無人機(jī)遙感在作物監(jiān)測中的應(yīng)用研究進(jìn)展

田 婷 張 青 張海東

（江蘇太湖地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，215155，江蘇蘇州）

無人機(jī)（unmanned aerial vehicle，UAV）是指由無線電遙控設(shè)備和其自身的程序控制裝置操縱的，有動力，能攜帶多種設(shè)備，能夠執(zhí)行多種任務(wù)，并且可以重復(fù)使用的一種無人駕駛的航空器[1]。早期，無人機(jī)主要用于軍事方面，自20世紀(jì)90年代以來，無人機(jī)在民用方面掀起熱潮，無人機(jī)行業(yè)應(yīng)用是無人機(jī)真正的剛需[2]。目前，無人機(jī)已廣泛應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)植保、災(zāi)難救援、電力巡檢和航拍等領(lǐng)域，世界各國都在積極探索并拓展無人機(jī)的行業(yè)應(yīng)用與關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展[3]。本文總結(jié)了無人機(jī)遙感技術(shù)的特點、無人機(jī)平臺和傳感器類型，并且針對無人機(jī)在農(nóng)業(yè)監(jiān)測上的應(yīng)用和國內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)行了介紹，提出了無人機(jī)目前的發(fā)展難點及其應(yīng)用前景。

1 無人機(jī)遙感技術(shù)的特點

無人機(jī)遙感技術(shù)，即把無人機(jī)技術(shù)和遙感技術(shù)相結(jié)合，是指以無人航空器作為遙感平臺，通過攜帶各種遙感設(shè)備，獲取所需的影像數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感在采集中小尺度農(nóng)田信息時存在分辨率較低的問題，易受云層和空間輻射等因素的影響。而傳統(tǒng)的以有人機(jī)為平臺的航空遙感成本高，需要專業(yè)的機(jī)場設(shè)施和飛行人員[4]。近年來，作為新型低空遙感平臺，無人機(jī)很好地彌補(bǔ)了衛(wèi)星遙感和有人機(jī)航空遙感的不足，其體積小，重量輕，分辨率高，成本低，可以實現(xiàn)實時監(jiān)測，適合中小尺度范圍和高頻次的調(diào)查研究[5]。

2 無人機(jī)平臺的選擇和傳感器類型

2.1 平臺的選擇

根據(jù)飛行平臺，無人機(jī)主要分為直升機(jī)、固定翼和多旋翼無人機(jī)。不同種類無人機(jī)的性能參數(shù)差異會很大，3種主要類型無人機(jī)的優(yōu)劣勢分析見表1。

表1 無人機(jī)飛行平臺的優(yōu)劣勢分析Table 1 Advantages and disadvantages of UAV flight platform

無人機(jī)飛行平臺的選擇需根據(jù)應(yīng)用需求具體分析。多旋翼作為無人機(jī)飛行平臺在農(nóng)業(yè)監(jiān)測中應(yīng)用較廣[6]。很多國內(nèi)外企業(yè)正在研發(fā)復(fù)合翼無人機(jī)（又稱垂直起降固定翼），復(fù)合翼無人機(jī)可不借助跑道在原地垂直起飛和垂直降落，具有結(jié)構(gòu)簡單、起降便捷、續(xù)航時間長等優(yōu)點。在多旋翼無人機(jī)無法快速覆蓋環(huán)境復(fù)雜和面積較大的作業(yè)區(qū)域和固定翼無人機(jī)無法找到合適起降點的山區(qū)、丘陵等區(qū)域，垂直起降固定翼可保證順利作業(yè)，是未來無人機(jī)平臺的一種新選擇。

2.2 傳感器類型

無人機(jī)傳感器受其載荷的影響，需要滿足輕便、小型的要求。目前在農(nóng)業(yè)上普遍采用的無人機(jī)搭載的傳感器主要包括普通高清相機(jī)、多光譜相機(jī)、高光譜成像儀、熱成像儀和激光雷達(dá)等，不同類型的傳感器具有其各自的優(yōu)勢和局限性。

