粳稻多旋翼植保无人机雾滴沉积垂直分布研究

为研究多旋翼植保无人机低空喷施作业过程中,水稻垂直方向雾滴沉积的分布规律,在水稻冠层叶片、中部叶片、底部叶片分别放置了雾滴测试卡,收集植保无人机喷洒过程中的雾滴信息。使用清水代替农药来模拟喷施过程,利用雾滴沉积分析软件i DAS分析雾滴测试卡,得出植保无人机雾滴在水稻垂直方向的分布结果。试验结果表明:植保无人机低空喷雾在水稻垂直方向的雾滴覆盖率存在显著差异,有效喷幅内旋翼下方区域的雾滴覆盖效果最好,而远离旋翼的位置,雾滴覆盖率较差。从水稻垂直方向的不同位置分析,雾滴总体覆盖率为冠层54.86%,中部32.69%,底部24.7%;水稻垂直各位置的粒径分布中,平均粒径范围处于110~140μm之间,粒径大小适合植物病虫的防治。冠层的点密度最大,而水稻中间部位和水稻底部的点密度分布较为相似;水稻中部雾滴扩散比(0.465)优于冠层(0.38)和底部(0.31),整体喷雾的雾滴扩散比与相对粒谱宽度的数值均低于正常值(0.67)。     

多旋翼无人机旋翼下方风场对航空喷施雾滴沉积的影响

风场是影响航空喷施雾滴沉积分布特性的重要因素之一。为了揭示多旋翼无人机旋翼下方风场对雾滴沉积分布的影响机理,通过无人机旋翼风场测量系统测量多旋翼电动无人机旋翼下方的风场分布,同时结合航空喷施雾滴在水稻冠层的沉积情况,分析旋翼下方X、Y、Z 3个方向的风场对雾滴沉积分布的影响,并对试验结果进行了方差分析和回归分析。结果表明:在无人机旋翼下方3向风场中,X和Y向风速对有效喷幅区内雾滴沉积量的影响不显著,Z向风速的影响极显著;X向风速对有效喷幅区内雾滴沉积穿透性的影响不显著,Y和Z向风速的影响分别为显著和极显著;X和Y向风速对雾滴沉积飘移的影响均不显著,Z向风场的影响显著;且当水平方向上X、Y向风速峰值越小、垂直方向上Z向风速峰值越大时,雾滴沉积均匀性越好,最佳值达到36.44%。另外,有效喷幅区内雾滴沉积量与因素Z向风速之间的回归模型及有效喷幅区内雾滴沉积穿透性与因素Y和Z向风速之间的回归模型的决定系数R~2分别为0.868和0.842,表明模型可以为实际作业提供指导。     

多旋翼无人机辅助籼粳杂交稻制种授粉研究

水稻是浙江省最主要的粮食作物,而籼粳杂交稻品种已成为浙江省的主要水稻种植品种类型。但籼粳杂交稻制种是一种劳力密集型技术,其中水稻授粉阶段主要依靠人工采用绳索、竹竿或木杆振动父本和自然风力辅助授粉。随着近年来中国农用无人机的发展与研究,为杂交水稻制种辅助授粉机械化提供了可能。以四旋翼无人机为例,通过田间授粉试验、花粉密度观测、结实率测算,考察农用无人机和人工拉绳的授粉效果。结果显示,无人机辅助授粉与人工拉绳相比效果相当,即花粉统计为95个/视野左右,平均结实率为27%左右。但无人机辅助授粉效率是人工的10倍以上,节约50%的人力成本,同时克服种植地形环境等困难,有助于机械化水平的提升。     

多旋翼无人机果园集群授粉仿真研究

针对果树花期异常气候下所造成的壁蜂传粉虫源不足、人工辅助授粉劳动力成本高和缺乏数字化精准管理等问题,以提升果树花期异常气候下的经济效益为目标,首先提出了补偿性精准授粉的多旋翼无人机集群策略以及从果树开花生热红外图像中识别精准授粉区域的关键技术;其次,设计了多旋翼无人机集群编队目标位置分配、回避碰撞和集群队列区域路径规划等核心技术;最后,在MatLab环境下实现4单元多旋翼无人机集群精准授粉虚拟仿真和算法时效性分析。研究旨在为构建智慧农业生态无人农场的精准化种植关键技术与应用提供超前一步的理论探索和可行性应用方案。     

