Mini专题｜农业无人机技术

Mini专题12：农业无人机技术

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徐 旻, 张瑞瑞, 陈立平, 唐 青, 徐 刚. 智能化无人机植保作业关键技术及研究进展[J]. 智慧农业, 2019, 1(2): 20-33.

XU Min, ZHANG Ruirui, CHEN Liping, TANG Qing, XU Gang. Key technology analysis and research progress of UAV intelligent plant protection[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(2): 20-33. (in Chinese with English abstract)

摘要：搭载高性能传感器和施药装备的农业植保无人机系统是精准农业领域具有代表性的智能装备之一。本研究首先从前端田间作业环境动态感知技术出发，阐述了无人机光谱成像遥感、多传感器融合的SLAM实时环境建模等技术在无人机植保作业方面的应用情况，然后对精准施药过程建模与优化控制有关的前沿技术进行了分析，包括旋翼下方风场结构演化及雾滴沉积过程仿真建模、多区域全覆盖条件下的智能作业路径规划、精准变量施药控制等。最后论述了作业效果评估与过程监管相关技术的发展现状，包括施药作业质量评价方法、基于云平台数据管理的全过程可视化监管等。在总结现有技术发展现状基础上，对未来智能化无人机植保关键技术发展趋势进行了预测，阐明了光谱图像获取与计算智能的深度学习识别聚类、基于高精度雾滴谱和风场模型预测的精准变量施药作业路径规划、基于传感器实时数据的作业质量评估和作业监管等新技术手段，及其在遥感信息反演、药液飘移抑制、作业效率优化、施药过程管控等方面带来革命性的进步。新技术将使植保作业数据化、透明化，全过程可观化和可控制，推动农业生产管理从机械化向智能化和智慧化迈进。

关键词：无人机；植保；智能；感知；施药

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朱姜蓬, 岑海燕, 何立文, 何 勇. 农情监测多旋翼无人机系统开发及性能评估[J]. 智慧农业, 2019, 1(1): 43-52.

ZHU Jiangpeng, CEN Haiyan, HE Liwen, HE Yong. Development and performance evaluation of a multi-rotor unmanned aircraft system for agricultural monitoring[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(1): 43-52. (in Chinese with English abstract)

摘要：现代农业要求农业生产者实时、准确、全面地了解农作物的生长环境和生长状态。与传统的人工田间调查方式相比，无人机是一种高效的农田信息获取平台。本研究将自主研发的八旋翼无人机与农田信息采集设备进行整合，形成了一套用于农情监测的无人机系统，实现了无人机按照预设航线自动巡航并采集农田遥感图像、地理位置信息以及环境照度信息。经测试，在飞行中，图像采集设备能够稳定维持垂直对地的姿态并进行拍摄，采集的数据能够拼接成完整的农田正射影遥感图像。测试结果表明研发的无人机系统能够满足低空农情监测作业要求。与商业化产品相比，该系统避免了因任务设备与飞机独立工作而导致重拍、漏拍的情况，实现了无人机与任务设备高效协同作业。

关键词：无人机系统；农情监测；遥感图像；自主飞行；路径规划；农田信息获取

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朱 航, 李宏泽, 黄 钰, 于海涛, 董云哲, 李君兴. 施药技术参数对旋翼植保无人机喷雾特性的影响[J]. 智慧农业, 2019, 1(3): 113-122.

ZHU Hang, LI Hongze, HUANG Yu, YU Haitao, DONG Yunzhe, LI Junxing. Effects of technical operation parameters on spray characteristics of rotor plant protection UAV[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(3): 113-122. (in Chinese with English abstract)

摘要：植保无人机的高质量作业是农业航空实现精准作业的前提，因此对喷雾系统作业特性进行研究显得尤为重要。为了探究影响植保无人机喷雾质量的因素，本研究应用喷雾性能综合试验台（吉林省农业机械研究院研制）对无人机在不同旋翼转速、喷雾高度、离心喷头转速情况下的雾滴沉积分布和雾滴粒径进行了试验测试并对12组试验的沉积特性和粒径数据进行了回归分析。结果表明，同组参数的3次重复试验一致性较好，雾滴发生明显飘移且最大有效沉积率为46.31%，最小为31.74%，由此雾滴有效沉积率均低于50%；对比雾滴粒径DV10、DV50和DV90的回归分析结果，喷雾高度值大于0.5，喷头转速和旋翼转速P值小于0.5，由此可知，喷雾高度对沉积量影响极显著，但对雾滴粒径的影响不显著；喷头转速和旋翼转速对雾滴粒径影响极显著，而对沉积量影响不显著。本研究试验结果可为提高无人机作业质量和喷洒效率提供理论依据及数据支撑。

关键词：植保无人机；喷雾特性；喷雾测试试验台；离心喷头；激光粒度仪

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杨亚男, 康洋, 樊晓, 常亚栋, 张瀚文, 张宏鸣. 基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法[J]. 智慧农业, 2019,1(4): 50-61.

YANG Yanan, KANG Yang, FAN Xiao, CHANG Yadong, ZHANG Hanwen, ZHANG Hongming. Edge extraction method of remote sensing UAV terrace image based on topographic feature[J]. Smart Agriculture, 2019, 1(4): 50-61. (in Chinese with English abstract)

摘要：梯田具有蓄水固沙的作用，是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施，为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想，及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例，首先从数字高程模型数据中提取坡度，将正射影像与坡度数据融合，并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法，对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明，正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果，粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%，精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明，在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征，可以取得更好的边缘提取效果。

关键词：无人机影像；梯田；边缘提取；坡度；区域分割

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