小型无人机遥感技术在精准农业中的应用探讨

陈 艺

（广东省现代农业装备研究所，广东 广州 510000）

小型无人机遥感主要是通过微型传感器运用通讯、定位技术达到快速获取目标地或者事物相关数据信息的目的，进而对所获取到的信息数据开展后期处理工作，使其应用于不同行业的发展。近年来，随着我国农业经济的飞速发展，小型无人机遥感技术的应用得到了较大范围的普及，加强小型无人机遥感在精准农业中的应用探究，并研究未来技术发展趋势，是推动我国农业生产和管理实现创新发展的重要措施，也是提升小型无人机遥感在农业领域应用水平的必要研究。

1 小型无人机遥感技术特点分析

小型无人机遥感技术系统包含无人驾驶的飞行平台、遥感传感器、能量控制、信息数据传输、影响处理等系统。无人驾驶的飞行平台主要分无人直升机、多旋翼无人机、固定翼无人机、混合翼无人机4 种。小型无人机主要指荷载能力低于15 kg、飞行高度低于3 km、飞行速度低于33 m/s 的无人机型。依据不同领域的实际应用需求，在小型无人机平台上搭载相应的微型传感设备，获取相应的信息数据。微型传感器具有体积较小、质量较小、功耗较低、较高安全性能等特点。当前常见微型传感器主要包含数码相机、高光谱相机、多光谱相机、激光雷达、热红外扫描仪等。信息传输系统将获取到的相关信息生成影像、数字模型、光谱指数等信息结果，并将其应用于农业生产或管理活动之中。

2 小型无人机遥感在精准农业中的应用探讨

2.1 在监测农田空间信息方面的应用

小型无人机遥感在监测农田空间信息方面主要可以完成对农田基本地块的地理坐标信息采集，还可以对农田中所种的农作物实施分类，使上述2方面信息数据融合，用于计算不同农作物实际种植面积，具有较为精准的计算特点。在农田空间信息监测方面，可以通过无人机平台携带的高清数码照相机等传感设备，对农田空间信息开展高效、精准识别与信息判定。除此之外，随着无人机遥感技术在空间构型测量技术的发展与应用，农田空间监测工作不断进入高程信息发展阶段，在空间信息分辨率方面实现了较大提高，进而促进农田空间监测数据不断向精细化方向发展。

2.2 在监测农作物生产状态方面的应用

一是用于监测农作物的表型参数信息。主要监测叶面积指数，也就是单位农田地表中单面绿叶面积总和信息，反映农作物开展光合作用的效果。小型无人机遥感技术可以通过多光谱数据采集技术探测地表农作物种植指数，通过对光谱参数进行相应的信息数据提取，计算地表植被指数，进行模型构建。该技术在近年来不断应用于空间构型方面的测量研究，以王东亮为代表的相关研究人员在呼伦贝尔草原开展了实地研究工作，主要研究无人机自身飞行高度对于监测草层高度和覆盖率信息的影响。二是用于获取农作物生产过程中营养指标相关信息。小型无人机遥感技术利用不同农作物所产生的差异性光谱反射吸收特点，对不同类型的农作物所具有的氮素含量、叶绿素等信息指标实施诊断和判别。比如叶绿素对430～460 nm 的蓝紫光以及640～663 nm 的红光具有较强的吸收特点。可以通过分析颜色、文理等信息对农作物营养情况开展研究。当前较为成熟的研究成果主要有以叶绿素含量为监测数据建立的预测模型等。三是监测农作物产量。当前大多数研究是在对多种因素开展综合分析的基础之上不断向着具有高预测精度的产量预估技术发展。以赵晓天为代表的研究人员在开展农作物监测数据信息采样之上，根据不同空间尺度获取的高光谱信息数据，建构了农作物指数与产量模型。该模型主要通过精度曲线的变化趋势开展预测，进而得出最佳农田空间尺度面积。

