無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的應(yīng)用

摘" 要：無(wú)人機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中具有操作便捷、監(jiān)測(cè)成本低、效率高和數(shù)據(jù)可靠等優(yōu)勢(shì)，已成為智慧農(nóng)業(yè)管理的重要手段。該文利用搭載多光譜相機(jī)的無(wú)人機(jī)、圖像處理軟件，對(duì)巡田飛行參數(shù)設(shè)置、田壟高度測(cè)定，以及作物田間倒伏情況的監(jiān)測(cè)進(jìn)行探討。結(jié)果表明，通過(guò)不同飛行高度的設(shè)定可以實(shí)現(xiàn)多目的監(jiān)測(cè)要求，利用數(shù)字高程圖可以實(shí)現(xiàn)對(duì)田壟高度等小尺度高差的精確測(cè)定，借助多光譜圖像可以對(duì)田間作物倒伏面積進(jìn)行估算。該文為無(wú)人機(jī)的農(nóng)事管理實(shí)際應(yīng)用提供參考與借鑒。

關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)；農(nóng)事管理；數(shù)字高程模型；多光譜；飛行參數(shù)

中圖分類號(hào)：S127" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2096-9902（2025）04-0030-06

Abstract： Unmanned aerial vehicle （UAV） technology has the advantages of convenient operation， low monitoring cost， high efficiency， and reliable data in agricultural production practice， and has become an important means of smart agricultural management. In this paper， unmanned aerial vehicles equipped with multi-spectral cameras and image processing software are used to discuss the setting of field patrol flight parameters， the measurement of field ridge height， and the monitoring of crop field lodging. The results show that multi-purpose monitoring requirements can be achieved through different flying altitude settings， digital elevation maps can be used to accurately measure small-scale height differences such as field ridge heights， and multi-spectral images can be used to estimate the lodging area of crops in the field. This paper provides a reference for the practical application of unmanned aerial vehicles in agricultural management.

Keywords： unmanned aerial vehicle （UAV）; farming management; digital elevation model; multi-spectral image; flight parameters

農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的主要標(biāo)志是其智能化，無(wú)人機(jī)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)的重要手段之一。無(wú)人機(jī)（unmanned aerial vehicle，UAV）是指通過(guò)無(wú)線遙控規(guī)劃航線飛行的不載人飛行器[1]，在研發(fā)之初即備受矚目，隨著應(yīng)用技術(shù)的日益成熟，因其難以替代的機(jī)動(dòng)靈活、高效快速、精細(xì)準(zhǔn)確、作業(yè)成本低、適用范圍廣和生產(chǎn)周期短等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)[2]，目前廣泛用于農(nóng)業(yè)、地質(zhì)、氣象和電力等行業(yè)。農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)是專為農(nóng)業(yè)監(jiān)控、應(yīng)用而設(shè)計(jì)的無(wú)人機(jī)，用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的無(wú)人機(jī)配備了不同用途的傳感器和成像設(shè)備，如高清攝像頭、激光雷達(dá)、多光譜相機(jī)，使其能夠收集有關(guān)作物生長(zhǎng)、土壤狀況等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素?cái)?shù)據(jù)信息。而搭載播撒平臺(tái)的農(nóng)用無(wú)人機(jī)主要進(jìn)行農(nóng)作物播種、農(nóng)藥化肥噴灑等遠(yuǎn)程遙控操作，由于后者技術(shù)更易于掌握已成為田間農(nóng)事常用技術(shù)。這種農(nóng)用無(wú)人機(jī)的農(nóng)事作業(yè)也需要首先對(duì)農(nóng)田進(jìn)行圖像采集，然后基于采集信息做出判斷，通過(guò)設(shè)置地塊范圍進(jìn)行具體播種和噴灑活動(dòng)。因此，無(wú)人機(jī)的遙感檢測(cè)技術(shù)對(duì)于其農(nóng)業(yè)應(yīng)用至關(guān)重要，它不僅相較衛(wèi)星遙感技術(shù)更具強(qiáng)實(shí)時(shí)性、高效率、高精度等優(yōu)點(diǎn)[3]，也在實(shí)際應(yīng)用中證明了數(shù)據(jù)采集處理的可靠性[4]，并展現(xiàn)了通過(guò)數(shù)據(jù)積累和技術(shù)改進(jìn)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮更大作用的可能性[5]。

