陳鵬飛

（中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所/資源與環(huán)境信息系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100101）

農(nóng)業(yè)是同時(shí)受到自然條件與社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件雙重制約的脆弱性產(chǎn)業(yè)，農(nóng)田管理中涉及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)每一個(gè)環(huán)節(jié)的決策都需要多門類、全方位的信息支撐。長(zhǎng)期以來，由于缺乏有效信息支持，農(nóng)民往往向田間施入過多化肥、農(nóng)藥[1]。為了緩解農(nóng)業(yè)資源緊張與環(huán)境壓力巨大之間的矛盾，未來農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)必將從“粗放”走向“精細(xì)”[2]。

遙感技術(shù)、地理信息技術(shù)、地面?zhèn)鞲衅骷盁o線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用，為實(shí)現(xiàn)作物長(zhǎng)勢(shì)精準(zhǔn)探測(cè)、開展精細(xì)化田間管理提供了技術(shù)支撐。其中，遙感技術(shù)具有大面積同步監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，可實(shí)現(xiàn)對(duì)作物長(zhǎng)勢(shì)空間分布信息的精準(zhǔn)獲取。目前，基于衛(wèi)星、地面基站和載人飛機(jī)的遙感探測(cè)技術(shù)進(jìn)行作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、農(nóng)作物種類細(xì)分、作物品質(zhì)/病蟲害監(jiān)測(cè)及農(nóng)場(chǎng)管理的研究[3-5]已有很多。但隨著對(duì)遙感數(shù)據(jù)需求的急劇增長(zhǎng)，目前遙感觀測(cè)系統(tǒng)還存在技術(shù)和成本上的問題。比如：衛(wèi)星遙感存在重訪周期長(zhǎng)、時(shí)間分辨率低的缺陷；地面基站遙感獲取的數(shù)據(jù)存在觀測(cè)范圍小、工作量大、視野窄等問題[6]；載人飛機(jī)遙感存在成本高、一次飛行準(zhǔn)備時(shí)間長(zhǎng)的缺陷。近年來，無人機(jī)遙感技術(shù)以其機(jī)動(dòng)、靈活、時(shí)效性強(qiáng)、容易操作等特點(diǎn)，被逐漸應(yīng)用于農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)中，已成為遙感對(duì)地觀測(cè)的又一重要應(yīng)用。此外，無人機(jī)攜帶藥箱等機(jī)載設(shè)備，可代替人對(duì)作物開展農(nóng)事活動(dòng)，以提高工作效率，節(jié)約人力成本。但目前無人機(jī)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用還處于起步階段，有許多問題亟待進(jìn)一步研究。本文從農(nóng)業(yè)無人機(jī)自身的技術(shù)特征，以及無人機(jī)在作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)、產(chǎn)量估測(cè)、病蟲害監(jiān)測(cè)、氮素營(yíng)養(yǎng)診斷和精準(zhǔn)田間管理中的應(yīng)用等方面，系統(tǒng)地分析和總結(jié)了其應(yīng)用現(xiàn)狀，并提出了相應(yīng)的發(fā)展建議，以期為相關(guān)領(lǐng)域的深入研究提供參考。

1 國(guó)內(nèi)外無人機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用現(xiàn)狀

1.1 農(nóng)用無人機(jī)的硬件技術(shù)狀況

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，需要根據(jù)不同的使用目的選擇不同形式的無人機(jī)飛行平臺(tái)及載荷（對(duì)地觀測(cè)傳感器、小型農(nóng)機(jī)等）。

1.1.1 飛行平臺(tái)