2.2.1 高清相機(jī) 相比于其他傳感器，無人機(jī)搭載的高清數(shù)碼相機(jī)具有價格低廉，體積微型，重量輕，分辨率高，數(shù)據(jù)采集時對天氣要求相對較低，晴天和陰天均可進(jìn)行的優(yōu)勢。這些特點使得高清相機(jī)成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實用化研究中的熱點。無人機(jī)搭載的高清相機(jī)主要有尼康、佳能和索尼等品牌（表2）。隨著大疆無人機(jī)的快速發(fā)展，大疆無人機(jī)自帶的云臺相機(jī)也逐漸應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究中。高清數(shù)碼相機(jī)可獲取田塊的高分辨率RGB影像，可利用圖像特征提取等手段，監(jiān)測作物出苗情況、表型性狀、產(chǎn)量和倒伏情況等。

表2 高清相機(jī)型號及應(yīng)用Table 2 Model and application of high-definition camera

2.2.2 多光譜相機(jī) 多光譜相機(jī)是指具有2個以上波段通道的相機(jī)，通常包括紅、綠、紅邊和近紅外波段，可用于NDVI等植被指數(shù)分析。普通高清相機(jī)只能從R、G、B 3個波段中提取信息，而多光譜相機(jī)可從近紅外波段和紅邊波段提取更多的信息，可以更加準(zhǔn)確地開展作物估產(chǎn)、長勢監(jiān)測和營養(yǎng)診斷等（表3）。與高光譜成像儀相比，多光譜相機(jī)具有價格低、體積小、數(shù)據(jù)量小和覆蓋面積大等特點，在較大范圍的區(qū)域研究中有著廣泛的應(yīng)用。

2.2.3 高光譜成像儀 高光譜成像儀通常具有較強(qiáng)的波段連續(xù)性，利用很多很窄的電磁波波段從目標(biāo)物精準(zhǔn)地獲取相關(guān)光譜信息，在小面積區(qū)域研究上有著無可替代的優(yōu)勢，可進(jìn)一步提高作物生理參數(shù)的反演精度（表4）。

2.2.4 熱成像相機(jī) 熱成像相機(jī)是利用紅外熱成像技術(shù)將不可見紅外能量轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢姷臒釄D像，具有精度高、獲取速度快和反應(yīng)靈敏等特點（表5）。無人機(jī)搭載熱成像相機(jī)主要用于獲取作物冠層溫度。作物冠層溫度是指作物冠層不同高度莖、葉表面溫度的平均值，與作物能量平衡和水分脅迫狀況密切相關(guān)，是判斷作物生理狀況的指標(biāo)之一。因此，可利用作物冠層溫度來監(jiān)測作物是否受到水分脅迫和病害等不利環(huán)境因素的影響。

表3 多光譜相機(jī)型號及應(yīng)用Table 3 Model and application of multispectral camera

表4 高光譜成像儀型號及應(yīng)用Table 4 Model and application of hyperspectral imager

2.2.5 激光雷達(dá)（LiDAR） 激光雷達(dá)具有快速直接獲取目標(biāo)表面模型，距離分辨率、角分辨率和速度分辨率高，抗干擾能力強(qiáng)，可直接獲取物體三維空間信息等優(yōu)點，為植被冠層高度信息提取提供了重要支撐。目前，機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)已成功用于大范圍的森林資源清查和精準(zhǔn)林業(yè)測量，包括森林蓄積量、樹高和生物量估算。由于農(nóng)作物高度較低、冠層結(jié)構(gòu)不明顯和傳感器成本較高等原因，機(jī)載激光雷達(dá)對農(nóng)作物參數(shù)的監(jiān)測應(yīng)用較少（表6）。

