植保无人机旋翼风场模型与雾滴运动机理研究进展

近几年，植保无人机施药技术在中国获得广泛应用，并逐渐发展为国内主要植保技术之一。但由于对植保无人机施药技术基础理论研究不够深入，相关机理尚不明晰，且植保无人机作业平台的稳定性依然有待提高，导致国内植保无人机施药效果不够理想。深入研究植保无人机施药技术的基础理论，理论结合试验结果共同指导植保无人机田间施药是提高其施药效果的经典方法。该研究综述了植保无人机旋翼风场分布特性、雾滴与无人机旋翼风场交互机理、雾滴沉降与飘移机理、雾滴与叶片表面的交互机理及雾滴分散和蒸发特性等植保无人机施药技术基础理论及其模型构建情况的国内外研究现状，并结合其基础理论与模型构建的国内外研究现状，给出植保无人机施药技术的未来发展建议，以期为植保无人机施药技术的发展提供参考。     

植保无人机航空喷施作业有效喷幅的评定与试验

植保无人机有效喷幅宽度的准确评定是农业航空精准作业的前提,对其作业航线的规划及喷施作业质量的提升均有着重要意义。该文以不同参数的单旋翼植保无人机和多旋翼植保无人机为例,分别通过12架次不同飞行参数下的航空喷施试验及目前国内常用的雾滴密度判定法和50%有效沉积量判定法来评定植保无人机的有效喷幅宽度,并根据雾滴处理软件Deposit Scan对水敏纸等采集卡上的图像处理原理对不同评定方法进行了深入分析。结果表明:50%有效沉积量判定法更适于雾滴粒径相对较大的3WQF120-12型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥4.44 m;雾滴密度判定法更适于雾滴粒径相对较小的P-20型植保无人机有效喷幅宽度的评定,且评定的平均有效喷幅宽度为≥2.58 m;评定的有效喷幅结果与实际情况相符合。另外,由分析可知,由于当前图像处理技术的限制,不同粒径大小的雾滴斑点图像,软件Deposit Scan所产生的相对误差不同,因此,应根据植保无人机喷施雾滴粒径的范围选择合适的有效喷幅宽度评定方法。该结果为不同参数的植保无人机选择较优的有效喷幅评定方法提供了指导,降低了航空喷施作业的重喷率和漏喷率,提高了植保无人机航空喷施作业质量,可为植保无人机精准喷施作业的实施提供参考。     

基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘

平整地技术是提高作物单产的重要措施，而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型，是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题，该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备（Post-Processing Kinematic Global Positioning System，PPK-GPS），获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列，并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理，使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系，使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列，消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后，根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度，共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明，本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm，表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较，本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。     

旋翼无人机气流特征及大田施药作业研究进展

旋翼植保无人机近年发展迅速,已出现大量施药作业的相关研究成果。针对目前研究现状中基础作业体系不清晰、关键问题研究不深入的问题,该文聚焦旋翼无人机施药目的,明确指出旋翼气流的存在是旋翼植保无人机大田作业的典型特征。围绕该特征,提出旋翼无人机大田施药作业基础体系,依照农药装载搬运-农药转化雾滴-雾滴空间运动-雾滴植株扩散-施药作业方法的主线,分别对旋翼无人机的机体、药箱、雾滴物理状态、运动状态、旋翼气流、对靶沉积、脱靶飘移、气流与作物互作、雾滴附着、机体控制、喷施量控制及作业模式等基本要素的研究现状进行归纳总结,梳理旋翼无人机施药作业体系的内在逻辑关系,探寻施药作业体系中待深入研究的基础科学问题。指出目前旋翼无人机大田作业亟需解决作业体系内容研究不均衡、机理研究不深入的问题;亟需解决作业参数关联性不强、大田试验条件精准性有待提高的问题;亟需解决作业模式无法直接表征作业效果、高精度飞行参数难转化为作业参数的问题,并给出深入研究的相关建议。期待广大学者提高对旋翼气流相关研究的关注度,围绕旋翼无人机大田作业体系中的实践与技术难点,寻找出具有旋翼气流特征的物理参数,提炼基础科学问题,加强工程应用研究。     