無(wú)人機(jī)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)主要依靠基于RGB相機(jī)、多光譜及高光譜相機(jī)采集的圖像信息，并輔以專業(yè)圖像處理軟件進(jìn)行分析，如利用地理識(shí)別軟件ArcGIS（Geographic Information System），通過(guò)柵格數(shù)據(jù)矢量化使由像素或網(wǎng)格單元格組成的柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)[6]，使數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)緊湊、冗余度低，利于無(wú)人機(jī)拍攝圖像的存儲(chǔ)、繪圖及檢索分析。已報(bào)道的以無(wú)人機(jī)輔助進(jìn)行的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)主要包括田間旱情監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)及病蟲害監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量估算等。此外，在農(nóng)戶實(shí)際操作中，還可以利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行承包田塊面積測(cè)量、地勢(shì)測(cè)繪等農(nóng)事活動(dòng)。本文以極飛無(wú)人機(jī)為例，通過(guò)飛行參數(shù)選擇，以及數(shù)字高程圖、多光譜圖像數(shù)據(jù)的采集分析，實(shí)現(xiàn)農(nóng)事管理中無(wú)人機(jī)巡田、壟高溝深監(jiān)測(cè)和作物倒伏情況統(tǒng)計(jì)的實(shí)際應(yīng)用。

1" 材料與方法

本文所選用無(wú)人機(jī)為極飛M500，配備XCam 20M 多光譜云臺(tái)相機(jī)，搭載1英寸2 000萬(wàn)像素RGB相機(jī)，以及4個(gè)光譜通道高感光CMOS傳感器，分別為綠（B）550 nm、紅（R）660 nm、紅外（REG）735 nm和近紅外（NIR）790 nm。通過(guò)云臺(tái)相機(jī)可進(jìn)行五通道成像像素級(jí)自動(dòng)對(duì)齊，全自動(dòng)光敏輻射校準(zhǔn)，采集高清RGB可見(jiàn)光影像（分辨率5 120×3 840）及4個(gè)波段多光譜影像（分辨率1 280×720）。本文無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集地點(diǎn)為安徽省宣城市宣州區(qū)農(nóng)田，中心坐標(biāo)為東經(jīng)118.60°，北緯30.80°。在云臺(tái)相機(jī)采集圖像的同時(shí)，利用無(wú)人機(jī)所配備的RTK（Real Time Kinematic，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)測(cè)量）裝置，通過(guò)實(shí)時(shí)連接地面基站修正定位坐標(biāo)[7]，實(shí)現(xiàn)對(duì)每張圖片空間位置的精確記錄。

無(wú)人機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)使用Agisoft Metashape Professional和ArcGIS進(jìn)行處理。無(wú)人機(jī)拍攝的原始圖像數(shù)據(jù)首先以Agisoft Metashape Professional進(jìn)行三維模型重建，得到全景圖像。然后將處理后的圖像數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS軟件，進(jìn)行數(shù)字化屬性數(shù)據(jù)的采集、空間數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、矢量數(shù)據(jù)空間校正等，通過(guò)進(jìn)一步分析獲得高程數(shù)據(jù)和實(shí)地面積等信息。

2" 結(jié)果與分析

2.1" 巡田飛行參數(shù)設(shè)定

利用無(wú)人機(jī)對(duì)田塊進(jìn)行巡查是一種高效、現(xiàn)代化的農(nóng)業(yè)管理手段。在具體操作時(shí)，可以根據(jù)田塊的大小、巡查目的調(diào)整無(wú)人機(jī)的飛行參數(shù)和搭載的傳感器設(shè)備。飛行參數(shù)設(shè)置是確保飛行作業(yè)任務(wù)完成的關(guān)鍵[1]，航線的設(shè)置規(guī)劃需基于地形地貌，考慮氣象因素，并使飛行高度、重疊度等參數(shù)與無(wú)人機(jī)外業(yè)具體需求相匹配。如選用較低飛行高度以提供更詳細(xì)的田間圖像，適用于需要高分辨率圖像的精細(xì)巡查；較高的飛行高度則可以覆蓋更大面積，適用于快速巡查或?qū)Υ竺娣e田塊整體狀況進(jìn)行評(píng)估。同時(shí)，無(wú)人機(jī)技術(shù)的發(fā)展也使超低空航拍成為可能[8]。因此，可依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果調(diào)整設(shè)置飛行參數(shù)，獲取不同分辨率圖像數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)不同監(jiān)測(cè)目的，或?qū)ν惶飰K進(jìn)行多個(gè)尺度的分析。

