小型无人机遥感技术在精准农业中的应用

靳富刚

（三和数码测绘地理信息技术有限公司，甘肃 天水 741000）

随着遥感技术被大量应用于农业生产中，对作物的监测只需要利用无人机收集整片农田的近红外图像，就能精准地获取作物的光谱特征数据，通过结合这些数据信息实现对作物具体生产状态的判断。作为空中检测技术，农业遥感技术主要以作物和土壤为对象，借助可见光-近红外光谱的反射特性，从作物色素、细胞结构、含水率等方面对作物长势、作物品质、作物病害虫等方面进行检测。精准农业是指结合各大农作物生长的土壤，对作物的投入加以调节，在明确田块当中土壤以及生产力空间变异情况的基础上，确定好农作物主要的生产目标，以最低的投入获取更高的收益。因此，为了更好地满足精准农业的基本需求，就要在内部引入小型无人机遥感技术，充分发挥其机动性以及经济性，为精准农业的发展奠定坚实基础。

1 小型无人机遥感技术与精准农业概述

1.1 小型无人机遥感技术概述

对小型无人机遥感系统进行全面分析可知，其涉及的构成单位相对较为复杂，不仅涉及传感器以及自动化飞行平台等内容，还囊括地对空控制系统、操作系统以及无人机影像传输系统等内容。通常情况下，在小型无人机所搭载的设备当中，质量都需要稳定控制在15 kg以内，并且无人机飞行高度也不能超过3 000 m。在实际飞行过程中，最大速度也要结合实际情况进行稳定控制[1]，而如果应用场景与应用需求方面出现变化，就应当选择好不同类型的传感器，确保对应的遥感数据信息能够被及时获取。另外，通过对小型无人机进行分析可以看出，无人机也会受到部分客观因素的约束，特别是在荷载能力方面，必须满足遥感传感器的基本需求，比如质量较轻以及功耗较小等。而在目前的发展进程中，应用更为广泛的无人机遥感传感器主要为激光雷达，其在数据信息传输系统以及处理系统的辅助作用下，形成对应的遥感影像、光谱指数以及相关模型，这部分都属于遥感的产出结果，其结果能够应用在后续的农作物调查以及产量评估等工作当中。在具体的工作流程方面，应用小型无人机遥感技术获取目标信息，可分为3个不同阶段：一是前期准备阶段。在此阶段应当有效完成飞行空域申请以及条件判定等工作，在无人机正式起飞之前，要对区域内部的各类信息进行更加广泛的收集，主要是地区的地形以及地区的具体环境等，还应当针对飞行任务的具体着落点进行事前调查，从而确定好对应的降落点。此外，在正式飞行前工作人员也要对无人机设备的系统参数进行适当的调整优化。二是数据信息的获取阶段。在此阶段中主要就是无人机的操作人员应结合确定好的参数来执行飞行任务，通过实时监控数据来加以调整。三是数据信息处理阶段。此阶段中的主要任务是对采集到的图像用计算机设备加以处理，从而形成更加完整的产品[2-3]。

1.2 精准农业概述

精准农业属于目前农业发展的主要趋势，通过信息化技术的应用来辅助精准农业的运转，在实际工作过程中其涉及定位与定量工作，需要用空间变异的方式对其进行适当的引导。从实际情况看，精准农业就是以各类农作物的生长土壤为基础内容，以此对农作物耕种过程中存在的各种人为因素进行适当的调节

优化。而在正式进行农作物耕种之前，则要针对土壤内部各类微量元素的含量以及生产力进行准确调查，这部分调查工作也要在土壤产生变异之前完成，确保调查结果具备更高的真实性与有效性。还要进一步明确农作物的具体产量目标，以此为基础来实现更为系统化的诊断与科学化的管理控制，保证土壤内部的生产力可以满足目标需求，以更低的投入获取更高的收益。此外，其对环境也起到了一定程度的改善优化作用，通过高效应用各类农业资源，可以及时获得相关的环境效益以及经济效益[4-5]。

2 小型无人机遥感技术在精准农业中的应用

2.1 农作物的精准识别

从实际情况看，农作物识别是后续针对作物面积进行测算的关键所在，可以为精准农业的顺利开展提供主要的参考依据。相对于以往的地面调查模式来说，小型无人机遥感技术有着较为显著的高效性，而相对于微型遥感识别技术来说，无人机在抗干扰性方面能力相对较强，这种技术在实际应用过程中可以提供较为准确的结构数据信息以及纹理信息，这也使得其在地物分类数据信息的收集过程中得到了较为广泛的应用。而在目前农业领域的发展进程中，以小型无人机遥感技术为获取各类影像信息的基础，确保高效提取农作物种植信息，已经成为当前的主要发展目标。从遥感类型看，可以将其划分为两种不同类型：一种是基于像元的方法，另一种是基于面向对象的方法。第一种方式主要通过搭载冠层相机的无人机平台，实现对于那些分辨率较高的遥感影像的全面收集，以此为基础来对农作物自身所具备的波谱特征变化情况进行深入分析；而第二种方式则是要通过无人机航拍影像所具备的光谱特征以及几何特征，针对各类农作物进行科学合理的分类，利用无人机设备所收集到的数字模型等内容，实现对梯田的自动化识别[6]。