植保无人机喷施雾滴沉积特性的荧光示踪分析

航空施药雾滴沉积特性的准确检测对施药参数选择和施药质量优化至关重要。该研究以3WQF-80-10型植保无人机为试验对象,选取典型飞行工况,通过水敏纸和基于荧光示踪的航空施药沉积检测系统同步获取展向雾滴沉积覆盖率,研究对比了该机型在典型飞行工况条件下的雾滴沉积离散性和连续性分布,评估基于荧光示踪的沉积检测系统对雾滴沉积检测效果与适用性。试验结果表明:荧光示踪法与水敏纸法所得雾滴沉积率分布曲线整体趋于一致,2种方法的检测结果相关性拟合优度(R2)为0.88~0.96;由于植保无人机旋翼下洗风场胁迫细小雾滴沉降至非水敏纸布样位置,致使荧光示踪法测得的平均雾滴覆盖率曲线出现更多峰值,覆盖率值高于水敏纸法测量结果。植保无人机飞行速度为2 m/s,飞行高度为3 m的作业条件下,与水敏纸离散布样方式相比,荧光示踪连续布样方式测得雾滴覆盖率提高16.92%,当飞行速度为4 m/s,飞行高度为9 m时,后者较前者提高97.77%。植保无人机作业工况对施药雾滴沉积覆盖率影响方面,飞行速度2 m/s,飞行高度3 m的工况下,雾滴沉积覆盖率最高,为8.34%和7.14%;随着植保无人机飞行高度和速度增加,雾滴沉积覆盖率降低。针对植保无人机下洗风场作用下施药雾滴沉积质量检测,与离散布样方式相比,连续性样品采集可获取更丰富的雾滴空间沉积分布细节。该研究可为无人机低空低量施药雾滴沉积检测和无人机下洗风场对雾滴沉积分布影响研究提供方法参考。     

高寒地区粳稻穗颈瘟的无人机高光谱遥感识别

水稻穗颈瘟作为稻瘟病的一种发病形式常以褐色斑点性状出现在水稻穗颈节部位，对稻穗颈瘟病害快速、无损的识别与分级评估一直是备受关注的研究课题。该研究以高寒地区粳稻大田试验为基础，利用无人机高光谱平台获取不同病害等级的水稻穗颈瘟冠层数据；分别以不同处理的光谱数据作为输入量，使用随机森林（Random Forest，RF）的方法进行建模，并结合水稻生理对各输入量的特征关联加以解释。结果表明：随着稻瘟病病害等级的提升，水稻冠层反射率整体呈现下降的趋势；植被指数组合（Combination of Vegetation Indices，CVIs）作为输入量建立起来的预测模型具有最高的精度，预测集精度达到90%，Kappa系数为0.86，能够解释穗颈瘟发生时所引起的植株整体生理参数综合变化的过程。该研究结果可填补无人机高光谱遥感监测大田穗颈瘟病和实验室穗颈瘟病光谱理论研究之间的空缺，为无人机高光谱遥感实现穗颈瘟病定量遥感监测与预警分级提供支持。     