以極飛無(wú)人機(jī)M500為例，航向重疊度為70%、旁向重疊度為70%，分別設(shè)置368.0 m（分辨率8.0 cm/像素）、227.0 m（分辨率5.0 cm/像素）、100.0 m（分辨率2.2 cm/像素）、67.5 m（分辨率1.5 cm/像素）、45.0 m（分辨率1.0 cm/像素）和31.5 m（分辨率0.7 cm/像素）共計(jì)6個(gè)飛行高度，采集不同分辨率圖像信息，探討實(shí)現(xiàn)田間小尺度目標(biāo)物觀察、較大面積田塊巡查為目的的無(wú)人機(jī)飛行參數(shù)設(shè)定。

為實(shí)現(xiàn)對(duì)小尺度目標(biāo)物的精細(xì)觀察，以田間農(nóng)資編織袋為目標(biāo)物進(jìn)行不同飛行高度圖像采集，結(jié)果如圖1所示。當(dāng)飛行高度為368.0 m時(shí)，目標(biāo)物難以識(shí)別（圖1（a））；當(dāng)飛行高度為227.0 m時(shí)，所攝取目標(biāo)物圖像仍較模糊（圖1（b））。隨著飛行高度降低，圖像清晰度逐漸升高，在飛行高度為100.0 m時(shí)，目標(biāo)物基本可識(shí)別（圖1（c）），而當(dāng)飛行高度為67.5、45.0、31.5 m時(shí)，均能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)物的清晰識(shí)別（圖1（d）—（f））。

當(dāng)拍攝編織袋所在的較大面積周邊地塊時(shí)，如圖2（1.74畝，1畝約等于667 m2）所示，無(wú)論在飛行高度為368.0、227.0和100.0 m（圖2（a）—（c）），還是67.5、45.0、31.5 m時(shí)（圖2（d）—（f）），田間小尺度目標(biāo)物均難以辨識(shí)，且所拍攝較大田塊的RGB圖像的清晰度并未顯示明顯差異。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在進(jìn)行田間小尺度目標(biāo)精細(xì)識(shí)別時(shí)，隨著無(wú)人機(jī)飛行高度的降低，目標(biāo)物的清晰度明顯提高。但同時(shí)飛行高度的降低也會(huì)增加拍攝圖片數(shù)量、存儲(chǔ)空間，以及飛行航次和測(cè)繪時(shí)間。以上述6個(gè)飛行高度拍攝同一203畝田塊時(shí)所需的數(shù)據(jù)量統(tǒng)計(jì)（表1），當(dāng)飛行高度從368.0 m降低至31.5 m時(shí)，圖像分辨率由8.0 cm/像素提高至0.7 cm/像素，但所需拍攝圖片數(shù)量相應(yīng)由28個(gè)（144 Mb）增至1 895個(gè)（9 759 Mb），無(wú)人機(jī)飛行航次由1次（15 min）增至42次（630 min）。因此，在選擇飛行高度參數(shù)時(shí)，需權(quán)衡目的與效率。以極飛M500無(wú)人機(jī)為例，在目標(biāo)田塊初步勘察階段，可采用最高飛行高度368.0 m（8.0 cm/像素）進(jìn)行首次試飛，快速獲取地塊整體信息，迅速確定目標(biāo)區(qū)域的地理坐標(biāo)。在執(zhí)行小面積（不超過(guò)20畝）農(nóng)田作物精細(xì)監(jiān)測(cè)時(shí)，建議飛行高度設(shè)置為45.0 m；20～200畝巡田時(shí)，可將飛行高度提高至100.0 m，而對(duì)于超過(guò)200畝的大面積巡查區(qū)域，需將飛行高度設(shè)定為227.0 m。

