5G+智慧农业与北斗导航精准施药应用分析
根据2005年全国1%人口抽样调查数据推算，2006年底中国大陆城镇人口为5.77亿，农村人口为7.37亿，其中农村人口占总人口的56%。中国是一个农业大国，农业、农村和农民问题是关系中国改革开放和经济社会发展全局的重大战略问题，是整个现代化进程中长期面临的问题。
众所周知，农业在我国国民经济中占有重要的基础地位，因此，正确认识和处理农业、农村和农民问题，始终是国家兴旺发达的根本动力。随着教育的进步、科技的发展，我国现有农业现代化水平已经有了显著提高。
精准施药以提高农药利用率、降低农药残留对食品和环境污染为目的，是施药发展的方向。
为此，首先介绍了国内外精准施药技术发展现状，包括变量施药控制系统、控制算法、对靶施药控制技术和基于处方图施药技术现状分析。其次，分析了国内外精准施药装备发展现状。通过比较国内外相关领域的研究现状，对比现有国内施药技术不足，需要利用5G+北斗及红外遥感技术进一步提升精准施药装备水平。
随着精准农业的发展，精准施药技术及相关装备成为解决以上问题的有效手段，是施药装备发展的方向。精准施药的技术核心点在于获取农田小区域病虫草害信息，并根据其差异性采取变量施药技术，实现按需施药。精准施药以显著提高农药利用率、极大减轻环
境污染等为优势。已经得到了大力发展与广泛应用。对于施药技术与装备的研究，国外起步较早，发展较成熟。但近年来，随着国内外技术交流越来越频繁，我国精准施药技术及相关装备的研究也取得了可喜的成绩。但随着我国5G技术不断完善，以及我国北斗系统全面组网，5G物联的切入，结合北斗系统必将引领智慧农业走向更高一个层次。
关键词：5G智慧农业云平台、无人植保机、红外热成像及传感器、北斗定位系统。
目前，我国5G发展正式进入到了商用时代，高速互联特征的巨大加持，让无数行业开始迎来了变革与颠覆，其中就包括了传统农业。5G时代的到来,预示着智慧农业的发展将迎来飞速发展。智慧农业是农业生产的高级阶段,集多种新兴技术为一体,可为农业生产
提供精准化种植、可视化管理、智能化决策。"5G+智慧农业"就是将各种先进设备和农业相结合,让农业生产变得更加便捷。利用5G技术的高带宽、低延时、广接入等特点,智慧农业在农业物联网、智慧种植技术、农产品溯源、科学管理、劳动力管理等方面就会更加智能化、更加精准、更加高效。
5G对农业的颠覆主要带来三方面的影响。首先是效率更高。5G 带来的是高速串联作用，它用极高的速度将智能硬件和软件串联起来，同时也让生产、管理与销售等环节串联起来。这让农业的发展更加及时、精准与畅通，同时生产力水平的提升也将推动市场进一步扩大。
其次是成本更低。5G的加持让“机器换人”的速度迎来加快，使得传统农业人员转型到更有价值的岗位之上，从而节约了传统的人力成本。此外，5G让设备和软件设施价值发挥也更充分，这在一定程度上提高了设备的应用度，让管理者付出同样的钱却能收获更多的价值，这反过来看也是节约成本的一种体现。
最后是赚的更多。5G的应用改变了生产、管理和销售的固有模式，更快速、更及时、更畅通、更高效和更低廉的农业发展，让传统农业人员和企业能够赚的更多。他们不再需要为种植、管理、收获、销售和成本而发愁，一切都能交给5G加持下的智能软硬件来解决。生产力水平、成本及市场的共同作用，让农业的主体成为重要受益者。
在农业机械技术快速发展的背景下,智慧农业逐渐成为农业生产
发展的新方向。导航技术作为农业机械智能化的重要组成部分,为农机技术的快速发展创造了便利条件。随着北斗导航技术的快速发展，低成本及操作简便的北斗导航可以为精准施药装备作业导航提供准
确的地理位置坐标。这样采样人员在田间行走时，能够实时记录地块中不同位置的杂草、病虫害分布情况，由此确定化学农药的喷洒处方图，实现化学农药的变量喷洒。该技术的核心就是喷雾机在全球定位系统的支持下根据数据地图进行防治作业。有病虫草害的地方喷药，没有病虫草害的地方关闭喷头，达到了精准施药的效果。北斗导航精准施药对于提升5G+智慧农业具有重要作用。运用北斗导航精准施药
