构建农田无人机网络系统及其在水稻、小麦病虫害联合监测与精准防控方案中的应用

2023-12-15王桂宝

农业灾害研究 2023年8期

王桂宝

江苏省淮安市洪泽区农业技术推广中心，江苏淮安 223100

农田无人机网络系统是集成无人机、传感器技术和通信技术的先进农业监测系统。水稻、小麦病虫害常制约农作物产量和质量。该系统通过无人机实时获取农田环境数据，发现病虫害迹象并进行针对性防治，替代传统人工巡视和防治，提高效率，降低成本。联合监测更全面地了解农田病虫害情况，提供准确数据支持。这一系统将为农业现代化发展带来新机遇，提高农作物产量和质量，推动农业科技创新。

1 构建农田无人机网络系统

1.1 无人机网络系统概述与架构

农田无人机网络系统是一种基于现代信息技术的智能农业监测与管理系统。该系统由一组无人机组成，每架无人机配备多种传感器，如红外传感器、高分辨率相机、温湿度传感器等。这些传感器可以实时获取农田的环境信息，包括土壤状况、气候变化和作物生长状态等。无人机网络系统采用分布式架构，其中的无人机可以协同工作，实现广覆盖的监测能力。无人机之间通过无线通信相互连接，将采集的数据传输至中央控制中心[1]。中央控制中心负责对数据的集中存储、处理和分析，从而为农田病虫害的监测和防控提供支持。

该系统的概述与架构使农民和农业专家能够及时获得农田信息，并实时监测病虫害等灾害，从而精准制定防治病虫害措施，提高农作物产量和质量，推动农业现代化进程。同时，通过无人机网络系统，实现农田监测的自动化和智能化，有效降低了人力成本，提高了农业生产效率。

1.2 传感器技术在无人机网络中的应用

传感器技术在无人机网络中的应用，为农田监测和农作物管理带来了革命性的变化。通过搭载各种传感器，无人机可以实时获取农田中的多种环境数据，如红外传感器被用于检测植物健康状况，高分辨率相机捕捉农田图像，以制作地图和进行植株计数，温湿度传感器帮助农民了解土壤湿度和温度变化，大气传感器监测大气污染物含量。这些数据通过无线通信传输至中央控制中心，经过数据处理和分析后，为农民和农业专家提供准确的信息，使决策更科学，农作物管理更精准。传感器技术的应用使无人机网络系统能够全天候、全方位地监测农田，提高了农业生产的效率和质量，为农业现代化的发展提供了有力支持。

随着无人机网络系统的不断升级和优化，传感器技术还可以与人工智能、大数据分析等技术相结合，实现更智能化的农田监测和防控。利用机器学习算法，无人机可以根据历史数据和实时监测结果，预测病虫害暴发的潜在风险，提前采取防控措施，最大限度地减少农作物损失。同时，无人机网络系统也可以实现自主飞行和路径规划，提高监测效率和数据的全面性。

1.3 通信技术和数据传输方案

通信技术和数据传输方案在农田无人机网络系统中起着至关重要的作用，它们是保证系统正常运行和数据高效传输的关键环节。在农田环境下，通信技术和数据传输方案需要具有稳定性、可靠性、低延迟和高带宽的特点，以确保无人机网络系统能够实时获取和传输大量农田环境数据。

