農(nóng)業(yè)無(wú)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(lái)，隨著低空無(wú)人機(jī)產(chǎn)業(yè)的迅速崛起，無(wú)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(wú)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(shì)。結(jié)合國(guó)內(nèi)外無(wú)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(lái)的發(fā)展方向。

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

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是人類(lèi)賴以生存的傳統(tǒng)性社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)，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(shí)掌握農(nóng)業(yè)資源信息來(lái)推動(dòng)生產(chǎn)發(fā)展。1970年代開(kāi)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(kāi)始利用遙感技術(shù)進(jìn)行農(nóng)作物面積監(jiān)測(cè)和估產(chǎn)且效果顯著。近年來(lái)，無(wú)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(dòng)、操作簡(jiǎn)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(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)了精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的調(diào)查、評(píng)價(jià)、監(jiān)測(cè)和管理。由于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)可對(duì)農(nóng)作物進(jìn)行快速高效的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，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(wú)人機(jī)遙感概述

1.1無(wú)人機(jī)發(fā)展歷程

1916年9月，無(wú)人機(jī)正式步入人們視線開(kāi)始發(fā)展，2010年開(kāi)始進(jìn)入全民應(yīng)用階段。目前無(wú)人機(jī)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到人類(lèi)生活的方方面面，成為促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長(zhǎng)點(diǎn)。無(wú)人機(jī)以其操作方便、靈活機(jī)動(dòng)、實(shí)時(shí)精準(zhǔn)等特點(diǎn)受到了越來(lái)越多的關(guān)注和得到了應(yīng)用發(fā)展。我國(guó)的無(wú)人機(jī)發(fā)展雖起步較晚，近年來(lái)也獲得了一定的成果，開(kāi)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(cè)和獲取精度有了極大的提高。

1.2無(wú)人機(jī)低空遙感系統(tǒng)組成

具體的無(wú)人機(jī)低空遙感系統(tǒng)的組成部分有：無(wú)人機(jī)飛行平臺(tái)、微型傳感器負(fù)載、地面控制臺(tái)、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(wú)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(duì)農(nóng)田資源的監(jiān)測(cè)獲取精度有著很大的影響。近年來(lái)隨著多種無(wú)人機(jī)平臺(tái)———如固定翼、單旋翼和多旋翼等無(wú)人機(jī)機(jī)型的出現(xiàn)，各種問(wèn)題和缺陷也逐漸顯露出來(lái)，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(wú)人機(jī)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)

相比于衛(wèi)星遙感，無(wú)人機(jī)有著獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。（1）無(wú)人機(jī)作業(yè)自主化。農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)由動(dòng)力驅(qū)動(dòng)，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(wú)人機(jī)獲取數(shù)據(jù)精準(zhǔn)。低空無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)可以憑無(wú)人機(jī)的近地?cái)z影測(cè)量?jī)?yōu)勢(shì)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(wú)人機(jī)獲取數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、快速、成本低?？梢詣?dòng)態(tài)連續(xù)監(jiān)測(cè)，利用所得影像的高光譜信息進(jìn)行作物營(yíng)養(yǎng)診斷、農(nóng)田系統(tǒng)檢測(cè)和種類(lèi)細(xì)分、作物長(zhǎng)勢(shì)動(dòng)態(tài)信息獲取等技術(shù)操作。

3無(wú)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(cè)評(píng)估

糧食作物是維系社會(huì)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，種植面積與長(zhǎng)勢(shì)的波動(dòng)影響著國(guó)家的穩(wěn)定。衛(wèi)星遙感在精確即時(shí)數(shù)據(jù)獲取方面有著明顯缺陷，無(wú)法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)要求。近年來(lái)，無(wú)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(zhǎng)勢(shì)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(shì)。在不與農(nóng)作物直接接觸的情況下可以通過(guò)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(duì)耕地生產(chǎn)力進(jìn)行評(píng)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(jí)。參照劉忠等[1]的研究，將農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)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(lèi)。有關(guān)長(zhǎng)勢(shì)參數(shù)反演的相關(guān)研究近年來(lái)在國(guó)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(duì)不同情形的方法，選擇時(shí)要盡量避開(kāi)其短板。

3.2農(nóng)業(yè)蟲(chóng)草害遙感監(jiān)測(cè)

全世界每年由病害和蟲(chóng)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(guó)內(nèi)外對(duì)利用無(wú)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)?；晒M(jìn)行推廣，大部分是針對(duì)特定作物的監(jiān)測(cè)研究。在農(nóng)業(yè)蟲(chóng)草害中，作物與雜草的識(shí)別不可或缺，針對(duì)此問(wèn)題Inkyu等[2]提出了新的改進(jìn)辦法，即利用站式滑動(dòng)窗口的方式開(kāi)發(fā)一種新的識(shí)別分離模型。在各研究中，對(duì)于蟲(chóng)草害等信息光譜特征專(zhuān)門(mén)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(duì)災(zāi)害的及時(shí)發(fā)現(xiàn)和防治，將對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展有巨大的推動(dòng)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(zhǎng)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(duì)通過(guò)無(wú)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(shí)別二分類(lèi)Logistic回歸模型準(zhǔn)確率高，對(duì)各不同地塊的差異性比較具有參考價(jià)值。對(duì)無(wú)人機(jī)影像獲得的三種可見(jiàn)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(gè)波段建立可見(jiàn)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(wú)人機(jī)農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的不足

由于無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)仍是近年來(lái)的新興技術(shù)，若要大規(guī)模推廣利用仍有許多局限性。無(wú)人機(jī)自身攜帶的GPS精度、天氣狀況、續(xù)航時(shí)間、通信距離等因素都會(huì)影響無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的適用性和實(shí)用性。針對(duì)單一無(wú)人機(jī)的作業(yè)能力，國(guó)內(nèi)外研究者提出了眾多解決方案，但尚未得出一個(gè)全面的結(jié)論，例如若提高機(jī)載設(shè)備的監(jiān)測(cè)精度往往又會(huì)減低其單次飛行時(shí)間。同時(shí)，農(nóng)田間環(huán)境千差萬(wàn)別，對(duì)無(wú)人機(jī)的運(yùn)行也是極大的挑戰(zhàn)。在面對(duì)復(fù)雜天氣時(shí)，體積小質(zhì)量輕的優(yōu)點(diǎn)反而成了劣勢(shì)，若不能做到隨時(shí)監(jiān)測(cè)就會(huì)降低無(wú)人機(jī)遙感的可靠性，惡劣條件下通信信號(hào)變?nèi)跻矔?huì)影響到低空無(wú)人機(jī)的運(yùn)行。國(guó)內(nèi)外無(wú)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(yǔ)和展望

我國(guó)遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用效果顯著，低空無(wú)人機(jī)作為遙感產(chǎn)業(yè)的熱門(mén)研究領(lǐng)域已經(jīng)受到了廣泛關(guān)注，出現(xiàn)了多旋翼無(wú)人機(jī)等新型低空無(wú)人機(jī)，未來(lái)在農(nóng)情信息采集、農(nóng)田災(zāi)害及時(shí)預(yù)測(cè)處理和精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)等方面具有極大潛力。當(dāng)下國(guó)內(nèi)外低空無(wú)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(cè)技術(shù)在病蟲(chóng)害防治領(lǐng)域有很大的應(yīng)用空間，未來(lái)進(jìn)一步改進(jìn)并付諸實(shí)踐將會(huì)極大地推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化。無(wú)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(shí)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(píng)估預(yù)測(cè)。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉忠，萬(wàn)煒，黃晉宇，等.基于無(wú)人機(jī)遙感的農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)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(wú)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)