3 無人機(jī)在作物監(jiān)測上的主要應(yīng)用

3.1 作物表型信息監(jiān)測

葉面積指數(shù)（LAI）的監(jiān)測一直是農(nóng)業(yè)遙感的熱點之一。LAI對于作物生長、光合作用和作物估產(chǎn)等方面有著十分重要的意義。LAI反演的方法通常有2種，一種是通過無人機(jī)搭載傳感設(shè)備獲取研究區(qū)的遙感影像，通過植被指數(shù)建模反演植株 LAI的經(jīng)驗統(tǒng)計模型[39，41，65]；另一種是輻射傳輸模型[66-67]，最常用的是PROSAIL模型，利用了PORSPECT葉片光學(xué)模型和SAIL冠層反射模型的輻射傳輸模型。李劍劍等[66]利用PROSPECT+SAIL模型構(gòu)建包頭典型農(nóng)作物區(qū)多類型作物的查找表（Look-Up-Table，LUT）反演農(nóng)田L(fēng)AI，結(jié)果顯示，該方法能很好地應(yīng)用于多類型混合作物L(fēng)AI反演，總估算精度相關(guān)系數(shù)為0.82，均方根誤差為0.43。LAI的反演已發(fā)展到多種作物上，包括大豆[30]、棉花[39]、小麥[34]、水稻[65]和玉米[67]等。傳感設(shè)備由高清相機(jī)、多光譜相機(jī)向高光譜相機(jī)發(fā)展，傳感器的發(fā)展有效地提高了LAI反演的精度。

表5 熱成像相機(jī)型號及應(yīng)用Table 5 Model and application of thermal imagingcamera

表6 激光雷達(dá)型號及應(yīng)用Table 6 Model and application of LiDAR

營養(yǎng)元素，特別是氮素營養(yǎng)指標(biāo)的反演被學(xué)者關(guān)注。通過農(nóng)田作物氮素營養(yǎng)診斷來指導(dǎo)田間精準(zhǔn)施肥，既能促進(jìn)作物增產(chǎn)又能推進(jìn)節(jié)能減排，有利于推動農(nóng)業(yè)生態(tài)文明的建設(shè)。常規(guī)的作物養(yǎng)分診斷取樣分析大多是田間取樣，具有時間滯后、成本高和代表性差等缺點。無人機(jī)遙感技術(shù)可以實時、快速地進(jìn)行作物養(yǎng)分的空間評估和診斷[68]。李紅軍等[8]利用無人機(jī)平臺搭載數(shù)碼相機(jī)采集作物冠層數(shù)字圖像，通過采集不同航拍高度下冠層圖像相關(guān)色彩參數(shù)來反演冬小麥和夏玉米氮素營養(yǎng)狀態(tài)的差異，結(jié)果顯示，在冬小麥拔節(jié)期適宜的航拍高度是16m，敏感色彩參數(shù)是可見光大氣阻抗植被指數(shù)（VARI）；夏玉米大喇叭口期適宜的航拍高度是50m，敏感色彩參數(shù)是藍(lán)光標(biāo)準(zhǔn)化值[B/(R+G+B)]，據(jù)此分別建立氮素營養(yǎng)診斷模型，生成了冬小麥和夏玉米氮肥追肥作業(yè)圖。祝錦霞等[69]利用掃描儀和無人機(jī)平臺獲取水稻葉片和冠層的數(shù)字圖像，對水稻氮素營養(yǎng)進(jìn)行診斷，研究結(jié)果顯示，水稻單葉和冠層水平下建立的基于綜合特征值和藍(lán)光差CB值的氮素識別模型具有較高的精度，并認(rèn)為利用掃描葉片和無人機(jī)遙感圖像快速診斷田間水稻氮素營養(yǎng)水平是可行的。劉昌華等[35]利用無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)估測冬小麥氮素營養(yǎng)指標(biāo)，結(jié)果表明，揚(yáng)花期DATT冪函數(shù)模型對小麥氮營養(yǎng)指數(shù)的解釋能力最強(qiáng)（R2=0.95），有較好的診斷潛力，估測結(jié)果可用于指導(dǎo)氮肥精準(zhǔn)管理。