第一，通信技术是无人机网络系统中信息传递的基础。传统的无线通信技术如蜂窝网络（3G、4G、5G）以及WiFi在一定程度上可以满足数据传输需求，但在农村偏远地区和复杂地形条件下，信号覆盖可能受限，因此需要考虑应用其他技术。例如：对于大范围的农田监测，可以应用卫星通信技术，实现广域覆盖，确保及时上传和接收无人机数据。考虑到数据传输过程中的安全性，应用加密技术保护数据的隐私和完整性，避免数据泄露和被篡改。第二，数据传输方案是确保无人机网络系统高效运行的关键因素[2]。由于无人机网络系统中产生的数据量巨大，包括图像、视频和传感器采集数据，因此需要选择合适的数据传输方案实现高速和稳定的数据传输。可以应用数据压缩技术减少数据量，从而节省传输带宽。第三，引入数据缓存和数据优先级设置，确保关键数据优先传输，避免数据拥堵和丢失。同时，对数据传输进行实时监控和故障检测，及时发现和解决传输问题，保证数据传输的稳定性。针对农田无人机网络系统的特殊需求，可以采用多级传输方案，即通过多种通信技术实现冗余传输，确保数据的备份和传输的可靠性。例如，在农田范围内，可以应用近距离通信技术，如蓝牙和无线局域网（WLAN），实现无人机与基站之间的短距离数据传输。而在农田边缘地区，通过蜂窝网络或卫星通信技术实现数据的远程传输，确保整个网络的连通性。

2 水稻、小麦病虫害联合监测

2.1 病虫害监测需求和挑战

水稻、小麦病虫害联合监测是农田无人机网络系统的重要应用之一，综合监测水稻和小麦等作物的病虫害情况，制定更全面和精准的防控措施。病虫害监测对农业生产具有重要意义，也面临一系列的挑战。

第一，病虫害监测的需求日益增加。随着气候变化、全球贸易和人类活动的影响，农作物面临着更多的病虫害威胁。因此，农民和农业专家需要实时了解农田病虫害的分布和发展情况，以便及时采取有效的防控措施，保证农作物的产量和质量。

第二，病虫害监测面临着监测范围广、周期短的挑战。不同病虫害在不同生长阶段和环境条件下可能出现，因此监测需求涵盖了广阔的农田区域，并需要持续的周期性监测。传统的人工巡视监测难以满足这种需求，而无人机网络系统的应用能够实现全天候、全方位的监测，大幅度提高了监测效率和准确性。

第三，病虫害监测面临着数据处理和分析的挑战。无人机网络系统采集到的数据量庞大，包括图像、视频和传感器数据，需要进行高效的处理和分析，从中提取有价值的信息。因此，如何有效整合和利用这些数据，实现对病虫害的预测和预警，是亟待解决的问题。

2.2 无人机在病虫害监测中的优势

第一，无人机能够实现全方位、高空俯视的监测视角。通过搭载高分辨率相机和红外传感器等传感器，无人机可以高空飞行，覆盖大面积的农田，实时获取农田的图像和数据。相比传统的人工巡视监测，无人机的全景监测能力更强，能够快速全面地了解农田的病虫害情况。

第二，无人机具有灵活性和可编程性。可以对无人机的飞行路径和航线进行灵活调整和编程，根据监测需求和农田情况进行定制化飞行，从而实现对目标区域的重点监测和定点观测。这种灵活性使得无人机网络系统可以在不同时间、不同区域实现对病虫害的联合监测。

第三，无人机网络系统具有高效率和低成本的特点。相比传统的人工巡视监测，无人机网络系统可以实现自动化的监测，节省了大量的人力和时间成本。同时，无人机网络系统可以通过多架无人机协同工作，提高监测效率，快速获取大量数据，使得无人机网络系统成为大规模农田监测的理想选择。

第四，无人机的数据采集和传输具有实时性。无人机可以实时将采集到的数据传输至中央控制中心进行处理和分析，无须等待，从而及时掌握农田病虫害的动态变化情况，为防控措施的制定提供准确数据支持。

2.3 数据收集与处理方法

数据收集阶段是确保监测数据质量的关键。在无人机网络系统中，无人机搭载各种传感器，能够实时获取农田的环境数据、图像和视频。为了确保数据的准确性，需要对传感器进行校准和定标，以消除传感器误差和漂移。同时，还需要合理安排无人机的飞行路径和航线，以实现对高效全面的数据收集。使用多架无人机协同工作，可以进一步提高数据收集效率，覆盖更广泛的农田区域。数据处理阶段是数据分析和信息提取的关键环节。无人机网络系统产生的数据量庞大，包括图像、视频和传感器采集数据等，这些数据需要经过处理和分析，提取有价值的信息。

