蘇 環(huán)

（河南省國(guó)防科技情報(bào)信息站，河南 鄭州 450000）

在我國(guó)，農(nóng)業(yè)一直都是“國(guó)之根本”，農(nóng)業(yè)發(fā)展水平高低直接關(guān)系到糧食的供給安全［1］。自2010年以來，國(guó)家十分重視節(jié)水灌溉的發(fā)展，黨的十九大報(bào)告更是提出了推動(dòng)人工智能與農(nóng)村農(nóng)業(yè)的深度融合，建立健全智能化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)體系?；诖?，我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展迎來了前所未有的新時(shí)代［2］。農(nóng)業(yè)灌溉管理一體化是智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要組成部分，涉及灌溉區(qū)域劃分與水利施工、輸配水網(wǎng)絡(luò)識(shí)別、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息采集、作物干旱脅迫預(yù)警等各個(gè)環(huán)節(jié)。隨著我國(guó)科技水平的不斷提高，空間信息技術(shù)得到迅速發(fā)展，農(nóng)業(yè)灌溉管理數(shù)據(jù)由傳統(tǒng)的實(shí)地調(diào)查變?yōu)橥ㄟ^遙感技術(shù)獲取，不僅省時(shí)省力，而且大大縮短了數(shù)據(jù)更新周期［3］，為將來發(fā)展規(guī)?；N植奠定了良好的基礎(chǔ)。

遙感影像的獲取方法有多種，如衛(wèi)星遙感和無人機(jī)遙感。通過衛(wèi)星遙感獲取的遙感影像成本雖然較低，但獲取數(shù)據(jù)周期長(zhǎng)、分辨率較低、受自然環(huán)境和天氣影響大，難以滿足觀測(cè)頻率高、精度要求高的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)需求［4］。與衛(wèi)星遙感相比，無人機(jī)遙感系統(tǒng)具有費(fèi)用低、獲取影像周期短、可即時(shí)重拍、影像分辨率高、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)［5-7］。目前，越來越多的學(xué)者將無人機(jī)遙感技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)相關(guān)領(lǐng)域［8］。其中，在農(nóng)業(yè)灌溉管理中引入無人機(jī)遙感技術(shù)，不僅可以避免傳統(tǒng)實(shí)地調(diào)查方式上人力、物力和財(cái)力的浪費(fèi)，而且可以彌補(bǔ)衛(wèi)星遙感的不足，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物灌溉的精準(zhǔn)化、信息化及一體化作業(yè)提供有力保障。

1 無人機(jī)遙感系統(tǒng)組成

無人機(jī)遙感系統(tǒng)由飛行器平臺(tái)、地面遙測(cè)遙控系統(tǒng)及機(jī)載傳感器等部分組成［9-11］。

1.1 飛行器平臺(tái)

從機(jī)翼類型劃分，無人機(jī)主要包括固定翼型無人機(jī)和旋翼型無人機(jī)2種。

1.1.1 固定翼無人機(jī)。固定翼無人機(jī)起飛動(dòng)力依靠發(fā)射器發(fā)射，發(fā)射后按照預(yù)設(shè)航線飛行，降落時(shí)多采用降落傘或者直接降落，降落安全性能低，易損壞。該機(jī)型具有飛行高度高、飛行速度快、續(xù)航時(shí)間長(zhǎng)、覆蓋面積大等特點(diǎn)［12］，可用于大尺度下灌溉區(qū)域面積劃分、農(nóng)田灌溉系統(tǒng)辨識(shí)及種植作物種類區(qū)分等領(lǐng)域。

1.1.2 旋翼型無人機(jī)。旋翼型無人機(jī)又可分為單軸和多軸2種類型，該類機(jī)型無需借助外力，能夠垂直起落、自由懸停、飛行靈活，但飛行高度低、續(xù)航時(shí)間短（一般不超過30 min），不適用于大范圍測(cè)量任務(wù)。多旋翼無人機(jī)通過采集低空遙感數(shù)據(jù)，主要用于分析土壤含水率指數(shù)、作物葉面積指數(shù)及作物長(zhǎng)勢(shì)等信息［13-15］。

1.2 地面遙測(cè)遙控系統(tǒng)