葉綠素是作物光合作用能力的重要指標(biāo)之一，及時準(zhǔn)確地獲取作物葉綠素含量（SPAD值）有利于掌握作物的生長狀況?；谌~綠素特有的生化結(jié)構(gòu)和光譜吸收特征，可以利用RGB相機(jī)、多光譜相機(jī)和高光譜成像儀等實現(xiàn)葉綠素含量的估算。馬明洋等[24]利用無人機(jī)高清數(shù)碼影像反演水稻葉片SPAD值，結(jié)果表明，無人機(jī)高清影像反演SPAD是可行的，BP模型能較好地對東北粳稻的SPAD進(jìn)行反演，能為無人機(jī)低空遙感反演粳稻SPAD提供理論依據(jù)和實現(xiàn)方法。李靜等[70]通過無人機(jī)獲取水稻冠層圖像，經(jīng)圖像處理后，發(fā)現(xiàn)遙感指數(shù)R與劍葉SPAD值的相關(guān)關(guān)系顯著，所建立的SPAD值預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。田明璐等[40]將成像光譜儀搭載到無人機(jī)平臺上來采集地表農(nóng)作物的高光譜影像，結(jié)果顯示，不同葉片SPAD值的棉花冠層反射率有顯著差異，與SPAD值相關(guān)性最高的光譜參數(shù)為DR526、DR578、SDy和Db，相關(guān)系數(shù)絕對值都在0.8以上。

產(chǎn)量是作物研究追求的最終目標(biāo)之一。通過作物生長發(fā)育期光譜數(shù)據(jù)和植被指數(shù)構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測模型可以很好地估測作物產(chǎn)量。Swain等[71]利用無人直升機(jī)低空遙感飛行平臺獲取不同氮素水平的水稻高分辨率遙感影像，利用NDVI分別在幼穗分化期采用回歸分析方法，擬合水稻產(chǎn)量和總生物量，其模型精度分別為0.728和0.760，可實現(xiàn)對水稻產(chǎn)量和生物量的反演。許童羽等[31]將無人機(jī)遙感技術(shù)與地面取樣相結(jié)合，采集2015年夏季粳稻生長全過程的冠層NDVI數(shù)據(jù)，對單日和各旬、各月冠層NDVI與產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明，6月中旬和8月上旬的組合模型是最理想的估產(chǎn)模型。Honkavaara等[72]利用單旋翼無人直升機(jī)搭載法布里-珀羅干涉光譜儀（FPI）獲取小麥光譜圖像，從而計算數(shù)字表面模型，評估生物量信息，該項研究驗證了FPI相機(jī)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的應(yīng)用研究中有著很大的發(fā)展空間，使得輕型無人機(jī)平臺采集光譜圖像成為可能。將作物長勢情況融合當(dāng)?shù)貧庀髷?shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)量預(yù)測模型可以提高預(yù)測的精度。郭斌等[73]利用無人機(jī)遙感快速獲取蘋果長勢數(shù)據(jù)，結(jié)合當(dāng)?shù)氐慕y(tǒng)計年鑒，包括蘋果總產(chǎn)量、氣象數(shù)據(jù)等，對洛川縣的蘋果產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明，遙感氣象產(chǎn)量模型的準(zhǔn)確度較高，模型R2為0.802，標(biāo)準(zhǔn)殘差為11.26。

