无人机遥感技术在农田灌溉管理与大田作物监测及产量预测中的应用实践.docx

无人机遥感技术在农田灌溉管理与大田作物监测及产量预测中的应用实践摘要：在当前数字化开展大背景下，新的信息技术方式不断产生和开展，在 农业领域中获得了良好的成效，也使中国的农业机械化效果进一步提高。该文对 此进行分析，了解精准农业技术以及无人机低空遥感技术，探讨无人机低空遥感 技术在大山作物监测与产量预测过程中的实际应用情况，希望可以为后续大田作 物的顺利生长提供一定的参考依据，促进农业产业的顺利稳定开展。关键词：无人机；低空遥感技术；大田作物监测；产量预测实际上，无人机遥感技术就是使用现代先进的无人机飞行技术以及遥感技术 和GPS定位技术等，使智能化摇杆以及信息获取和整理的功能产生相应的融合, 并将这些先进的技术共同用于国土资源勘测以及自然环境测评还有农田种植等 多个方面，发挥应有的作用，为工作人员提供技术方面的参考依据。现如今在社 会开展过程中，无人机低空遥感技术在应用时表达出信息获取速度快以及经济成 本比拟低等特点，对其在大田作物监测和产量预测环节的应用情况进行研究，具 有重要的意义。1正确认识无人机遥感技术的主要特点实际上，无人机遥感技术就是将无人机技术以及遥感技术两种先进技术之间 进行完美的融合，将无人航空器作为一种关键的遥感平台，在这种遥感平台中携 带各种便携的遥感设备，从而通过设备的运行和工作，获取到一些准确的影像信 息数据。传统的卫星遥感技术在实际应用的过程中，表达出分辨率比拟低的特点, 很容易受到云层的影响以及空间辐射问题的影响。传统在航空遥感工作中，需要 应用到比拟高的本钱，同时也需要专业的飞行工作人员来为工作提供指导和依 据。近些年，新型低空遥控平台的产生和应用，弥补了传统的遥感工作中表达出 的一些问题，能够用于针对大田作物的实时监测和数据的获取，在使用过程中效 果更加理想。遥感技术能够在大范围内获取不同时间的各个地区的实时数据，反映出每一 个物体的实际性质，使地质勘探工作以及农田监测工作顺利开展。技术人员通过 遥感技术来接收物体辐射出的电磁波信息，并对其进行信息技术的加工处理，之 后形成精准识别的图像，对其进行分析，就能够为后续的区域功能定位提供有效 的参考。在对遥感技术进行研究的过程中，一直以来农业遥感技术都是重要的研 究方向，在中国的数字农业、精准农业以及生态农业开展过程中，表达出了十分 明显的价值和作用，有利于实现连续不断的监测。2无人机低空遥感技术在大田作物监测与产量预测中的具体应用植物本身的光谱特征为所表达出的差异性，在种植植物的过程中，每一种植 物反射、辐射以及吸收的光谱都存在比拟明显的差异性。使用无人机低空遥感技 术时，主要是基于植物本身的光谱特性基础，结合波长对于植物生长所产生的重 要影响和客观的作用，通过将图像传感器搭载在无人机上，作物不同波段下 的具体图像，从而能够实现对农作物不同特征参数的全面性分析。当前将无人机 低空遥感技术用于大田农作物的监测以及产量预测环节，可以更加准确地评估农 作物的各项理化信息，对其进行充分的了解，并基于工作人员的专业性来对这些 信息进行精准的分析和评估，为后续大面积开展农田管理工作提供技术信息方面 的支持和保障。在应用无人机低空遥感技术的过程中，对于农作物种类的识别和 分辨，以及农作物长势的监测和判断，还有农作物土壤属性的分析，在自然灾害 中对于农作物产生的影响和损失以及农作物产量的预测等多个方面的功能，都产 生了良好的应用效果，在具体应用过程中，需要注意以下儿个方面的问题。