农业无人机技术在国内外的应用现状

　　引言

　　作为一个农业大国，我国农业面临着农业体系庞大、人口不断增长、农产品供给安全等问题。我国部分的农业种植仍维持在靠天吃饭、人力改良有限的阶段，拥有大面积土地的种植户已逐渐向机械化种植转变，而以国有农场为代表的种植集体，已经开始向农业现代化、农业信息化发展，对农业高新技术的需求已提上日程。

　　农情遥感技术是以卫星或无人机为载体、以遥感技术为主体对农业生产进行实时、全面的监测分析的技术。将无人机技术及遥感技术引用到农业中是一个极为成功的领域交叉合作，低空无人机可以弥补传统监测设备的作业范围小、实时监测难等问题，又弥补了卫星遥感的工作成本高、受天气状况影响较大等问题;而遥感技术的应用则使无人机实现了对目标实时定量、定性、定位的描述分析，以此获得的农田数据可以帮助农田管理者做到变量投入，减少农药化肥使用，从而进一步解决我国耕地面积少、水资源短缺、环境压力大等问题。

　　为此，本文将从国内外农业领域无人机应用及我们现有的农用无人机监测手段出发，对无人机在农业中的应用进展进行阐述。

　　1 农业无人机技术在国外的应用现状

　　现有农业无人机技术在国外已经成为农田监测的中坚力量，作业中大量无人机监测、作业手段的应用已极大地加快了国外精准农业、信息化农业的发展。

　　1． 1 农田植被数据监测

　　2002 年，美国宇航局的 Pathfinder － Plus 太阳能无人机驾驶飞行器应用在 Kauai 咖啡公司的 1 500hm2种植区，其搭载高分辨率彩色多光谱成像仪，拍摄到的图像实时传输到计算机，进行加强和分析，以监督杂草爆发、暴露灌溉及施肥异常等情况。太阳能无人驾驶飞机的特点是时效性好、作业成本低、安全性高，联合全球卫星定位系统(GPS) 及全球地理信息系统(GIS)的使用使效益大大提高，在提高产量、质量的同时可控制成本。

　　在西班牙，已有开始使用无人飞行器搭载光谱设备，测试在 400 ～ 800nm 光谱区内叶片的胡萝卜素含量。2013 年，José Manuel Pen～a mail 使用无人机携带近红外多光谱相机对玉米田的杂草覆盖率进行分析。

　　实验表明，使用无人机采集到的远程光谱图像是常规机载图像及卫星图像无法比拟的。其生成了一个杂草的网络结构，对杂草覆盖的估计图像分析取得了令人满意的结果。经过计算机分析，得到了当年除草剂的合理使用分析结果，并进行了除草剂的需求和总体成本提前管理操作。
　　
　　1． 2 农田土壤分析及规划

　　近些年，国外对无人机在土壤监测分析中的价值日益重视。采用无人机对土壤监测分析减少了种植过程中的不必要困难，对农业种植的前期规划起到了至关重要的作用。21 世纪初期，法国学者 AmélieQuiquerez 使用无人飞行器监测农田土壤表面特征对环境侵蚀的影响，描述了一种新的方法来映射 5cm 的空间分辨率下土壤表面结构，联合无人机图像分类获得非常高的空间分辨率与当地土壤采样，为土壤模式和栽培山坡水土流失分析的描述提供了新的见解。

　　这种方式已经应用于 Burgundy 葡萄园，现在已有近10 年的土壤侵蚀数据可用。

　　1． 3 农田喷洒方面的研究

　　20 世纪 90 年代，日本开始将遥控直升机用于果树、大田作物和蔬菜的农药喷施作业中，从而实现了合理施肥，保证了农作物品质。自 1990 年日本千山公司推出了第 1 款用于喷洒农药的无人机之后，由于其尺寸小、作业灵活、喷洒效果好，极其适应日本的农业种植面积小、地块分散的特点，因此无人机喷洒作业已在日本广泛使用并取得良好效果。研究证明，无人机喷洒农药具有其他喷洒方式不具备的优势，如液滴雾化程度高、雾滴流场的输运特性独特、雾滴穿透性好等。目前，发达国家对无人机喷洒农药的特点主要在两方面:一是建立雾滴的分布数学模型;二是无人机利用 GPS 进行精确作业规划，最终实施精确施药且防止漏喷、重喷现象的发生。例如，AGDISP 软件可以细致地模拟航空喷雾的整个过程，还可以模拟蒸发速度、风速以及雾滴尺寸和气流对沉降效果的影响，加拿大把这个软件应用于植物保护等方面的研究。

　　2 农业无人机技术在国内的应用现状

　　近些年，我国也开始在农业领域应用无人机作业，在农业保险赔付、小面积农田的农药喷施、农情监测等方面都取得了一定的进展。目前，依据现有农情需求，我国着力发展低空无人机遥感监测系统，弥补我国农业领域内对农田实时监测的不足。

　　2． 1 无人机土壤湿度监测
　　
　　土壤湿度是水文、生态、农业等方面研究的重要指标，它直接地控制着陆面和大气之间水分及热量的输送和平衡。监测区域土壤湿度有利于控制区域内的水涝、干旱及农作物生态长势评估。传统的土壤湿度监测站不能满足大面积、长期的土壤湿度动态实时监测的要求，限制了其在农业信息化、自动化方面的发展及应用，而光学设备在高空中会受到云层的阻碍，使高空飞行设备的应用受到了限制，因此无人机的应用成为了解决问题的关键。无人机搭载可见光 － 近红外光设备作为检测手段，通过对比图像的各种空间分析特性，得到提高土壤湿度与包含信息的相关系数，保证了所建立的模型的高准确性，完成了土壤湿度的合理化监测。使用无人机进行土壤湿度监测具有成本低、时效性好、方便携带等多方面优点，在我国土地辽阔、地形类别复杂的前提下具有很好的实用价值。