无人机旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上的黏附量模型构建

为了探究植保无人机旋翼风场对雾滴在水稻植株上黏附量的影响规律,该研究以大疆T30植保无人机为施药平台,分别以清水、1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液为喷洒溶液,基于航空风洞和粒子图像测速系统（Particle Image Velocimetry,PIV）测量了植保无人机旋翼风场作用下的雾流场、溶液的动态表面张力、黏度和密度以及雾滴在水稻叶片表面的动态接触角,分析了植保无人机旋翼风场对雾滴沉降速度的影响,以及飞防助剂对溶液性质参数、喷嘴雾化性能和雾滴在水稻叶片表面润湿铺展能力的影响规律。在此基础上,结合雾滴拦截模型和雾滴与作物叶片表面碰撞模型,建立了应用于植保无人机施药技术领域的雾滴黏附量预测模型,并对模型计算的准确率进行了田间验证试验。试验结果表明,助剂溶液对溶液性质、喷嘴雾化性能、雾滴在水稻叶片表面的润湿铺展能力以及雾滴在水稻植株上的黏附量方面均有不同程度的影响。与清水溶液相比,添加1%迈飞与0.5%迈图Target助剂溶液后,溶液表面张力分别降低了46.81%,62.21%;喷嘴雾化雾滴的粒径均呈增大趋势,约增大9.3%;雾滴在水稻叶片表面的接触角分别降低了27.74%,46.37%;雾滴在每公顷水稻植株上的黏附量分别增加了800.78%和1 051.49%。无人机旋翼风场对雾滴沉降速度和雾滴在水稻植株上的黏附量均有明显影响,旋翼系统开启后,雾滴沉降速度明显增加,且更快达到稳定运动状态,当无人机旋翼转速由0增加至1 000 r/min 再增加至1 800 r/min时,雾滴沉降速度分别增加了366.67%,64.29%。与旋翼关闭状态相比,旋翼系统开启后,1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液在水稻植株上的黏附量分别降低了26.78%和29.75%。本文建立的黏附量模型预测清水、1%迈飞和0.5%迈图Target 3种溶液在水稻植株上黏附量的准确率分别为48.59%,79.07%和79.29%。该研究为植保无人机对水稻进行施药作业时筛选助剂提供理论参考与指导,并提供一个新的旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上黏附量的预测模型。     

航空施药雾滴沉积特性光谱分析检测系统研发与应用

为快速获取航空施药雾滴沉积的连续分布特性,弥补传统离散样点取样方式检测不足,提升航空施药雾滴沉积特性检测准确性,该文结合光谱分析和荧光激发技术设计研发了基于光谱分析的航空施药沉积特性检测系统。系统包括信息采集模块、采集装置模块和数据处理模块3部分。配置质量分数1.0%的荧光示踪剂溶液,采用农用植保无人机现场喷洒作业,同步放置雾滴获取介质和水敏试纸样本采集雾滴分布,系统采集雾滴获取介质的光谱特征曲线。与水敏试纸图像分析获取的雾滴沉积特性参数结果对比分析,结果表明:雾滴获取介质上的荧光示踪剂在450~460 nm和500~520 nm波段范围内产生显著荧光效应,其光谱平均值与雾滴沉积特性参数呈显著正相关。计算出450~460 nm和500~520 nm波段范围光谱平均值,建立雾滴沉积特性参数的检测多元线性回归模型,建模决定系数达0.80以上,验证决定系数达0.83以上,达到了较为理想的拟合结果。     

基于PINNs的单旋翼植保无人机下洗流场预测模型

植保无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）进行喷施作业时,旋翼高速旋转所产生的下洗流场是影响雾滴飘移的重要因素。为了快速准确地预测单旋翼植保无人机下洗流场的速度等流场参数,提升无人机精准施药效果,该研究基于物理信息神经网络（physics-informed neural networks,PINNs）构建了单旋翼植保无人机下洗流场的预测模型。在全连接神经网络结构的基础上,嵌入纳维-斯托克斯（Navier-Stokes,N-S）方程作为物理学损失项来参与训练,减轻网络模型对数据依赖性的同时增强了模型的可解释性。通过最小化损失函数,使得该模型学习到流场中流体的运动规律,以得到时空坐标与速度信息等物理量之间的映射关系,从而实现对单旋翼无人机下洗流场的速度等参数的快速预测。并通过风洞试验验证了该预测模型的可行性和准确性,结果表明：没有侧风的情况下,预测模型在旋翼下方0.3、0.7、1.1以及1.5 m 4个不同高度处各向速度的预测值和试验值的误差均小于0.6 m/s,具有较小的差异性;不同侧风风速情况下,水平和竖直方向速度的预测值与试验值的总体拟合优度R2分别为0.941和0.936,表明所提出的模型在单旋翼植保无人机下洗流场预测方面具有良好的应用效果,能够快速准确地预测下洗流场的速度信息。结果可为进一步研究旋翼风场对雾滴沉积分布特性的影响机理提供数据支撑。     