首先，开展大田田间数据采集工作时，要对采集的目标以及采集的对象进行 明确，记录下田间的试验品种，并且针对大田的地理位置以及播种的情况，还有 施肥的情况等多个方面的内容进行详细客观的记录。与此同时，还需要关注田间 地质数据的准确，包括土壤的产量以及电导率等多个方面的信息，都是重要 的内容。其次，要对无人机低空遥感技术中无人机本身所搭载的图像传感器种类产生 客观的了解。实际上，如果条件允许，可以使用RGB可见光相机以及热成像相 机或者是多光谱相机，从多个方面来完成针对大田信息数据的采集工作，获取大 田生长情况的图像，为农作物生长过程监测提供相应的基础保障。另外，对数据进行采集以及图像分析之后，要对数据进行统计和建模。通常 是将数据分为测试集以及训练集，通过测试集来评价模型的精度，并且通过构建 线性回归模型来对作物产量进行有效的预测。3结语总而言之，在大田作物监测以及产量预测环节，使用现代化的无人机低空遥 感技术表达出了明显的应用优势，有利于更准确地了解大田作物的生长情况，为 相关的工作人员提供数据信息方面的参考和建议，促进中国农业产业顺利稳定发 展。摘要：在农田灌溉管理中引入无人机遥感技术等现代科技手段，对实现农业 用水精准动态管理与推动农业智慧灌溉体系建设有着积极意义。该文主要对无人 机遥感技术在农田灌溉管理中的应用进行阐述，分析具体应用路径，探究无人机 在作物用水与科学灌溉等领域的关键技术，提出技术创新开展趋势的建议，希望 对农业水资源利用效率的提升与农业灌溉领域的现代化开展起到积极参照促进 作用。关键词：无人机；遥感技术；农田灌溉管理传统农田灌溉模式存在作业时间长与劳动强度大及喷施不均匀等问题，资源 利用率低且达不到高稳产的效果。无人机遥感技术整合了地面遥测遥控系统与机 载传感器等先进技术，凭借操作简单与高效快速等优势特征，逐渐成为了农业生 产的重要工具。尤其是在农田灌溉管理中的应用，通过智慧灌溉的先进技术，能 够在满足农业生产的前提下，高效利用水资源，同时推动现代精准化与节能化农 业的可持续开展。1无人机遥感技术在农田灌溉中的应用1.1 识别灌溉区域随着土地政策改革的不断推进，集约化的农业生产模式逐步取代了古代农业 的精耕细作模式。而农、业生产是系统性工程，涉及到规模化种植与灌溉与施肥等 重要环节。尤其是在作物灌溉环节，加强农田水利设施建设，更利于提高农作物 的产量。但在农田工程建设中，灌区面积确定的过程复杂繁琐，涉及到周边地貌 信息收集与人工测量等环节，需耗费较多的人力物力等资源，时间本钱高，且测 量精度无从保证。通过卫星遥感与空间信息技术等现代科技手段，可进一步提高 灌区面积识别工作的成效。但卫星遥感技术在实际应用中，受影像分辨率低的因 素影响，无法从图像中清晰地了解灌区面积轮廓。受卫星较长的运行周期因素影 响，难以及时获取到信息资料，不利于水利规划等工作高效展开。而无人机遥感 技术的应用，解决了地形数据与灌区面积等信息存在的获取时间长与图像不清晰 等方面的问题。无人机遥感影像结合地质条件及水源等资料信息，可以促使灌区 内机井位置与蓄水池容积等设计参数更加科学。同时根据无人机遥感影像资料， 能够直观地了解地形高差等信息，从而科学设计出输水管道铺设方案，实现资金 等资源的高效利用。