無人機遙感技術在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中的應用研究

一、引言

在農(nóng)業(yè)領域，病蟲害是使得作物產(chǎn)量減少的關鍵因素之一，受疾病和蟲口的侵害，農(nóng)作物的減產(chǎn)率每年可能達到15%~20%。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法不僅操作繁瑣且效率低下，因此急需尋找一種高效、快速而又不會對農(nóng)作物造成破壞的監(jiān)測手段。在這一挑戰(zhàn)面前，無人機遙感技術的涌現(xiàn)為解決農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測問題提供了全新的途徑。

二、農(nóng)作物病蟲害無人機遙感監(jiān)測原理

農(nóng)作物病蟲害的無人機遙感監(jiān)測原理類似于蝙蝠、飛蛾等動物利用超聲波產(chǎn)生的動態(tài)反射進行導航。在這個過程中，農(nóng)作物表面與病蟲害的相互作用可通過電磁波的特性進行監(jiān)測。農(nóng)作物作為不同類型的物體，在其受到病蟲害侵襲時，會產(chǎn)生特定的反射和輻射電磁波，遙感技術充分利用這一原理，在無人機等平臺上搭載傳感器和接收電波設備，在農(nóng)田上空實現(xiàn)對農(nóng)作物內部波譜反射與輻射特性的監(jiān)測，從而確定當前農(nóng)作物的健康狀態(tài)和具體品種。

當農(nóng)作物受到病蟲害侵襲時，其葉片顏色、葉片結構等都會發(fā)生明顯變化，導致外觀特征的改變或倒伏，這些變化引起了光譜參數(shù)的變動，影響了波段吸收和波長反射等。因此，受蟲害侵襲的農(nóng)作物表現(xiàn)出不同的形態(tài)，與健康的農(nóng)作物進行波長信息對比，便可在光譜反射中揭示出病蟲害侵襲的時間和類型。遙感技術通過對這些波段信息的分析，能夠精確診斷農(nóng)田中的病蟲害情況。

病蟲害侵襲引起的農(nóng)作物變化會導致光譜反射的差異，因此利用遙感技術監(jiān)測這些差異，可以得到更為科學、合理的數(shù)據(jù)，成為一種高效的手段，實時獲取農(nóng)田的狀況，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學依據(jù)，實現(xiàn)對病蟲害的及時防治。因此，基于光譜反射的遙感監(jiān)測為農(nóng)業(yè)病蟲害的防控提供了可行性和準確性，使其成為一項創(chuàng)新而可靠的農(nóng)業(yè)管理工具。

三、無人機遙感技術在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中的優(yōu)勢

3.1快速、高效的數(shù)據(jù)獲取

傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測方法往往受制于地面限制，導致監(jiān)測周期長、數(shù)據(jù)獲取速度慢的問題，而無人機的應用通過空中視角的快速覆蓋，顯著縮短了監(jiān)測周期。無人機搭載的高分辨率光學傳感器和紅外傳感器，能夠在較短時間內覆蓋廣大農(nóng)田，捕捉到大量地理信息數(shù)據(jù)。這些傳感器以高速采樣和高靈敏度的特點，實現(xiàn)對農(nóng)田細節(jié)的快速捕捉，包括植被指數(shù)、地溫分布等多方面數(shù)據(jù)，不僅提供了豐富的信息量，也為農(nóng)業(yè)病蟲害的早期識別提供了數(shù)據(jù)基礎。

無人機遙感技術實現(xiàn)了靈活的任務規(guī)劃和多樣化的飛行軌跡，可根據(jù)病蟲害分布情況和農(nóng)田結構進行智能化調整。在一個飛行周期內，無人機可以快速地掃描大面積農(nóng)田，為病蟲害監(jiān)測提供全面的數(shù)據(jù)支持。相較于傳統(tǒng)的人工巡視或有人機的數(shù)據(jù)獲取方式，無人機的自主飛行和智能規(guī)劃使得數(shù)據(jù)采集更為高效。

3.2 高精度監(jiān)測

無人機配備的多光譜和高光譜傳感器，能夠實現(xiàn)對不同波段的光譜信息進行高分辨率捕捉，從而提供更為細致的地表覆蓋信息，可識別植被的不同生理狀態(tài)，包括病害、蟲害的早期跡象，實現(xiàn)對病蟲害的高度敏感監(jiān)測。

