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      輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用分析*

      2022-11-23 06:42:23李雋鈺
      南方農(nóng)機(jī) 2022年15期
      關(guān)鍵詞:遙感技術(shù)農(nóng)作物作物

      李雋鈺

      (合肥職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽 合肥 230000)

      精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是指以信息技術(shù)為基礎(chǔ),依照空間變異,定位、定量地開展現(xiàn)代化農(nóng)事操作與管理的系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅可以切實提升勞動生產(chǎn)率與農(nóng)資利用率,而且能有效降低成本,減少對環(huán)境的污染。為了確保后續(xù)提出的輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用路徑具有針對性與實用性,需要對輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)進(jìn)行充分了解。

      1 輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)分析

      輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)的組成元素包括能量系統(tǒng)、數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)、無人駕駛平臺、遙感傳感器等,其中無人駕駛飛行裝置是指輕小型無人機(jī)的實際載荷能力低于15 kg,飛行高度不超過3 000 m,且最大飛行速度在30 m/s以內(nèi)。在應(yīng)用過程中依照實際需求與場景,預(yù)先在飛行平臺搭載傳感器裝置,全面收集遙感數(shù)據(jù)。至于遙感傳感器在使用時則要充分考慮輕小型無人機(jī)平臺荷載能力對其產(chǎn)生的制約效果,保證設(shè)備體積小、功耗低,且安全性能良好。目前我國大多是以數(shù)碼相機(jī)、高光譜相機(jī)作為遙感傳感器,利用數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)實現(xiàn)影像生成以及數(shù)字模型的打造,以此獲取遙感結(jié)果,并將相關(guān)數(shù)據(jù)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理中的農(nóng)作物調(diào)查、產(chǎn)量評估等。

      輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)的信息獲取流程可分為以下幾步:前期準(zhǔn)備工作,包括飛行申請、飛行條件評估、飛行區(qū)域調(diào)查,之后要設(shè)定飛行路徑,依照影像重疊度等要求,完成系統(tǒng)參數(shù)的設(shè)置;數(shù)據(jù)獲取階段,要實時監(jiān)控飛行參數(shù);后期數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié),需要涵蓋圖像匹配、正射校正以及遙感產(chǎn)品生成等。

      2 輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用路徑

      2.1 農(nóng)作物識別

      農(nóng)作物識別是后續(xù)開展作物面積測算以及長勢探究的重要基礎(chǔ)環(huán)節(jié),能夠為精準(zhǔn)農(nóng)田作業(yè)的開展提供參考依據(jù)。與以往的地面調(diào)查相比,輕小型無人遙感識別方式具有極強(qiáng)的高效性,而與衛(wèi)星遙感識別手段相比,無人機(jī)的抗干擾性更加優(yōu)越,由于該技術(shù)能夠提供大量的紋理信息以及結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),因此在地物分類數(shù)據(jù)的收集方面更加高效。當(dāng)前,我國以輕小型無人機(jī)獲取影像作為基礎(chǔ),實現(xiàn)農(nóng)作物種植信息提取的研究課題已取得一定進(jìn)展,單就遙感類型來說可細(xì)分為兩類:一是基于像元的方法;二是基于面向?qū)ο蟮姆椒??;谙裨姆椒ㄊ侵附柚钶d冠層相機(jī)的無人機(jī)平臺收集高分辨率遙感影像,進(jìn)一步分析農(nóng)作物波譜特征變化閾值。而基于面向?qū)ο蟮姆椒▌t是要利用無人機(jī)航拍影像的幾何特征與光譜特征,對農(nóng)作物進(jìn)行分類,借助無人機(jī)收集的正射影像與數(shù)字模型,完成梯田的自動識別。通過RGN影像,對農(nóng)場內(nèi)的農(nóng)作物類型實施精細(xì)識別。