1.2 维护灌溉渠系田间灌溉管网与渠系的功用发挥，直接影响农田输配水工程的建设成效与应 用效益，因此应当定期更新灌溉渠系，及时发现与维护管网的破损情况，从而确 保粮食生产安全。但实际上，灌溉管网与渠网的维护工作复杂繁琐，存在渠管网 广泛分布与较长铺设路线等特征，难免会增大人工巡线的实际本钱，巡线效果不 尽理想。利用无人机遥感技术进行巡线，可有效降低时间本钱，提高巡线效率， 同时能够克服恶劣气候的影响。无人机遥感技术在识别干渠与支渠及斗渠等灌溉 渠系时，需对采集图像进行校正与去噪及颜色增强等预处理，确保可见光遥测渠 系信息的利用价值。尤其是在支持向量机分类检测方法的应用，通过特征提取与 目标识别等功能发挥，使得识别与维护灌溉渠系的技术性能逐步加强。整合后的 无人机主要以采集到的高程与正射影像等综合信息作为数据源，提取显著特征的 数据构建出训练样本集，再通过SVM分类法分割提取渠系；提取结果预处理后， 实现对各渠系组成的多数据源与高分辨率的提取。对各渠系的连续性进行分析， 能够及时掌握渠床淤塞等现象，可为渠道清淤等灌前工作的高效展开提供价值参 照。1.3 划分种植结构植物类型不同，在光谱特征与植被指数及叶面积指数等方面也存在较大差 异，也是农作物种植结构分类的主要识别与参照信息。不同作物在不同的生长阶 段，生长的空间特征与光谱特征的差异较大，通过遥感影像识别种植结构时，主 要围绕遥感区域的光谱差异，以此明确作物的识别与翻译标志。随着农作物的生 长，植物的覆盖度逐渐拓展，受作物垂直层的影响，遥感影像俨然不能发现裸露 的土壤，只能看到垂直层的阴影。因此遥感影像将作物生长区间的识别，划分为 植物与裸露土壤及阴影三局部。不同生长时期的植物颜色也会发生明显变化，遥 感影响围绕光谱特征，通过近红外波与绿光波的反射率值，以及归一化差值植被 指数，即可快速分类图像。遥感影像在识别不同作物时，主要依据作物之间的空 间特征与光谱特征及植被指数间的差异进行，通过逐级分层分类方式提取后，实 现种类有效识别。1.4 天气预警干旱主要通过植物生长状况与土壤含水率等指标确定，根据天气因素与植物 蒸发蒸腾量等信息，可直接预测干旱的趋势。借助无人机遥感技术的性能特征， 根据蒸发蒸腾量与土壤含水率反演及作物含水率的监测结果，可高效建立植物的 干旱预警机制。首先从作物含水率的监测指标入手分析。遥感技术主要根据各植物含水率对 特定波长反射率的相关性信息进行植物监测，相关性信息受光谱仪器与温度等要 素的干扰，难免会出现监测结果误差的问题，但高效快速测量植株含水率的应用 优势不能忽视。植物的含水率与不同波长反射率间呈明显的相关性，如玉米含水 率对1450 nm波长反射率的相关性更加明显。通常先用近红外遥感技术测量目标 作物，再用滤波与校正等方式明确作物的近红外反射强度，通过数据分析与含水 率检测模型的建立，完成对作物含水率的测量。通过遥感技术测量植物的含水率, 通过比拟采集与模型计算间的数据差异，可了解植物的缺水程度，从而为精量灌 溉提供价值参照。其次从土壤含水率的监测入手分析。当前主要通过热红外与可见光等光学遥 感方式，来测定土壤含水率的空间分布信息。无人机搭载红外探测仪与微波发射 器及光谱相机等设备后，可实现地表图像的实时获取与传输，提取与分析图像信 息，建立预测土壤含水率的模型，即可完成含水率的高效监测工作。预测模型的 建立过程相对复杂，需先了解土壤含水率与土壤各波段反射率间的关联度，明确 相关性最为显著的波段，利用合理的回归方法构建预测模型。