无人机遥感监测作物病虫害研究进展

本文从无人机遥感监测作物病虫害概况、病虫害光谱相应生理机制、农作物病虫害无人机遥感监测原理等方面对遥感技术在病虫害监测中的研究进行概述;并从多光谱无人机遥感影像监测、高光谱无人机遥感影像、无人机可见光影像、低空与航空无人机遥感影像监测、基于卫星平台的遥感影像监测等方面对无人机遥感监测作物病虫害研究进展进行表述。     

无人机遥感在作物监测中的应用与展望

无人机遥感具有影像分辨率高、机动灵活、成本低、实时等特点,将其应用于农业领域能够大幅度提高农业现代化水平,对于促进农业可持续发展具有重要意义。本文阐述了无人机遥感在作物监测中的应用现状,包括地块面积估测、生长状况以及灾害监测;对比了无人机遥感与卫星遥感、近地遥感监测手段,分析了无人机的优势;最后展望了无人机遥感在作物监测中应解决的问题,为无人机在作物监测领域的应用提供依据。     

基于无人机遥感的作物表型参数获取和应用研究进展

作物表型参数是由基因和环境因素决定或影响的作物生理、生化特征和性状。通过获取不同环境、不同生长时期的作物表型信息,可直观了解作物生长状况,以及时调整栽培管理措施,保障作物高效生产。无人机搭载RGB相机、光谱相机、激光雷达等传感器,可充分发挥灵活性好、获取数据效率高、成本相对较低等优势,实现作物表型参数信息的高效获取,同时,快速发展的图像处理和识别分类技术又为无人机遥感获取的作物表型参数信息提供了有效的处理和分析方法,从而使得作物监测更加便捷、高效。本文总结了无人机遥感获取作物表型参数信息的流程与方法,概括了基于无人机遥感开展作物株高、冠层覆盖度、叶面积指数、水分胁迫、生物量、产量等表型参数研究的现状,并对无人机遥感技术在作物表型参数信息解析方面的应用前景进行了展望,以期为充分发挥该技术在农业生产中的作用提供参考。     

无人机低空遥感技术在农作物水分监测中的应用研究进展

无人机遥感平台具有快速、准确、便捷,以及可操作性强的优势,被广泛应用于评估农作物的各类生长参数。本文综述了无人机遥感技术特点、无人机种类、机载传感器类型、作物水分遥感监测方法,并对无人机低空遥感发展中存在的问题及发展趋势进行了分析与展望。     

无人机多光谱遥感在农作物生长监测中的应用综述

遥感技术是掌握作物生长发育情况的常用方法,无人机遥感技术的使用具有简单、有效、廉价的优点,近年来更广泛的运用在农业中。多光谱相机可以在近红外波段和红边波段获得数据,利用光谱数据及时地进行作物估产、生长检测和营养评估工作,并具有成本低、稳定性高、数据量小和覆盖面积广的特征,在较大面积的区域调查中具有广阔的应用。叶绿素含量、叶面积指数、氮素含量等农学参数与作物的长势密切相关,通过这些参数可以实时诊断作物的营养状况及病虫害状况,根据作物的实际情况来进行精准管理与调控。本文从遥感无人机与多光谱相机的类型和特征、多光谱在作物表型信息监测上的主要应用、农作物灾害检测3个方面作了详尽的综述,希望为无人机多光谱遥感技术在作物生产的精细化作业提供借鉴。     

旋翼无人机的农业低空高光谱遥感技术探讨

旋翼无人机搭载高光谱遥感设备,利用反射光谱探测作物信息,由于无人机的轻便性,低空飞行特点,使得该项技术在农业领域的运用优势较高空卫星遥感技术更明显,不仅成本低,而且能高效、灵活地实时获取大面积、高空间分辨率的农作物信息。文章介绍该技术的发展及应用,以期为农业生产提供帮助。     

