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无人机技术在农业生产中的应用实践和创新随着现代科技的不断发展，越来越多的新技术被应用于各行各业中，其中无人机技术就是其中之一。
在农业生产中，无人机技术的应用也越来越广泛，不仅可以实现农业生产的智能化和自动化，还可以提高农业生产效率，降低成本，提升质量和保障农产品安全。
本文将对无人机技术在农业生产中的应用实践和创新进行探讨。
一、农业生产中无人机技术的应用现状近年来，无人机技术在农业生产中的应用越来越广泛，主要包括以下几个方面：1.精准农业利用无人机技术进行地形测绘、水源分析、土壤性质分析等，可以实现精准施肥、节水、防病等一系列措施，提高产量和质量。
2.农作物生长监测利用无人机技术可以对农作物的生长情况进行实时监测和记录，例如监测农作物的疏果、疏花、修剪等，从而更好地掌握农作物的生长状态，制定更为科学的管理措施。
3.农产品收获无人机可以帮助农民在收获季节合理规划工作量，根据农作物生长情况需要的时间进行收割。
同时，也可以将收割的农作物迅速运往销售渠道，确保农产品质量。
以上三点说明了无人机技术在农业生产中的应用现状，大大提高了农业生产质量和效益，但是也存在一些问题需要解决。
二、无人机技术在农业生产中的应用创新1.机器学习算法的应用目前，无人机技术采集到的大量数据并不能完全利用，使得其应用价值受到限制。
因此，针对无人机所采集的数据，可以进行机器学习算法的分析，进一步提升农业生产水平。
例如，结合机器学习算法，可以对农作物生长状态进行智能分析，对农业生产制定更为科学的管理方案。
2.无人机植保在农业生产中，植保工作是非常重要的一项工作。
但是传统的植保方法所需的时间和人力成本都非常高。
利用无人机技术进行植保，既可以提高效率，又可以减少成本。
此外，无人机采用精准农业措施，可以制定更为科学的植保方案。
3.大数据技术的应用随着农业科技的发展，农业生产也变得越来越精细化。
而精细化管理需要大量的数据支撑。
利用无人机技术进行数据采集，再结合大数据分析技术，可以更好地识别和分析农业生产中各种数据，使农产品质量得到提升，农业生产效益也可得到提高。
无人机技术在智慧农业中的应用随着科技的不断发展，各行各业都在不断进行着创新和变革，智慧农业也不例外。
无人机技术的发展为智慧农业提供了新的技术支持，其越来越广泛的应用，为农业的生产与管理带来了革新。
那么无人机技术在智慧农业中的应用有哪些呢？本文将从无人机技术的特点入手，探讨无人机在智慧农业中的应用现状、发展趋势以及未来可能实现的应用与挑战。
第一章：无人机技术的特点无人机是指一种没有人操控的飞行器，通常搭载有摄像机、传感器、定位等装置，可以自主进行航线规划、数据采集、图像处理等任务。
与传统的农业生产管理模式相比，无人机技术的特点主要体现在以下几个方面。
1、高效率：无人机可以自主飞行，可以避免人力资源的浪费，减少不必要的时间和金钱成本。
2、高精度：无人机搭载各种传感器，可以进行高精度的数据采集、图像处理、测量、监测等任务，提高农业生产的管理水平和精度。
3、高覆盖范围：无人机可以快速、准确地到达农田、山区等传统技术难以到达的区域，扩大了农业生产的覆盖范围。
第二章：无人机技术在智慧农业中的应用现状目前，无人机技术已经广泛应用于智慧农业土地利用、作物生长监测、灾害预警、精准施肥、种植结构优化等方面。
1、土地利用和地形测量：利用无人机在田间进行数据采集，可以制作出精度较高的田地地形图，帮助制定更为精准的灌溉、栽培和施肥计划。
2、作物生长监测和预警：无人机通过搭载探测器进行气象和环境数据采集，可以实时监测作物的生长和发育状态，及时发现和解决病虫害问题，提高作物产量和质量。
3、精准施肥：无人机搭载化肥喷洒系统，能够根据土地类型和作物需求制定施肥计划，实现精准施肥，提高肥料利用率，减少浪费。
4、种植结构优化：通过无人机获取大量数据和图像信息，可以分析不同区域土地的产出和生长特点，提出合理的种植结构优化方案，达到最优化利用土地和资源的效果。
第三章：无人机技术在智慧农业中的发展趋势未来，随着智慧农业的逐步深入推进，无人机技术在智慧农业中的应用也将会不断发掘和延伸。
农用植保无人机的研究现状及趋势农用植保无人机是指利用无人机技术进行农田植保作业的一种新型农业生产工具。
随着农业现代化和科技进步的不断推进，农用植保无人机在农业生产中发挥着越来越重要的作用。
本文将就农用植保无人机的研究现状及趋势进行探讨。
一、研究现状1. 技术研发进展迅速随着无人机技术的不断成熟和发展，农用植保无人机的研发也越来越成熟。
目前，国内外许多科研机构和企业纷纷投入到农用植保无人机的研发中，不断推出各类类型、各种规格的植保无人机产品，满足了不同地区、不同农作物的植保需求。
2. 应用范围不断拓展农用植保无人机的应用范围不断拓展，目前已经被广泛应用于水稻、小麦、玉米、蔬菜、果树等农作物的病虫害防治和农药喷洒。
农用植保无人机也在农田灌溉、施肥等方面有着广阔的应用前景。