地面遙測(cè)遙控系統(tǒng)主要包括地面控制計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)通訊裝置、DGPS基準(zhǔn)站、數(shù)字式遙控器、TV圖像接收機(jī)、控制軟件及電源等結(jié)構(gòu)。主要功能是利用遙測(cè)遙控軟件結(jié)合數(shù)據(jù)通訊系統(tǒng)，對(duì)無人機(jī)航線進(jìn)行規(guī)劃，對(duì)遙感數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，能實(shí)現(xiàn)遙感參數(shù)設(shè)置及遙感數(shù)據(jù)接收等任務(wù)，對(duì)飛行數(shù)據(jù)（航線、空間位置坐標(biāo)）進(jìn)行監(jiān)測(cè)和更改等。

1.3 機(jī)載傳感器

無人機(jī)所搭載的遙感探頭一般包括高分辨率CCD數(shù)碼相機(jī)、高光譜相機(jī)、多光譜傳感器、激光雷達(dá)等［16］。一般機(jī)載遙感傳感器應(yīng)具備體積小、精度高、質(zhì)量輕、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量大等特點(diǎn)［17］。機(jī)載傳感器的主要作用是遙感影像數(shù)據(jù)的獲取和存儲(chǔ)，因此可根據(jù)不同任務(wù)需求，選擇合適的掛載傳感器［18］。當(dāng)遙感數(shù)據(jù)采集完成后，可將數(shù)據(jù)導(dǎo)入計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。

2 無人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)田灌溉中的應(yīng)用

2.1 灌區(qū)面積識(shí)別與農(nóng)田水利施工

在我國(guó)現(xiàn)行土地政策的引導(dǎo)下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)由原來包產(chǎn)到戶的精耕細(xì)作逐步向集約化模式轉(zhuǎn)變。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中，灌溉是不可或缺的一環(huán)，當(dāng)規(guī)?；N植形成后，作物灌溉需要完備的農(nóng)田水利設(shè)施作為保障。由此可見，當(dāng)前及未來的一段時(shí)期內(nèi)，我國(guó)的農(nóng)田灌溉工程建設(shè)將繼續(xù)維持高速發(fā)展的勢(shì)頭。過去空間信息技術(shù)發(fā)展緩慢，農(nóng)田工程建設(shè)過程中灌區(qū)面積的確定、灌區(qū)及周邊地形地貌信息的收集需要人工測(cè)量，耗費(fèi)較多的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力，并且精度不能得到保證。近年來，隨著空間信息技術(shù)應(yīng)用推廣，采用衛(wèi)星遙感手段對(duì)灌區(qū)面積識(shí)別方面得到了較多的應(yīng)用［19-20］。然而，衛(wèi)星遙感影像分辨率較低，難以準(zhǔn)確獲取灌區(qū)面積輪廓圖像，且由于衛(wèi)星運(yùn)行周期長(zhǎng)，獲取資料的時(shí)效性較差，難以滿足現(xiàn)階段的水利規(guī)劃工作要求。針對(duì)灌區(qū)面積數(shù)據(jù)資料獲取難、時(shí)效性低等一系列問題，采用無人機(jī)遙感技術(shù)可在較短時(shí)間內(nèi)獲取灌區(qū)面積及地形數(shù)據(jù)等資料，水利工程設(shè)計(jì)人員可根據(jù)無人機(jī)遙感影像對(duì)灌溉面積進(jìn)行科學(xué)合理的規(guī)劃［21］。比如，以地下水作為灌溉水源，根據(jù)無人機(jī)遙感影像，結(jié)合當(dāng)?shù)氐牡刭|(zhì)條件，可以科學(xué)設(shè)計(jì)灌區(qū)內(nèi)機(jī)井的個(gè)數(shù)、位置及蓄水池的個(gè)數(shù)、位置和容積等參數(shù)。若采用管道輸水，可根據(jù)無人機(jī)遙感影像測(cè)得的地形高差，結(jié)合管道水力學(xué)知識(shí)，計(jì)算出科學(xué)合理的輸水管道鋪設(shè)方案，有效降低工程投資。若采用渠道輸水，可根據(jù)地形圖、地質(zhì)條件和明渠水力學(xué)知識(shí)，合理地規(guī)劃渠系路線，減小工程量，降低工程造價(jià)。

2.2 灌溉渠系的快速識(shí)別與維護(hù)

