粮食是人类生存的“根本”,伴随着人口增长和老龄化加剧,耕地面积的减少和环境的变化,传统耕种方式已难以满足人类对粮食的需求。智慧农业融合了信息技术并体现了农业生产的精准化、数字化与智慧化,为解决粮食供需矛盾提供了新途径。虽然国内外已在许多耕种区域实行农业的信息化耕种管理,但其生产与管理仍未达到精准化、数字化和智能化程度。因此,研究农作物单体植株位置预测与检测技术,建立相关数据库,实现农作物生产与管理的精准化要求,对提高作物产量、降低管理成本和土壤污染、提高农机作业效率、提升粮棉生产智能化水平具有重要的学术意义和应用价值。论文针对播种单体落种位置精准预测及其位置数据利用技术展开研究,主要研究成果如下:1.构建了播种位置预测模型。以2BMQF-5/10型全还田防缠绕免耕施肥指夹播种器为模拟原型,采用SolidWorks建立传送带与导种管模型,运用EDEM实现了玉米种模型的非球形颗粒填充和种子从进入导种管到落地全过程的仿真模拟。将获取的数据值与计算值进行分析研究,得到整机作业的前进速度和导种管高度对落种位置的预测规律,构建了落种位置精准预测模型,对导种管的物理形态改进、结合定位系统的落种绝对位置检测和后期精准作业管理奠定了理论基础。2.设计了农田播种信息数据库。通过分析播种位置信息的性质,对数据库中需要采集的内容进行确定,同时确定了数据信息的采集方式、采集内容以及在数据库中的处理与存储方式,为种植生产与管理精准化、数字化和智能化提供了支撑。3.开发了播种单体位置数据智能应用系统。基于播种单体位置的数据信息,针对当前人工驾驶播种导致的种子间距不等、从而不利于无人机精准喷洒作业的情况提出了无人机精准喷洒模型,通过读取种子位置及播种参数信息在喷洒作业过程中对喷头位置进行移动调节,使其可在列间距不同的农田中进行作业。并使用MATLAB对飞行轨迹进行仿真模拟,验证了此模型的可行性与高效性,减少了无人机作业时间、提高工作效率、降低管理成本和土壤污染,有力地促进现代农业发展,提升粮棉生产智能化水平。