按飛行平臺(tái)構(gòu)型，無人機(jī)可以分為固定翼無人機(jī)、無人直升機(jī)和多旋翼無人機(jī)3類及其相關(guān)變種。固定翼無人機(jī)是將螺旋槳或者噴氣式發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的推力作為飛機(jī)向前飛行的動(dòng)力，主要的升力來自機(jī)翼與空氣的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，所以其必須要有一定的相對(duì)速度才會(huì)有升力來飛行。固定翼無人機(jī)具有航程遠(yuǎn)、飛行速度快、續(xù)航長(zhǎng)、飛行高度高等優(yōu)點(diǎn)，但也存在需要滑行跑道、操作相對(duì)復(fù)雜、不能根據(jù)需要對(duì)重點(diǎn)區(qū)域做懸停拍攝等缺點(diǎn)。在農(nóng)業(yè)中，固定翼無人機(jī)主要應(yīng)用于土地確權(quán)[7]、糧食估產(chǎn)[8]、作物種類識(shí)別[9]等領(lǐng)域。相對(duì)于固定翼無人機(jī)，多旋翼無人機(jī)目前在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用更為廣泛。它主要靠多個(gè)旋翼產(chǎn)生的升力讓無人機(jī)起飛，具有可垂直起降、空中懸停、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，但也存在飛行速度慢、續(xù)航時(shí)間短等缺陷[10]。在農(nóng)業(yè)中，多旋翼無人機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域也已涉及糧食估產(chǎn)[11-12]、作物種類識(shí)別[13]、作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)[14]、農(nóng)藥噴施[15]等領(lǐng)域。與多旋翼無人機(jī)相比，無人直升機(jī)的旋翼更大，飛行穩(wěn)定，抗風(fēng)性好。在施藥方面，無人直升機(jī)可形成單一風(fēng)場(chǎng)，且向下氣流強(qiáng)勁，可以打透茂密的枝葉，施藥效果較好；另外，它也可用于作物輔助授粉等領(lǐng)域[16]；但無人直升機(jī)的價(jià)格相對(duì)較高?？傊磥砜筛鶕?jù)不同飛行任務(wù)的特點(diǎn)，合理搭配不同類型無人機(jī)，達(dá)到低成本、高效作業(yè)的效果。

1.1.2 機(jī)載對(duì)地觀測(cè)傳感器

根據(jù)農(nóng)情監(jiān)測(cè)需求，可用于無人機(jī)機(jī)載對(duì)地觀測(cè)的傳感器主要包括數(shù)碼相機(jī)、多光譜傳感器、熱像儀、高光譜傳感器、激光雷達(dá)傳感器等（表1）。其中，數(shù)碼相機(jī)和多光譜傳感器由于具有成本低、類型多樣的特點(diǎn)，是目前人們開展基于無人機(jī)的農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)使用最多的設(shè)備。數(shù)碼相機(jī)包括日本Canon公司的5D MarkⅡ、日本Nikon公司的D800ED7000、丹麥Phase One公司的P65IQ180等型號(hào)[17]的相機(jī)，其主要區(qū)別在于成像感應(yīng)器類型、像幅大小等。多光譜傳感器主要包括法國(guó)Parrot公司的Sequoia、美國(guó)Tetracam公司的ADC Lite、德國(guó)Cubert公司的S128等型號(hào)的傳感器。不同傳感器在光譜波段設(shè)置、成像方式、空間分辨率、價(jià)格等方面存在差異。熱像儀可獲得作物冠層溫度信息，便于監(jiān)測(cè)作物蒸騰及旱情；高光譜傳感器能獲取作物冠層更精細(xì)的光譜信息，有利于準(zhǔn)確獲取作物長(zhǎng)勢(shì)信息；激光雷達(dá)傳感器則能獲取豐富的點(diǎn)云信息，可有效獲取高精度的作物水平和垂直冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)。以上3種設(shè)備由于價(jià)格較高、成像及影像后處理技術(shù)較復(fù)雜等，它們?cè)谵r(nóng)情監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用還不多見。常見的無人機(jī)機(jī)載熱像儀有德國(guó)Optris公司的PI400、美國(guó)FLIR公司的SC655等；機(jī)載激光雷達(dá)傳感器有美國(guó)Velodyne公司的VLP-16/HDL-32/HDL-6激光雷達(dá)掃描儀等。在機(jī)載高光譜成像儀方面，按成像方式可分為推掃成像和凝視成像。由于成像模式的限制和無人機(jī)飛行過程中容易抖動(dòng)等影響，采用推掃成像的高光譜成像儀數(shù)據(jù)的幾何校正是難點(diǎn)，需要配合高精度的定位定姿系統(tǒng)（positioning and orientation system,POS），經(jīng)過復(fù)雜計(jì)算才能獲得比較滿意的影像；而凝視型高光譜成像儀采用畫幅成像方式，可以在無POS系統(tǒng)的條件下完成圖像的幾何校正和拼接，但是由于不同波段成像有時(shí)間差，其獲取數(shù)據(jù)處理的難點(diǎn)在于光譜信息的校正[18]。相對(duì)而言，目前在無人機(jī)上凝視型高光譜成像儀的驗(yàn)證與應(yīng)用研究較多，主要有德國(guó)Cubert公司的S185，芬蘭Senop公司的RHC。總體而言，不同傳感器具有各自的用途和特點(diǎn)，需要根據(jù)實(shí)際需求來選配。另外，耦合各類傳感器，實(shí)現(xiàn)基于無人機(jī)的多載荷觀測(cè)、多類型數(shù)據(jù)同步獲取將是未來的重要發(fā)展方向之一。

