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設備與工具近年來，由于無人機技術的發(fā)展，無人機（UAV）在農(nóng)業(yè)中的使用有所增加（見圖1）。無人機作為一種移動機器人，是一種低成本的替代檢測技術和數(shù)據(jù)分析技術。盡管無人機尚未應用于大多數(shù)精準農(nóng)業(yè)應用，但它們在可持續(xù)農(nóng)業(yè)實踐和盈利能力方面在該領域發(fā)揮著越來越積極的作用。
圖1 Web of Science上關于無人機和無人機在農(nóng)業(yè)中的應用的研究數(shù)量
迄今為止，無人機主要用于害蟲檢測/控制和監(jiān)測大量作物，如玉米、水稻和豆類。無人機在精準農(nóng)業(yè)中最常見的應用是監(jiān)測和噴灑。在監(jiān)測應用中，通過圖像分析和遙感獲得有關作物和植被指數(shù)的某些信息，從而可以監(jiān)測各種病蟲害、植物健康或植物生長。在噴灑應用中，噴灑所需量的農(nóng)藥和肥料，以提高作物產(chǎn)量并預防植物病害。最近，除了這些應用之外，測繪、雜草檢測、灌溉和遙感等應用也已見諸報道。
作物監(jiān)測
作物監(jiān)測涉及根據(jù)遙感方法捕獲的作物圖像測量作物的有效種植。在這種情況下，通常估計產(chǎn)品的產(chǎn)量，生長和疾病。這些控制很難手動執(zhí)行，尤其是在非常大的服務器場上。非常大的農(nóng)場通常通過衛(wèi)星和飛機進行監(jiān)控。然而，衛(wèi)星和飛機涉及高海拔、成本較高以及云層對拍攝清晰照片能力的影響等困難。這些條件也不符合精確作物監(jiān)測的要求。無人機可以以低成本從近距離獲得高分辨率圖像。出于這個原因，以最低的成本使用無人機執(zhí)行這些任務是合理的。此外，由于無人機中的不同攝像頭，可以獲得有關作物的不同索引信息;這些指標對作物產(chǎn)量控制也很重要。用于此目的的傳感器通常是熱傳感器、RGB、多光譜和高光譜傳感器（見圖2）。
圖2.農(nóng)業(yè)無人機應用中使用的相機類型（a）熱像儀（b）RGB相機（c）多光譜相機（d）高光譜相機
制圖
地圖應用程序旨在跟蹤當?shù)氐霓r(nóng)業(yè)或森林地區(qū)，這是通過獲取無人機觀測到的農(nóng)田的2D或3D地圖來實現(xiàn)的。通過這種方式，隨著時間的推移，可以觀察到當前生產(chǎn)、效率和環(huán)境條件等因素的變化。在這種情況下，可以通過在使用無人機拍攝的圖像上顯示農(nóng)業(yè)用地面積、土壤多樣性和作物狀況等信息來執(zhí)行制圖。
噴灑
最近最受歡迎的精準農(nóng)業(yè)應用之一是使用無人機進行噴灑應用。噴灑在作物上的農(nóng)業(yè)化學品旨在提高作物產(chǎn)量并減少可能的植物病蟲害。然而，由于使用不平衡和過度，它對環(huán)境健康和人類健康都有負面影響，導致癌癥和神經(jīng)系統(tǒng)疾病等疾病。與快速且不平衡的噴霧器相比，無人機可以減少農(nóng)藥的使用，并最大限度地提高植物健康和產(chǎn)量。化學農(nóng)藥噴灑在植物上，通常使用安裝在無人機上的噴灑系統(tǒng)。通過圖像處理和人工智能等技術，可以預測土壤或植物的狀況，并相應地進行噴灑。
灌溉
就用水量而言，敏感的灌溉應用是全世界關注的領域。全世界消耗的水中有70%用于灌溉作物，這一事實突出了精確灌溉的重要性。配備光譜和熱像儀的無人機可以識別缺水的地方，并智能地向這些地區(qū)輸送水。具有不同成像技術的圖像處理和人工智能算法可確保在所需位置以足夠的量使用水。無人機獲得的土壤形態(tài)使這些應用成為可能，并防止了水的浪費。灌溉應用可以類似于噴灑應用，通過裝載水而不是殺蟲劑。在未來的智能農(nóng)業(yè)應用中，預計將實施與無人機，無人地面車輛（UGV）或畜群機器人的協(xié)作灌溉系統(tǒng)。圖3是針對無人機灌溉的研究示例。
圖3 使用熱紅外圖像的無人機自適應CWSI地圖
雜草檢測
雜草檢測也是精準農(nóng)業(yè)應用之一。田間的雜草會對其他主要作物的生長產(chǎn)生不利影響，并導致作物產(chǎn)量和生長的損失。為了防止這種情況，應檢測雜草，并防止其生長。然而，由于雜草的分布不是規(guī)則的（異質的），因此需要精確的檢測。在這種情況下，基于深度學習的方法最近得到了非常積極的研究。成功檢測后，使用除草劑實現(xiàn)雜草控制。傳統(tǒng)方法過度使用除草劑，導致作物產(chǎn)量下降。相反，在無人機檢測到的雜草上噴灑足量的除草劑在成本、環(huán)境污染和產(chǎn)量方面更有利。為了精確噴灑除草劑，需要在無人機圖像上標記雜草區(qū)域（映射）。在一項樣本研究中，Bah等人提出了一種使用無人機圖像并應用深度學習來檢測菠菜和豆田中雜草的方法。檢測到的雜草的圖像如圖4所示。
圖4 基于深度學習的菠菜田雜草檢測研究（a）在沒有背景信息的情況下，紅點表示雜草（b）在可獲得背景資料的情況下，紅色區(qū)域表示雜草
遙感
遙感包括在不同時間評估生產(chǎn)進度的應用。為了對作物、土壤和環(huán)境條件進行低成本和直接的評估，獲得的數(shù)據(jù)和應用通常與遙感有關。遙感應用因其必要性和重要性而成為應用最多的精準農(nóng)業(yè)應用。得益于遙感技術，可及早發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)中的潛在問題，并采取措施及時解決這些問題。這確保了作物效率。在這方面，遙感涵蓋了廣泛的應用。所有旨在利用遙感提高農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)力的研究都可以納入這一類別。圖5顯示了作為研究結果獲得的鐮刀菌枯萎病分布。綠色區(qū)域表示健康區(qū)域，黃色區(qū)域表示受感染的香蕉區(qū)域。
圖5 香蕉枯萎病分布圖（a）5米分辨率（b）10米分辨率
近年來無人機技術非常流行，它在農(nóng)業(yè)中的應用增長也異常迅速。出于這個原因，諸如作物監(jiān)測、噴灑、灌溉、雜草檢測和使用航空無人機圖像的繪圖等應用如雨后春筍般層出不窮。這些研究的總體目的是在能源、水、勞動力和產(chǎn)量等因素上實現(xiàn)最大收益，這對精準農(nóng)業(yè)很重要。
源自：Aslan, M.F.; Durdu, A.; Sabanci, K.; Ropelewska, E.; Gültekin,S.S. A Comprehensive Survey of the Recent Studies with UAV for Precision Agriculture in Open Fields and Greenhouses. Appl. Sci. 2022, 12,1047. https://doi.org/10.3390/app12031047
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