壤墒情为7.23%～21.14%时，模型预测性能指标R2、RMSE和RPD分别为0.927、0.008和3.70，预测效果较好。最终，将构建的模型集成到土壤墒情在线检测系统，开展了台架与田间验证试验。台架试验结果表明，土壤墒情实际值与检测值的拟合决定系数R2均为0.852～0.927，土壤墒情预测结果绝对误差为-2.89%～2.57%，绝对误差平均值为1.01%；田间试验结果表明，土壤墒情检测值与实际值拟合曲线决定系数R2为0.842，土壤墒情检测绝对误差为-0.96%～0.45%，平均绝对误差为0.39%。本研究所研制的检测系统性能满足玉米播种机田间作业时土壤墒情检测需求。

来源：2025年第4期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2025年第4期