油动单旋翼植保无人机雾滴飘移分布特性

为了研究油动单旋翼植保无人机在精准作业参数(速度、高度)条件下的雾滴飘移分布特性,该文建立了雾滴飘移收集测试平台,分别用雾滴飘移测试框架、等动量雾滴收集装置和培养皿收集3WQF80-10型油动单旋翼植保无人机在作业时空中及地面飘移的雾滴。将测试结果分别与侧风风速、飞行高度、飞行速度进行相关分析和回归分析,结果表明:在平均温度31.5℃、平均相对湿度34.1%的条件下,侧风风速为雾滴飘移的主要影响因素;侧风风速与等动量雾滴收集器和培养皿测得的雾滴飘移率呈正相关(相关系数r分别为0.97、0.93);而与雾滴飘移测试框架测得的雾滴飘移率无相关性;侧风风速为0.76~5.5 m/s时,90%飘移雾滴沉降在喷雾区域下风向水平距离9.3~14.5 m的范围内,因此在作业时要预留至少15 m以上缓冲区(安全区)以避免药液飘移产生的危害。研究结果可为低空低量植保无人机施药技术研究和建立植保无人机低空低量施药田间雾滴沉积与飘移测试标准提供参考。     

基于仿真果园试验台的植保无人机施药雾滴飘移测试方法与试验

植保无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)果树飞防植保作业中飞行高度较高并且采用低容量细小雾滴喷雾,飘移风险极高。但是,无人机果园施药雾滴飘移特性研究尚处于初步开展阶段,缺乏全方位综合测试方法以及对不同无人机机型和喷头类型的评价。该研究在前期研究基础上,提出一种基于仿真果园试验台的植保无人机果园施药雾滴飘移测试方法,设计并制作仿真葡萄园试验台和空中飘移收集装置,结合地面飘移收集装置和冠层沉积收集带,首次通过雾滴空间飘移指数ADX定量分析评价不同机型的喷雾过程中农药雾滴空间飘移特性,并采用田间近地飘移测试平台进行无人机喷雾飘移试验,使用荧光示踪法探究4种典型植保无人机(油动单旋翼、电动6旋翼及2种电动8旋翼无人机)分别搭载IDK 120-015空气射流喷头和TR 80-0067空心圆锥喷头喷雾作业的雾滴冠层沉积分布、地面飘移、近地飘移及空中飘移特性,进而对不同喷雾飘移测试收集装置进行评估。结果表明:在侧风速2.2～3.6 m/s,温度29.8～34.3℃,相对湿度10.7%～30.6%的环境条件下,IDK空气射流喷头在作业高度1.5 m、速度2.0 m/s参数下可显著降低无人机喷雾下风向飘移水平,优化沉积分布均匀性,提高农药雾滴利用率;4种机型飘移特性无显著差异,旋翼下洗气流产生的卷扬涡流是影响无人机喷雾飘移的重要因素;葡萄园喷雾作业缓冲区至少应设置为15 m;冠层沉积率越小(P0.05,r0)、沉积分布变异系数越高(P0.01,r0)、田间飘移平台平均均值飘移率和90%累积飘移距离越大(P0.01,r0)以及ADX值越大(P0.01,r0)均表明雾滴飘移风险越高,3种收集装置及其评价指标均可有效评估下风向飘移特性;植保无人机喷雾飘移率与下风向距离满足指数函数关系。研究结果以期为新型果树专用植保无人机研发、植保无人机果园作业喷雾飘移测试方法的标准制定和田间作业参数选择提供参考和数据支持。     