数据处理方法包括图像处理、遥感数据分析和深度学习等技术。通过图像处理技术，可以提取农田图像中的农作物信息、病虫害特征等。遥感数据分析可以结合地理信息系统（GIS），对农田环境数据进行空间分析和图层叠加，形成农田监测信息的多维展示。深度学习技术可以被应用于图像识别和分类，实现对病虫害的自动化识别和预测。数据存储和传输是数据收集与处理的重要环节。由于无人机网络系统产生的数据量较大，需要选择合适的数据存储方案，确保数据的安全性和完整性。云存储和分布式存储等技术可以满足数据存储的需求。同时，数据传输需要具有高效稳定的特点，确保数据的实时传输[3]。对于大数据量的传输，可以采用数据压缩和数据优先级设置等方法，保证数据传输的稳定性和可靠性。

3 精准防控方案

3.1 预测模型

第一，预测模型通过对历史监测数据的分析，识别病虫害发生的规律和趋势。通过对不同季节、气候条件和作物生长阶段等因素进行综合分析，建立相关的预测算法和模型。这些模型可以帮助农民和农业专家了解病虫害的发生规律，预测病虫害的高发期和高风险区域，及时采取防控措施，减少病虫害造成的损失。

第二，预测模型结合实时收集的环境数据，不断更新和优化预测结果。无人机网络系统实时采集农田的温湿度、土壤湿度、气象等环境数据，并与历史监测数据进行对比和分析。通过实时更新监测数据，预测模型可以精准地预测病虫害的发展趋势，及时进行预警和防控。

第三，预测模型可以结合农田管理实践，实现智能决策支持。通过预测模型的输出结果，农民和农业专家可以了解病虫害防控的风险和影响，根据实际情况制定相应的防控策略和措施。例如：根据预测结果调整灌溉和施肥计划，选择合适的农药种类和用量，实现精准喷洒和施药，降低农药的使用量和环境污染。

3.2 智能决策支持系统

智能决策支持系统利用无人机网络系统收集的大量农田监测数据。这些数据包括农田环境数据、病虫害监测数据、作物生长状态等，经过数据预处理和清洗，形成全面、准确的数据集。通过数据的全方位、高频率采集，智能决策支持系统确保数据的实时性和可靠性。智能决策支持系统运用预测模型和数据分析算法。根据实时监测数据和预测模型的输出结果，智能决策支持系统可以为农民和农业专家提供针对性的防控策略和措施，优化农田管理方案，提高农作物产量和质量。

智能决策支持系统实现了决策的可视化和智能化。通过用户友好的界面和图表展示，农民和农业专家可以直观地了解农田病虫害的监测情况和预测结果。同时，智能决策支持系统可以自动化生成决策报告和预警信息，及时向相关人员传递重要的决策信息，提供科学决策的便利。

第一，无人机网络系统起到了关键作用。这些无人机配备了高度先进的传感器，可以在不同高度收集多种数据。从农田环境数据如土壤湿度和温度，到病虫害监测数据、昆虫种类和疾病迹象，再到作物生长状态，无人机系统能够全方位、高频率地捕捉这些信息。这些原始数据经过严格的数据预处理和清洗，以确保数据的质量和准确性。这一步骤至关重要，因为数据的质量直接影响后续的决策和预测准确性。

第二，系统运用预测模型和数据分析算法处理这些数据。这些模型可以分析历史数据趋势，预测未来的病虫害暴发风险或作物生长趋势。这为农民和农业专家提供了宝贵的信息，使他们能够及时采取防控措施。

第三，智能决策支持系统为农业产业带来了前所未有的便利以及科学决策的支持。通过实时监测和数据分析，它不仅可以帮助农民更好地管理农田资源，还有助于减少农药和肥料的浪费，降低生产成本，从而农业可持续发展。此外，也为农业专家提供了宝贵的研究工具，有助于专家深入了解农田生态系统和气候变化的影响。综合来看，智能决策支持系统不仅提高了农业生产的效率和质量，还为农村地区带来了更好的经济前景和生活质量。