      2.2 農(nóng)作物監(jiān)測

      借助輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)的監(jiān)測功能能夠充分掌握農(nóng)作物實際生長情況,明確其具體營養(yǎng)水平,準(zhǔn)確把握水肥脅迫狀況。隨著便捷性高光譜設(shè)備的進(jìn)一步研發(fā),越來越多的敏感波段可引入分析模型當(dāng)中,至于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等建模技術(shù)也得到了更多研究人員的青睞。在進(jìn)行農(nóng)作物監(jiān)測時注意農(nóng)作物信息獲取前需要優(yōu)先完成生長問題的診斷,并將其作為后續(xù)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理與田間作業(yè)的參照依據(jù),及時調(diào)整施肥措施,達(dá)到促進(jìn)農(nóng)作物正常生長、獲取高額經(jīng)濟(jì)效益的目的[1]。

      農(nóng)作物監(jiān)測的內(nèi)容主要包括農(nóng)作物生產(chǎn)參數(shù)的具體變化與農(nóng)作物的元素含量。我國知名學(xué)者朱金霞提出,可利用無人機(jī)平臺實現(xiàn)水稻葉片的數(shù)字圖像獲取,并進(jìn)一步研發(fā)不同N養(yǎng)分下水稻冠層的特征信息,可將該方法運(yùn)用在水稻N養(yǎng)分診斷當(dāng)中。同時也可借助無人機(jī)平臺收集紅外影像完成作物生長狀況的監(jiān)測,計算各區(qū)域作物的生長參數(shù),利用綠度與歸一化指標(biāo)進(jìn)行作物生長變異性的量化,之后可將其作為基礎(chǔ),提出針對性的種植改進(jìn)措施,用以達(dá)到作物的預(yù)期收益。此外也可將植被與土壤的光譜特征作為分析手段,完成作物生育期的監(jiān)測研究,利用多光譜遙感影像植被覆蓋度計算,進(jìn)行植被覆蓋度的年變化判斷[2]。我國學(xué)者秦展飛還提出了基于無人機(jī)高光譜影像,以不同N水平水稻試驗為依托,比對光譜指數(shù)與最小二乘回歸法預(yù)測水稻葉片N含量的準(zhǔn)確度,結(jié)果顯示,無人機(jī)高光譜影像反映的N含量分布區(qū)域與地面調(diào)查結(jié)果一致。

      2.3 田塊尺度估產(chǎn)

      輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)在田塊尺度估產(chǎn)中的應(yīng)用路徑可分為以下幾種:一是以遙感平臺為依托,獲取高分辨率影像,用以完成農(nóng)作物產(chǎn)量的估算,探究歸一化植被指數(shù),完成葉片葉綠素含量的適應(yīng)性估算,之后借助統(tǒng)計分析判斷農(nóng)作物產(chǎn)量與生物量的差異性。二是應(yīng)用多光譜相機(jī)拍攝不同季節(jié)的植物影像,同樣要研究歸一化植被指數(shù)與作物狀態(tài)之間的關(guān)系,完成產(chǎn)量的預(yù)測評估。經(jīng)分析可知,歸一化植被指數(shù)與產(chǎn)量以及生物量之間存在良好的線性關(guān)系。三是根據(jù)多光譜影像計算歸一化植被指數(shù),并充分結(jié)合氮肥優(yōu)化算法完成作物產(chǎn)量預(yù)測,通過將其與實際產(chǎn)量對比可發(fā)現(xiàn),該方法的預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度極高。四是應(yīng)用搭載MINIMCA的無人機(jī)拍攝影像預(yù)測作物產(chǎn)量,而最佳預(yù)測指數(shù)可采用VARI[3]。