圖1 農(nóng)作物病蟲害監(jiān)測

無人機配備了激光雷達技術，能夠精確測量地表的高度和形狀，實現(xiàn)對農(nóng)田地貌的高精度三維建模。無人機將激光雷達數(shù)據(jù)與其他傳感器數(shù)據(jù)融合，可以生成高精度的地表模型，提供詳細的地形和植被信息，為病蟲害的分布提供更為準確的空間信息、為精細化的防控措施提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎。無人機搭載的紅外傳感器，能夠探測作物的表面溫度，通過溫度差異識別病蟲害的存在，對于發(fā)現(xiàn)植物生理變化的微小差異具有高度敏感性，能夠在早期階段準確診斷農(nóng)田中的異常情況。

3.3 設定靈活的監(jiān)測區(qū)域

傳統(tǒng)的監(jiān)測方法受限于地面或固定平臺，無法適應多樣性的農(nóng)田結構和病蟲害分布，而無人機的靈活性和自主性使其能夠更加有效地適應不同監(jiān)測需求。無人機的自主飛行能力使其可以覆蓋大范圍的農(nóng)田，從而能夠對廣泛的地理區(qū)域進行監(jiān)測。與傳統(tǒng)的人工監(jiān)測方式相比，無人機不受地面限制，能夠快速飛越農(nóng)田，高效地實現(xiàn)對大面積區(qū)域的全方位監(jiān)測。

在病蟲害監(jiān)測方面，能夠更加靈活地適應不同地形和農(nóng)田結構，有力地支持了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中對廣泛區(qū)域的需求。無人機的任務規(guī)劃和飛行路徑可以根據(jù)實際監(jiān)測需求進行靈活調整，在無人機系統(tǒng)中設定不同的監(jiān)測區(qū)域、關注點或優(yōu)先級，用戶能夠根據(jù)病蟲害的分布情況智能規(guī)劃飛行路徑，可以有針對性地覆蓋特定區(qū)域，提高了監(jiān)測效率和數(shù)據(jù)采集的精準性。

3.4低成本、低風險

相較于傳統(tǒng)的病蟲害監(jiān)測手段，無人機的應用不僅在設備成本上更為經(jīng)濟，也降低了操作風險，更加適用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場。以小型多旋翼無人機為例，其制造成本相對較低，維護成本也相對較為經(jīng)濟。由于無人機所需的技術設備日趨成熟，市場上競爭激烈，使得無人機的價格相對穩(wěn)定且逐漸下降，中小農(nóng)場或農(nóng)業(yè)合作社也能夠承擔起無人機遙感技術的采用成本，推動了該技術在農(nóng)業(yè)領域的廣泛應用。無人機遙感技術避免了人為風險，如傳統(tǒng)手動巡視可能面臨的天氣不佳、地形復雜等風險因素，而無人機的自主控制和智能避障功能，降低了飛行過程中的意外風險。同時，無人機遙感技術無須大規(guī)模的土地開墾，避免了對農(nóng)田生態(tài)環(huán)境的破壞，具有更低的環(huán)境風險。

四、農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中無人機遙感技術的應用

4.1多光譜無人機遙感影像監(jiān)測

多光譜無人機遙感技術可以獲取農(nóng)田不同波段的光譜信息，實現(xiàn)對植被狀態(tài)的精準監(jiān)測，從而為農(nóng)業(yè)病蟲害的防治提供科學數(shù)據(jù)支持。多光譜傳感器能夠同時獲取多個波段的光譜信息，覆蓋從可見光到紅外光譜范圍，可以捕捉植物反射的多個特征波段，包括葉綠素吸收的可見光波段、植物健康狀態(tài)的近紅外波段等。

圖2 健康植被與病蟲害植被光譜曲線

對這些光譜信息進行分析，可以準確反映植被的生理狀況，進而檢測到病蟲害引起的植被異常變化。光譜無人機遙感影像監(jiān)測技術具有較高的空間分辨率，能夠細致地捕捉到農(nóng)田中每個小區(qū)域的光譜信息，為病蟲害的早期發(fā)現(xiàn)提供了可能，因為即使在病害尚未顯著表現(xiàn)出外部癥狀的階段，植物內部的生理變化已經(jīng)可以通過光譜數(shù)據(jù)進行敏感檢測。因此，多光譜無人機遙感監(jiān)測不僅有助于精確診斷病蟲害類型，還能提供病害發(fā)生的時間和程度等關鍵信息。