技术，不仅能够大大节省施药时间，也能提高施药效率，节约施药成本，巩固施药成果。
2014年，国家扶贫办发布《建立精准扶贫工作机制的实施方案》，标志着我国正式启动精准扶贫工作。新型职业农民是当前社会发展和建设中出现的新一类人民群体,对我国精准扶贫工作具有积极的推进作用。反之,精准扶贫工作也可以促进新型职业农民培育制度的建立和不断完善，两者相互影响、相互促进。在精准扶贫工作全面部署和实际开展的基础上,利用和开展5G+智慧农业，结合北斗导航精准施药技术，对新型职业农民的培育路径进行探究和分析,促进我国新型职业农民培育工作不断获得突破,从而有效落实我国精准扶贫各方面工作,取得2020年我国全面建成小康社会的伟大胜利。
并运用北斗导航定位、物联网、云服务器等技术，开发基于北斗导航的智能控制终端，应用于高工效植保设备上。
现代精准施药技术
发布时间：2018-05-07 文章来源：植保网
静电喷雾精准施药中的关键技术，该技术能够大大减少雾滴的无效飘移，增强穿透和沉积效果。据试验数据显示，与常规喷雾相比，静电喷雾的雾滴飘移明显减少，雾滴沉积量几乎是原来的2倍。它具有雾滴尺寸均匀、沉积性能好、飘移损失小、雾群分布均匀，尤其是在植物叶片背面也能附着雾滴等优点。
自动对靶喷雾随着图形图像处理与3S技术的发展，自动对靶喷雾已经成为了可能。自动对靶施药就是施药机械能够根据靶标的有无和靶标特征的变化有选择性地对靶施药，用CCD摄像头或红外传感器来判别作业区域中的作物，作出是否需要喷洒的决定，然后通过喷头来执行变量喷洒，达到对靶喷药的目的。试验表明，对靶喷药能够有效地提高农药在作物上的附着率，明显地减少农药在非靶标区域的沉降。
GPS定位随着GPS技术的快速发展，低成本及操作简便的GPS可以为精准施药装备作业导航提供准确的地理位置坐标。这样采样人员在田间行走时，能够实时记录地块中不同位置的杂草、病虫害分布情况，由此确定化学农药的喷洒处方图，实现化学农药的变量喷洒。该技术的核心就是喷雾机在全球定位系统的支持下根据数据地图进行防治作业。有病虫草害的地方喷药，没有病虫草害的地方关闭喷头，达到了精准施药的效果。
从世界范围来看，bai农药喷雾技术、喷雾器du械及农药剂型正向着精准、低量、高zhi浓度、对靶性、自动dao化方向发展。自20世纪90年代开始，以美国为代表的一些发达国家开始研究面向农林生产的农药可变量精准使用。如美国加州大学戴维斯分校研制了基于视觉传感器对成行作物实施精量喷雾的系统，美国伊利诺伊大学研究开发基于机器视觉的田间自动杂草控制系统和基于差分GPS的施药系统等，使农药使用逐步进入精准使用时代。
传统农药使用（traditionalpesticideapplication，TPA）技术往往根据全田块发生病虫草害严重区域等的总体情况，采用全面喷洒过量的农药来保证目标区域接受足够的农药量。但由于田间土壤状况、农药条件和喷雾目标个体特征等的不均匀性，显然全面均匀施药难以达到最高的农药使用效率，从而带来一系列不可忽略的问题，如显著增加农药使用成本乃至农林生产成本，操作者在施药过程中易受污染，农林产品的农药残留量易超标等。过量使用农药还有导致环境污染和破坏生态平衡的风险。中国的农药利用率只有20%～30%，远低于发达国家50%的平均水平。
农药精准使用（precisionpesticideapplication，PPA）技术是利用现代农林生产工艺和先进技术，设计在自然环境中基于实时视觉传感或基于地图的农药精准施用方法。该方法涵盖施药过程中的目标信息采集、目标识别、施药决策、可变量喷雾执行等农药精准使用的主要技术要点，以节约农药、提高农药使用效率和减轻环境污染，改善中国农林病虫草害防治中的施药工艺和施药器械，实现中国农林病虫草害防治的农药使用技术的智能化、精准化和自动化，促进生态环境保护和农林生产的可持续发展。简而言之，农药精准使用技术就是要实现定时、定量和定点施药。