表1 常見無人機(jī)對(duì)地觀測(cè)傳感器Table 1 Common ground observation sensors of unmanned aerial vehicle(UAV)

1.1.3 機(jī)載農(nóng)機(jī)設(shè)備

無人機(jī)搭載農(nóng)機(jī)設(shè)備進(jìn)行田間作業(yè)，具有效率高、成本低、對(duì)作業(yè)人員傷害小等特點(diǎn)。目前已有的搭載在無人機(jī)上的農(nóng)機(jī)設(shè)備主要有藥箱及其施藥控制系統(tǒng)、肥料箱及其施肥系統(tǒng)、料倉(cāng)及播種系統(tǒng)等。基于無人機(jī)方面的研究，王大帥等[19]設(shè)計(jì)了變量施藥控制系統(tǒng)，可根據(jù)飛行參數(shù)自動(dòng)調(diào)整施藥流量，改善已有無人機(jī)施藥系統(tǒng)存在的霧滴分布不均勻、重噴、漏噴等問題；MEIVEL等[20]設(shè)計(jì)了一款基于無人機(jī)的施肥和施藥裝置，無人機(jī)飛行中的施肥量或施藥量可根據(jù)目標(biāo)作物的特征進(jìn)行遠(yuǎn)程控制；美國(guó)DroneSeed公司研發(fā)了一款高速播種無人機(jī)，可利用壓縮空氣將種子射入土壤中；FELISMINA等[21]將播種機(jī)與無人機(jī)結(jié)合設(shè)計(jì)了基于無人機(jī)的作物播種系統(tǒng)。這些研究促進(jìn)了無人機(jī)在施肥、施藥、播種等農(nóng)事活動(dòng)中的應(yīng)用，但仍然存在許多不足。在無人機(jī)施藥方面，施藥系統(tǒng)的霧化效率、施藥過程的霧滴飄移、飛行速度與藥劑流量精準(zhǔn)控制等問題還需深入研究。與施藥系統(tǒng)相同，無人機(jī)對(duì)液態(tài)肥料的施用同樣存在著霧化效率不高、霧滴發(fā)生飄移、施肥不均勻等問題；在施用固態(tài)肥時(shí)，設(shè)計(jì)普適性施肥系統(tǒng)以滿足不同顆粒大小、質(zhì)量的肥料撒施的需要，明確不同類型肥料的飄移規(guī)律與撒施均勻性是亟待解決的問題。在無人機(jī)播種方面，還面臨著實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)播種（播種深度、行間距）的一系列問題。

1.2 農(nóng)用無人機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域

1.2.1 作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)