田間灌溉管網(wǎng)和渠系是農(nóng)田輸配水工程中最重要的一環(huán)，灌溉管網(wǎng)和渠系分布信息的短周期更新是農(nóng)田灌溉的重要保障，因此，定期對(duì)灌溉管道和渠道進(jìn)行巡線，及時(shí)發(fā)現(xiàn)田間水利工程的破損并及時(shí)維護(hù)，可在旱災(zāi)發(fā)生時(shí)有效保障糧食生產(chǎn)安全。然而，灌溉管網(wǎng)和渠網(wǎng)分布范圍廣、鋪設(shè)路線長(zhǎng)，傳統(tǒng)的人工巡線模式要投入大量的人力，并且人工巡線時(shí)間長(zhǎng)，在惡劣天氣下巡線效率低。采用無人機(jī)遙感技術(shù)巡線灌溉渠系空間信息可有效降低人力、物力的投入，是最經(jīng)濟(jì)、最高效的技術(shù)手段之一。

灌溉渠系主要由干渠、支渠、斗渠、農(nóng)渠和毛渠組成，利用無人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)農(nóng)田灌溉渠系進(jìn)行識(shí)別時(shí)，需要對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，涉及圖像的校正、去噪和拼接等［22］。通過圖像顏色增強(qiáng)和顏色空間轉(zhuǎn)換，可將RGB彩色圖像轉(zhuǎn)換為L(zhǎng)AB顏色圖像，該圖像可較好地體現(xiàn)目標(biāo)建筑物的亮度和顏色，進(jìn)一步增強(qiáng)可見光遙測(cè)渠系信息［23］。但這種采用單一數(shù)據(jù)源對(duì)農(nóng)田渠系進(jìn)行提取的方法效果一般，給渠系提取、制圖，尤其是灌溉渠系泥沙淤積的識(shí)別帶來一定困難。隨著支持向量機(jī)（Support Vector Machines，SVM）分類檢測(cè)方法在特征提取、目標(biāo)識(shí)別等方面的廣泛應(yīng)用，通過無人機(jī)遙感對(duì)灌溉渠系進(jìn)行識(shí)別和維護(hù)技術(shù)得到了顯著提升。執(zhí)行時(shí)，要將無人機(jī)采集的高精度正射影像、高程和坡度等數(shù)據(jù)結(jié)合起來作為數(shù)據(jù)源，提取出具有描述渠系顯著特征的數(shù)據(jù)來構(gòu)建訓(xùn)練樣本集，然后基于SVM分類方法對(duì)渠系進(jìn)行分割提取，最后對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行去噪、連接和優(yōu)化處理，最終可實(shí)現(xiàn)無人機(jī)高分辨率多數(shù)據(jù)源干渠、支渠、斗渠和農(nóng)渠的渠系提取，并通過分析各渠系的連續(xù)性，了解渠系中渠床淤泥沉積淤塞段情況，為灌前渠道清淤提供參考［24］。

2.3 農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)快速分類

不同類型植物光譜特征不同，農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)快速分類主要是根據(jù)植被光譜、植被指數(shù)和葉面積指數(shù)等生物量的差異對(duì)不同農(nóng)作物進(jìn)行識(shí)別［25］。由于相同作物不同生長(zhǎng)時(shí)期、不同作物在相同生長(zhǎng)時(shí)期的光譜特征和空間特征有較大的差異，利用遙感影像對(duì)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，要根據(jù)遙感區(qū)域的光譜差異，確定作物的識(shí)別特征及翻譯標(biāo)志［26-27］。以小麥為例，當(dāng)小麥處于分蘗期時(shí)，植株匍匐于地表，遙感影像中有大量裸露的土壤及秸稈殘留物；小麥處于拔節(jié)期時(shí)，植株逐漸長(zhǎng)大，封壟基本結(jié)束，小麥覆蓋度高，形成了垂直層，影像中幾乎看不到裸露的土壤，只能看到光照下垂直層的陰影。因此，當(dāng)小麥處于分蘗至拔節(jié)期生長(zhǎng)區(qū)間時(shí)，遙感影像分為小麥、裸露土壤和陰影3個(gè)部分。當(dāng)小麥處于乳熟期時(shí)，小麥葉片為綠色，植物完全覆蓋于地表，陰影部分完全消失，光譜圖像為綠色小麥。乳熟期至完熟期生長(zhǎng)階段，小麥由綠逐漸變黃，光譜特征發(fā)生了較大的變化。以上通過遙感影像的分析，使用綠光波配合近紅外波反射率值，采用歸一化差值植被指數(shù)就可以快速對(duì)圖像進(jìn)行分類［28］。當(dāng)同一遙感影像中有不同種類作物時(shí)，重點(diǎn)考慮作物之間光譜特征、空間特征和植被指數(shù)等方面的差異，采用逐級(jí)分層分類的方法進(jìn)行提取，間接對(duì)不同作物種類進(jìn)行識(shí)別［29］。