2.3 在监测影响农作物生长因素方面的应用

农作物生长过程中主要有3个影响因素需要小型无人机遥感技术监测。一是利用热红外监测技术进行农田湿度监测。在农作物高度覆盖的农田中，农作物会关闭叶片气孔降低蒸腾作用过程中水分的流失，进而使得农田区域的地表热通量不断增加，导致农作物冠层温度不断升高。对冠层温度实施监测需要注意裸露土壤。当前很多研究人员不断研究裸土温度与农作物地表覆盖度两者间的关系，以更为精准地获取裸土因素对冠层监测数据的具体影响，提升农田湿度监测信息数据的精准度。二是农作物生长过程中的病虫害监测。小型无人机遥感利用近红外光谱所具有的发射效果来探测农田植被生长过程中的病虫害问题，主要研究农作物叶片位于近红外区域时发射出的海绵组织以及栅栏组织情况。受到病虫害侵蚀的农作物叶片当中的上述两组织会表现出萎缩打蔫现象，在成像信息中会表现出较为显著的降低或缺失。除此之外，热红外监测温度数据也具有一定的监测病虫害信息的作用。健康农作物的蒸腾作用会受到叶片气孔关闭的影响，而病虫害侵蚀之后，叶片会出现病理变化，影响蒸腾作用，造成叶片温度显著升降的变化特点。三是其他影响因素信息。开展农药使用效果监测，以棉花种植为例，通过对NDVI信息指数的分析判断棉花的成熟期叶片所具有的老熟程度，对所施农药效果进行判断，防止农药过量使用情况发生。

3 小型无人机遥感在精准农业中的应用趋势研究

小型无人机遥感技术在我国农业领域中的应用还处于初期阶段，在应用技术管理方法等方面存在较大的提升空间。小型无人机遥感技术在精准农业中的应用过程需要从成本管理、无人机飞行稳定性、操控能力、信息数据获取以及处理技术等方面开展深入研究。

3.1 搭建更加便捷、成本低廉的技术平台

提高无人机操控平台稳定性，使其可以和传感器实现更加稳定、协调的配合，从而有效提升农田信息监测水平。当前我国小型无人机遥感技术的应用受到成本高、运行稳定性差、恶劣天气影响大等方面因素的影响，并且存在遥感操控平台设计复杂、对人员依赖性较高等问题，使得小型无人机遥感技术在农田监测工作中的应用受到较大限制。由此可见今后搭建操控更加便捷、成本更加低廉、稳定性更高的无人机技术平台是重要的发展趋势之一。

3.2 对农作物生产情况实施周期性监测

当前小型无人机遥感在精准农田信息监测中的应用缺乏周期性和连续性，而农作物生长具有十分明显的周期性和连续性特点，不同生长阶段的生长参数、指标数据具有差异性。以单一或少量生育期农作物生长信息建立的模型不具有代表性。以棉花生育期不同适用性模型的构建为例，需要对其分阶段开展相关信息数据的分析与判断。对农作物同一生长参数的监测也会由于生长周期方面的差异性而受到较大影响。今后小型无人机遥感技术研究需要重点开展农作物生长周期以及连续性信息数据方面的研究，通过开展周期性监测来提升监测的精准度。

3.3 提升多元化信息数据的利用效率

农田信息具有多样化特点，应用小型无人机遥感技术需要以多元化信息数据为基础，开展各类信息数据的分析与研究，进而得出更加全面、精准的结论。将不同遥感信息综合管理和应用，是当前遥感技术研究的重要内容和方向。以激光雷达遥感技术的研究为中心，通过高分辨率照相机、高光谱成像仪器以及热成像仪等传感设备的应用与发展所获取的植株高度、宽幅、叶面长度和宽度等信息，可以建立更加全面的农作物生长模型，提升高通量农作物表型信息测量，进而为基因组学以及生物学等分析研究工作提供更加全面的信息数据。在开展农田信息监测过程中，在有农作物覆盖的农田中所获取的遥感信息数据和农作物的实际状态之间的联系更为紧密，而当前小型无人机遥感技术在超高空间分辨率方面的发展具有一定的滞后性，受农作物生长初期地表覆盖度低等情况的干扰，存在一定的分辨能力差等问题。因此，为了更好地提升信息精准度，开展海量数据的采集、分析与处理也是当前重要的遥感信息数据研究方向与内容。

4 结语

小型无人机遥感是具有灵活机动、操控简单、超高空间分辨率、应用成本低等特点的创新型信息监测技术，将其应用于农田信息监测和管理工作，是我国信息和科技技术进步的必然趋势。当前小型无人机遥感技术受成本、操控技术、传感技术、信息数据应用等方面的限制较大，在实际应用过程中存在一定问题，将其应用于精准农业还需要进行简化操控平台、降低生产成本、研究周期性监测以及提升多元化信息数据利用效率等方面的技术研究，以促进小型无人机遥感在精准农业中的应用效率和质量。