为均匀全面喷雾和农药精准使用可变量控制喷雾的效果对比情况。为不考虑田间作物、树木或杂草等目标与非目标植物分布状况，采用均匀恒定的施药量，这时对左边病虫草害高为害分布的区域，病虫草害得不到有效控制；而在右边病虫草害低为害分布区域，则所施用的农药可能会引起潜在的作物或非目标植物损伤及环境污染，最终导致低水平的农林产出。对于与中同样的病虫草害的为害分布，如果根据为害分布特征，采用可变量控制喷雾技术，即在高为害分布区域加大施药量，而在低为害分布区域减小施药量，如图所示，即根据可变施药量曲线，重新调整农药的使用策略。比较均匀恒定施药，可变量控制喷雾精准使用农药。根据病虫草害发生状况采用农药标签规定的施药量，可以有效控制病虫草为害，节约农药使用量，杜绝潜在的作物或非目标植物损伤，从而减轻环境污染，提高作物产量。
均匀全面喷雾和农药精准使用可变量控制喷雾的效果对比
重庆首个5G网联植保无人机在重庆市农业科学院科研基地试飞成功。新华网发（受访者供图）新华网重庆4月16日电（韩梦霖）高科技、智能化成为今年春耕春管的一大看点。如今在田间地头，植保无人机的身影已经屡见不鲜，它们已经成了帮助农民干农活儿的“好帮手”。近期，重庆首个5G网联植保无人机在重庆市农业科学院科研基地试飞成功，为30亩试验农田提供集无人机植保、遥感大数据、农业大数据为一体的高效飞防服务和精准农业服务。本次亮相的5G网联植保无人机，从外观上看，和普通无人机无明显差别，然而通过5G网络的加持，它被赋予了更多“超能力”。基于5G“大带宽、低时延、高可靠”的特性，无人机的飞行轨迹、态势数据通过5G网络能实时回传至5G网联无人机管理运营平台，飞行状态可被实时监控。通过无人机和卫星遥感技术采集的农业信息，平台能够智能动态分析监测区域的作物情况，对作物的实时苗情、环境动态和分布状况等进行宏观估测，并输出科学报告。农户们可根据报告清楚掌握农作物的长势情况及土壤水分情况，针对出现的问题进行生产管理，确保农事活动更加科学高效。据了解，该架5G网联植保无人机由中国移动重庆公司、中国移动（成都）产业研究院和重庆市农业科学院联合打造，作业效率达到300-400亩/天，是人工作业的20倍。中国移动公司相关负责人介绍，无人机在农业领域的应用潜力巨大，基于5G网联的无人机，更有助于开展远程敏捷控制，高效完成植保、巡检、直播任务，提升农村精细化种植和精细化管理水平，解决人力劳动强度大、劳动力短缺等问题。本文来源全球无人机网（https://www.doczj.com/doc/1b15031759.html,），原文链接：
https://https://www.doczj.com/doc/1b15031759.html,/uav-news/202004/20/69926.html
5G网联植保无人机作业中图片来源：中国移动(成都)产业研究院高科技、智能化成为今年春耕春管的一大看点。如今，在田间地头，植保无人机的身影屡见不鲜，成为农民田间操作“好帮手”。与此同时，当5G遇上无人机，让春耕迸发出绚烂的“智慧”火花。5G遇上无人机田间“长出”高科技3月初，看着地里的麦苗已经返青，山东省济宁市嘉祥县苗家堂村农民苗景坤却高兴不起来，“麦苗出现了病虫害，可正值疫情期间，很难找到人帮忙打药。”苗景坤租种的土地有近200亩种植的是小麦，这下可把他急坏了。得知苗景坤的情况后，中国移动(成都)产业研究院利用5G网络搭载遥感监测能力的植保无人机为苗景坤解决了麦苗病虫害难题。“5G网联植保无人机用了不到2小时，就解决了我的‘心病’，以后再也不用为找不到人打药发愁了。”苗景坤高兴地说。苗景坤所说的5G网联植保无人机，外观与普通无人机并无明显差别，然而通过5G网络的加持，被赋予了更多“超能力”。“基于5G‘大带宽、低时延、高可靠’的特性，无人机的飞行轨迹、态势数据通过5G网络能实时回传至5G网联无人机管理运营平台，飞行状态可被实时监控。”中国移动(成都)产业研究院无人机行业专家黄益告诉记者，无人机可以通过5G网络，实时与管理平台进行互联，由平台对无人机进行控制，通过人工智能、图像识别，相当于无人机有了大脑，让无人机自主飞行，自主识别，以及自主返航。