基于能量优化的无人机喷施规划组合算法研究

针对目前无人机喷施规划并未达到能量利用率最大化的问题,以总航程最短、有效载荷和安全作业为作业目标,研究了一种基于能量优化的无人机喷施规划组合算法。利用栅格法对工作区域进行划分,得到全覆盖航线后,通过设置补给点,合理地分配各架次的返航点和有效载荷,从航线和载荷上降低无人机的能量消耗率,提高了作业效率。所设计的配套地面站软件对算法进行仿真,结果表明,在同等作业条件下,采用本组合算法进行无人机喷施规划,相比于传统以药液或能量耗尽为返航依据、偶有迫降或坠机危险的喷施规划,航程规划得到的能量节省率达16. 25%,载荷规划得到的能量节省率为18. 92%。田间对比试验表明,经过算法规划的作业比未经算法规划的作业节省了272. 5 m的返航航程,航程节省率为23. 7%;节省载荷1 L,载荷节省率为16. 7%。本组合算法能保证无人机在能量满足安全条件的情况下进行作业,证实了算法的节能性和安全性。     

广东三水云东海国家级湿地公园秋冬季鸟类多样性研究

2019年10—12月,采用样线法在广东三水云东海国家级湿地公园开展秋冬季鸟类多样性调查,共记录到鸟类10目28科56种,数量累计1 875只。其中雀形目鸟类有18科40种,占鸟类总数量的83.25%,非雀形目有10科16种,占鸟类总数量的16.75%。在居留类型中,鸟类数量从高到低依次为留鸟、冬候鸟、夏候鸟、旅鸟。鸟类多样性指数、均匀度指数和丰富度指数的均值分别为3.70、0.78和3.17。云东海鸟类主要栖息场所为湿地公园内的各种生境,但67.42%的鸟类会在稻田生境中栖息和觅食,因此稻田生境利于喜食稻谷鸟类的栖息,当予以保持。适当的人类干扰能促使鸟类多样性,但过度的人类活动则适得其反。因此建议:保护和恢复湿地, 保护现存鸟类, 减少过度人类活动, 保持并适当扩大稻田规模,增加植物多样性, 保护鸟类繁殖栖息, 加强宣传保护教育, 增加园区科研投入等。