2.2" 利用數(shù)字高程圖測(cè)定起壟高度

在無(wú)人機(jī)農(nóng)田管理中，還可能需要對(duì)規(guī)?；N植田塊的起壟高度、溝渠深度進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這也是影響農(nóng)作物栽培管理的重要因素。壟高和溝深實(shí)際上是小尺度的地勢(shì)差異，可以利用無(wú)人機(jī)數(shù)字高程圖的繪制功能進(jìn)行測(cè)定。高程圖即用以表示某一地塊海拔高低的圖像。無(wú)人機(jī)測(cè)量高程的原理是利用全球定位系統(tǒng)，在飛行過(guò)程中通過(guò)與基站、衛(wèi)星等的連接獲取飛行器所處的空間信息，由此可計(jì)算田塊在高度上的細(xì)微差異。

本文選取同一耕作田塊（5.21畝）為樣地，利用無(wú)人機(jī)測(cè)量田塊的起壟高度。首先通過(guò)無(wú)人機(jī)采集圖像信息，然后利用ArcGIS軟件繪制數(shù)字高程圖。結(jié)果如圖3所示，圖3（a）—（f）分別為依據(jù)飛行高度368.0、227.0、100.0、67.5、45.0、31.5 m的拍攝圖像所繪制的高程圖。結(jié)果顯示，無(wú)人機(jī)飛行高度對(duì)通過(guò)ArcGIS軟件處理繪制的數(shù)字高程圖清晰度有影響，隨著飛行高度降低，高程圖清晰度提高。

在高程圖中分別選取壟上（高）、壟下（低）地勢(shì)點(diǎn)，計(jì)算其地勢(shì)差，即為壟高。圖4為以不同飛行高度（368.0、100.0和31.5 m）示例的高程圖數(shù)據(jù)。將6個(gè)飛行高度計(jì)算得到的壟高數(shù)值列于表2。結(jié)果表明，由飛行高度368.0 m（分辨率8.0 cm/像素）和227.0 m（分辨率5.0 cm/像素）獲取的高程數(shù)據(jù)所測(cè)得的壟高（0.02 m）與實(shí)際壟高（平均0.30 m）差距較大，顯然不滿足精度要求。而在飛行高度降至100.0 m（分辨率2.2 cm/像素）時(shí)，由數(shù)字高程圖計(jì)算得到的壟高為0.26 m。進(jìn)一步降低飛行高度至67.5 m（分辨率1.5 cm/像素）、45.0 m（分辨率1.0 cm/像素）和31.5 m（分辨率0.7 cm/像素）時(shí)，測(cè)得壟高分別為0.28、0.30和0.29 m。

根據(jù)圖4、表2結(jié)果可知：飛行高度為31.5 m和45.0 m時(shí)所測(cè)定壟高與田間實(shí)際值基本一致，飛行高度在67.5 m和100.0 m時(shí)，與田間實(shí)測(cè)值的誤差也較小。因此，可以利用無(wú)人機(jī)巡查過(guò)程中可同時(shí)獲取的高程數(shù)據(jù)，精確計(jì)算壟高溝深等小尺度地勢(shì)差異。通過(guò)飛行測(cè)試，以極飛M500為例，兼顧測(cè)量精度與工作效率，可在100.0 m飛行高度進(jìn)行厘米級(jí)地壟高度的精確測(cè)定。

2.3" 利用多光譜圖像測(cè)定作物倒伏面積

田間作物由于暴風(fēng)、驟雨等原因出現(xiàn)倒伏時(shí)，會(huì)影響其正常生長(zhǎng)，尤其在水稻、小麥等糧食作物收獲前期，由于谷穗造成的“頭重腳輕”，更容易出現(xiàn)倒伏現(xiàn)象，而嚴(yán)重影響產(chǎn)量。因此，對(duì)田間作物倒伏情況的監(jiān)測(cè)可及時(shí)準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)受災(zāi)面積，評(píng)估不同農(nóng)作物選育材料的抗倒伏性，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、育種等提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支持[9]。而無(wú)人機(jī)技術(shù)為田間作物倒伏監(jiān)測(cè)提供了快捷、準(zhǔn)確的新途徑，已有通過(guò)采集圖像計(jì)算作物高度對(duì)倒伏程度進(jìn)行估算的報(bào)道[10]，其原理與上述數(shù)字高程測(cè)繪相似。除了這種方法，本文以搭載多光譜云臺(tái)相機(jī)的無(wú)人機(jī)，利用4個(gè)波段（550、660、735、790 nm）的農(nóng)田作物多光譜信息，進(jìn)行倒伏情況的精確監(jiān)測(cè)。