　　2． 2 无人机在农田喷洒方面的研究

　　近年来，我国农田航空喷洒也逐渐引入了无人机，在 20 世纪 50 年代开始了航空农业喷洒的研究及应用，主要对森林、农垦区进行大规模的农田喷洒作业。我国拥有农用有人驾驶固定翼喷洒飞机 140 余架、直升机 60 余架，但仍有较多地区不适合使用大型有人喷洒飞机，使无人机喷洒成了一个新兴的农用设备产业。虽然农业用喷洒无人机在我国仍处于刚刚起步的阶段，但喷洒无人机的应用将成为近年来发展最快的一个新兴领域。

　　2． 3 无人机在植被覆盖度方面的监测研究

　　植被覆盖度是描述地表植被分布的重要参数，在分析植被覆盖参数、评价区域内生态环境方面具有重要意义，对指导农作物生产具有极高的预测价值。随着我国精准农业的推广及发展，依靠遥感检测农作物覆盖率变化已成为一个具有重要意义的监测手段。

　　卫星光学遥感和人工地面采集数字影像作为我国的植被覆盖统计工作的通常做法，存在着易受云层遮挡的缺陷，且成本较高;而人工地面采集数字影像在受天气影响的同时又无法满足空间分辨率及时间分辨率的要求，在大面积范围应用时耗时耗力、效率较低。

　　低空无人机的出现很好地弥补了卫星遥感的不足，提高了人工地面采集数字影响的效率，减少了人工及时间的浪费，提高了植被覆盖率监测的准确性。

　　我国已将无人机监测植被覆盖率的手段应用到了冬小麦的覆盖率研究工作中，得到的数据即可监测冬小麦的覆盖率变化，又可以针对研究区域动态获取植被指数的阈值。

　　2． 4 无人机在农业其他领域中的应用

　　将无人机应用到农业保险赔付中，解决了农业保险赔付中勘察定损难、缺少时效性等问题，大大提高了勘察工作的速度，节约了大量的人力物力，在提高效率的同时确保了农田赔付勘察的准确性。

　　农场管理规划系统也是农田生产中一个重要的组成部分。在现有的管理监测方式中，分为以有线技术搭建的传感器监测系统及以无线技术搭建的监测系统两种。无线监测系统较有线系统相比具有监测、传输距离长的优点，但在大型农场中做到大面积监测仍需要极高的设备成本。相比而言，无人机飞行平台搭载 CCD 相机、近红外设备与地面基站组成的低空监测系统，成本低、监测面积更大、全面性更强，配合地面实时监测传感器，可以使农场的管理更加立体化，具有更好的实用性及经济性，是未来农业管理的新方向。

　　我国农业生产中，无人机作为监测手段及获取信息的工具已经扮演了越来越重要的角色，在农业中的发展趋势已使农业生产过程向信息化、自动化、时效化发展，所提供的农业参数也将不断地服务于我国农业发展，使我国的精准农业进程不断加速。

　　3 无人机在农业生产中的优势

　　首先，无人机作业效率高，有利于规模化的生产。

　　我国南京农机研究所的农用无人机在进行水稻田清理病虫害的农药喷洒工作中，可以达到 1 500hm2/ h 的作业速度，平均每天作业 7 500 ～15 000hm2，是地面机械的数倍，更是人工喷洒的数十倍。其次，农用无人机的使用减少了农药对农民的伤害。以玉米粘虫病虫害为例，2013 年东北地区爆发玉米粘虫灾害，因设备不足、作业效率低等问题，许多农民人工喷洒农药，出现了多起农民因农药中毒而死亡的事件。无人机的使用不仅可以替代人工喷洒农药，更可以提前分析、预防病虫害的发生，做到预防与作业双管齐下。

　　第三，无人机相比于价值数百万的载人农用飞机及大面积铺设的监测设备来说价格比较低廉，产业化生产之后无人机的价格只有十几万，其价格低廉及便于操控的特点使其在农业生产中受到了广泛的关注。最后，无人机相比于现有机械最大的优势在于其适应性强、适用范围广，尤其是在旱涝地区、丘陵山地等常规机械无法触及的区域，无人机具有极大的优势，且相比于高空飞行设备具有受云层和天气影响小的特点。

　　4 结语

　　针对无人机在国内外农业中的应用及影响进行了分析介绍，指出无人机在农业中的应用必将促进农发业航空化、信息化及精准化的发展，使农业生产具有预测、快速反应、实时监测及高效率应对的新特点。

　　农业中无人机对环境监测、农药喷洒、农业管理系统建立等方面所起到的作用具有重要的意义，无人机与农业的结合涉及了航空、农业、光学等多个学科知识的交叉，可促使无人机航空农业朝更好的方向发展。

　　参考文献:

　　［1］ 程 黔． 我国农情遥感产业化应用初探［J］． 农业生产展望，2011(11):39 － 44．
　　［2］ 吴炳方． 中国农情遥感速报系统［J］． 遥感学报，2004，8(6):481 － 497．
　　［3］ 李继宇，张铁民，彭孝东，等． 小型无人机在农田信息监测系统中的应用［J］． 农机化研究，2010，32(5):183 －186．
　　［4］ 吴炳方，蒙继华，李强子． 国外农情遥感监测系统现状与启示［J］． 地球科学进展，2010，25(10):1003 －1011．
　　［5］ 周清波． 国内外农情遥感现状与发展趋势［J］． 中国农业资源与区划，2004，25(5):9 －14．