農(nóng)業(yè)無人機(jī)低空遙感應(yīng)用研究進(jìn)展

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摘要：快速獲取并解析農(nóng)田作物信息是精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)能夠持續(xù)發(fā)展的前提基礎(chǔ)。近年來，隨著低空無人機(jī)產(chǎn)業(yè)的迅速崛起，無人機(jī)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)在現(xiàn)代精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。文章介紹了低空無人機(jī)遙感的相關(guān)概念，總結(jié)了其在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢。結(jié)合國內(nèi)外無人機(jī)低空遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)應(yīng)用方面的最新進(jìn)展，進(jìn)一步分析該技術(shù)現(xiàn)存的不足之處，并展望未來的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：低空遙感；農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)；無人機(jī)；農(nóng)情解析

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是人類賴以生存的傳統(tǒng)性社會生產(chǎn)活動，但由于其具有生產(chǎn)分散性、地域復(fù)雜性、災(zāi)害突發(fā)性等特點(diǎn)，人們難以及時掌握農(nóng)業(yè)資源信息來推動生產(chǎn)發(fā)展。1970年代開始，隨著民用資源衛(wèi)星的出現(xiàn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域最先開始利用遙感技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物面積監(jiān)測和估產(chǎn)且效果顯著。近年來，無人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用發(fā)展迅速，憑借其靈活機(jī)動、操作簡單、成本低、獲取影像速度快且光譜分辨率更高等高空遙感無法比擬的優(yōu)勢，推動了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的調(diào)查、評價(jià)、監(jiān)測和管理。由于無人機(jī)遙感技術(shù)可對農(nóng)作物進(jìn)行快速高效的動態(tài)實(shí)時監(jiān)測，它已經(jīng)成為當(dāng)下農(nóng)業(yè)遙感領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

1無人機(jī)遙感概述

1.1無人機(jī)發(fā)展歷程

1916年9月，無人機(jī)正式步入人們視線開始發(fā)展，2010年開始進(jìn)入全民應(yīng)用階段。目前無人機(jī)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到人類生活的方方面面，成為促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長點(diǎn)。無人機(jī)以其操作方便、靈活機(jī)動、實(shí)時精準(zhǔn)等特點(diǎn)受到了越來越多的關(guān)注和得到了應(yīng)用發(fā)展。我國的無人機(jī)發(fā)展雖起步較晚，近年來也獲得了一定的成果，開展了一系列卓有成效的應(yīng)用研究，影像數(shù)據(jù)的監(jiān)測和獲取精度有了極大的提高。

1.2無人機(jī)低空遙感系統(tǒng)組成

具體的無人機(jī)低空遙感系統(tǒng)的組成部分有：無人機(jī)飛行平臺、微型傳感器負(fù)載、地面控制臺、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)和影像處理系統(tǒng)等。在農(nóng)業(yè)資源領(lǐng)域，無人機(jī)的形狀大小、可載負(fù)荷量、飛行性能和航線規(guī)劃算法都對農(nóng)田資源的監(jiān)測獲取精度有著很大的影響。近年來隨著多種無人機(jī)平臺———如固定翼、單旋翼和多旋翼等無人機(jī)機(jī)型的出現(xiàn)，各種問題和缺陷也逐漸顯露出來，農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)的發(fā)展面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

2無人機(jī)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢

相比于衛(wèi)星遙感，無人機(jī)有著獨(dú)特優(yōu)勢。（1）無人機(jī)作業(yè)自主化。農(nóng)業(yè)無人機(jī)由動力驅(qū)動，操作靈活，可以根據(jù)要求自主規(guī)劃最佳航行路線和拍攝角度，極大地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)作業(yè)需要大量人力且效率低的缺點(diǎn)。（2）無人機(jī)獲取數(shù)據(jù)精準(zhǔn)。低空無人機(jī)遙感技術(shù)可以憑無人機(jī)的近地?cái)z影測量優(yōu)勢獲取更高精度的光譜影像，覆蓋范圍更廣，受到天氣和空間的影響更小，與“精細(xì)化農(nóng)業(yè)”的目標(biāo)更加貼合。（3）無人機(jī)獲取數(shù)據(jù)實(shí)時、快速、成本低?？梢詣討B(tài)連續(xù)監(jiān)測，利用所得影像的高光譜信息進(jìn)行作物營養(yǎng)診斷、農(nóng)田系統(tǒng)檢測和種類細(xì)分、作物長勢動態(tài)信息獲取等技術(shù)操作。

3無人機(jī)低空遙感技術(shù)的主要應(yīng)用

3.1農(nóng)業(yè)資源預(yù)測評估

糧食作物是維系社會正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，種植面積與長勢的波動影響著國家的穩(wěn)定。衛(wèi)星遙感在精確即時數(shù)據(jù)獲取方面有著明顯缺陷，無法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)要求。近年來，無人機(jī)遙感隨著技術(shù)的成熟，彌補(bǔ)了衛(wèi)星遙感的不足，其在農(nóng)作物長勢分析、養(yǎng)分和土壤水分分析等方面發(fā)揮著獨(dú)特優(yōu)勢。在不與農(nóng)作物直接接觸的情況下可以通過傳感器在低空獲取作物的電磁波信息并得到相關(guān)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，然后用相應(yīng)的定量分析方法對耕地生產(chǎn)力進(jìn)行評價(jià)，且最終獲得的數(shù)據(jù)的空間分辨率可達(dá)到厘米級。參照劉忠等[1]的研究，將農(nóng)作物長勢關(guān)鍵參數(shù)劃分為形態(tài)指標(biāo)、生理生化指標(biāo)、脅迫指標(biāo)和產(chǎn)量指標(biāo)等4類。有關(guān)長勢參數(shù)反演的相關(guān)研究近年來在國內(nèi)外都是研究熱點(diǎn)，反演方法有形態(tài)特征提取法、輻射傳輸模型法等眾多針對不同情形的方法，選擇時要盡量避開其短板。