4.2 高光譜無人機遙感影像

高光譜無人機遙感影像技術在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中展現(xiàn)出與多光譜相似但更為優(yōu)越的成像原理。相較于多光譜成像，高光譜無人機成像在遙感影像定位方面表現(xiàn)更為出色，其擁有更多的波段，提供更高分辨率和更豐富的圖像信息，使得高光譜影像能夠更精準地捕捉農(nóng)田的光譜特征，為農(nóng)業(yè)病蟲害的監(jiān)測和診斷提供更為詳細的數(shù)據(jù)支持。在進行遙感病蟲害監(jiān)測時，無人機主要應用高光譜成像技術對多種農(nóng)作物如棉花、油菜、小麥等進行病蟲害監(jiān)控。高光譜傳感器能夠分辨更多波段，覆蓋更廣泛的光譜范圍，因此能夠更全面地捕捉植物的光學特性。通過無人機高光譜形成的影像數(shù)據(jù)，結合其他遙感數(shù)據(jù)信息開展對農(nóng)田病蟲害的數(shù)據(jù)建模，取得了較為理想的監(jiān)測結果。

圖3 機載端采集控制軟件操作界面

高光譜無人機遙感技術的病蟲害監(jiān)測過程中，對不同波段的高光譜數(shù)據(jù)進行分析，可以實現(xiàn)對病蟲害的監(jiān)測與識別。不同的病蟲害在植物光譜中留下獨有的特征，對這些特征的識別可以迅速定位和區(qū)分農(nóng)田中的不同病蟲害類型，為及時采取精準的防治措施提供了科學依據(jù)。

4.3無人機可見光影像

無人機在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中運用可見光影像技術，通過三個波段即紅色、藍色、綠色，對可視光線進行傳導。此技術通過無人機平臺結合不同型號的數(shù)碼相機和RGB傳感器，得以對農(nóng)作物病蟲害進行細致研究，在該領域取得了顯著的研究成果。學者們通過無人機平臺搭載多種數(shù)碼相機和RGB傳感器，實現(xiàn)了對農(nóng)作物病蟲害的多樣化監(jiān)測。在監(jiān)測過程中，根據(jù)不同數(shù)碼影像的種類，利用飛行高度和區(qū)域劃分等多種方式進行光譜數(shù)據(jù)的獲取，能夠通過提取影像中的顏色、紋理和特征等信息，以及對病蟲害的區(qū)分，再結合當前信息進行更精準的病蟲害識別。在無人機可見光影像監(jiān)測中，利用高光譜數(shù)據(jù)等顯著性較強的植被指數(shù)，對參數(shù)與農(nóng)作物病蟲害的數(shù)據(jù)特征進行綜合性的分析，能夠更全面地了解農(nóng)田中植物的健康狀態(tài)，從而實現(xiàn)對病蟲害發(fā)生量的識別和監(jiān)測。

4.4熱紅外成像遙感

熱紅外成像遙感技術在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中發(fā)揮著關鍵作用，通過無人機平臺搭載熱紅外傳感器，實現(xiàn)了對農(nóng)田病蟲害的高效監(jiān)測。該技術基于不同物體表面溫度的差異記錄并分析熱紅外輻射，可實現(xiàn)對農(nóng)作物的病蟲害情況進行無損、高精度的探測。在熱紅外監(jiān)測中，受到病蟲害侵襲的農(nóng)作物往往表現(xiàn)出不同的表面溫度特征。病蟲害引起的生理變化和代謝活動導致植物受感染部位的溫度上升，與健康部分形成明顯的溫度差異。