長(zhǎng)勢(shì)是指作物生長(zhǎng)的狀況與趨勢(shì)[22]，常用的衡量指標(biāo)包括葉面積指數(shù)、生物量、株高等。陸國(guó)政等[23]利用八旋翼無人機(jī)搭載高清數(shù)碼相機(jī)監(jiān)測(cè)小麥育種小區(qū)，成功反演了各小區(qū)株高等信息；田明璐等[24]利用無人機(jī)搭載高光譜傳感器S185獲得了棉花冠層高光譜信息，并基于獲得的數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建光譜指數(shù)，結(jié)合偏最小二乘算法成功反演了棉花葉面積指數(shù)；YUE等[25]同樣基于無人機(jī)搭載高光譜傳感器S185，利用光譜指數(shù)與偏最小二乘算法結(jié)合的方式反演了小麥生物量信息。但在長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)方面，目前已有的研究多基于無人機(jī)觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用光譜指數(shù)法或偏最小二乘法來開展參數(shù)反演，還缺少對(duì)其他方法的研究和應(yīng)用。

1.2.2 作物產(chǎn)量估測(cè)

無人機(jī)遙感憑借其較高的空間分辨率和機(jī)動(dòng)、靈活的特征，一方面可以有效獲取作物在關(guān)鍵生育期的光譜信息，便于對(duì)產(chǎn)量進(jìn)行有效反演；另一方面可實(shí)現(xiàn)對(duì)地塊尺度產(chǎn)量的精準(zhǔn)估測(cè)，較適合小尺度田塊的估產(chǎn)工作。KEFAUVER等[26]利用八旋翼無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)等設(shè)備獲取大麥冠層光譜信息，通過計(jì)算多種常用光譜指數(shù)，基于逐步多元回歸法建立了大麥產(chǎn)量的估測(cè)模型；ZHOU等[11]利用無人機(jī)搭載多光譜傳感器和數(shù)碼相機(jī)獲取水稻多時(shí)相影像數(shù)據(jù)，結(jié)合光譜指數(shù)和多元回歸算法建立了基于多時(shí)相光譜指數(shù)反演水稻產(chǎn)量的模型；DU等[12]基于無人機(jī)搭載傳感器獲取小麥多光譜影像信息，通過計(jì)算多種常用光譜指數(shù)并結(jié)合逐步多元回歸算法，建立了小麥產(chǎn)量的估測(cè)模型。以上研究為基于無人機(jī)開展作物產(chǎn)量估測(cè)提供了樣例，但相關(guān)研究還多停留在試驗(yàn)階段，建立的模型基本都是經(jīng)驗(yàn)性的回歸模型，還缺少對(duì)無人機(jī)遙感估產(chǎn)模型機(jī)制的探索和驗(yàn)證工作。

1.2.3 作物氮素營(yíng)養(yǎng)診斷

氮素是作物生長(zhǎng)、發(fā)育所必需的營(yíng)養(yǎng)元素，在提高作物光合能力，增加同化產(chǎn)物等方面起著重要作用[27]。對(duì)于大多數(shù)土壤而言，當(dāng)季有效氮含量不能滿足作物生長(zhǎng)需要時(shí)，需要添加外來氮源，因此，氮肥管理是實(shí)現(xiàn)以高產(chǎn)優(yōu)質(zhì)為目標(biāo)的作物生產(chǎn)中最為重要的環(huán)節(jié)之一[28]。無人機(jī)遙感具有空間分辨率高的特點(diǎn)，能實(shí)現(xiàn)田間作物氮素營(yíng)養(yǎng)狀況精細(xì)填圖，對(duì)氮肥精準(zhǔn)管理具有重要意義。秦占飛等[29]利用八旋翼無人機(jī)搭載S185機(jī)載成像光譜儀獲取水稻冠層高光譜信息，通過構(gòu)建新的診斷氮素的光譜指數(shù)反演了水稻葉片全氮含量信息；LIU等[30]基于無人機(jī)獲取小麥冠層高光譜影像，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法建立了反演葉片氮濃度的模型，很好地預(yù)測(cè)了小麥拔節(jié)期、挑旗期、開花期的葉片氮濃度信息；JAY等[31]利用無人機(jī)獲取甜菜冠層光譜影像，基于光譜指數(shù)建立了反演甜菜冠層氮含量的模型。但目前的研究多集中在作物氮素營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)反演模型構(gòu)建方面，而在反演作物氮素營(yíng)養(yǎng)狀況指標(biāo)信息的基礎(chǔ)上，怎樣判定作物氮素營(yíng)養(yǎng)虧缺情況，并基于無人機(jī)影像生成變量施肥處方圖還有待于進(jìn)一步研究。