农用无人机多传感器遥感辅助小麦育种信息获取

为实现小麦育种过程中大规模育种材料表型信息快速高通量获取,该文分别从无人机平台优选、农情信息采集传感器集成及数据处理与解析等方面开展研究,研发了一套农业多载荷无人机遥感辅助小麦育种信息获取系统。该系统基于多旋翼无人机平台,并集成高清数码相机、多光谱仪、热像仪等多载荷传感器,提出了无地面控制点条件下的无人机遥感数据几何精校正模型,实现多载荷遥感数据几何校正。该系统操控简便,适合农田复杂环境条件作业,能够高通量获取作物倒伏面积、叶面积指数、产量及冠层温度等育种关键表型参量,为研究小麦育种基因型与表型关联规律提供辅助支持。     

国外农业航空静电喷雾技术研究进展与借鉴

农业航空静电喷雾技术作为中国发展精准农业航空应用技术的内容之一,对农药的有效利用和减少环境污染有积极意义。农业航空静电喷雾技术在国外发展较早也相对成熟,美国已有应用于有人机的商业化产品,并在美国、巴西等国各类粮食作物、经济作物和杂草防治作业中开展了大规模田间应用。该研究首先从基础研究、田间应用和优化工作等方面梳理了国外农业航空静电喷雾技术的研究进展,分析了农业航空静电喷雾技术在增加雾滴沉积、减少飘移和具备低施药液量等方面的优势。在此基础上结合中国植保无人机快速发展的实际对研究和应用适合中国国情的农业航空静电喷雾技术进行思考,提出了农业航空静电喷雾技术的研究路线,最后从采用接触式等非感应式充电方式、开发农业航空静电喷雾的测量技术,以及思考荷质比作为衡量指标的意义等方面探讨了可进行深入研究的方向。中国农业航空静电喷雾技术研究特别在植保无人机静电喷雾技术方面的研究与应用有很大的发展空间,可参考国外经验,围绕航空静电喷雾技术的基础性研究、田间试验、成果转化、示范推广和服务指导全方面制定发展规划,把单一强调对雾滴带电的实现转向对技术系统的整体研究。     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦叶面积指数反演

叶面积指数(leaf area index,LAI)是评价作物长势和预测产量的重要依据。光谱特征信息作为高光谱遥感的突出优势在追踪LAI动态变化方面极其重要;然而,围绕光谱特征信息所开展的无人机高光谱遥感反演作物LAI的相关研究鲜有报道。该文利用ASD Field Spec FR Pro 2500光谱辐射仪(ASD Field Spec FR Pro 2500 spectroradiometer,ASD)和Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪(Cuber UHD185 Firefly imaging spectrometer,UHD185)在冬小麦试验田进行空地联合试验,基于获取的孕穗期、开花期以及灌浆期地面数据和无人机高光谱遥感数据,估测冬小麦LAI。该文选择同步获取的冬小麦冠层ASD光谱反射率数据作为评价无人机UHD185高光谱数据质量的标准,依次从光谱曲线变化趋势、光谱相关性以及目标地物光谱差异三方面展开分析,结果表明458~830 nm(第3~96波段)的UHD185光谱数据可靠,可使用其探测冬小麦LAI,这为今后无人机UHD185高光谱数据的使用提供了参考。该文研究对比分析了UHD185数据计算的红边参数和光谱指数与冬小麦LAI的相关性,结果表明:12种参数中比值型光谱指数RSI(494,610)与LAI高度正相关,是估测LAI的最佳参数;基于比值型光谱指数的对数形式lg(RSI)构建的线性模型展现出lg(RSI)与lg(LAI)较优的线性关系(决定系数R2=0.737,参与建模的样本个数n=103),且lg(LAI)预测值和lg(LAI)实测值高度拟合性(R2=0.783,均方根误差RMSE=0.127,n=41,P0.001);该研究为利用无人机高光谱遥感数据开展相关研究积累了经验,也为发展无人机高光谱遥感的精准农业应用提供了参考。     