多旋翼无人机对低矮草地植保作业喷洒效果试验研究

该文以无人机的飞行高度和飞行速度为试验因素,研究草地植保过程中,试验因素在6组不同作业参数组合状态下对雾滴覆盖密度和雾滴覆盖均匀度的影响。试验结果表明:不同作业参数组合下采样点的雾滴覆盖密度和雾滴覆盖均匀度不同;雾滴覆盖密度总体变化范围为3.71～63.29个/cm2;雾滴覆盖均匀度总体变化范围为24.65%～49.10%;当飞行高度为1.5 m,飞行速度为4和5 m/s时,试验指标均呈现最优状态;通过方差分析,飞行高度对试验指标的影响均为极显著（P＜0.01）,飞行速度对试验指标的影响均为显著（P＜0.05）;通过Duncan′s新复极差检验各组试验得出试验指标的差异显著情况（P＜0.05）。      

多旋翼无人机不同作业参数对花生冠层雾滴沉积分布特性的影响

为探究无人机航空喷施时花生冠层雾滴沉积分布规律,设计无人机不同喷雾作业参数对花生冠层的雾滴沉积分布影响的试验。该试验以DJ T20型多旋翼电动无人机进行作业,以清水代替农药喷施采集雾滴沉积数据,以图像处理软件Depositscan来分析采集来的水敏纸数据。结果表明：各组试验的雾滴沉积分布趋势均相似,在靶区内雾滴沉积大致呈正态分布,受环境风场的影响,大量雾滴在中心航线左侧沉积,受无人机起飞时速度和高度的影响,各区域内第一条采样带R1的雾滴沉积效果较好;从雾滴沉积量、沉积密度均匀性分析可知,当飞行速度为2.5 m/s、喷雾流量为1.6 L/min,飞行高度为3.5 m时,喷雾效果最佳,为最佳作业组合;飞行高度、飞行速度对靶区内雾滴沉积量、雾滴沉积均匀性影响均显著。该研究对提高无人机喷施效率具有十分重要的指导意义。     

不同电动植保无人机稻田雾滴沉积分布试验研究

为了研究旋翼类型和喷头类型对雾滴沉积影响,针对5种电动植保无人机进行水稻田雾滴沉积分布试验研究,试验机型包括单旋翼和多旋翼,喷头类型涉及离心式和液力式,并设置15L/hm2相同施药量,研究测定各机型的有效喷幅、雾滴沉积分布和冠层间的药液沉积量。试验结果表明:单旋翼机型具有较大的有效喷幅;离心式喷头雾滴沉积粒径较小,但雾滴沉积密度更大;各机型在作物上层的雾滴分布均匀性和药液沉积量最优,中层最差;相比液力式喷头,离心喷头可以获得更好的雾滴穿透效果。     

单旋翼无人机作业高度对槟榔雾滴沉积分布与飘移影响

为了阐明3WQF120-12型单旋翼无人植保机喷施槟榔树的雾滴沉积效果、地面流失雾滴沉积分布、飘移及可应用性,研究了无人机不同作业高度对槟榔树冠层及地面喷施效果的影响。试验选用诱惑红染色剂,并配制成质量分数为0. 5%的水溶液,代替农药;用铜版纸进行雾滴采集,并利用图像处理软件Deposit Scan分析得出雾滴沉积结果。结果表明:作业高度对槟榔树各层采样点的雾滴沉积量没有显著性影响,同一高度作业时,树冠上层与树冠下层、树冠上层与树果层之间的雾滴沉积量有显著差异,树冠上层雾滴沉积水平最高可达53. 27%,树冠下层和树果层可达树冠上层的59. 19%和27. 91%;地面流失采样点雾滴沉积结果显示,不同作业高度对地面3列采样点的雾滴沉积量有显著性影响,最低平均沉积水平约19. 9%;飘移区数据显示,3个作业高度对飘移带采样点的雾滴沉积量没有显著性影响,当作业高度为12. 09 m时,飘移带测得的飘移量最大,作业高度10. 40 m时飘移量最小。同时测试发现,飘移距离最远可达36. 35 m,因此实际作业时必须留出足够的安全距离。     

多旋翼植保无人机试验推广探讨

介绍了单旋翼及多旋翼植保无人机的优、缺点和发展现状,通过对单旋翼及多旋翼植保无人机两款机型实际操控作业分析,提出了就从事植保作业而言,负载相同条件下,在性价比及稳定性操控方面,多旋翼植保无人机价格低廉,简单易操作,适合非专业人员操控,很受农民欢迎,具有良好推广应用前景。     