3.2 作物水分脅迫

及時準(zhǔn)確地獲取作物水分脅迫狀況對于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)用水意義重大。作物水分脅迫通常是由于作物缺水導(dǎo)致的，會減少作物的蒸發(fā)蒸騰，引起葉片溫度升高，并表現(xiàn)出葉片枯萎、發(fā)育遲緩和葉面積減少等癥狀[74]，可通過葉片溫度和光譜特征來判定作物是否缺水。目前利用無人機(jī)平臺進(jìn)行作物水分脅迫的監(jiān)測通常是利用無人機(jī)加熱紅外相機(jī)和多光譜相機(jī)獲取作物冠層溫度和光譜反射率來實現(xiàn)[49，75]。其中作物水分脅迫指數(shù)（crop water stress index，CWSI）是國內(nèi)外研究水分脅迫的重要指標(biāo)之一。Park等[50]利用無人機(jī)遙感反演CWSI，從而對桃園干旱進(jìn)行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)CWSI與實測的莖水勢和氣孔導(dǎo)度具有良好的相關(guān)性，結(jié)合地面測量數(shù)據(jù)實現(xiàn)田間水分狀況的空間可視化分布，對指導(dǎo)灌溉具有重要意義。Bian等[51]對棉花開花期和鈴期進(jìn)行了4種不同灌溉處理的水分脅迫診斷，發(fā)現(xiàn)CWSI與棉花氣孔導(dǎo)度有著良好的相關(guān)性，可用于棉花旱情監(jiān)測。Zarco-Tejada等[56]利用無人機(jī)光譜圖像和CWSI指數(shù)進(jìn)行作物水分脅迫評估。

3.3 災(zāi)害監(jiān)測

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受氣象環(huán)境的影響較大，對農(nóng)業(yè)災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測是防災(zāi)減災(zāi)的重要環(huán)節(jié)。目前對災(zāi)害的監(jiān)測主要集中于受災(zāi)后范圍面積監(jiān)測和災(zāi)情嚴(yán)重情況評估，并提出針對性的措施。研究的災(zāi)害主要有澇災(zāi)[59]、倒伏[11]、雜草識別[76]、蟲害[77]和病害[78-79]。作物受災(zāi)后，作物細(xì)胞結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，從而引起反射光譜的變化，可用于區(qū)分健康作物和受害作物，然而在災(zāi)害發(fā)生前作物本身的光譜差異并不明顯，因此對作物災(zāi)害的預(yù)測研究較少且多局限于試驗研究，要在大田中推廣應(yīng)用，還需深入研究。

3.4 其他生長發(fā)育狀況

在作物生長過程中，其他生長狀況的監(jiān)測也有較多的研究，主要包括作物種類識別和作物形態(tài)指標(biāo)等。趙必權(quán)等[7]利用無人機(jī)獲取的超高分辨率遙感影像，通過計算顏色植被指數(shù)并分析油菜目標(biāo)數(shù)量與形態(tài)特征的相關(guān)性，能有效識別油菜機(jī)械直播的出苗株數(shù)。蘇偉等[16]通過提取無人機(jī)影像的超綠特征和Hough變化方法對玉米的壟數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計監(jiān)測，可以準(zhǔn)確提取影像中玉米種植的壟數(shù)，其中拔節(jié)期是提取種植壟數(shù)的最佳時期。閔文芳等[27]采用大疆四旋翼無人機(jī)搭載禪思X3高清相機(jī)采集作物圖像后，通過圖元分割和目視解譯獲得目標(biāo)樣本進(jìn)行農(nóng)作物種類識別和面積測量，試驗結(jié)果表明，對小麥、油菜、蠶豆和大蒜的平均識別率可達(dá)86%，面積測量的平均相對誤差約為9.62%。劉帥兵等[80]通過采集的無人機(jī)影像，認(rèn)為Harris角點檢測算法可以較好地提取玉米苗期影像的株數(shù)信息。雷亞平等[81]利用無人機(jī)低空獲取棉田數(shù)字圖像，通過圖像分析快速識別大范圍棉苗數(shù)量和壯苗數(shù)量，棉苗識別精度超過90%，清晰地顯示了棉田出苗情況，并為精準(zhǔn)化管理提供依據(jù)。