作物氮素高光谱遥感监测研究

高光谱遥感技术在作物氮素营养诊断与监测中表现出强大的优势,具有广阔的应用前景。本文在介绍高光谱遥感技术发展和作物氮素高光谱遥感监测机理的基础上,从作物叶片、冠层及多角度三个尺度对作物氮素含量高光谱监测研究进行梳理,对研究现状进行分析,并提出今后发展方向,以期为有效开展作物氮素高光谱遥感诊断研究提供借鉴。     

无人机高光谱成像技术在作物生长信息监测中的应用

随着高效精准无损检测技术发展与应用,精准农业发展趋势明显,高光谱遥感作为该领域前沿技术,应用广泛。高光谱成像（Hyperspectral imaging,HSI）技术具有波段多、光谱窄、数据量大优点,利用光谱特征研究作物生长信息、各种光谱模型及精细分类和识别。文章重点论述近5年国内外HSI技术在无人机（Unmanned aerial system,UAS）遥感系统中对作物生长信息快速无损检测应用的研究进展,通过数据集扩充与注释、最佳波段组合和利用,配合反演方案开发与训练,以及精确图像处理技术评估作物氮素营养、生物量和产量、病害或胁迫、表型及植物功能特征等生长信息,该技术精准快速反映农业生产中许多具体问题,为现代化精细化农业发展提供有力保障。     

松材线虫病无人机高光谱监测现状与展望

松材线虫病是松树林最具破坏性的灾害之一,在中国造成了巨大的生态和经济损失。无人机遥感在松材线虫病监测方面具有很大潜力。本研究综述了无人机高光谱在松材线虫病监测中的研究现状,监测传感器类型的选择,无人机遥感高光谱数据应用包括野外光谱数据的采集与处理,高光谱数据敏感参数的选择和监测模型的选择,最后对无人机遥感监测存在的问题与展望进行了叙述,为无人机遥感技术更广的发展提供参考。     

无人机遥感影像监测棉花旱情应用研究进展

棉花水分状况的实时监测和快速诊断对提高农业水分利用效率和棉花产量起到重要作用。随着低空无人机遥感影像在农作物长势监测中的技术愈发完善,利用无人机遥感影像获取大田尺度棉花旱情信息也逐步成为当下的研究热点。本文从无人机遥感影像监测棉花旱情的原理、方法和诊断水分指标进行了综述,总结了无人机遥感影像技术监测棉花的应用研究趋势,阐述了基于无人机遥感影像监测棉花旱情今后面临的挑战及未来的展望,以期在理论上为无人机遥感影像监测棉花旱情的研究提供参考。     

无人机在现代农业生产中的应用

本文介绍了无人机在农业生产环境、作物苗情监测、病虫情监测、灾情监测以及产量预测等农业生产信息获取方面,以及播种、喷药、施肥、授粉等农事操作上的应用情况,并建议推进无人机在现代农业领域的应用。     

无人机技术在现代农业工程中的应用探讨

进入新时期后,先进机械、现代技术在农业生产领域得到十分广泛的应用,显著提升了农业生产效率,促进了现代农业的发展。无人机技术由于具备良好的灵活性和较高的作业效率等优势,在现代农业工程中具有较广的应用范围。就现阶段而言,无人机技术主要在农业生产信息获取、农事操作等领域集中应用,应用范围还比较狭窄。同时,技术、人才等因素也阻碍到无人机技术的应用与发展。因此,需进一步深化无人机技术研究工作,加大无人机技术推广力度,以便推动现代农业的发展进程。     

沈阳农业大学“精准农业航空”团队

<正>沈阳农业大学"精准农业航空"团队成立于2014年,团队依托沈阳农业大学信息与电气工程学院、辽宁省农业信息化工程技术研究中心、辽宁省智能无人机技术与系统工程技术中心等多个科研平台,2018年获批辽宁省农业科技创新团队。团队针对辽宁及东北地区的区域特点,重点围绕作物病虫害遥感监测预警与无人机精准施药关键技术、作物营养无人机低空遥感诊断与无人机精准追肥关键技术、植保无人机田间精准     