首先利用Agisoft Metashape Professional軟件的圖像拼接功能繪制如圖5（a）所示農(nóng)田的RGB圖像，并對(duì)栽種不同水稻材料的地塊（PZ1、PZ2、PZ14、PZ15、PZ16、PZ17、PZ27、PZ28）進(jìn)行標(biāo)注。由于多光譜圖像可以提供更精細(xì)的單一波段光譜信息，并可將柵格分組值繪制為各個(gè)類別，進(jìn)行測(cè)繪面積計(jì)算，因此進(jìn)一步利用單波段對(duì)該區(qū)域進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)采集、繪制和柵格化分類，獲得如圖5（b）—（e）所示的550、660、730、790 nm光譜通道圖像。

如圖5所示，由于莖稈與稻穗顏色差異，當(dāng)作物倒伏后形成采集圖像中的淺色區(qū)域。通過(guò)比較圖5（b）—（e）中4個(gè)光譜通道單波段圖像，可以發(fā)現(xiàn)660 nm波長(zhǎng)圖像（圖5（c））對(duì)水稻倒伏的辨識(shí)度最高。進(jìn)一步將圖5（c）導(dǎo)入ArcGIS軟件進(jìn)行柵格化分類，即可得到圖6結(jié)果。如圖6所示，黑色為未倒伏區(qū)域，白色為倒伏區(qū)域，灰色為倒伏附近區(qū)域（倒伏區(qū)域周邊）。利用ArcGIS軟件統(tǒng)計(jì)圖5（a）中所標(biāo)注8個(gè)地塊的倒伏總面積約為8 382.99 m2，總體倒伏率為22.6%。其中，在地塊PZ1、PZ2、PZ14、PZ16、PZ17、PZ27、PZ28種植的水稻育種材料為L(zhǎng)LY211，倒伏率為20.8%。在PZ15地塊種植的水稻材料為L(zhǎng)Y899，倒伏面積約為2 123.03 m2，倒伏率為30.0%。

3" 討論

相較于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)人工采集手段，無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)以其高效率和低耗時(shí)的優(yōu)勢(shì)，在減少勞動(dòng)力資源成本投入的同時(shí)，顯著提升作業(yè)效率。此外，無(wú)人機(jī)所采集的數(shù)字化信息更便于連續(xù)追蹤或分析復(fù)查，極大提高數(shù)據(jù)的可利用性、可信性。本實(shí)驗(yàn)采用極飛M500為示例，對(duì)無(wú)人機(jī)在農(nóng)事管理中的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了探討。在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用的無(wú)人機(jī)以極飛、大疆2個(gè)品牌最為常見(jiàn)，其中極飛公司成立于2007年，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)品與服務(wù)已遍及63個(gè)國(guó)家和地區(qū)，所產(chǎn)無(wú)人機(jī)主要分為農(nóng)用植保無(wú)人機(jī)和遙感無(wú)人機(jī)兩大類[11]，遙感無(wú)人機(jī)有M500和M2000系列，均可實(shí)現(xiàn)全自主飛行、高精度圖像自動(dòng)采集等功能。本文雖以極飛M500遙感無(wú)人機(jī)進(jìn)行應(yīng)用示例，但對(duì)于不同型號(hào)無(wú)人機(jī)其應(yīng)用原理一致，操作大同小異。我國(guó)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)的發(fā)展現(xiàn)狀，已可在技術(shù)、服務(wù)和售價(jià)等方面確保新農(nóng)人、承包農(nóng)戶及合作社在實(shí)際應(yīng)用中的可及性，顯著提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者對(duì)多樣化農(nóng)事活動(dòng)的管理效率。