5G网联植保无人机让农事活动更加高效。“5G网联植保无人机喷洒农药，作业效率可达近100亩/小时，是人工作业的20倍。新冠肺炎疫情期间，不仅替代了大量人工作业，还减少了人工作业的危害性。相比人工，还可节约50%的药水量，不仅大大降低了资源成本，还降低了对环境的污染。”黄益说。截至目前，中国移动(成都)产业研究院已在山东济宁、河南焦作、安徽滁州、四川彭州、贵州兴义、重庆九坡区等7个省市利用5G网联植保无人机助力春耕作业。遥感大数据农事管理尽显科技“智慧” 眼下，看着田里已经抽穗的麦苗，苗景坤满脸高兴。“5G网联植保无人机不仅解决了麦苗的病虫害问题，通过5G网联无人机及卫星遥感技术的监测分析，我按照监测分析给出的农事管理建议，及时对个别地块进行了针对性灌溉和施肥，麦苗长势有了很大的改观。” 据了解，在5G技术助力下，植保无人机不仅可“智能”喷洒农药，还可对农事管理给出精准管理建议，让农事管理更加“智慧”。黄益介绍，植保无人机因搭载了5G技术，在喷洒农药前，利用卫星遥感技术，5G网联植保无人机可提前掌握农作物病虫害情况，并可根据田块病虫实际发生情况准确选用农药种类和确定用量，植保无人机在作业时，就可以智能喷洒农药种类和计量大小。“5G网联植保无人机像是搭载了人体大脑，智能喷洒系统根据飞行速度、高度、作物类别、病虫草害严重程度，自动调整喷头，实现变量精准喷洒。”黄益介绍说。此外，有了遥感数据大平台的助力，农事管理活动更加精准。遥感数据大平台可通过地面、无人机及卫星遥感技术动态监测区域农作物长势信息，利用获取到的遥感数据对农作物进行智能分析，并采取构建农作物长势分析智能模型，实现对粮食作物产量、水分、养分等关键生长指标的精准预测，可清
楚掌握到各个区域农作物的长势、土壤水分、病虫害和成熟期预测等情况，作物生产管理者便可针对出现的问题进行精准管理。有了5G网联无人机及遥感数据大平台的助力，苗景坤对今年的小麦收成充满信心。“根据3月上旬遥感数据大平台对小麦生长分析的报告，以及接下来精准的农事管理，我相信今年的小麦收成一定差不了。” 5G技术的应用不仅让农业生产管理更高效、更智慧，在未来会有更广阔的应用空间。黄益介绍，无人机在农业领域的应用潜力巨大，基于5G网联的无人机，更有助于开展远程敏捷控制，高效完成植保、巡检、直播等任务，提升农业精细化种植和精细化管理水平。“此外，有了5G技术的加持，将让农业生产的各环节都实现全方位的提速与升级，这样不仅让种田更加精准，还解决了人力劳动强度大、劳动力短缺等问题。”黄益说。本文来源全球无人机网（https://www.doczj.com/doc/1b15031759.html,），原文链接：
https://https://www.doczj.com/doc/1b15031759.html,/uav-news/202005/14/70623.html
无人机遥感
遥感几十年来一直被用作精确农业的重要数据采集工具。遥感平台以高度高于地球高度为基础，主要包括卫星、载人飞机、无人驾驶飞机系统和地面飞行器。这些平台上携带的绝大多数传感器都是成像传感器，但可以安装其他传感器，如激光雷达。近年来，卫星成像传感器的进步大大缩小了基于飞机传感器的空间、光谱和时间分辨率差距。最近，UAS作为低成本遥感平台的提供大大填补了载人飞机和地面平台之间的差距。然而，载人飞机仍然是一个主要的遥感平台，并且比卫星或UAS具有一些优势。与UAS相比，载人飞机具有飞行高度灵活、速度快、有效载荷容量大、飞行时间长、飞行限制少、耐候性大。本文第一部分概述了遥感器的类型和三个主要遥感平台（即卫星、载人飞机和UAS）。接下来的两个部分侧重于用于精确农业的载人机载成像系统，包括安装在农业飞机上的消费者级摄像机。审查了许多定制的商用机载成像系统，包括多光谱、高光谱和热像仪。第四节提供了五个应用实例，说明如何将不同类型的遥感图像用于作物生长评估和作物病虫害管理，用于实际精密农业应用。最后，简要讨论了在精密农业中使用不同平台和成像系统方面的一些挑战和今后的努力。