      2.4 病蟲害監(jiān)測

      若農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中存在大范圍的病蟲害必然會嚴(yán)重影響作物產(chǎn)量,使農(nóng)作物葉片色素與冠層結(jié)構(gòu)出現(xiàn)變化,而應(yīng)用輕小型無人機(jī)可以針對波段光譜特征實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測,之后將監(jiān)測結(jié)果作為農(nóng)作物是否受到病蟲害侵襲的診斷依據(jù),判斷具體的危害程度,為后續(xù)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理提供科學(xué)指導(dǎo),在減少生產(chǎn)損失的基礎(chǔ)上進(jìn)一步減少農(nóng)藥的使用量,確保環(huán)境效益最佳化。在進(jìn)行無人機(jī)病蟲害監(jiān)測過程中需要將病蟲害識別以及病害時空監(jiān)測作為研究對象,具體的應(yīng)用方法可分為以下幾種:一是利用無人機(jī)航空圖像實現(xiàn)病害的監(jiān)測,利用敏感波段光譜反射率與病情指數(shù)的回歸模型,在PHI影像上實現(xiàn)病害發(fā)生程度的監(jiān)測,并判斷具體的影響范圍。二是借助多光譜航空影像數(shù)據(jù)實現(xiàn)病害的定位。三是應(yīng)用多源數(shù)據(jù),提取植被指數(shù),完成對葉綠素含量的反演,為遙感參數(shù)的診斷應(yīng)用提供參照對象。四是使用紅外多光譜相機(jī)拍攝遙感影像,對栽培中的植物病害開展定性分析,以此確定病害模式,并監(jiān)測病害防治效果[4]。

      2.5 空間信息監(jiān)測

      在實現(xiàn)農(nóng)田空間信息的監(jiān)測方面要利用輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)完成農(nóng)田地理坐標(biāo)數(shù)據(jù)的獲取,實現(xiàn)農(nóng)作物的準(zhǔn)確分類,之后進(jìn)行兩方面數(shù)據(jù)的融合,計算農(nóng)作物種植面積。同時,為了進(jìn)一步提高計算的精確性與準(zhǔn)確度,需要高效應(yīng)用無人機(jī)平臺附帶的數(shù)碼相機(jī)等一系列傳感裝置,用以識別農(nóng)田空間信息,進(jìn)一步提高空間信息的分辨率[5]。

      3 輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用發(fā)展趨勢

      雖然我國在近年來加大了對輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)的研究力度,不斷優(yōu)化相關(guān)操作方法,實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、信息收集等手段的創(chuàng)新與升級,但仍存在一定的局限與不足之處。因此,為了促進(jìn)輕小型無人機(jī)遙感在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的高效應(yīng)用,便需要在以往的應(yīng)用路徑上切實解決相關(guān)問題,推動輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)的發(fā)展[6]。

      3.1 信息處理的智能化發(fā)展

      通常來說,輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)所捕捉的影像大多存在數(shù)量多、重疊度與傾角存在差異性等問題,較小的幅寬不僅會進(jìn)一步提高影像拼接的難度,也會阻礙影像的有序匹配。因此為了確保影像得以準(zhǔn)確校正,需要促進(jìn)輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)的自動化、智能化發(fā)展,保證獲取的遙感影像具有極高的質(zhì)量。根據(jù)實際調(diào)查,目前我國的輕小型無人機(jī)遙感在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用方法尚未成熟,仍處在簡單的信息獲取上,且研究重點(diǎn)放在利用光譜特征完成農(nóng)作物生長參數(shù)的反演上,需要工作人員采用分析遙感信息與農(nóng)作物生長之間參數(shù)關(guān)系的方法,但該技術(shù)不僅受到模型魯棒性的限制,還對輕小型無人機(jī)遙感的應(yīng)用范圍有所制約。因此,應(yīng)促進(jìn)農(nóng)作物生態(tài)過程的融合,依照不同農(nóng)業(yè)應(yīng)用,深入挖掘遙感信息與農(nóng)作物生理參數(shù)關(guān)系,切實提高遙感解析模型的通用性,將輕小型無人機(jī)遙感結(jié)果應(yīng)用在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的重點(diǎn)研究對象上[7]。為此,在后續(xù)研發(fā)時需要進(jìn)一步加大遙感信息處理方法的智能化研究力度,充分考慮人工智能作物識別、提取。