無人機搭載的熱紅外傳感器可以在不同時間、不同地點對農(nóng)田進行高頻率、高空間分辨率的熱紅外成像，捕捉這些微小的溫度變化。此外，熱紅外監(jiān)測技術還能夠實現(xiàn)對農(nóng)作物的整體生長狀態(tài)進行評估。病蟲害的侵襲往往導致受感染區(qū)域的代謝活動增加，從而在熱紅外圖像上呈現(xiàn)出明顯的熱斑。通過分析這些熱斑的位置、大小和強度，以確定農(nóng)田中存在的病蟲害類型及其程度，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供實時、非侵入性的監(jiān)測手段。此外，熱紅外監(jiān)測技術的優(yōu)勢在于其無須直接接觸目標，可在復雜地形環(huán)境中實施、無日夜限制等特點，使無人機熱紅外監(jiān)測技術成為一種高效、全天候、大范圍的農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測工具。

4.5激光雷達成像遙感

激光雷達監(jiān)測技術具有高精度的空間分辨率，能夠獲取農(nóng)田地表的三維形狀和高度信息，為監(jiān)測病蟲害引起的植被結構變化提供詳細而準確的數(shù)據(jù)。無人機搭載的激光雷達傳感器可以實現(xiàn)對農(nóng)田進行高密度的點云采集，精確還原農(nóng)作物的空間結構，包括樹冠、葉片等細節(jié)，從而更好地捕捉植被的微觀特征。在病蟲害監(jiān)測方面，激光雷達成像技術能夠識別植物的垂直結構和密度變化，揭示病蟲害引起的植被生長異常。對點云數(shù)據(jù)進行分析，可以檢測出受侵襲植物的生長狀況，包括樹冠形狀的不規(guī)則變化、密度的減小等。這些微小的結構變化往往是病蟲害侵襲的早期跡象，激光雷達監(jiān)測技術的高精度使其能夠提前發(fā)現(xiàn)這些異常，并為農(nóng)民提供及時的預警和管理建議。此外，激光雷達技術還能夠穿透植被表面，獲取植被下層的地形信息，對于隱藏在植被中的病蟲害也有著較好的檢測效果，將激光雷達數(shù)據(jù)和其他遙感數(shù)據(jù)相結合，以實現(xiàn)全方位、多層次的病蟲害監(jiān)測，為科學、高效的防治策略提供有力支持。

五、無人機遙感監(jiān)測農(nóng)業(yè)病蟲害的展望

無人機遙感技術在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測方面展現(xiàn)出巨大的潛力，未來的發(fā)展前景十分廣闊。

首先，病蟲害特征訓練的研究將成為技術的關鍵驅動力，通過深度學習等先進技術，無人機可以收集大量高分辨率的圖像數(shù)據(jù)，為病蟲害特征的準確提取奠定基礎。未來的發(fā)展方向包括通過大規(guī)模數(shù)據(jù)集的構建，訓練深度學習模型以自動提取病蟲害相關特征，從而實現(xiàn)更加智能、高效地監(jiān)測和識別。其次，病蟲害分類識別將成為無人機遙感監(jiān)測的重點研究方向。通過對已有數(shù)據(jù)的深入分析，研究人員可以建立更為精準的分類模型，實現(xiàn)對不同病蟲害的準確識別。借助機器學習技術，根據(jù)病蟲害引起的農(nóng)作物光譜、形態(tài)和結構等變化，實現(xiàn)對多樣化病蟲害的快速、準確地分類。

展望未來，隨著硬件和軟件技術的不斷升級，無人機的遙感監(jiān)測將更加全面、高效。新一代傳感器的應用將進一步提升圖像分辨率和光譜分辨率，為病蟲害的細致監(jiān)測提供更多可能性。同時，機器學習和人工智能算法的不斷創(chuàng)新將促使無人機遙感監(jiān)測在病蟲害特征提取和分類識別方面取得更為顯著的進展，使其更適應不同地域和農(nóng)作物的監(jiān)測需求。

六、結語

綜上所述，無人機可以搭載各類傳感器，充分利用其低空飛行的優(yōu)勢，獲取高清影像圖，通過計算機處理影像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對各類作物生長特征的精準監(jiān)測。相比傳統(tǒng)方法，無人機遙感技術具有大面積、快速、無破壞、無污染的優(yōu)勢，極大地節(jié)省了人力和物力，提高了監(jiān)測效率，更加環(huán)保。未來，隨著科學技術的不斷發(fā)展，相信無人機遙感技術在農(nóng)業(yè)病蟲害監(jiān)測中能夠發(fā)揮出更大的作用。

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