1.2.4 作物病蟲害監(jiān)測(cè)

據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織估計(jì)，世界糧食產(chǎn)量常年因病害損失14%，蟲害損失10%[32]。農(nóng)作物病蟲害從小范圍發(fā)生到爆發(fā)或流行受到諸多因素的影響，主要包括氣候特點(diǎn)、作物品種、種植習(xí)慣及防治情況等[33-34]。因此，基于無人機(jī)遙感機(jī)動(dòng)、靈活的特征，對(duì)作物病、蟲情發(fā)生程度及范圍進(jìn)行及時(shí)探測(cè)，開展有效防治，對(duì)于減少糧食產(chǎn)量損失具有重要意義。DIGENNARO等[35]基于無人機(jī)搭載多光譜傳感器獲取葡萄冠層光譜影像，發(fā)現(xiàn)歸一化植被指數(shù)與葉片條紋病癥狀間有很好的相關(guān)性，認(rèn)為可基于此較好地識(shí)別葡萄葉片條紋病信息；SUGIURA等[36]利用八旋翼無人機(jī)搭載數(shù)碼相機(jī)獲取馬鈴薯冠層圖像，研發(fā)圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)以判定馬鈴薯晚疫病的發(fā)生程度，為馬鈴薯晚疫病的快速檢測(cè)提供了新的技術(shù)手段；HUNT等[37]利用六旋翼無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)獲取了馬鈴薯冠層影像信息，發(fā)現(xiàn)可以基于面向?qū)ο蟮挠跋穹治龇椒▉頊?zhǔn)確判定馬鈴薯甲蟲危害程度?？傮w上，目前基于無人機(jī)監(jiān)測(cè)作物病蟲害信息的研究多集中在影像光譜特征與病蟲害發(fā)生程度間的關(guān)系解析方面，今后將其在實(shí)際生產(chǎn)中進(jìn)行推廣應(yīng)用，還需要考慮將影像信息與氣象、水資源等數(shù)據(jù)結(jié)合，針對(duì)不同地區(qū)制定不同的無人機(jī)病蟲害監(jiān)測(cè)飛行計(jì)劃與防控應(yīng)急處置方案。

1.2.5 作物田間管理

將無人機(jī)應(yīng)用于作物田間管理，使其成為“空中拖拉機(jī)”，對(duì)提高生產(chǎn)效率、減少農(nóng)事活動(dòng)過程對(duì)作物生長(zhǎng)的擾動(dòng)和對(duì)操作人員的傷害具有重要意義。如前所述，目前無人機(jī)已在播種、施藥、施肥等方面開展了應(yīng)用研究，尤其是在噴灑藥劑以防治病蟲害方面?；趫D像識(shí)別技術(shù)和無人機(jī)技術(shù)，在有效識(shí)別裸露地塊的基礎(chǔ)上，王林惠等[38]實(shí)現(xiàn)了基于無人機(jī)對(duì)水稻種植區(qū)的施藥作業(yè)；陳盛德等[39]比較了農(nóng)用無人機(jī)航空噴藥方式和人工噴施方式在水稻植株上的施藥效果，結(jié)果表明，航空噴施的霧滴沉積效果優(yōu)于人工噴施，其作業(yè)效率約為人工噴施的10倍，且成本低，效益高；FAI?AL等[40]設(shè)計(jì)了一款基于無人機(jī)的噴藥系統(tǒng)，它能夠根據(jù)地面?zhèn)鞲衅鳒y(cè)定的環(huán)境參數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整無人機(jī)飛行過程中的飛行參數(shù)來使得農(nóng)藥噴施更加均勻。但目前無人機(jī)在田間作業(yè)中的應(yīng)用還很不完善，有許多環(huán)節(jié)需要改進(jìn)，除前面提到的有關(guān)機(jī)載設(shè)備的若干改進(jìn)方面外，作業(yè)方式也需要從目前的“粗放”管理向“精細(xì)”管理轉(zhuǎn)變。田間病蟲害的發(fā)生程度、養(yǎng)分虧缺程度等并不是均一的，有災(zāi)情嚴(yán)重的地方，也有較輕的地方。因此，需要進(jìn)一步研究能根據(jù)不同的作物災(zāi)情空間發(fā)生程度進(jìn)行變量施肥、施藥的無人機(jī)田間管理系統(tǒng)，以達(dá)到對(duì)災(zāi)情的精準(zhǔn)防治，同時(shí)，減輕過量藥劑、肥料對(duì)環(huán)境和植株的傷害。