2.4 作物干旱預(yù)警

土壤含水率和植被的生長(zhǎng)狀況是直接反應(yīng)干旱是否發(fā)生的重要指標(biāo)，作物蒸發(fā)蒸騰量參數(shù)結(jié)合天氣因素可以對(duì)干旱的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此，采用無人機(jī)遙感技術(shù)建立農(nóng)作物干旱預(yù)警機(jī)制，可通過作物含水率的監(jiān)測(cè)、土壤含水率的反演及蒸發(fā)蒸騰量的測(cè)量等方面實(shí)施。

2.4.1 作物含水率監(jiān)測(cè)。采用遙感的方式監(jiān)測(cè)植物含水率的主要依據(jù)是不同植物的含水率對(duì)特定波長(zhǎng)反射率呈顯著相關(guān)性這一特點(diǎn)。一般特征波長(zhǎng)與植株含水率相關(guān)性受光譜儀器和溫度等因素的影響，存在一定誤差，但仍不失為測(cè)量植株含水率的一種快速有效的方法。以玉米為例，玉米含水率與910、1 210、1 450 nm及1 930 nm的波長(zhǎng)反射率呈現(xiàn)顯著相關(guān)，尤其對(duì)1 450 nm波長(zhǎng)反射率相關(guān)性尤其顯著。與玉米相比，小麥相關(guān)性較強(qiáng)的波長(zhǎng)則在900～1 000 nm、1 400～1 500 nm及1 900～2 000 nm 3個(gè)波段［30］。測(cè)量作物含水率前，一般要先通過近紅外遙感技術(shù)，對(duì)目標(biāo)作物進(jìn)行測(cè)量，再采用濾波和校正的方法得出該作物的近紅外反射強(qiáng)度，通過分析測(cè)量數(shù)據(jù)，建立含水率檢測(cè)模型。采用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)植物含水率時(shí)，通過采集數(shù)據(jù)與模型計(jì)算數(shù)據(jù)相對(duì)比，間接反映作物是否缺水，為作物的灌溉提供依據(jù)。

2.4.2 土壤含水率監(jiān)測(cè)。對(duì)土壤含水率時(shí)空分布信息的測(cè)定，目前多采用可見光、近紅外和熱紅外等光學(xué)遙感手段來獲?。?1-32］。無人機(jī)作為一種簡(jiǎn)便的負(fù)載工具，可搭載光譜相機(jī)、微波發(fā)射器及紅外探測(cè)儀等，以實(shí)現(xiàn)地表圖像的實(shí)時(shí)傳輸，并通過提取無人機(jī)傳回的圖像信息，建立土壤含水率的預(yù)測(cè)模型［33］。一般情況下，建立含水率遙感預(yù)測(cè)模型要分兩個(gè)步驟實(shí)施［34］。一是分析土壤不同波段反射率與土壤含水率相關(guān)性，找出與土壤含水率存在最大相關(guān)性的波段，得出土壤含水率最佳回歸方法，建立土壤含水率預(yù)測(cè)模型。二是對(duì)無人機(jī)采集的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、幾何校正和圖像拼接等方面的處理，將處理后的完整圖像數(shù)據(jù)與上一步驟得出的土壤含水率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比分析，最終形成一套完整的土壤含水率遙感監(jiān)測(cè)體系。

2.4.3 蒸發(fā)蒸騰量計(jì)算。采用無人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)作物蒸發(fā)蒸騰量計(jì)算，是根據(jù)遙感數(shù)據(jù)和氣象因子來估算太陽輻射量、作物吸收率、作物長(zhǎng)勢(shì)，進(jìn)而計(jì)算出目標(biāo)區(qū)域作物蒸發(fā)蒸騰量［35-36］。近年來的研究結(jié)果表明，采用遙感技術(shù)分析大尺度范圍內(nèi)蒸發(fā)蒸騰量是一種方便快捷、經(jīng)濟(jì)可行的方法［37］。利用遙感數(shù)據(jù)，采用能量平衡原理對(duì)蒸發(fā)蒸騰量進(jìn)行估算時(shí)，一般在分別計(jì)算出地表凈輻射、土壤熱通量和感熱通量后，再通過能量平衡將潛熱通量作為余項(xiàng)求出。

