无人机作物侦察：它是什么以及如何使用

关键点

• 无人机 （UAV） 作物侦察提供有关作物健康的高分辨率实时数据，能够及早发现病虫害和营养缺乏。

• DJI Agras、Matrice RTK 和 Mavic 等无人机配备了 RGB、多光谱和热传感器，以优化精准农业。

• 无人机作物侦察可以节省大量时间和劳动力，同时通过有针对性的干预措施减少投入浪费。

• 一系列无人机类型和成像技术允许针对不同的作物类型和田间条件进行定制应用。

• 与人工智能平台和农场管理系统的集成正在推动自主、数据驱动农业的未来。

什么是无人机作物侦察？

无人机作物侦察涉及使用配备专用传感器和摄像头的无人机从空中评估田间状况。这些无人机为农艺师和农民提供了有关植物健康、害虫压力、水分含量和养分缺乏的快速、高分辨率的见解。与传统的足部侦察相比，空中方法覆盖的地面更多，并在整个生长季节提供一致、可重复的结果。

无人机使用 RGB、多光谱或热传感器捕获数据，然后将其处理成可作的地图，例如 NDVI，用于指导可变速率施肥或有针对性的农药施用等干预措施。从长远来看，无人机具有成本效益，与有人驾驶飞机或卫星图像相比，每英亩的运营成本更低。

无人机作物侦察与传统侦察有何不同

与传统的侦察方法（通常涉及手动视觉评估）不同，无人机作物侦察可提供更快、更全面的数据收集。虽然人类侦察员可能只能观察一小部分田地，但无人机可以在一次飞行中高精度扫描数百英亩的土地。在人眼看到问题之前检测问题的能力显着缩短了响应时间和资源分配。

无人机还提供标准化的地理参考数据，可以随着时间的推移进行比较，提供作物发育和胁迫因素的历史视图。这样可以在整个赛季中进行更一致的监控并改进决策。

无人机作物侦察的工作原理

无人机作物侦察过程包括选择合适的无人机平台、安装正确的传感器以及对飞行路径进行编程。无人机可以是固定翼、多旋翼、混合垂直起降或单旋翼类型。选择取决于农场规模、地形复杂性和侦察目标等因素。

飞行任务通常使用 DJI FlightHub 2 或 DroneDeploy 等软件进行预先计划，这些软件允许无人机在整个场地捕获一致的高分辨率图像。这些图像被处理成正射镶嵌和植被指数，例如 NDVI、OSAVI 或 GNDVI。这些地图有助于在早期阶段识别作物胁迫、疾病爆发和养分缺乏。

农业中使用的无人机类型

选择合适的无人机有助于使无人机能力与作物侦察的运营目标保持一致。

传感器和成像技术

农业无人机依赖于多种成像系统：

• RGB相机：基本视觉数据，用于作物计数和一般观察。

• 多光谱传感器：检测可见光以外的波长，以评估植物的活力和胁迫。

• 热传感器：监测表面温度以检测水分压力和灌溉问题。

• 激光雷达：使用激光扫描生成 3D 作物和地形图。

• 高光谱传感器：提供详细的生物物理分析和疾病检测。

每种传感器类型都有特定的应用，当组合使用时，它们可以提供作物健康和田间状况的全面视图。

数据收集和处理工作流程

无人机作物侦察工作流程遵循三阶段模型：

1. 飞行计划：使用软件定义飞行参数并确保覆盖范围。

2. 数据收集：通过 RGB、多光谱、热或 LiDAR 传感器捕获图像。

3. 数据处理：使用 Pix4Dfields 和 DroneDeploy 等工具创建正射镶嵌并应用植被指数。

处理后，这些地图将集成到农场管理平台中，为有关灌溉、喷洒、施肥和收获的决策提供信息。高级平台使用人工智能自动检测异常并生成预测性见解。

无人机作物侦察的好处

1. 及早发现问题多光谱和热成像可以在症状出现在人眼之前识别植物胁迫、病虫害。

2. 高精度和覆盖率高无人机可生成精细至 1 厘米/像素的图像，从而实现精确的区域管理和全场可见性。

3. 节省时间和劳动力无人机可以在不到 100 分钟的时间内侦察 30 多英亩的土地，与手动侦察相比，运营效率显着提高。

4. 数据驱动的决策NDVI 地图等输出支持有针对性的应用、产量预测和特定区域的作物管理。

跨作物类型的应用

行作物：玉米、大豆和棉花受益于无人机侦察，用于林分计数、应力检测和可变速率输入应用。RTK无人机提高了喷洒精度。

葡萄园和果园：无人机评估树冠健康状况、成熟度，并检测早期疾病或水分胁迫。地形测绘支持高效的灌溉管理。

温室：GPS 无法使用的环境依靠人工智能引导的无人机进行结构检查、害虫检测和环境监测（湿度、二氧化碳、温度）。

Corvus Drones、Fair Lifts 和 Farmstand App 等提供商继续扩展针对特定农场类型和条件量身定制的无人机应用程序。

挑战和局限性

1. 天气和法规天气条件可能会限制飞行，而区域无人机法规可能会对高度、靠近人口稠密地区或运营商许可施加限制。

2. 成本和专业知识对于小型农场来说，无人机和传感器的高初始成本，以及对训练有素的人员和软件订阅的需求，可能令人望而却步。

3. 数据集成处理和解释大量影像需要可靠的连接、标准化协议，并且通常还需要第三方集成支持。

无人机作物侦察的未来

人工智能和预测分析现在正在根据无人机图像和农艺数据对机器学习模型进行训练，以预测疾病爆发、产量表现并推荐最佳种植或灌溉计划。

自主无人机群单操作员无人机群可实现同步侦察和喷洒任务，减少劳动力需求并提高大型作业的可扩展性。

无缝农场系统集成现代无人机软件平台现在支持与拖拉机、喷雾机和灌溉系统的直接数据交换。DJI SmartFarm 和 Farmonaut 等工具有助于集中作物管理并自动执行可变速率应用。

随着无人机技术变得更加实惠和法规不断发展，无人机作物侦察将成为全球精准农业的标准组成部分。