2 發(fā)展展望

總體而言，目前無人機(jī)在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用要面臨的問題主要有：飛行穩(wěn)定性與智能化水平不高，平臺(tái)個(gè)性化不足；機(jī)載傳感器成本過高，難以普及應(yīng)用；無人機(jī)作業(yè)下的霧滴、顆粒飄移規(guī)律需要進(jìn)一步明確，施肥、施藥等機(jī)載設(shè)備的作業(yè)控制技術(shù)存在較大的改進(jìn)空間；作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)及產(chǎn)量估測(cè)以經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑橹?，模型?zhǔn)確性、穩(wěn)定性未得到廣泛驗(yàn)證。為解決這些問題，促進(jìn)無人機(jī)技術(shù)在農(nóng)業(yè)中進(jìn)一步應(yīng)用，以下幾方面的研究將是關(guān)鍵。

2.1 無人機(jī)的個(gè)性化與智能化

隨著工業(yè)技術(shù)的發(fā)展和人們對(duì)民用無人機(jī)多方面的技術(shù)需求增多，未來無人機(jī)的研究必將向著個(gè)性化、智能化方向發(fā)展。如：開發(fā)無人機(jī)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)定位技術(shù)與飛行姿態(tài)精準(zhǔn)控制技術(shù)以增強(qiáng)無人機(jī)的飛行控制精度；開展無人機(jī)實(shí)時(shí)智能避讓技術(shù)研究，以應(yīng)對(duì)飛行過程中的突發(fā)障礙物，保護(hù)機(jī)載設(shè)備安全；發(fā)明多載荷協(xié)同觀測(cè)及增穩(wěn)云臺(tái)以促進(jìn)無人機(jī)多載荷同步觀測(cè)；研發(fā)無人機(jī)各部件組件化封裝技術(shù)，使用戶能根據(jù)自己的資金、性能需求自主搭建無人機(jī)工作平臺(tái)等。

2.2 機(jī)載傳感器的低成本和輕小型化

傳感器是無人機(jī)得以推廣應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)備之一，只有使用適合無人機(jī)的遙感傳感器才能獲得高質(zhì)量的遙感信息[41]。從無人機(jī)的載重、續(xù)航時(shí)間及無人機(jī)遙感的普及應(yīng)用方面考慮，開發(fā)通用性強(qiáng)、低成本、體積小和質(zhì)量輕的傳感器是無人機(jī)傳感器發(fā)展的重要方向。另外，實(shí)現(xiàn)傳感器波段可定制，以滿足不同個(gè)體對(duì)光譜信息的個(gè)性化需求，將是未來市場(chǎng)發(fā)展的趨勢(shì)之一。

2.3 機(jī)載農(nóng)機(jī)設(shè)備的智能化

2017年國(guó)務(wù)院發(fā)布了新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，將人工智能的發(fā)展提到了國(guó)家戰(zhàn)略高度。智能化是新一代無人機(jī)機(jī)載農(nóng)機(jī)設(shè)備的基本特征。研發(fā)高效的圖像識(shí)別技術(shù)、農(nóng)藥和化肥精準(zhǔn)控制技術(shù)等，實(shí)現(xiàn)無人機(jī)飛行參數(shù)、藥劑用量等根據(jù)作業(yè)單元特征實(shí)時(shí)自動(dòng)調(diào)整，能根據(jù)作物長(zhǎng)勢(shì)空間變異精準(zhǔn)、定量地進(jìn)行施肥、施藥等農(nóng)田管理，是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)農(nóng)田作業(yè)智能化的重要方向。