玉米植保无人机热雾喷施系统设计与雾滴分布特性试验

针对玉米中后期封行后高地隙植保机难以下田、传统植保无人机雾滴穿透性差导致病虫害难以防控等问题,本文将脉冲烟雾机的热力雾化和低量喷雾技术与高效率的植保无人机进行结合,提出了植保无人机搭载热雾喷施系统的植保作业方案,设计了热雾喷施管路与遥控作业系统,并开展了灌浆期玉米植保作业试验。以清水代替农药进行喷雾作业,在试验区域设置水平和垂直采样点,通过水敏试纸收集沉积在各采样点的雾滴,并利用雾滴分析软件测出热雾植保无人机雾滴在不同采样区域的沉积分布结果。试验结果表明：喷雾区域采样范围-2~6m的雾滴粒径和雾滴密度分布差异较为明显,在距喷口0~2m水平位置雾滴较为集中,垂直方向玉米冠层至底层的雾滴粒径和密度依次减小,整个采样区域内雾滴密度均超过20个/cm2。雾滴覆盖率和沉积量总体变化趋势一致,其中,距喷口前方1m位置各垂直采样层叶片正面的雾滴覆盖率均取到最大值,从上层到地表依次为18.02%、13.48%、4.37%和2.11%,冠层叶片正面雾滴沉积量在此区域也达到最大值,为0.36μL/cm2,整体上叶片正面的雾滴覆盖率和雾滴沉积量均大于同位置叶片反面数值。此外,除少数采样点位置因雾滴重叠、黏连导致雾滴谱宽度大于2μm以外,其他采样点的数据均符合低容量喷洒条件下雾滴谱宽度小于等于2.0μm的技术指标。该研究可为热雾植保无人机在玉米等高秆作物中后期植保作业的参数优化和使用提供参考依据。     

基于无人机高光谱遥感影像的防护林树种分类

树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法（SVM-RFE）选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林（RF）特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明：所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%（包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征）进行分类时,总体精度最高为9593%（Kappa系数为0.9475）;所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度（OA）最高。     

多旋翼喷雾无人飞行器的设计和试验研究

为了满足田间植保及科研需求,根据作业所需的一般负载要求,提出了一种针对多旋翼无人植保飞行器设计和验证机器效果的方法,并制作了用于农田喷雾施药作业的多旋翼无人飞行器。该飞行器主结构采用全碳纤维板,连接部分采用硬化铝材,作业机构由压力回流型隔膜泵和高压力雾化喷头组成。通过参数分析验证了设计的可行性,后经过机体飞行稳定性试验、实际田间作业效果试验对方案的可行性进行了实际检验。结果表明:飞行器整体结构稳定,性能可靠,在满载的条件下可持续作业10~15min,作业效率高而人工劳动强度低,符合应用的要求,为此类飞行器的设计提供了一种切实可行的方法。     

大载荷无人直升机静电喷雾沉积特性试验研究

为探索在大载荷植保无人直升机下洗气流作用下各因素对静电喷雾沉积特性的影响规律,将正交试验与Box-Behnken响应面试验相结合,在定性分析的基础上,建立起沉积特性参数与荷电电压、飞行参数等影响因素之间的数学预测模型,定量地分析了各因素对沉积特性的影响.结果表明:大载荷无人直升机静电喷雾沉积特性受施药过程中荷电电压和飞行参数的影响显著.雾滴单位面积沉积量与荷电电压成正相关,与飞行速度、飞行高度成负相关.相同飞行参数下(飞行速度5m/s、飞行高度4m),荷电电压8kV的静电喷雾单位面积沉积量为0.3180μL/cm²,比非静电喷雾单位面积沉积量提高了1.17倍.与此同时,沉积量变异系数与飞行速度成正相关,与荷电电压、飞行高度成负相关,即增加荷电电压、降低飞行速度或者提高飞行高度能有效改善雾滴的沉积均匀性.     

LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法.首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积...     

基于无人机遥感的伐区造林坑穴数量与参数提取

为了挖掘无人机遥感在核查造林成果中的应用潜力,采用无人机遥感技术对福建省将乐县一伐区造林坑穴数量和参数进行自动化提取实验.采用大疆精灵4 Pro型无人机,获取空间分辨率0.01m的可见光遥感数据,经处理后得到正射影像(DOM)、数字表面模型(DSM)和无人机影像点云数据;分别采用基于DOM人工目视解译、基于DOM模板匹...     