      3.2 多來源數(shù)據(jù)的應(yīng)用

      我國的農(nóng)作物種類較多,影響因素較為多樣,若想確保輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)能夠在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中得到高效應(yīng)用,更需要在精細(xì)尺度方面以及動態(tài)監(jiān)測方面發(fā)揮巨大作用。但根據(jù)實際調(diào)查,在采集高密度作物遙感數(shù)據(jù)后,若缺少良好的作物信息融合手段,沒有站在融合應(yīng)用角度看待相關(guān)作業(yè)問題,必然會影響農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理效率。因此在應(yīng)用過程中需要充分融合多來源數(shù)據(jù),借助農(nóng)學(xué)、光學(xué)、生態(tài)學(xué)知識,充分收集地面調(diào)查數(shù)據(jù)、氣象條件以及地理信息,以此為精準(zhǔn)作業(yè)提供價值導(dǎo)向[8]。

      3.3 實現(xiàn)設(shè)備的創(chuàng)新與升級

      傳感器作為輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)中的重要組成部分之一,我國對其的研究通常只停留在搭載安裝上,對于激光雷達(dá)、熱紅外成像儀的應(yīng)用仍不夠熟練,相關(guān)案例較少。究其原因在于此類傳感器裝置的經(jīng)濟(jì)成本相對高昂,且容易受到無人機(jī)承重力的制約,因此傳統(tǒng)的傳感器通常難以搭載到無人機(jī)遙感系統(tǒng)中。為了解決此類問題,在輕小型無人機(jī)中需要結(jié)合實際情況與應(yīng)用需求適當(dāng)提高其續(xù)航時間,保證單次飛行路徑能夠覆蓋大部分農(nóng)業(yè)作業(yè)區(qū)域,進(jìn)一步優(yōu)化平衡系統(tǒng)以及路徑算法,消除以往存在的飛行不穩(wěn)定以及重拍、漏拍等問題,切實保證影像質(zhì)量,打破輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)在抗風(fēng)險性、載荷能力等方面存在的制約。同時技術(shù)人員要積極研發(fā)成本低、通用性強(qiáng)的設(shè)備,降低設(shè)備誤差,改進(jìn)傳輸模式,切實保障設(shè)備的作業(yè)效率。

      3.4 搭建高效技術(shù)平臺

      若想切實增強(qiáng)無人機(jī)操控平臺的安全性以及穩(wěn)定性,使傳感器能夠與平臺之間有機(jī)協(xié)調(diào),便需要提高信息的監(jiān)測水平。一方面需要技術(shù)人員不斷提高個人能力,學(xué)習(xí)先進(jìn)的操作技術(shù)與信息化手段,盡可能降低操控平臺的設(shè)計復(fù)雜性。另一方面要搭建成本低廉、高效便捷的無人機(jī)技術(shù)平臺,這也是輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)發(fā)展的必然趨勢[9]。

      3.5 實施周期性監(jiān)測

      目前在精準(zhǔn)農(nóng)田作業(yè)過程中,輕小型無人機(jī)遙感技術(shù)的應(yīng)用缺少連續(xù)性,且周期性不強(qiáng)。農(nóng)作物的生長本身具有一定的周期性,不同生長階段的農(nóng)作物生長參數(shù)以及各項指標(biāo)數(shù)據(jù)存在明顯差異,若以單一生育期農(nóng)作物信息建立模型,顯然不具有代表性。以棉花生育期適用性模型為例,在搭建時對其各階段進(jìn)行數(shù)據(jù)判斷,容易受其生長周期的差異性影響造成監(jiān)測參數(shù)誤差。為此,輕小型無人遙感技術(shù)需要在未來研究中將作物生長周期以及連續(xù)性數(shù)據(jù)作為重點(diǎn)分析對象,切實提高監(jiān)測精確性[10]。

      4 結(jié)論

      綜上所述,通過分析討論輕小型無人機(jī)遙感技術(shù),闡述輕小型無人機(jī)遙感在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用路徑,并提出信息處理的智能化轉(zhuǎn)變、多來源數(shù)據(jù)的應(yīng)用、搭建高效技術(shù)平臺等輕小型無人機(jī)遙感在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用發(fā)展趨勢,以此優(yōu)化輕小型無人機(jī)遙感系統(tǒng)的穩(wěn)定性、荷載能力、續(xù)航時間,確保圖像質(zhì)量更高,準(zhǔn)確完成農(nóng)田作物信息的獲取工作,實現(xiàn)田間精準(zhǔn)作業(yè)。

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