2.4 無人機(jī)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)

不同類型傳感器的價(jià)格、技術(shù)特征及作用各異。開展基于無人機(jī)平臺(tái)的多載荷協(xié)同觀測(cè)及相關(guān)數(shù)據(jù)融合處理技術(shù)，對(duì)于高效反演作物長(zhǎng)勢(shì)信息、協(xié)助農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理具有重要意義，將是今后基于無人機(jī)對(duì)地觀測(cè)的重要發(fā)展方向。

2.5 不同監(jiān)測(cè)平臺(tái)數(shù)據(jù)的融合與應(yīng)用

基于無人機(jī)開展作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)具有機(jī)動(dòng)、靈活、分辨率高、可實(shí)現(xiàn)面狀監(jiān)測(cè)等優(yōu)勢(shì)，但它只是信息獲取的一種手段，在應(yīng)用中也存在一定的局限性。同其他遙感手段一樣，無人機(jī)遙感能夠判定作物生長(zhǎng)的好壞，但很難判定影響作物長(zhǎng)勢(shì)好壞的因素。要判定作物長(zhǎng)勢(shì)不好由何種原因引起，需要結(jié)合地面調(diào)查數(shù)據(jù)或傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。因此，耦合無人機(jī)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與地面?zhèn)鞲衅骶W(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，來實(shí)現(xiàn)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)定量化和后期精準(zhǔn)管理至關(guān)重要。另外，相對(duì)于衛(wèi)星遙感，無人機(jī)在短時(shí)間內(nèi)的監(jiān)測(cè)面積有限，因此，怎樣結(jié)合無人機(jī)遙感數(shù)據(jù)與衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)作物災(zāi)情的短期測(cè)報(bào)也是今后研究的重要方向。

2.6 無人機(jī)作業(yè)及數(shù)據(jù)處理分析的標(biāo)準(zhǔn)化

要實(shí)現(xiàn)無人機(jī)農(nóng)業(yè)應(yīng)用普及化，在前面提到的傳感器設(shè)備及機(jī)載農(nóng)機(jī)具輕小型化、智能化、低成本化的基礎(chǔ)上，還需要構(gòu)建基于無人機(jī)魯棒性的作物參數(shù)遙感反演模型?？梢愿鶕?jù)精度要求分區(qū)域、分作物生育期構(gòu)建模型，也可以構(gòu)建統(tǒng)一模型，但必須具有高精度、可重復(fù)等特征。另外，需要根據(jù)作物類型、種植區(qū)域特征等，面向田間管理需求，制定無人機(jī)作業(yè)規(guī)程，明確監(jiān)測(cè)時(shí)間、任務(wù)、數(shù)據(jù)處理流程等，形成規(guī)范。

3 小結(jié)

無人機(jī)作為一種重要的信息獲取手段和田間作業(yè)方式，在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用具有其他機(jī)械無可替代的優(yōu)勢(shì)，是未來農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要輔助手段，尤其適合我國(guó)目前農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀。雖然目前基于無人機(jī)的作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和田間輔助作業(yè)已取得一定成果，但還存在無人機(jī)平臺(tái)難以滿足多樣化的用戶需求、機(jī)載傳感器成本高、相關(guān)農(nóng)機(jī)設(shè)備智能化不夠、缺少高魯棒性參數(shù)反演模型等問題。建議提高無人機(jī)個(gè)性化、智能化水平，研發(fā)低成本、輕小型化的機(jī)載傳感器，實(shí)現(xiàn)機(jī)載農(nóng)機(jī)設(shè)備智能化，開展無人機(jī)多傳感器數(shù)據(jù)及無人機(jī)平臺(tái)數(shù)據(jù)與其他平臺(tái)數(shù)據(jù)的融合與應(yīng)用，建立標(biāo)準(zhǔn)化的無人機(jī)作業(yè)制度等。