基于无人机平台的小麦产量信息监测研究

无人机平台的发展为改变传统的作物生长环境数据采集方式和产量监测方式提供了契机.借助无人机平台,可以实现农作物生长环境数据的快速采集、即时传输和动态显示.相对于地面和高空遥感平台,无人机平台能在一定程度上弥补现有地面和高空遥感平台的不足,可以在作物生产领域等发挥巨大的作用.该文在传统遥感监测平台对作物长势监测和产量预测的基础上,分析了无人机低空遥感平台应用于中小型区域作物的监测和预测的应用进展,探讨无人机平台监测小麦长势和预测产量的可行性,提出了可行性的建议,以期促进我国精准农业的快速发展.     

浙江大学数字农业与农业物联网创新团队农用无人机研究进展

正浙江大学数字农业与农业物联网创新团队是国内较早开展农用无人机研究的单位之一,针对农用无人机农田信息获取和植保作业需求,研制了3种农用无人机及飞控系统,开发了无人机低空遥感作物信息获取装备,实现了作物不同生长阶段水分、养分和病虫害等关键信息的快速获取和农药的变量喷施。农用无人机及飞控系统     

基于无人机可见光遥感影像的耕地精准分类方法研究

无人机可见光遥感具有使用成本低、操作简单、实时获取遥感影像、地面分辨率高等优势。提出了一种利用无人机可见光遥感影像进行耕地精准分类的方法,以广东省惠州市惠东县铁涌镇石桥村部分耕地的可见光遥感影像为研究对象,对耕地的面积信息、形状信息以及位置信息进行监测和提取,采用面向对象法对影像中两种基于可见光波段的植被指数、纹理信息、形状信息进行分析,研究出分类提取耕地信息的较佳方案。经过反复实验确定分割尺度45、合并尺度90为分割参数,同时利用波段信息和纹理信息对未种植作物耕地和其他地物进行分离。该方法总体精度为89.23%,Kappa系数为0.72。实验结果表明利用无人机可见光遥感数据对耕地进行分类虽然存在一些细碎地块被错提、误提的情况,但总体精度仍然保持在一个很高的水准,可以为耕地作物分类提供参考,为实现精准农业提供精准的数据基础。     

浙江大学数字农业与农业物联网创新团队农用无人机研究进展

正浙江大学数字农业与农业物联网创新团队是国内较早开展农用无人机研究的单位之一,针对农用无人机农田信息获取和植保作业需求,研制了3种农用无人机及飞控系统,开发了无人机低空遥感作物信息获取装备,实现了作物不同生长阶段水分、养分和病虫害等关键信息的快速获取和农药的变量喷施。     

“3S”在作物模型中的应用与展望

回顾了遥感和地理信息技术在作物模型中应用的主要方面及其发展过程,分析了遥感、地理信息系统和作物模型相结合的方法和技术难点,并对未来“3S”技术在作物模型中的应用作了展望。     

植保无人机对农药及其剂型的选择

植保无人机发展极其迅猛,但我国适应无人机使用的农药及其剂型研究相对滞后,在生产上绝大多数还保留在使用传统产品的基础上。这些年来,使用效果不佳、药害事故屡见不鲜。植保无人机对农药的选择,必须满足活性高、用量少、毒性低、具有内吸传导性、对环境及靶标作物安全等必备条件。如何正确选择及选购农药品种及其剂型就显得非常重要。     

低空无人机遥感的应用及发展

无人机遥感即是利用先进的无人驾驶飞行器技术、遥感传感器技术、通讯技术、GPS差分定位技术和遥感应用技术,实现自动化、智能化、专用化快速获取空间遥感信息,完成遥感数据处理、建模和应用分析的应用技术。近年来,无人机遥感系统已被广泛应用在地质环境与灾害调查、土地利用动态监测、地形图更新等领域。本文分析了无人机遥感系统的组成,归纳了目前无人机遥感研究存在的问题,展望了今后无人机遥感研究的热点和重点。