植保无人机飞行参数对施药雾滴沉积分布特性的影响

为探究植保无人机喷雾田间雾滴沉积分布特性和飞行参数及参数精准度对沉积分布影响,该文采用高精度北斗卫星定位系统获取无人机精准飞行参数,以柠檬黄示踪剂水溶液代替农药对4种典型国产植保无人机进行了小麦田间喷雾试验,并将其中2种单旋翼无人机的飞行参数与其变异系数、均方根误差相结合,对雾滴沉积分布特性的影响因素进行了研究。结果表明:4种无人机施药在航线两端区域内沉积量变化剧烈,航线中间区域沉积量较稳定;影响横向雾滴沉积分布主要因素是无人机相邻喷头或喷幅间的雾滴重合度;对于单旋翼无人机,在高度1.1~1.2 m、速度4.2~4.9 m/s的范围内,沉积量与速度均方根误差呈极显著线性正相关关系(P0.01,r=0.952),纵向沉积量变异系数与速度变异系数呈极显著线性正相关关系(P0.01,r=0.963),总体沉积量变异系数与高度呈显著线性负相关关系(P0.01,r=–0.888);使用速度均方根误差、速度变异系数和高度这3个飞行参数和参数精准度指标来分析和预测雾滴沉积量和分布均匀性的方法合理、有效、可行。根据试验结果,该文给出了相关合理建议以改善植保无人机施药效果,研究结果可为植保无人机田间喷雾作业参数确定、作业条件的选择和田间作业规范的制定提供参考。     

基于无人机遥感影像的大豆叶面积指数反演研究

作物叶面积指数的遥感反演是农业定量遥感研究热点之一,利用无人机遥感监测系统获取农作物光谱信息精确反演叶面积指数对精准农业生产与管理意义重大。本研究以山东省嘉祥县一带的大豆种植区为试验区,设计以多旋翼无人机为平台同步搭载Canon Power Shot G16数码相机和ADC-Lite多光谱传感器组成的无人机农情监测系统开展试验,分别获取大豆结荚期和鼓粒期的遥感影像。使用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合田间同步实测叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,采用经验模型法分别构建了单变量和多变量LAI反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。研究表明,有选择性地分时期进行农作物的叶面积指数反演是必要的,鼓粒期作为2个生育期中大豆LAI反演的最佳时期,其NDVI线性回归模型对大豆LAI的解释能力最强,R2=0.829,RMSE=0.301,反演大豆LAI最准确,EA=85.4%,生成的鼓粒期大豆LAI分布图反映了当地当时大豆真实长势情况。因此,以多旋翼无人机为平台同步搭载高清数码相机和多光谱传感器组成的无人机农情监测系统对研究大豆叶面积指数反演是可行性,可作为指导精准农业研究的一种新方法。     

植保无人机施药喷嘴的发展现状及其施药决策

农药的低利用率是影响农业生态环境和农产品品质安全的重要原因之一,优化农药喷施技术是提高农药利用率的有效手段。无人机植保喷施作业作为航空施药领域的重要组成部分,因其应对突发灾害能力强、不受作业地点限制等优势,具有巨大的发展潜力。喷嘴作为植保无人机喷施系统中的关键部件,主要分为液力雾化喷嘴和离心雾化喷嘴两大类,良好的喷嘴性能能够大大提升航空施药喷洒的均匀性,提高农药的利用效率。该文总结了各类植保无人机常用喷嘴的原理、特点以及应用场合,提出了喷嘴性能评价指标并总结了三大类常用的雾滴粒径、沉积量、分布、速度等指标的测量手段,包括雾滴收集方法,雾滴沉积量测试方法以及仪器测量法。最后,针对目前无人机施药缺乏专业的指导,农药喷施效果有待提升的现状,该文提出合理的施药决策是结合靶标作物、喷药需求以及喷施环境三方面因素共同作用的结果,并从喷嘴喷雾角、防堵塞性、喷嘴压力与流量以及最佳作业粒径4个方面分析了喷嘴选型的思路,从专业喷嘴选型决策系统的建立以及无人机植保专用喷嘴的研发两方面对今后的研究进行展望。     

