基于无人机遥感的烟田监测技术应用现状

陈金 刘品超 黄国强 刘琦 李智勇 凌明

摘要 中国烤烟面积和产量居世界第一，作为一种特殊的经济作物，烤烟在国民经济中占有特殊的地位。随着科学技术的快速发展，无人机遥感技术应用的领域越来越广泛，因其具有影像分辨率高、机动灵活、成本低、实时等特点，将其应用于烟田监测可大幅度提高烟草行业现代化水平，促进烟草行业可持续发展。本文阐述了无人机遥感技术在烟草种植面积估测、烟草长势监测以及烟草病虫害及估产监测的应用状况，分析了无人机遥感技术存在的缺陷以及在烟田监测中应解决的问题，为改变我国传统的烟田监测技术以及无人机遥感技术在烟田监测中的应用提供参考。

关键词 无人机；遥感技术；烟田监测；应用

中图分类号 TP79 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2018）04-0211-02

Abstract Chinese tobacco areas and outputs rank the first in the world.As a kind of special economic crop，tobacco occupies a special position in the national economy. With the rapid development of science and technology，the application field of UAV remote sensing techniques is becoming more and more widely because of its characteristics such as high image resolution，flexible，low cost，real time and so on. The application of tobacco field monitoring by UAV remote sensing can substantially improve the modernization and promote sustainable development of the tobacco industry.This paper expounded the UAV remote sensing technology for tobacco planting area estimation，tobacco growth monitoring，yield estimation and tobacco diseases and pests monitoring. The problems that should be solved in the field monitoring of UAV remote sensing technology were analyzed，so as to provide a basis for changing the traditional monitoring technology of tobacco field and for better application of remote sensing technology in the monitoring of tobacco field.

Key words UAV；remote sensing technology；tobacco field monitoring；application

無人机遥感通过利用遥感传感器技术、遥测遥控技术、遥感应用技术、通讯技术、GPS差分定位技术和无人驾驶飞行器技术，实现智能化、自动化、专用化快速获取地震灾区、自然环境、国土资源等空间遥感信息，同时完成数据处理、建模和应用分析的应用技术，具有快速、机动、经济等优势。无人机具有机体重量轻、结构强度高、使用和采购成本低、维护方便及硬件方面兼容性高等特点，由研究开发逐步发展至实际应用，目前广泛应用于各个领域，主要包括环境监测与治理、资源管理、城市管理、洪涝防治、灾后救援、灾情评估等方面[1-2]。

我国是烟草种植大国，在计算种植面积、观察监测烟田烟草的生长长势以及对烟草病虫害监测等方面均采用耗时、耗力、成本高的传统方法。无人机遥感监测技术是高效的烟草种植管理手段，利用其信息化的特点将烟田的种植面积、烟草生理数据传输到计算机上进行分析，为决策者提供实时、有效、精确的数据，有利于显著提高农业现代化水平，促进现代农业可持续发展。因此，无人机遥感在烟田监测方面具有较大的应用价值，为烟田管理的新趋势。

1 无人机遥感技术在烟田监测的应用

1.1 烟草种植面积估测

长期以来，烟草种植面是国家宏观管理和决策的重要经济信息，烟草种植面积的估测有助于掌握烟草种植情况、监管烟农种烟规模，同时对烟草的产量和供应量有明晰的掌控，对控制规模、稳定产量也有重要意义。传统的烟叶种植面积监管方法为利用卫星定位技术定位烟田地理坐标，进而通过丈量进行种植面积的计算，存在耗时、耗力、成本高等缺点，且只能进行局部抽查，无法获取精确的种植面积数据。随着无人机遥感技术的快速发展，利用无人机搭载的可见光照相机可获得清晰的烟田影像，分辨率优于10 cm，通过制作1∶1 000专题图产品，根据烟田的独有特征，结合卫星遥感影像，通过特征识别与影像分割技术，自动识别并分割出烟田轮廓，必要时进行人工调整，形成烟田轮廓专题影像图，即可以获得适合面积估测的高时空分辨率影像。通过对遥感影像进行数字化分析，可以准确地量算地块面积。截至目前，已有诸多国内外学者对无人机遥感技术对于烟田的应用进行了研究，如彭光雄等[2]利用美国的Landsat TM影像对泸西县烤烟面积遥感监测最佳时相的选择；吴孟泉等[3]利用TM和SPOT-5 2种遥感影像融合提取复杂山区烟草种植面积。通过一系列研究表明，无人机遥感系统在实现节约成本的同时，不失其准确性，使用无人机系统可以有效地估测地块面积。

