《网络技术-系统集成-农田谷物产量空间分布信息采集处理与系统集成技术研究》这篇博士论文主要聚焦于精准农业中的关键技术和系统集成，旨在提高农田谷物产量的空间分布信息采集处理的精度和效率。以下是论文涉及的主要内容：
1. 产量监测系统：研究深入剖析了美国CASE IH公司的AFS（Advanced Farming System）产量监测系统，通过在小麦、玉米和大豆的收获试验中使用该系统，理解了其组成和工作原理。论文指出，通过校准谷物流量和含水率传感器可以有效减少测量误差，但割幅宽度传感器的准确性仍有待提高。
2. 产量数据处理与精度保证：为了确保产量分布图的精度，论文探讨了粗大误差、系统误差和随机误差的识别方法，并具体分析了割幅宽度设置误差、填充时间误差和延迟时间误差对产量分布图的影响。提出在数据预处理阶段剔除异常值，无需补偿错误数据点，可以显著减少奇异点，增强产量分布图的平滑性和聚类性。
3. 农田管理区域划分：论文分析了产量数据的时间变异性，提出了一种基于农田管理区域图的划分方法。通过对稳定低产、中产和高产区的识别，确定了潜在的产量提升空间。对于产量不稳定区域，需要深入研究土壤条件、施肥和播种等因素，以改善管理提高作物产量。
4. 自主知识产权软件系统：开发了名为YMapper的产量数据处理及产量分布图生成系统，集成了空间数据插值、误差数据过滤、坐标系建立、统计分析、分类、着色和图形绘制等功能。该系统稳定可靠，适用于中国精细农业中的产量数据处理和地图生成。
5. 产量监测系统设计：论文提出了一种新的谷物联合收割机产量监测系统的设计理念，分析了关键技术，如传感器类型选择、综合误差分配、显示终端设计、滞后时间和产量计算模型等。初步试验表明，此设计思路可行，并已应用于国家“十五”科技攻关计划的子课题中。
关键词：精细农业、谷物联合收割机、产量监测系统、产量分布图、误差分析
这篇论文不仅深入探讨了农田谷物产量信息采集和处理的技术，还关注了系统集成在精准农业中的应用，为提升农业生产效率和精准决策提供了科学依据和技术支持。