在使用無(wú)人機(jī)搭載云臺(tái)相機(jī)進(jìn)行圖像采集時(shí)，關(guān)注的主要參數(shù)為分辨率、航向重疊度和旁向重疊度。高于70%的重疊度可保證圖像拼接的準(zhǔn)確性，而無(wú)人機(jī)的飛行高度決定著圖像的清晰度，即飛行高度越高，單張照片的拍攝范圍越大，而清晰度越低。因此，在兼顧農(nóng)事管理實(shí)際需要與外業(yè)效率，協(xié)調(diào)圖像數(shù)量與清晰度條件下，設(shè)置適宜飛行高度參數(shù)至關(guān)重要。無(wú)人機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)還同時(shí)包含高度和定位信息，利用所獲取高程信息不僅可以繪制農(nóng)田整體地勢(shì)，利于作物種植種類和灌溉系統(tǒng)的規(guī)劃，還可如本文所探討的進(jìn)行厘米級(jí)高度差異的壟高溝深的遙感測(cè)定，對(duì)規(guī)?；r(nóng)業(yè)耕作中的具體執(zhí)行情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。

多光譜技術(shù)始于20世紀(jì)中葉，基于能夠同時(shí)在多個(gè)光譜波段工作的傳感器進(jìn)行應(yīng)用，這些傳感器可以捕捉地表物體在不同波長(zhǎng)下的反射和輻射特性，以提供更全面的可分析數(shù)據(jù)。多光譜采集也同樣可通過(guò)搭載無(wú)人機(jī)用于觀察地表植物。根據(jù)植物的光譜特性，農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)所搭載多光譜相機(jī)通常包括綠色、藍(lán)色、紅色、紅邊和近紅外波段，尤其適用于NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）等植被指數(shù)的監(jiān)測(cè)[12-13]。相較于全光譜RGB圖像，單一波段光譜圖像可以對(duì)作物的光學(xué)特性差異進(jìn)行更具區(qū)分度的呈現(xiàn)，如在本文中倒伏水稻的4個(gè)單波段光譜圖像中660 nm采集圖像對(duì)倒伏的辨別度最高。由此，便于進(jìn)一步通過(guò)圖像柵格化分類準(zhǔn)確計(jì)算倒伏面積。利用圖像柵格化分類分割技術(shù)進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別，也是無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)[14]，通過(guò)對(duì)采集地塊圖像的裁切、影像分類和矢量化，可以計(jì)算獲得多種植被指數(shù)[13]。此前已有研究通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建了小麥倒伏區(qū)域的分割模型，該模型在區(qū)分直立與倒伏小麥時(shí)精確度可達(dá)97.25%[15]。

目前，農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)已顯現(xiàn)日益拓展的應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)于植保無(wú)人機(jī)已有較系統(tǒng)的培訓(xùn)，但其功能主要限于種子、化肥播撒和農(nóng)藥噴施，尚缺乏基于測(cè)繪無(wú)人機(jī)、針對(duì)田間多樣化農(nóng)事需求的實(shí)地應(yīng)用指南與軟硬件技能培訓(xùn)。本文為無(wú)人機(jī)在農(nóng)事管理活動(dòng)中的具體應(yīng)用細(xì)節(jié)提供了參考與啟示。

4" 結(jié)論

本文探討了無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)實(shí)踐（巡田、壟高測(cè)定、作物倒伏監(jiān)測(cè)）中的實(shí)際應(yīng)用。結(jié)果表明，通過(guò)調(diào)整飛行高度，可滿足農(nóng)田的多尺度巡田需求，即在進(jìn)行小面積（如20～200畝）農(nóng)田巡查時(shí)，以極飛M500無(wú)人機(jī)為例，建議飛行高度設(shè)置約100 m；對(duì)于超過(guò)200畝的大面積巡田，建議將飛行高度升至200 m；需要對(duì)其中特定目標(biāo)物進(jìn)行精細(xì)核查時(shí)，飛行高度設(shè)定為50 m。利用數(shù)字高程圖，在100 m飛行高度可以實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)地壟高度的精確測(cè)定；通過(guò)多光譜圖像處理可對(duì)田間作物倒伏面積進(jìn)行準(zhǔn)確估算，評(píng)估作物選育材料的抗倒伏能力。

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