2.2 病虫害的监测

如果在农业的生产阶段中出现了范围较大的病虫害现象，就会对后续的作物产量产生严重影响，导致农作物的叶片色素与冠层结构之间出现较为显著的变化。而通过小型无人机遥感技术的应用，就可以对各大波段光谱特征进行动态化的监测，从而判断病虫害的危害程度，为后续精准化农业管理工作的顺利开展提供科学合理的指导，在逐步降低生产损失的基础上，减少各类农药的使用量，使得环境效益可以实现最优化转变。而在利用无人机遥感技术对病虫害加以检测的实际过程中，应当将病虫害的识别以及后续的时空检测作为主要研究目标。首先，通过无人机的航空图像，对农田病虫害进行全面监测，通过敏感波段光谱的反射率以及病情指数的回归模型，可以监测病虫害的具体发生情况，并准确判断出病虫害的主要影响范围。其次，通过多光谱航空影像数据信息，可以实现对病虫害的准确定位。最后，采用多源化的数据信息逐步提取植被指数，并完成对叶绿素具体含量的反演，从而为遥感参数的诊断与应用提供与之对应的参考对象[7]。

2.3 农作物的监测

可以利用小型无人机遥感技术自身所具备的监测功能监测农田作物数据、农田土壤、农作物品质等，连续性地、动态性地掌握农田作物的长势情况，实现对农田农作物定量、定性、定位的描述分析，从而达到精准作业的目的。在针对农作物进行监测的实际过程中，其囊括的内容主要是农作物在生产参数方面出现的变化以及农作物内部的具体元素含量。可以通过无人机平台来更好地获取水稻冠层的特征信息，还能将这种方式应用在水稻的养分诊断当中。并且无人机平台可以利用自身的红外影像功能，实现对农作物生长情况的准确监测，并计算出各个区域当中农作物的具体生长参数。通过统一化指标对作物的具体生长情况进行量化处理，以此为基础来提出针对性的改进措施，保证农作物可以达到预期的收益。除此之外，还要将植被以及土壤所具备的光谱特征当作分析的主要内容，并对农作物的生育期进行深入的监测与研究，利用多光谱遥感影像植被覆盖度计算，实现对植被覆盖程度的准确判断[8]。

3 小型无人机遥感技术在精准农业的应用趋势3.1 遥感信息处理的智能化与自动化

在小型无人遥感技术的应用过程中，针对部分指定物质影像资料以及数据信息的获取，都可以利用小型无人机遥感系统来进行全面获取。通过对具体影像进行的深入分析可知，各大影像都存在倾角无法重叠以及幅宽比较小等问题，这样就会加大后续工作的开展难度。因此，这就需要利用小型无人机遥感技术实现对各大影像的自动化处理，从根本上提高影像的获取质量。从实际情况看，针对这方面所进行的研究，主要是以简单的遥感

获取数据信息为主，重点内容为光谱特征反演农作物的参数等方面，还要对遥感信息与农作物生长参数之间存在的关系加以明确。然而，由于模型自身的稳定性相对有限，这使得遥感技术的具体应用区域受到了较为显著的限制。所以，在后续的研究阶段中，就应当提高对遥感智能化与自动化的重视程度，比如如何对农作物的生长信息展开快速解析等。如果信息获取以及解析技术可以向着全面化的方向发展，就不仅能够为精准农业的发展提供思路，也能为后续的农业生产管理提供重要的支撑[9]。

3.2 周期性的农作物生长监测

为了保证农田监测精准程度能够稳步提升，要在内部更加高效地采用小型无人机遥感技术，但这种技术在实际应用过程中，很容易产生连续性以及周期性较差的问题。这种连续性与周期性是农作物在生长阶段中的主要特征。农作物在不同的生长阶段中，其内部的参数指标也有着较为显著的差异。如果在构建模型的过程中只采用单一化的参数，就会严重影响到模型自身的代表性以及全面性。如在棉花的种植过程中，其模型构建阶段就可以将参数设置为处在不同生育期时，要针对各阶段的信息分别进行分析与处理。同时，在对农作物的同一种生长参数进行监测的过程中，由于在生长周期方面存在的差异，导致监测数据信息也并不相同。由此可以看出，农作物的生长周期以及连续性的数据信息，已经成为目前小型无人机遥感技术中的研究重点，可以采取周期性的监测方式，以保证监测的准确度在根本上得到提升[10]。

4 结论

综上所述，通过小型无人机遥感技术的应用，可以更好地获取精准农业生产管理阶段中所需的各类数据信息，助推传统农业逐步向着精准农业的方向转变。无人机遥感技术在田间尺度、农作物生长状态的监测方面，也起到了十分重要的作用，使得各方面的数据信息可以更好地融合在一起，为后续田间的精准作业提供必要的指导，为农业的可持续发展奠定坚实基础。