基于处方图的ISOBUS变量速率喷雾机在葡萄栽培中的新型测试方法

《Computers and Electronics in Agriculture》：A novel test methodology for evaluating prescription-map-based ISOBUS variable rate sprayers in viticulture

　　

研究人员通过新型基于场景的方法论解决了变量速率施药（VRA）喷雾机测试的空白。集成了测试台架和田间方法，用于可重复的评价。提出了四种新型测试场景，用于静态和动态变量速率喷雾。在测试场景1–3中，均方根误差（RMSE）低于5%，用于精确的剂量率评估。基于流量的测量在动态脉冲宽度调制（PWM）条件下显示出局限性。

本研究针对葡萄栽培中基于处方图的ISOBUS变量速率喷雾机缺乏标准化测试方法的空白，提出了一种新型场景式测试方法论。研究背景方面，现有测试标准（如德国JKI指南）仅适用于恒定施药量率，无法评估动态变量速率条件下的偏差，而变量速率施药（VRA）技术在葡萄栽培中日益重要，但其精度验证缺乏系统流程。为此，研究人员开发了四个测试场景，涵盖静态固定速率、动态可变速度、低高VRA水平以及流量测量，分别在可控测试台架（通过GNSS轨迹复制模拟行驶）和实际田间条件下进行。试验采用ISOBUS兼容的VRA喷雾机原型（配备8个脉冲宽度调制（PWM）喷嘴），以手动收集测量（测试台架用刻度筒，田间用容器称重）为参考，同时记录ISOBUS任务日志和外部流量传感器数据。样本来源于德国Geisenheim大学葡萄园试验田（Vitis vinifera L.‘Riesling’，行距2 m，行长约57 m）。结论表明，前三个场景的均方根误差（RMSE）均低于5%，验证了方法有效性；ISOBUS任务日志数据一致且可重复，但流量传感器在动态PWM条件下RMSE高达7.7%，显示局限性。测试台架与田间结果互补，该方法为标准化测试提供了第一步，并可推广至其他特种作物。论文发表在《Computers and Electronics in Agriculture》。

**关键技术方法**：研究人员采用ISOBUS兼容的ASM 200 VRA喷雾机原型（配备8个PWM喷嘴），在测试台架上通过CANoe软件复制田间GNSS行驶轨迹，实现动态地图执行；在田间使用Fendt 211 V拖拉机配合RTK-GNSS（水平精度±8 mm + 1 ppm，垂直精度±15 mm + 1 ppm）进行实际喷雾。手动参考测量采用测试台架上的刻度筒和田间塑料容器称重（PSB75天平，可读性10 g）。外部流量传感器（Keyence FD-XS20，重复性±6.3 mL min^-1，采样间隔500 ms）安装在左前四个喷嘴下游。处方图基于1 m网格，施药量率在350–850 L ha^-1范围内随机分配。

**研究结果**：

**Scenario 1: Fixed rates（固定速率）**
通过固定40%、70%、100%占空比（DC）测试，手动测量参考数据表明左右两侧偏差极小，除田间40% DC时RMSE差异达1.8%外，其余均低于1%；ISOBUS任务日志数据RMSE低于手动测量（最高3.5%），且任务日志偏差为负值。测试台架结果与田间一致，表明70% DC时RMSE最高。

**Scenario 2: Variable speeds（可变速度）**
在不同速度（4.5、5.5、6.5 km h^-1）下结合VRA地图测试，随着速度增加，手动测量参考RMSE从1.8%升至3.6%，任务日志RMSE从0.7%升至1.5%。相对偏差显示手动测量为正、任务日志为负，且测试台架数据离散度高于田间。

**Scenario 3: Low vs. high VRA（低高VRA水平）**
通过两行分别设置低（350–600 L ha^-1）和高（600–850 L ha^-1）施药量率地图，测试结果表明低VRA时最大RMSE为3.6%（测试台架左侧），高VRA时最大RMSE为4.9%（同样左侧）。任务日志数据RMSE均低于1.0%，手动测量偏差为正且左测高于右侧。该场景验证了处方图在ISOBUS任务控制器中的正确执行，不受行驶方向影响。

**Scenario 4: Flow measurements（流量测量）**
通过四个外部流量传感器记录实时流量，与预设值对比可见显著波动（约±1.5 L min^-1），且存在时间偏移。换算为整行施药量后，RMSE为7.7%（测试台架）和7.2%（田间），远高于手动测量（约1.5%）和任务日志（约1.2%）。结果表明流量传感器在动态PWM条件下精度有限，但可识别整体趋势。

**Global Trends and Cross-Scenario Comparisons（全局趋势与跨场景比较）**
前三个场景的RMSE均低于5%，符合JKI恒定速率测试的5%偏差限。ISOBUS任务日志数据偏差多为负值，手动测量多为正值。双因素方差分析（ANOVA）显示测试场景间无显著差异（p=0.209），但测试环境对施药精度有显著影响（p<0.001），田间平均相对误差（2.16%）低于测试台架（3.29%），表明两者互补。

**讨论与结论**
讨论部分指出，流量传感器在动态PWM条件下因采样频率不足、下游脉动流及信号平滑效应导致精度受限，但可用于趋势识别；ISOBUS任务日志数据是评估处方图执行的可靠工具，但不等同于物理施药量。测试台架提供可重复控制条件，但无法完全替代田间试验。研究结论翻译如下：

本研究首次引入了一种结构化的方法论，用于基于处方图的ISOBUS兼容VRA喷雾机的技术分析与验证，这是迈向标准化测试框架的第一步。研究严格聚焦于施药量技术精度，而非生物有效性。四个测试场景为受控测试台架和实际田间条件下的VRA行为评估提供了结构化基础，从前三个场景中低于5%的RMSE表明该方法适用于评估不同操作条件下的施药量精度。ISOBUS任务日志数据被证明是分析处方图执行和VRA行为的一致且可重复的数据源，其变异性低于手动测量，后者略高于预设值。相比之下，场景4中的流量计数据在动态条件下表现出显著局限性，尤其是动态PWM操作导致预设值附近大幅波动，RMSE高达7.7%，表明在该实验配置下不适合精确评估施药量。测试台架测量对技术评估极有价值，可提供可重复控制条件，作为田间试验的补充，但不可完全替代。虽然该测试框架是为葡萄栽培开发的，但具有模块化特性，可潜在转移至其他使用ISOBUS VRA喷雾机的特种作物，如果园和保护地栽培系统。