3 基于無人機(jī)遙感技術(shù)的灌溉管理信息化體系

通過以上分析可知，無人機(jī)遙感技術(shù)在水利施工、渠系識(shí)別、作物分類及作物干旱預(yù)警等方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。本文通過梳理分析無人機(jī)遙感技術(shù)在灌溉管理中的應(yīng)用，建立灌溉面積識(shí)別及農(nóng)田水利施工、灌溉渠系的快速識(shí)別與維護(hù)、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)快速識(shí)別以及作物干旱預(yù)警“四位一體”的農(nóng)田灌溉管理信息化體系。一般來說，農(nóng)田水利規(guī)劃設(shè)計(jì)之初，首先應(yīng)對(duì)作物區(qū)域面積進(jìn)行識(shí)別，采用無人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)作物種植區(qū)域及邊界進(jìn)行圖像采集，確定設(shè)計(jì)范圍。其次，利用機(jī)載激光雷達(dá)對(duì)水利設(shè)計(jì)區(qū)域的地形圖進(jìn)行采集，結(jié)合地形圖和種植區(qū)域分布圖，對(duì)灌區(qū)水利設(shè)施進(jìn)行設(shè)計(jì)和施工，形成若干套農(nóng)田灌溉管網(wǎng)或渠系。農(nóng)田水利工程完備后，需要對(duì)工程設(shè)施進(jìn)行日常維護(hù)，采用無人機(jī)遙感技術(shù)，在灌前對(duì)田間輸水設(shè)施進(jìn)行檢測(cè)，不僅解放勞動(dòng)力，而且可以避免灌溉時(shí)管網(wǎng)或渠系損壞得不到及時(shí)處理等問題的出現(xiàn)，影響糧食生產(chǎn)安全。再次，采用無人機(jī)遙感技術(shù)對(duì)灌區(qū)種植作物類型進(jìn)行識(shí)別，計(jì)算不同作物含水率，對(duì)作物缺水情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并通過遙感數(shù)據(jù)對(duì)土壤含水率進(jìn)行分析，對(duì)土壤是否缺水作出論斷。最后，通過計(jì)算蒸發(fā)蒸騰量，結(jié)合植物含水率及土壤含水率等信息，對(duì)該測(cè)量區(qū)域內(nèi)作物是否發(fā)生干旱脅迫及干旱發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。當(dāng)?shù)贸鲎魑锸艿礁珊得{迫的結(jié)論后，可采用渠系或者管網(wǎng)輸水的方式對(duì)作物實(shí)施灌溉，具體實(shí)施方案如圖1所示。

圖1 基于無人機(jī)遙感技術(shù)的灌溉一體化建設(shè)實(shí)施方案

4 結(jié)語

隨著農(nóng)村地區(qū)人們生活水平的提高，農(nóng)村勞動(dòng)人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，造成了從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的勞動(dòng)力逐步減少，導(dǎo)致大面積農(nóng)田“無人愿種”“無人種好”等一系列問題。而我國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)負(fù)擔(dān)著全國(guó)14億人的糧食安全重任，在此背景下，農(nóng)業(yè)規(guī)模化和集約化經(jīng)營(yíng)是大勢(shì)所趨。當(dāng)規(guī)?；r(nóng)業(yè)形成后，作物合理有效的灌溉是糧食生產(chǎn)過程中的重要環(huán)節(jié)，而傳統(tǒng)的人工實(shí)地調(diào)查種植結(jié)構(gòu)、查看土壤墑情、巡線渠系等手段已然滿足不了規(guī)模化生產(chǎn)的需求。隨著無人機(jī)遙感技術(shù)的日益成熟，在農(nóng)業(yè)灌溉管理中引入無人機(jī)遙感技術(shù)，不僅可以避免傳統(tǒng)實(shí)地調(diào)查方式上人力、物力和財(cái)力的浪費(fèi)，而且可以彌補(bǔ)衛(wèi)星遙感的劣勢(shì)。本文通過分析無人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)田灌溉管理中的應(yīng)用，采用基于無人機(jī)遙感的四位一體農(nóng)田灌溉管理信息化體系，為農(nóng)作物灌溉的精準(zhǔn)化、信息化及一體化作業(yè)提供參考。