关键词：机载成像系统;载人飞机;多光谱影像;高光谱影像;热
主要类型的遥感系统和平台
在过去二十年中，已经开发和部署了许多商业和定制的机载和高分辨率卫星成像系统，用于包括精密农业在内的遥感应用。最近，无人驾驶飞机系统（UAS）已成为一个低成本和多功能的遥感平台。虽然本文侧重于用于精确农业的载人机载成像系统，但本节简要回顾了其他主要类型的遥感系统和平台。
1.1 远程传感器类型
遥感传感器，或简称远程传感器，旨在检测和测量传感器仪器视场远处的反射和发射的电磁辐射。远程传感器可分为非成像（例如光谱仪）和成像（例如照相机）。成像传感器传统上在地球轨道卫星和载人飞机上携带，而非成像和成像传感器都可以手持式或安装在地面车辆上。最近，UAS 由于其成本低、部署方便、飞行高度低，填补了载人平台和地面平台之间的空白，因此已成为广受欢迎的遥感平台。
成像传感器（基于胶片的摄影机、光电传感器、无源微波、雷达）可以从垂直或最低点的角度提供目标区域的视图。根据能量来源，成像传感器可分为无源和有源传感器。无源传感器可探测反射的阳光或发射的热红外和微波能量，而以成像雷达为代表的有源传感器为目标提供自己的能量源并记录来自目标的反射辐射。光电传感器是遥感中的主要无源传感器。这些无源传感器使用探测器将地面反射和/或发射的辐射转换为电信号，然后存储在m 上
光学和/或固态介质。探测器的设计具有对遥感感兴趣的光谱间隔的敏感性，包括近紫外线（UV）、近红外可见区域（VNIR）、短波红外（SWIR）、中波红外（MWIR）以及热红外或长波红外（LWIR）。光电探测器可以检测到的波长总跨度从0.3到15μm
[1]在SWIR 区域可见中的传感器只能在阳光照照条件下使用。相比之下，热传感器能够处理或不使用阳光。用于精密农业的绝大多数远程传感器是具有VNIR 灵敏度的光电传感器，但热传感器也很常见。
根据光谱波段数和波段宽度，成像传感器可分为两类：多光谱和高光谱。多光谱成像传感器通常测量3至
12个光谱波段的反射和/或发射能量，但大多数多光谱成像系统测量三个可见波段（蓝色、绿色和红色）和一个近红外（NIR）波段的反射率。相比之下，高光谱成像传感器测量电磁频谱中数十到数百个窄光谱波段的辐射。来自高光谱传感器的图像包含的光谱信息比多光谱传感器的图像多得多，因此有可能更精确地分化和量化地面物体和特征。
1.2 遥感卫星
传统遥感卫星，如Landsat和SPOT系列早已用于作物鉴定[2]，产量估计[3，4]和大面积农业应用的害虫检测[2]。然而，由于这种图像空间分辨率粗糙，复访时间长，因此在评估精确农业的田间作物生长条件方面使用有限。
高分辨率卫星传感器的最新进展显著
缩小了传统卫星图像和航空图像在空间分辨率上的差距。自1999年第一颗高分辨率商业遥感卫星IKONOS 成功发射进入轨道以来，发射了数十个这样的空间分辨率为10米或更细的卫星成像系统。[3].短的重访时间和快速的数据传递，加上其大面积的地面复盖，使高分辨率卫星图像在许多应用中具有吸引力，特别是对于需要高分辨率图像数据的精确农业。
缩小了传统卫星图像和航空图像在空间分辨率上的差距。自1999年第一颗高分辨率商业遥感卫星IKONOS 成功发射进入轨道以来，发射了数十个这样的空间分辨率为10米或更细的卫星成像系统。[3].短的重访时间和快速的数据传递，加上其大面积的地面复盖，使高分辨率卫星图像在许多应用中具有吸引力，特别是对于需要高分辨率图像数据的精确农业。
卫星遥感正在迅速发展，许多国家和商业公司正在发射新的卫星传感器。行星实验室公司（美国加利福尼亚州旧金山）目前运营着三个不同的地球成像星座，行星范围，RapidEye和SkySat。PlanetScope 由120 多颗卫星组成，可提供RGB（红色、绿色、蓝色）帧图像或半RGB 和半NIR 的分割帧图像，空间分辨率为3m。RapidEye有五颗卫星，以蓝色、绿色、红色、红色边缘和近红外波段收集多光谱图像，标称分辨率为6.5米（重新采样至5米）。SkySat由14颗卫星组成，可捕获1米多光谱图像（蓝色、绿色、红色和近红外）和亚米全色图像。由大约130颗卫星组成的完整的行星范围星座每天能够对地球的整个地表进行成像[4]。杨[5]对二十多个高分辨率卫星传感器及其在精密农业中的应用进行了回顾。
