无人机低空遥感在农业中应用的研究进展

快速获取并解析农田作物信息是精准农业能够持续发展的前提基础。近年来,随着低空无人机产业的迅速崛起,无人机农业遥感技术在现代精准农业领域中得到了广泛应用。文章介绍了低空无人机遥感的相关概念,总结了其在农业应用中的优势。结合国内外无人机低空遥感技术在农业应用方面的最新进展,进一步分析该技术现存的不足之处,并展望未来的发展方向。     

小型无人机在农田信息监测系统中的应用

根据我国国情,分析了目前农田信息监测领域中获取遥感信息的主要方式及其存在问题,指出了发展以小型无人机为平台的新型低空遥感系统是对传统农田信息获取方式的有力补充。同时,对国内外无人机发展历程与现状进行了分析,简述了小型无人机在农田信息监测系统中应用的特点、意义和关键技术;最后展望了小型无人机在农田监测系统应用中应解决的关键问题。     

无人机农业遥感在农作物病虫草害诊断应用研究进展

农田作物信息的快速获取与解析是开展精准农业实践的前提和基础。根据农作物病虫草害的实际程度进行变量喷施和作业管理,可减少农业生产成本、优化作物栽培、提高农作物产量和品质,从而实现农业精准管理。近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感技术因其空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,在农作物病虫草害监测应用中发挥了重要作用。本文首先介绍了精准农业航空的基本思想与系统组成和无人机遥感在精准农业航空的地位。接着探讨了无人机农业遥感系统常见的成像方式和遥感影像解析方法,并阐述了国内外无人机农业遥感技术在农作物病虫草害检测研究的最新进展。最后总结了无人机农业遥感技术发展至今面临的挑战并展望了未来的发展方向。本文将为开展无人机农业遥感技术在精准农业航空领域的研究提供理论参考和技术支撑。     

基于计算机视觉的无人机农田信息获取系统研究

无人机是无人驾驶航空飞行器的简称,在农业方面可用于农田信息监测。无人机监测农田信息的覆盖范围广,实效性强且客观准确,具有其它方法无可比拟的优势。计算机视觉是一种新兴的图像分析技术,可以分析无人机拍摄的农田作物图像,其与无人机结合应用符合精准农业的发展趋势。为此,基于计算机视觉建立了一种农田信息获取的无人机系统。无人机拍摄农田图像,由信息检测中心转换为数字信号后发给计算机视觉模块处理,根据颜色特征识别作物种类和长势,并计算各区域面积。试验结果表明:该系统对水稻、小麦和大豆的信息获取相对误差较小,玉米由于植株太高形成遮挡,降低了农田信息获取的准确性。系统从拍摄图像到输出结果的整个过程耗时2s,具有较强的实时性,可以为拓宽无人机在农业中的应用范围提供技术支持。     

农情监测多旋翼无人机系统开发及性能评估

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。     

九波段多光谱相机在作物长势监测中的应用

无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强,受大气辐射影响小,空间分辨率高、数据量大、数据质量好的特点,是传统卫星遥感所无法比拟的,在探测和识别地表的物质种类、评价和测量光谱所反映出来的物质含量、描绘地物空间分布、监测地物变化等应用领域具有较强的优势。随着遥感技术的发展,遥感已成为精准农业中农田信息获取的重要手段,也是地块面积量算、作物种类识别、长势分析等工作的重要数据来源,由于无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强、空间分辨率高的特点,主要应用于绘制低空大比例尺地图、监测自然灾害等[1]。受传感器单一导致的光谱分辨率低的限制,目前在精准农业领域的应用才刚刚起步。     

基于小型智能无人机低空遥感技术的农田信息采集的研究

随着现代农业的发展,精准掌握农田信息越来越重要.目前,传统的地面农田信息监测设备不能准确快速获取农田的空间信息、农田区域边界的划分以及农作物的生长状态等,部分采用遥感技术的无人机虽然可以获取农作物的倒伏状态,但是经常会出现数据判断错误的情况,导致将本来生长正常的农作物判断成伏地农作物.基于此,研究小组采用智能无人机低空...     

无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的应用

在数字乡村发展的背景下,新一代信息技术不断向农业领域渗透,将助推我国农业机械化进一步向自动化、信息化、智能化的方向发展。本文简要概述了精准农业技术、遥感技术以及无人机低空遥感技术,列举了无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的应用例子,并用实例介绍了应用低空遥感视觉与光谱图像预测棉花产量的方法与步骤。为大田作物的生长监测与产量预测提供可借鉴的理论与方法。     

基于无人机光谱分析的农田监测系统应用

农田监测可以获取作物的生长状态,是农艺管理操作的依据。传统的农田监测由人工完成,效率和准确性较低,无法满足现代化农业的要求。以无人机为平台的遥感技术应用于农田信息监测中,能有效地解决这个问题。高光谱遥感具有连续的光谱,通过光谱分析可以得到农田作物的完整信息。为此,设计了基于无人机光谱分析的农田监测系统,利用无人机搭载的光谱仪拍摄水稻田的高光谱影像,基于多个光谱参数建立估算叶绿素含量(SPAD)的回归模型。结果表明:4个光谱参数与建模样本SPAD值的回归分析都达到显著水平,以DR 526和SD y建立的模型精确度较高。综合考虑决定系数和斜率值,将SD y作为文中SPAD值的最佳估算参数,可为精准农业的发展提供技术支撑。     

基于英语语言数据库的无人机农田信息获取技术应用

无人机作为一种新型的农业机械在农业生产过程中发挥着越来越重要的作用,有力地促进了现代化农业的发展.为了准确获取农田的信息,将无人机应用到了农田信息采集系统的设计上,基于图像融合处理技术,提高了图像信息的清晰度,避免了因图像曝光而造成的信息缺失,并基于英语语言数据库提高了信息图像拼接的准确性.以农田信息的获取为例,通过划...