9、精准农业:协同技术与政策影响

精准农业:协同技术与政策影响

1. 精准农业概述

精准农业(PA)是一种允许农民和食品生产者优化投入的概念,旨在提高生产力、提升农产品质量,同时降低成本和减少对环境的影响。发达国家由于农场规模大且具备作物生产机械化系统,通常更倾向于采用精准农业。其方法包括收集、分析和绘制田间不同位置的生产力、土壤质量参数和环境水平数据,以确定适用于田间的投入量,如水分、养分和肥料。

在大多数发展中国家,精准农业技术仍然普遍缺失。这些地区的农田规模较小,技术获取、培训和资金投入也非常有限。尽管如此,发展中国家的农民仍在探索可用资源和手段,以提高农业生产和生产力。

到2050年,世界人口预计将达到约95亿,粮食产量需翻倍才能满足人们的消费需求。精准农业作为一项新技术,能够帮助农民在相同的土地面积上养活更多的人。在农业革命之前,全球近90%的人口从事小农农业。如今,这一趋势已发生巨大变化,80%的发达国家人口从事服务业。随着农业劳动力的稳步减少,农民的年龄不断增加,年轻人对农业的参与度较低。例如,在韩国,超过一半的农田由60岁以上的人拥有,超过40%由65岁以上的人拥有。值得注意的是,全球5%从事农业的人口贡献了60%的全球经济。这一现实促使许多发达国家,如美国和日本,通过现代化、机械化和自动化来解决农业挑战,而第四次工业革命(4IR)正充分体现了这一点。

精准农业,有时也被称为数字农业,是农业革命第三阶段的产物。在1900 - 20世纪30年代的机械化时代和20世纪60年代的绿色革命之后,精准农业应运而生。其第一次革命形式包括天气预报、航空和卫星图像以及不同的肥料施用方式。第二阶段的发展涉及机器数据的聚合,用于地形测绘、土壤数据收集和更精确的农业作业。在第四次食品革命(Food

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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