1.3 载人飞机成像系统
机载成像系统传统上被称为载人飞机上的成像系统，因此从载人飞机获得的图像通常被称为机载或空中图像。载人飞机上使用的照相机或成像系统通常不受其尺寸和重量的限制，它们需要由飞机上的飞行员或摄像机操作员操作或触发。典型的多光谱或高光谱成像系统由一个或多个摄像机、计算机和用于数据采集和实时可视化的监视器组成。
根据所使用的远程传感器的类型，一些飞机专门配备了相机孔或飞机底侧的端口，用于安装不同的成像传感器。然而，很多时候，相机只是连接到起落架或挂出窗门使用简单的安装。有许多商业和私人飞机可用于遥感。大多数用于遥感的飞机在阿尔蒂图德下方飞行
农用飞机是许多国家使用的一组特殊的载人飞机。仅在美国，就有数以千计的农用飞机被用于作物生产和保护材料。这些飞机可配备成像系统，以监测作物生长条件，查明作物病虫害（杂草、疾病和虫害），并评估地面和空中应用处理的性能和效果。这种额外的成像能力还将增加载人飞机的用处，并帮助航空喷头利用遥感服务创造更多收入。
轻型运动飞机（LSA）是一种新型的轻型小型飞机，飞行简单。不同的国家有自己的LSA规范和法规。例如，在美国，几个不同的飞机群可以作为LSA飞行。美国联邦航空管理局（FAA）将LSA定义为满足某些要求的飞机，而非直升机或动力升降机，包括最大总起飞重量600公斤，最大失速速度83公里/小时，水平飞行最高速度220公里/小时等。
[6].关于法律服务协定及其许可证和认证的更多详细信息，可在联邦航空局网站上查阅。[7].作为一种灵活、经济的航空成像平台，LSA飞机具有巨大的潜力。他们比其他载人飞机便宜，但没有许多无人机有的限制。直升机可以用于低空成像时，悬停和低空飞行的能力是必需的。由于直升机的运行成本较高，无人机系统
将是更经济的选择。也有高飞行载人飞机已用于空中遥感。这类飞机可以在更高的高度飞行（例如10000米MSL），以提供低空间分辨率的大面积复盖。由于高分辨率卫星图像复盖范围广，高飞行飞行器只能用于特殊任务。
1.4基于无人机系统的成像系统
无人机是近年来越来越流行的一类飞机。这些小型和便携式飞机价格低廉，能够在载人飞机无法起飞和降落的地方起飞和降落。然而，基于无人机系统的相机和成像系统有大小和重量的限制，更重要的是，它们只能被远程或自动触发。无人机上使用的许多相机或传感器与载人飞机上使用的相机或传感器相同或相似，尽管它们更紧凑，触发方式也不同。
旋转和固定翼无人机是今天使用的两种主要无人机类型。旋转式无人机可以垂直起飞和降落，并保持静止，但其飞行时间短，速度慢。相比之下，固定翼无人机需要一个发射器（除非它可以手动发射）起飞和跑道着陆，但它可以飞行更长的时间，速度更快。然而，所有的小型无人机都有有效载荷、飞行时间、飞行距离和抗风能力的限制。大多数小型无人机只能携带一个小的有效载荷，该载荷限制了所使用的摄像机的类型，即使一些无人机具有携带多个成像系统的能力。小型无人机由电池供电，飞行时间通常为10-30分钟。无人机的飞行距离也限制了每次飞行中可以复盖的半径。
然而，无人机可以捕捉图像在非常高的空间分辨率，使它能够评估作物生长条件叶和植物水平的表型和精准农业。在过去几年中，基于无人机系统的遥感已越来越多地被用于作物表型分析，以估计植物生长参数，如苗木密度。[8]，株高【9,10】，叶面积指数[11]，生物量【12,13】和产量【14-16】。与载人飞机和卫星的图像一样，基于无人机系统的图像已成为评估作物健康和水分胁迫等虫害状况的重要数据源。[17]，杂草侵扰【18,19】，疾病感染【20,21】，营养状况[22]和虫害[23].