3.2農(nóng)業(yè)蟲草害遙感監(jiān)測

全世界每年由病害和蟲害導(dǎo)致的糧食減產(chǎn)仍然十分嚴(yán)重，在總產(chǎn)量中的占比約達(dá)到了1/4。目前國內(nèi)外對利用無人機(jī)遙感進(jìn)行數(shù)據(jù)反演的研究有很多，但是還未形成規(guī)模化成果進(jìn)行推廣，大部分是針對特定作物的監(jiān)測研究。在農(nóng)業(yè)蟲草害中，作物與雜草的識別不可或缺，針對此問題Inkyu等[2]提出了新的改進(jìn)辦法，即利用站式滑動窗口的方式開發(fā)一種新的識別分離模型。在各研究中，對于蟲草害等信息光譜特征專門提取并進(jìn)行遙感反演定性，若可更深入研究并加以推廣，可做到對災(zāi)害的及時發(fā)現(xiàn)和防治，將對農(nóng)業(yè)發(fā)展有巨大的推動作用。

3.3精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理

精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理是根據(jù)作物生長環(huán)境和自身特點(diǎn)的差異性進(jìn)行精準(zhǔn)的特定的管理，達(dá)到浪費(fèi)少、成本低、收益高的目的。在李明等[3]的實(shí)驗(yàn)研究中，對通過無人機(jī)遙感試驗(yàn)得到的多幅有重疊區(qū)域的水稻地塊圖像，進(jìn)行處理后建立的可識別二分類Logistic回歸模型準(zhǔn)確率高，對各不同地塊的差異性比較具有參考價(jià)值。對無人機(jī)影像獲得的三種可見波段進(jìn)行模型建立可達(dá)到高精度提取某種作物信息的效果。如綜合利用紅、綠、藍(lán)三個波段建立可見光差異植被指數(shù)模型，綠色健康植被信息的提取精度可達(dá)到90%。

4無人機(jī)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的不足

由于無人機(jī)遙感技術(shù)仍是近年來的新興技術(shù)，若要大規(guī)模推廣利用仍有許多局限性。無人機(jī)自身攜帶的GPS精度、天氣狀況、續(xù)航時間、通信距離等因素都會影響無人機(jī)遙感技術(shù)的適用性和實(shí)用性。針對單一無人機(jī)的作業(yè)能力，國內(nèi)外研究者提出了眾多解決方案，但尚未得出一個全面的結(jié)論，例如若提高機(jī)載設(shè)備的監(jiān)測精度往往又會減低其單次飛行時間。同時，農(nóng)田間環(huán)境千差萬別，對無人機(jī)的運(yùn)行也是極大的挑戰(zhàn)。在面對復(fù)雜天氣時，體積小質(zhì)量輕的優(yōu)點(diǎn)反而成了劣勢，若不能做到隨時監(jiān)測就會降低無人機(jī)遙感的可靠性，惡劣條件下通信信號變?nèi)跻矔绊懙降涂諢o人機(jī)的運(yùn)行。國內(nèi)外無人機(jī)遙感研究模型試驗(yàn)的農(nóng)田范圍尚小，缺乏代表性。

5結(jié)語和展望

我國遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用效果顯著，低空無人機(jī)作為遙感產(chǎn)業(yè)的熱門研究領(lǐng)域已經(jīng)受到了廣泛關(guān)注，出現(xiàn)了多旋翼無人機(jī)等新型低空無人機(jī)，未來在農(nóng)情信息采集、農(nóng)田災(zāi)害及時預(yù)測處理和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等方面具有極大潛力。當(dāng)下國內(nèi)外低空無人機(jī)遙感在農(nóng)業(yè)方面應(yīng)用的理論成果眾多，如光譜檢測技術(shù)在病蟲害防治領(lǐng)域有很大的應(yīng)用空間，未來進(jìn)一步改進(jìn)并付諸實(shí)踐將會極大地推動農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。無人機(jī)遙感在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用不僅要致力于各種反演和解釋模型的建立，還要將大數(shù)據(jù)與農(nóng)業(yè)植保、病理理論等知識緊密結(jié)合，綜合得出準(zhǔn)確的指標(biāo)參數(shù)，從而得出更可靠的農(nóng)田資源評估預(yù)測。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉忠，萬煒，黃晉宇，等.基于無人機(jī)遙感的農(nóng)作物長勢關(guān)鍵參數(shù)反演研究進(jìn)展［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34（24）：60-71.

[3]李明，黃愉淇，李緒孟，等.基于無人機(jī)遙感影像的水稻種植信息提取[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2018，34(4)：108－114.

作者：胡菲彤 單位：蘇州科技大學(xué)