无人机在精准农业中的研究综述

图1 Web of Science上关于无人机和无人机在农业中的应用的研究数量

       迄今为止，无人机主要用于害虫检测/控制和监测大量作物，如玉米、水稻和豆类。无人机在精准农业中最常见的应用是监测和喷洒。在监测应用中，通过图像分析和遥感获得有关作物和植被指数的某些信息，从而可以监测各种病虫害、植物健康或植物生长。在喷洒应用中，喷洒所需量的农药和肥料，以提高作物产量并预防植物病害。最近，除了这些应用之外，测绘、杂草检测、灌溉和遥感等应用也已见诸报道。

作物监测

       作物监测涉及根据遥感方法捕获的作物图像测量作物的有效种植。在这种情况下，通常估计产品的产量，生长和疾病。这些控制很难手动执行，尤其是在非常大的服务器场上。非常大的农场通常通过卫星和飞机进行监控。然而，卫星和飞机涉及高海拔、成本较高以及云层对拍摄清晰照片能力的影响等困难。这些条件也不符合精确作物监测的要求。无人机可以以低成本从近距离获得高分辨率图像。出于这个原因，以最低的成本使用无人机执行这些任务是合理的。此外，由于无人机中的不同摄像头，可以获得有关作物的不同索引信息;这些指标对作物产量控制也很重要。用于此目的的传感器通常是热传感器、RGB、多光谱和高光谱传感器（见图2）。

图2.农业无人机应用中使用的相机类型（a）热像仪（b）RGB相机（c）多光谱相机（d）高光谱相机

制图

       地图应用程序旨在跟踪当地的农业或森林地区，这是通过获取无人机观测到的农田的2D或3D地图来实现的。通过这种方式，随着时间的推移，可以观察到当前生产、效率和环境条件等因素的变化。在这种情况下，可以通过在使用无人机拍摄的图像上显示农业用地面积、土壤多样性和作物状况等信息来执行制图。

喷洒

       最近最受欢迎的精准农业应用之一是使用无人机进行喷洒应用。喷洒在作物上的农业化学品旨在提高作物产量并减少可能的植物病虫害。然而，由于使用不平衡和过度，它对环境健康和人类健康都有负面影响，导致癌症和神经系统疾病等疾病。与快速且不平衡的喷雾器相比，无人机可以减少农药的使用，并最大限度地提高植物健康和产量。化学农药喷洒在植物上，通常使用安装在无人机上的喷洒系统。通过图像处理和人工智能等技术，可以预测土壤或植物的状况，并相应地进行喷洒。

灌溉

       就用水量而言，敏感的灌溉应用是全世界关注的领域。全世界消耗的水中有70%用于灌溉作物，这一事实突出了精确灌溉的重要性。配备光谱和热像仪的无人机可以识别缺水的地方，并智能地向这些地区输送水。具有不同成像技术的图像处理和人工智能算法可确保在所需位置以足够的量使用水。无人机获得的土壤形态使这些应用成为可能，并防止了水的浪费。灌溉应用可以类似于喷洒应用，通过装载水而不是杀虫剂。在未来的智能农业应用中，预计将实施与无人机，无人地面车辆（UGV）或畜群机器人的协作灌溉系统。图3是针对无人机灌溉的研究示例。

图3 使用热红外图像的无人机自适应CWSI地图

杂草检测

       杂草检测也是精准农业应用之一。田间的杂草会对其他主要作物的生长产生不利影响，并导致作物产量和生长的损失。为了防止这种情况，应检测杂草，并防止其生长。然而，由于杂草的分布不是规则的（异质的），因此需要精确的检测。在这种情况下，基于深度学习的方法最近得到了非常积极的研究。成功检测后，使用除草剂实现杂草控制。传统方法过度使用除草剂，导致作物产量下降。相反，在无人机检测到的杂草上喷洒足量的除草剂在成本、环境污染和产量方面更有利。为了精确喷洒除草剂，需要在无人机图像上标记杂草区域（映射）。在一项样本研究中，Bah等人提出了一种使用无人机图像并应用深度学习来检测菠菜和豆田中杂草的方法。检测到的杂草的图像如图4所示。

图4 基于深度学习的菠菜田杂草检测研究（a）在没有背景信息的情况下，红点表示杂草（b）在可获得背景资料的情况下，红色区域表示杂草

遥感

       遥感包括在不同时间评估生产进度的应用。为了对作物、土壤和环境条件进行低成本和直接的评估，获得的数据和应用通常与遥感有关。遥感应用因其必要性和重要性而成为应用最多的精准农业应用。得益于遥感技术，可及早发现农业中的潜在问题，并采取措施及时解决这些问题。这确保了作物效率。在这方面，遥感涵盖了广泛的应用。所有旨在利用遥感提高农产品生产力的研究都可以纳入这一类别。图5显示了作为研究结果获得的镰刀菌枯萎病分布。绿色区域表示健康区域，黄色区域表示受感染的香蕉区域。

图5 香蕉枯萎病分布图（a）5米分辨率（b）10米分辨率