基于浮板结构的植保无人机药液晃动抑制试验

植保无人机易因药液剧烈晃动出现操控困难甚至失稳。针对这一问题,并考虑质量限制要求,提出了一种液体晃动抑制装置——弹性约束浮板。搭建晃动力测量系统,试验研究了不同液体深度和激励频率下浮板的晃动抑制效果,分析了浮板结构和约束属性对浮板抑制能力的影响。结果表明：浮板不受约束时,晃动抑制能力较弱;刚性约束在某一液体深度范围内有良好的抑制能力;弹性约束则扩大了具备良好抑制能力的液体深度范围。浮板位于液面附近且弹性绳能被浮板牵拉时,即使激励频率接近固有频率,液体晃动力也仅为原来的1/3～1/2。位于液面以下较深位置时,浮板晃动抑制能力基本消失。浮板位置受弹性绳长度影响,需要根据液体深度变化范围合理选择绳索原长。浮板面积越大,晃动抑制效果越好。但在很多工况下,相对较小的浮板也可获得良好的抑制能力,从而具有更大的灵活性。弹性约束浮板使自由液面的衰减加速,显著提高了振荡系统的阻尼比。对于姿态频繁变化、药液易于大幅晃动的植保无人机,弹性约束浮板具有很好的实用价值。     

果树叶片雾滴沉积量检测系统设计与试验

为了获取植保无人机喷药后雾滴在果树叶片表面的沉积量,设计了面向植保无人机果树低空施药的果树叶片雾滴沉积量检测系统。该系统由LWS型叶面湿度传感器、数据传输模块、上位机检测软件组成。通过LWS型叶面湿度传感器的标定试验,建立了电导率为553μS/cm自来水、860μS/cm甲基硫菌灵溶液、1525μS/cm磷酸二氢钾叶面肥溶液的回归方程,通过分光光度计验证试验验证了方程的准确性。之后,建立基于ZigBee的传感器系统数据无线传输网络。同时,利用Qt编写了具有数据分析和显示功能的上位机程序,建立了完整的果树叶片雾滴沉积量检测系统。最后,利用WSZ-4X型植保无人机在樱桃果园中进行了检测系统与水敏纸的对比试验。对比结果显示,使用两种方法获得的雾滴沉积密度曲线的拟合度可达0.9266。对于单个测量点的雾滴沉积密度,其平均误差为22.8%。在果园中进行试验时,受风速和无人机气流等环境因素的影响,传感器和水敏纸的雾滴分布会出现一定的差异,忽略环境因素影响,可认为两种方法在樱桃果园中测量得到的雾滴沉积密度一致性较好,而使用果树叶片雾滴沉积量检测系统可以更加快速、方便、实时地采集农药雾滴在叶面上的沉积量。     

助剂影响大载荷植保无人机喷洒沉积特性的试验研究

为了研究助剂对大载荷植保无人机喷雾沉积分布均匀性、雾滴抗飘移性和抗蒸发性的影响,通过添加5种喷雾助剂改变液滴的表面张力,并利用热线风速仪测量了FR-200大载荷植保无人机不同作业环境下的风速和温度,对FR-200大载荷植保无人机的雾滴沉积分布均匀性、抗飘移性和抗蒸发性这3种喷洒沉积特性进行了试验研究.试验采用图像处理软件DepositScan分析雾滴沉积参数,获得雾滴沉积分布规律.结果表明:大载荷植保无人机添加喷雾助剂进行施药作业时,能提高靶区范围内的沉积浓度,溶液的表面张力越低、雾滴沉积分布越均匀;在侧风作用下大载荷植保无人机不使用助剂时飘移现象十分明显,加入5种喷雾助剂后均能明显改善雾滴抗飘移性;通过分析不同温度对雾滴沉积的影响,发现温度升高时,添加助剂可以提高大载荷植保无人机喷洒雾滴的沉积浓度,说明助剂可以改善雾滴的抗蒸发性.     

基于无人机多光谱影像的夏玉米SPAD估算模型研究

快速获取作物叶片叶绿素含量对及时诊断作物健康状况、指导田间管理具有重要意义。本研究以关中地区2020年夏玉米为研究对象,获取试验区无人机多光谱影像,提取植被指数,分析所选植被指数与SPAD的相关性,筛选得到模型的输入变量,利用偏最小二乘法(PLS)、随机森林回归(RF)和分层线性模型(HLM)分别构建拔节期、抽雄期、灌浆期以及全生育期的SPAD估算模型,最终选出最优估算模型,以期为快速获取夏玉米SPAD提供参考。研究发现：除NRI之外,NDVI、OSAVI、GNDVI、RVI、MCARI、MSR、CIre与SPAD均显著相关,其中,OSAVI、NDVI与SPAD呈现出较强且稳定的相关性;各个生育期的最优模型均是RF模型,在拔节期、抽雄期、灌浆期和全生育期,验证集R²分别为0.81、0.81、0.73、0.61,RMSE分别为1.24、2.32、3.13、3.20;对于SPAD估算模型,将降雨量、最高气温这两个气象因子与植被指数耦合的HLM模型可以一定程度提升线性模型的估算精度,但其精度低于RF模型。因此,基于无人机多光谱影像的RF模型可以实现夏玉米SPAD的快速准...