精准农业(Precision Agriculture,PA)的概念自上世纪末提出以来得到世界各国的广泛关注。我国也在新世纪提出了构建农业物联网测控体系的建设要求,大力推动精准农业的建设。通过精准农业技术,人类可以从作物种植、田地耕作、土壤施肥、产品加工与运输等多方面对农业生产进行监测与调控,进而实现现代化农业。如今,精准农业的研究结合了地理信息系统、传感器网络、全球定位系统和遥感等技术,从硬件、软件和算法等方面持续推进。本课题主要研究精准农业中,农机作业数据平台、作业质量测算以及作业任务规划等技术的理论与实现。首先,本文研究了农机精准作业数据平台的设计与实现。通过对数据通信、数据存储和用户交互三大模块、智能手机终端和WebGIS服务器两大组件的原理与功能进行分析,本文实现了农机轨迹数据的实时采集、作业信息的可视化与设备信息的集中管理,并为后续的作业质量精准测算提供了数据支持。然后,本文研究了作业质量精准测算算法。传统作业质量测算算法大多无法避免不规则作业或重复耕作带来的较大计算误差,或存在时间复杂度较高的问题。本文通过一系列的预处理算法,将无效作业数据滤除,使数据密度得到了提升,并在此基础上提出了基于栅格的作业合格率算法和基于Delaunay的作业地块重建算法。本文设计的作业质量测算算法原理清晰,实现简便,且对于计算复杂的耕作轨迹的作业质量具有较高的精确度。最后,本文还针对农机作业中的任务调度问题研究了带有时间窗口要求的作业任务规划算法。本文对农机作业任务规划问题进行了分析与数学建模,并给出两种传统算法。针对传统算法求解中、大规模作业任务规划问题时的性能瓶颈,本文在蚁群优化的基础上构建了一种新的作业任务规划算法。仿真结果表明,在作业任务或待分配农机数目较多时,该算法可以快速求得较高收益的可行分配方案。