然而，无人机可以捕捉图像在非常高的空间分辨率，使它能够评估作物生长条件叶和植物水平的表型和精准农业。在过去几年中，基于无人机系统的遥感已越来越多地被用于作物表型分析，以估计植物生长参数，如苗木密度。[8]，株高【9,10】，叶面积指数[11]，生物量【12,13】和产量【14-16】。与载人飞机和卫星的图像一样，基于无人机系统的图像已成为评估作物健康和水分胁迫等虫害状况的重要数据源。[17]，杂草侵扰【18,19】，疾病感染【20,21】，营养状况[22]和虫害[23].
由于目前的航空法规和自身的局限性，无人机系统主要用于在研究地块和相对较小的作物区域进行图像采集。直到一些无人机系统的限制被改变为商业应用，传统的载人飞机仍然是一个有效的和通用的航空遥感平台。尽管高分辨率卫星传感器继续缩小空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率方面的差距，但机载成像系统在农场一级仍比卫星图像具有优势，因为它们成本相对较低、空间分辨率高、易于部署以及图像的实时或近实时可用性。此外，由于卫星轨道、天气条件和与其他客户的竞争，不能总是在特定时间为所需目标区域获取卫星图像。
载人飞机的图像通常被称为机载或空中图像。为了区分载人飞行器的图像，无人机的图像称为无人机的图像。因此，本文中提到的机载图像和机载成像系统都与载人飞行器有关。在接下来的章节中，许多机载多光谱和高光谱成像系统进行了回顾和描述。提供的应用程序的例子来说明如何航空多光谱和高光谱图像已被用于精确农业应用。讨论了在选择和使用不同类型的遥感图像用于精确农业方面的一些局限性和今后的努力。
2机载多光谱成像系统
遥感技术在农业灾害监测中的应用简述
李锦
新疆乾辰地理信息科技有限公司新疆维吾尔自治区830011摘要：中国作为一个传统的农业大国，也是世界上农业灾害最严重的国家之一，困扰农业发展的一项难点课题就是如何加强这些灾害的监测和控制，基于我国农业发展历程，我们不难发现增强农业灾害监测实效，实现我国农业更好更快发展的有效手段就是遥感技术，对此，本文就探讨了遥感技术在农业灾害监测中的应用，以供参考。
关键词：农业灾害；监测；遥感技术
1 农作物遥感监测
1.1作物种植面积监测
不同作物在特定遥感图像上表现出不同的颜色、纹理、形状等特征信息，这是遥感识别不同作物（植被）的物理基础。同时，遥感数据因其信息量丰富、覆盖面大、实时性和现实性强、获取速度快、等优点，被广泛的应用于农作物种植面积的信息提取与分析。在计算机软硬件等条件支持下，利用人工目视解译、计算机监督、非监督分类等信息提取方法可以将目标作物种植区域提取出来，从而得到作物的种植空间分布数据和面积数据，为农业决策提
供服务，同时，这也是利用遥感技术对作物进行后续长势监测、产量估算、灾害监测等应用的前提条件。
1.2作物长势监测与产量估算
农作物长势监测指对作物的苗情、生长状况及其变化的宏观监测。在特定时期遥感图像上不同作物的发育期不同、长势不同，它们的光谱反射率因而也有差异，根据前人研究，叶面积指数LAI可以表征作物长势，而归一化植被指数NDVI与LAI有很好的相关关系，因此可以利用遥感图像可见光的红光波段和近红外波段计算作物的NDVI，在此基础上反演计算作物的LAI，从而实现对作物长势监测。
遥感估产是利用农作物的光谱反射特征，对作物产量进行预报的技术手段，其基本方法是在获取作物长势信息的基础上，建立长势信息与地面实测产量信息间的耦合模型，通过模型计算得到作物的产量信息，同时为了使模型结果更加准确，也可以考虑加入相关气象、农学参数对模型进行修正。
1.3土壤墒情的遥感监测
土壤墒情（土壤水分）是农学的重要指标之一，利用遥感技术监测土壤墒情的物理基础是基于土壤在不同含水量下的光谱特征不同。一般是含水量大，光谱反射率低，反之，光谱反射率高。土壤墒情的遥感监测主要采用可见光-近红外、热红外及微波波段，基本原理是采用上述波段构建有关指数，如植被指数、温度指数等，建立这些指数与地面实测土壤水分之间的相关模型，通过模型反演得到土壤水分。模型的精度取决于相关指数对研究区土壤水