基于空间质量平衡法的植保无人机施药雾滴沉积分布特性测试

为了探究飞行方式、飞行参数及侧风等因素对无人机喷雾雾滴空间质量平衡分布和旋翼下旋气流场分布的影响,该文基于无人机施药雾滴空间质量平衡测试方法,测定了3WQF80-10型单旋翼油动植保无人机在不同飞行方式(前进、倒退)、飞行高度和侧风速条件下的喷雾雾滴空间不同部位的沉积率和下旋气流风速。结果表明:对于该型无人机,在飞行高度(3.0±0.1)m、速度(5.0±0.2)m/s、1.2 m/s侧风速条件下,机头朝前与机尾朝前2种飞行方式对雾滴分布有显著影响,机尾朝前的飞行方式底部沉积比例可达60%,作业效果更佳;在2.0~3.5 m高度、(5.0±0.3)m/s速度和0.8 m/s侧风速条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴沉积率变异系数与高度呈现线性负相关,线性回归方程决定系数为0.9178,即高度越高雾滴分布均匀性越好;在(3.0±0.1)m高度和(5.0±0.3)m/s速度条件下,空间质量平衡收集装置底部雾滴加权平均沉积率与侧风风速呈线性正相关,线性回归方程决定系数为0.9684,即侧风速越大雾滴越集中分布在下风向处;飞行方式、高度和侧风3种因素对单旋翼无人机喷雾雾滴产生的影响都是通过改变其旋翼下旋气流场在垂直于地面向下方向的强度,减弱气流对雾滴的下压作用来实现的。研究结果可以为植保无人机设计定型、田间喷雾作业参数确定和作业条件的选择提供理论参考。     

基于无人机数码影像和高光谱数据的冬小麦产量估算对比

作物产量准确估算在农业生产中具有重要意义。该文利用无人机获取冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期数码影像和高光谱数据,并实测产量。首先利用无人机数码影像和高光谱数据分别提取数码影像指数和光谱参数,然后将数码影像指数和光谱参数与冬小麦产量作相关性分析,挑选出相关性较好的9个指数和参数,最后以选取的数码影像指数和光谱参数为建模因子,通过MLR(multiple linear regression,MLR)和RF(random forest,RF)对产量进行估算。结果表明:数码影像指数和光谱参数与实测产量均有很强的相关性。利用数码影像指数和光谱参数通过MLR和RF构建的产量估算模型均在灌浆期表现精度最高,在灌浆期,数码影像指数和光谱参数构建的MLR模型R~2和NRMSE分别为0.71、12.79%,0.77、10.32%。对模型对比分析可知,以光谱参数为因子的MLR模型精度较高,更适合用于估算冬小麦产量。利用无人机遥感数据,通过光谱参数建立的MLR模型能够快速、方便地对作物进行产量预测,并可以根据不同生育期的产量估算模型有效地对作物进行监测。     

基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述

近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域。采用微小型无人机遥感信息平台获取农田作物信息,具有运行成本低、灵活性高以及获取数据实时快速等特点,是目前农田作物信息快速获取的主要方法之一,是精准农业发展的重要方向。该文主要对微小型无人机遥感技术平台的发展、遥感信息获取技术、遥感图像的处理与解析、以及微小型无人机遥感平台应用在作物信息监测和生产管理等方面进行了深入剖析,强调了遥感信息获取与解析技术的重要性和存在的问题,受微小型无人机飞行稳定性和载荷量的限制,如何实时快速准确地调整机载遥感传感器的姿态使被测目标始终处于监测视野中,并实现图像信息的远距离获取与传输,以及如何处理和解析无人机遥感系统获取高质量的遥感图像是微小型无人机遥感技术能否被广泛应用在各研究领域的关键技术。最后,提出了增强无人机飞行控制系统的高稳定性、遥感图像的精确获取及数据的实时传输和高精度的图像后处理方法,对作物信息监测技术的发展和应用具有重大意义,是实现大面积精准农业生产管理决策的重要依据。