4 無人機(jī)發(fā)展難點

4.1 無人機(jī)平臺尚存不足

雖然近年來無人機(jī)遙感平臺系統(tǒng)做了大量改進(jìn)，但還存在平穩(wěn)性、續(xù)航時間和載荷能力等方面的不足[82]。常用多旋翼無人機(jī)受機(jī)身重量及搭載設(shè)備的影響，一般續(xù)航時間為20～60min，根據(jù)搭載的通信模塊不同，通訊距離在0.5～15.0km，例如，大疆多旋翼無人機(jī)M100在無負(fù)載情況下，2塊電池1個架次最多可飛行40min，最大起飛重量為3.6kg，最大載重為1kg左右，最大通信范圍為5km，承重能力低、續(xù)航時間短和通信范圍窄，導(dǎo)致實用性降低[83]。

4.2 安全性不足

某些地區(qū)，雷達(dá)探測能力弱，通信易被干擾，尤其是邊境與沿海等敏感地區(qū)、機(jī)場附近和人流密集地區(qū)等，都極易造成飛行器飛行狀態(tài)監(jiān)視失控[84]。飛行過程受環(huán)境天氣影響大，飛行獲取的影像數(shù)據(jù)受飛行器抗風(fēng)能力、載荷量以及平臺穩(wěn)定性的影響較大。

4.3 傳感器成本較高

高光譜相機(jī)、激光雷達(dá)等部分傳感器價格昂貴，在一定程度上限制了無人機(jī)遙感監(jiān)測的推廣應(yīng)用。大多數(shù)情況下，無人機(jī)和傳感器設(shè)備來自不同的生產(chǎn)商，需要搭建云臺將傳感器固定于無人機(jī)上進(jìn)行遙感監(jiān)測。傳感器的安裝過程復(fù)雜，且通常起飛后只能控制無人機(jī)，無法直接控制傳感器和實時查看傳感器的數(shù)據(jù)，容易造成因數(shù)據(jù)的缺失而復(fù)飛[85]。

4.4 航空管制嚴(yán)格

低空空域資源不足，航空飛行管制十分嚴(yán)格。工作人員需提前對航拍區(qū)域提出飛行空域申請，申請飛行空域獲批時間周期較長，審批手續(xù)繁瑣，這是制約無人機(jī)發(fā)展的痛點之一[86]。

5 展望

在技術(shù)層面，目前無人機(jī)遙感技術(shù)在作物監(jiān)測方面大多以研究試驗為主，反演模型通常只針對固定區(qū)域單個作物，如何建立普適的模型，并推廣應(yīng)用是下一步工作的重點。同時結(jié)合土壤和水質(zhì)等信息，建立信息庫，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理控制提供更加全面的信息。

國內(nèi)外對無人機(jī)的管理發(fā)布了相關(guān)規(guī)定[4]，但目前無人機(jī)行業(yè)法律規(guī)范尚不完善，缺乏對無人機(jī)研發(fā)、生產(chǎn)、市場準(zhǔn)入、安全飛行和監(jiān)督管理等的指引、規(guī)范和約束。因此，應(yīng)加快并明確低空無人機(jī)遙感業(yè)務(wù)飛行規(guī)定，建立健全無人機(jī)飛行監(jiān)管機(jī)制，制定無人機(jī)飛行的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，為無人機(jī)遙感監(jiān)測的健康發(fā)展提供保障[84]。

隨著我國精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，無人機(jī)遙感技術(shù)的發(fā)展給傳統(tǒng)的遙感技術(shù)注入了新的活力。利用無人機(jī)進(jìn)行作物監(jiān)測已成為重要手段[87]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域需要更加精準(zhǔn)高效的信息采集設(shè)備和處理系統(tǒng)，對作物營養(yǎng)、長勢情況等信息更加精確地采集和分析[5]。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和無人機(jī)市場的逐漸成熟，這必將成為未來農(nóng)業(yè)領(lǐng)域主要調(diào)查和監(jiān)測手段之一。