分的耦合性，同时不同的遥感数据对土壤水分的耦合机理也不一样，需要综合考虑研究区土壤类型、作物种类、以及大气水分及云覆盖度等因素来选择合适的数据。
2 农业环境遥感监测
遥感技术应用于农业生产环境的监测主要采用可见光-近红外、热红外及微波波段，应用的方面主要是进行秸秆焚烧火点的提取和烟尘活动的预判，对地膜覆盖及其残留进行信息提取，对土壤结构和重金属含量进行评估，对河流、湖泊的富营养化进行监测，对农区土地荒漠化、盐渍化进行监测等等。应用时要考虑监测对象的特征与遥感波段的相关性，如监测火点多采用热红外数据，因为热红外波段记录的是地表的热辐射特征，监测土壤重金属含量则考虑采用高光谱数据，因为高光谱往往有几十个至上百个波段，土壤中重金属含量的不同会导致光谱反射率的微小差异，而这一差异往往只有高光谱数据才能反映出来。
3 遥感技术在农业灾害监测中的应用
农业灾害主要有病虫害和旱灾、冰雹等自然灾害。对农业灾害进行动态监测和灾情评估，是遥感技术应用的重要领域。农业灾害遥感监测的物理基础是基于植被的光谱反射曲线，当农作物受到灾害侵袭时，其叶片的结构、叶绿素以及冠层结构等生物物理参数会发生变化，由此导致植被光谱反射曲线发生相应变化。可以选择对受灾叶片中某种特征较为敏感的波段，如叶绿素等，实地测量叶片中的叶绿素含量，建立健康作物、受灾作物叶绿素含量的估算模型，通过模型反演获取受灾作物的面积和空间分布数据，监测和定量评估作物受灾害程度，然后针对具体受灾情况，进行补种、浇水、施肥或喷药等抗灾措施。
4 农业遥感技术展望
2016年“中央一号文件‘明确要重点发展农业遥感等空间信息技术，随着我国高分系列卫星的陆续发射，遥感数据源不断丰富，我国将逐渐摆脱对国外遥感数据的依赖，农业遥感必将迎来新的发展机遇。
4.1无人机遥感平台的发展
使用无人机对农田基本情况进行监测是田间监测手段的重大改进，无人机遥感平台具有成本低、维护简单、数据获取速度快、作业周期短等特点，可以弥补现有航空、航天遥感平台的不足，利用无人机搭载可见光、近红外、热红外、激光雷达等传感器可以快速获取相应高质量的遥感数据，特别有利于中小尺度的农业遥感应用。
新疆乾辰地理信息科技有限公司利用自主研发的QC-2型无人机系统搭载索尼RX-1R 数码相机，获取了乌苏周边200KM2多的农田数据，处理制作了1:1000比例尺的最终成果，实现了现场实时获取实时处理数据的作业要求，为农田灾害评估提供了现势的第一手资料。
4.2高光谱遥感发展
相比普通多光谱图像，高光谱图像在波段范围内有十几至上百个波段，俗称“谱像合一”，因此其具有波段数量多、波普间距窄等特点，有利于监测地物的细微变化，在土壤重金属污染监测、农作物病虫害监测等领域具有重要的发展潜力，但是当前民用高光谱卫星遥感数据
源较少、多使用地面便携式高光谱成像仪或者基于航空平台搭载的高光谱成像仪获取数据，因此数据获取成本高、范围小，获取难度大，实际推广应用少，随着未来更多高光谱遥感卫星的发射，将极大的解决数据源的问题，降低数据获取成本，有利于推动高光谱数据的应用空间和范围。
4.3微波遥感发展
微波遥感是农业遥感应用的一个重要方面，在多云、多雨等气象条件较差地区以及冰雪覆盖地区，微波可以穿透这些障碍，获取下垫面以及具有一定深度的遥感数据，对于我国南方多云、多雨地区，北方冰雪覆盖区的农业监测具有重大意义。
5小结
总的来说，加强遥感技术在农业灾害监测的应用这项工程非常重要，为了将该项工程做大做强，首先要清晰的认识遥感技术在农业灾害监测应用的必要性和重要性，其次要全面的分析遥感技术在农业灾害监测应用的现状，最后，要科学的把握遥感技术在农业灾害监测应用的前景，开发利用现代航空器和拍摄技术的优点去弥补其他遥感技术的不足，为实现我国农业又好又快的发展做出应有的贡献。