1.2 烟草长势监测

烟草是一种叶用经济作物，长势的好坏直接影响了烟草的产量。大面积烟草长势遥感监测的基本方法是利用覆盖面积大、周期短的遥感卫星影像，对地面烟草吸收的光谱信息和地面实际情况进行分析，结合常规的方法和资料，建立烟草监测模式，用以监测烟草长势，发布苗情监测通报，以指导生产。利用无人机的高光谱成像技术在不同尺度上的农作物长势监测、农田环境参数获取、农学参数反演等方面已经有了较为广泛的应用，从高光谱影像上提取的地物光谱精度基本满足要求，同时其成像特点为各项农作物长势指标空间分布的定量化、可视化表达提供了巨大的优势。Xiang等[4]开发了低成本农业自主无人机遥感系统，用于获取高时空分辨率图像监测草坪施用草甘膦后的生长变化。Schmidt等[5]基于多时段高分辨率的成像技术，建立评估模型和诊断模型对作物生长状况进行监测。综上可知，利用无人机遥感技术可以反应并预测烟草的生长状况。

1.3 烟草病虫害及产量监测

烟草估产对稳定烟草市场、提前预防产量下降等方面具有重要作用。目前，烟草估产工作多采用数株、看长势、问烟农、估产量、听汇报等方式完成，易受到人为因素的干扰，难以给出定量化的结果。已有研究表明，无人机在农田上空精确抽样，通过高光谱图像分析，能够宏观、微观地分析作物病虫草害[6]。通过卫星及无人机搭载的高光谱成像仪，制作病虫害和估产专题图，根据烟草所特有的光谱特征，评估长势，预估烟草产量，并在烟草病虫害爆发的初始时期及时判别，防止大規模灾害的发生。

2 存在的问题

无人机遥感作为一种新型的农作物监测手段，具有机动性强、抗干扰能强、起降简单、监控区域受制限小、工作效率高等优点[7]，可有效避免卫星遥感和载人航空遥感的缺陷，在农业领域具有较大的应用潜力。我国无人机遥感技术起步较晚，在农业上的应用较少且应用时间较短[8]，目前无人机遥感技术在烟田监测中应用仍存在以下3个问题。

2.1 传感器无法满足系统需求

我国无人机技术起步交晚，发展尚未成熟，大部分传统的传感器无法满足系统需求[8]。如目前无人机遥感中使用的传感器多为普通数码相机或宽波段的多光谱相机，高光谱传感器使用较少，获取的影像光谱分辨率低，农作物长势的细微变化在图像上难以得到体现。

2.2 机身稳定性低

由于无人机质量轻、体积小、机身稳定性低，易受恶劣天气、风速等因素的影响，导致获取的影像存在像幅较小、倾角过大、倾斜方向不规律以及飞行高程变化明显等问题，影响影像精度，需进行几何校正。

2.3 重返时间长、时效性差

农作物生长发育较快，生产需求变化快，而监测通常需要获取指定时间段的影像。高分辨率资源卫星的遥感数据重返时间长、时效性差，因而无法在短时间内获得指定范围的数据。

3 结语

目前，我国传感器技术迅猛发展，使国产无人机具有实时监测能力[9]。现阶段无人机遥感研究的工作重点为提高无人机自身稳定性、飞行稳定性以及抗风险能力，通过科学规划作业流程以获得更高精度影像。随着科学技术的进步，无人机遥感技术将为烟草行业现代化水平的提高提供一个更好的平台。

4 参考文献

[1] 晏磊，呂书强，赵红颖，等.无人机航空遥感系统关键技术研究[J].武汉大学学报（工学版），2004，37（6）：67-70.

[2] 彭光雄，沈蔚蓝，郭继发.泸西县烤烟面积遥感监测最佳时相的选择研究[J].山地学报，2009，27（3）：281-287.

[3] 吴孟泉，崔青春，张丽，等.复杂山区烟草种植遥感监测及信息提取方法研究[J].遥感技术与应用，2008，23（3）：305-309.

[4] XIANG H，TIAN L.Development of a low-cost agricultural remote sensi-ngsystem based on an autonomous unmanned aerial vehicle（UAV）[J].Biosystems Engineering，2011，108（2）：174-190.

[5] SCHMIDT D F，BOTWINICK J.UAV-based imaging for multi-temporal，very high resolution crop surface models to monitor crop growth variabili-ty[J].Photogrammetrie-Fernerkundung-Geoinformation，2013，6（6）：551-562.

[6] III D G S，DINGUS B R，REINHOLTZ C.Development and application of an autonomous unmanned aerial vehicle for precise aerobiological sampling above agricultural fields[J].Journal of Field Robotics，2008，25（3）：133-147.

[7] 孙杰，林宗坚.无人机低空遥感监测系统[J].遥感信息，2003（1）：49-50.

[8] 谢涛，刘锐，胡秋红，等.基于无人机遥感技术的环境监测研究进展[J].环境科技，2013，26（4）：55-60.

[9] 李德仁，李明.无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J].武汉大学学报（信息科学版），2014，39（5）：505-513.