再通过对采集图像 数据的校正与降噪等预处理.，比照分析预测模型与完整的图像数据，最终得到完 善的含水率遥感监测体系。最后从蒸发蒸腾量的参数获取入手分析。无人机遥感技术计算对作物蒸发蒸 腾量有高效快速等优势特征，更适用于大范围内的植物蒸发蒸腾量计算。技术主 要依据气象因子与遥感数据等信息，通过对作物长势与作物吸收率及太阳辐射量 等指标的估算，最终得出作物蒸发蒸腾量的计算结果。利用能量平衡理论与遥感 数据估算蒸发蒸腾量时，需先计算出土壤热通量与地表净辐射等指标水平，再利 用能量平衡原理计算出潜热通量。2无人机在节水灌溉领域的技术关键主要表达在以下几方面：一是利用无人机低空遥感技术，结合环境与地质与 水文等信息，在掌握研究范围内的作物与水温及土壤等要素的遥感光谱特征后， 通过野外查证构建遥感影纹与色彩及地貌等方面的解译标志。二是掌握合理监测 波段后，构建作物光谱影像解译方式与技术规程，以准确获取作物生长中的价值 信息。三是比照分析与统计处理多期影像资料后，获取光谱等价值信息，通过解 译与种植区域调查，能够高效利用作物的生理生化指标间的关系实现节水灌溉。 四是综合处理采集到的土壤湿度与水资源供给及作物的需水量等信息，构建水肥 与产量及品质等一体化的耦合模型，促使节本灌溉种植机制逐步完善。五是获取 与解译光谱信息后，通过模型等方式建立作物生理生化指标与光谱影像信息间的 对应关系，以实现高光谱技术的有效推广。3无人机在灌溉领域的创新开展3.1 专用遥感系统不同作物的生长需求不同，灌溉管理的方式也存在差异，需整合北斗卫星导 航与无人机遥感等现代科技手段，建立一种经济型与便利型的专用遥感系统，满 足不同作物的种植需求。根据地空遥感技术获取的图像，能够直观识别与提取到 作物生长信息。利用无人机遥感技术，能够轻松获取作物不同生长时期与管理条 件下的高光谱信号，通过构建解译方法及技术规程，加强对信号与土壤水分及养 分状态等信息的整合，实时了解作物的生长状况，最终构建智慧型的灌溉系统。3.2 革新解译方法低空遥感解译离不开低空遥感数据的支持与保障，为实现低空遥感数据源的 有效获取与高效利用，还需科学地选取最正确波段。在实践中需先了解作物特征， 以及遥感技术的成像仪器与经纬度及波段等技术参数，从而为选择新的低空遥感 数据源与数据源组合及遥感信息处理方案等提供价值参照。3.3 建立响应机制比照各水肥药条件下作物的生理生化指标情况，了解作物不同生长时期的水 分与肥料的需求，以及病虫害防控等农作物种植管理的规律。通过构建作物的生 长模型，建立各生长指标的响应机制，以此实现对作物种植的科学指导。3.4 建立智能灌溉系统涉及以下几方面，一是明确灌水量与灌水周期及时间等灌溉制度。二是合理 布局灌水区域与管道，围绕灌溉均匀度与水源供水能力及施工便利性等要素，结 合种植区域地形情况，依据地形高差，以及水沟及道路的界限，合理进行轮灌与 施肥。三是通过划分轮灌区与计算系统水力等工作，明确压力与流量的需求。四 是总体设计水肥药一体化智能灌溉系统时，加强对田间滴灌系统与田间控制终端 及施肥系统等子系统的设计。4结语在农业生产领域引入现代科技手段，能够有效提高种植结构调查与巡线渠系 等工作的成效，对农业集约化与规模化开展有着积极意义。随着无人机遥感技术 的逐步成熟，摸索性地建立与完善农田灌溉管理信息化体系，可实现作物灌溉的 信息化与精准化，利于推动农业生产事业的现代化开展。