3. 自动化技术不断提升农用植保无人机的自动化技术不断提升，目前已经具备了一定的自主飞行、自动识别病虫害、智能调整喷洒量等功能。
随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，农用植保无人机的自动化技术将会得到进一步提升，进而提高植保作业的效率和精准度。
4. 政策支持力度加大随着绿色农业政策的不断推进，政府对农用植保无人机的支持力度也在不断加大。
一些地方政府已经出台了相关的植保无人机补贴政策，鼓励农民和农业企业购买和使用植保无人机，推动农业生产的现代化和智能化。
二、发展趋势1. 高端化、智能化未来农用植保无人机产品将向着高端化、智能化的方向不断发展，不仅在飞行性能、电池续航能力等方面有所提升，更重要的是在感知系统、作业控制系统、数据处理分析系统等方面将会更加智能化，从而提高植保无人机的作业效率和精准度。
2. 多元化应用未来农用植保无人机将会向着多元化应用的方向发展，不仅在病虫害防治、农药喷洒方面有所应用，同时还可以用于农田灌溉、施肥等方面，成为一个集多种功能于一体的现代农业生产工具。
3. 数据化农业随着大数据、人工智能等技术的不断发展，未来农用植保无人机将会在数据采集和处理方面有了更多的应用。
农用植保无人机的研究现状及趋势一、农用植保无人机的研究现状1、技术成熟度农用植保无人机的研究在近年来取得了长足的进展，相关技术已经相对成熟。
无人机的飞行控制、遥感探测、精准喷洒等方面的关键技术都已经有了成熟的解决方案。
特别是在无人机导航系统、高清航拍技术以及智能喷洒系统的研发上，取得了一系列具有国际领先水平的成果，为农用植保无人机的应用提供了坚实的技术基础。
2、市场应用随着农业现代化水平的提高，农用植保无人机在市场上的应用也逐渐增多。
目前，一些大型农场、种植合作社以及农业大户已经开始采用农用植保无人机进行作物植保，取得了显著的经济效益和社会效益。
农用植保无人机在水稻、小麦、玉米、果树等作物上的应用也取得了一定的成果，为农用植保无人机的进一步推广打下了良好的基础。
3、政策支持为了推动农业现代化，一些地方政府出台了相关政策支持农用植保无人机的研发和应用。
通过税收优惠、财政补贴、技术扶持等政策手段，鼓励企业和科研机构投入更多的资金和人力进行农用植保无人机的研究与生产，进一步推动了农用植保无人机的发展。
4、学术研究国内外学术界对农用植保无人机的研究也在持续深入。
针对无人机在农业生产中的应用进行了大量的理论研究和实践探索，积累了丰富的经验和技术成果。
学术界的研究成果为农用植保无人机的技术革新提供了宝贵的参考和支持。
二、农用植保无人机的发展趋势1、智能化未来的农用植保无人机将更加智能化，将无人机与人工智能技术相结合，实现更加精准的植保作业。
利用智能化技术，可以将无人机的飞行路径、作业量和时间进行精确规划，实现定点定量、精准喷洒，最大程度地减少农药的使用量，提高经济效益和环保效益。
2、多旋翼技术目前农用植保无人机主要以固定翼为主，未来随着多旋翼技术的不断进步，多旋翼无人机将成为农用植保无人机的主流。
多旋翼无人机具有垂直起降、悬停稳定等优势，适合于小范围、小面积的农田作业，而且在作业效率和适应性上都有很大优势。
无人机在农业监测中的应用与效果的研究探讨在当今科技飞速发展的时代，无人机技术的出现为农业领域带来了重大变革。
农业监测作为农业生产管理的重要环节，无人机的应用为其提供了更加高效、精确和全面的解决方案。
本文将深入探讨无人机在农业监测中的应用方式以及所取得的显著效果。
一、无人机在农业监测中的应用领域1、作物生长监测无人机可以搭载高分辨率的摄像头和多光谱传感器，定期对农田进行航拍。
通过对获取的图像进行分析，能够准确判断作物的生长状况，包括植株密度、株高、叶面积指数等。
这有助于农民及时发现生长不良的区域，采取针对性的施肥、灌溉或病虫害防治措施，从而提高作物的产量和质量。
2、病虫害监测病虫害是农业生产中的常见问题，如果不能及时发现和处理，可能会导致严重的损失。
无人机可以在短时间内快速扫描大面积的农田，利用其搭载的特殊传感器，如高光谱相机，检测作物受到病虫害侵害的早期迹象。
例如，通过分析叶片的光谱特征，可以发现叶绿素含量的变化，从而判断是否存在病虫害的威胁。
3、土壤状况监测土壤的肥力、湿度和质地等因素对作物生长有着重要影响。
无人机可以配备土壤传感器，在空中收集土壤的相关数据。
这些数据能够帮助农民了解土壤的养分分布情况，为精准施肥提供依据，同时也有助于合理规划农田的灌溉方案，提高水资源的利用效率。
4、农田环境监测无人机可以监测农田的小气候环境，如温度、湿度、风速和光照等。
这些环境因素对于作物的生长和发育有着直接的影响。
通过实时监测和分析这些数据，农民可以调整种植策略，以适应不同的环境条件，降低自然灾害对农业生产的影响。
二、无人机在农业监测中的优势1、高效快速相比传统的人工监测方式，无人机能够在短时间内覆盖大面积的农田，大大提高了监测的效率。
这使得农民能够及时获取农田的信息，迅速做出决策，减少因时间延误而造成的损失。
2、高精度无人机搭载的先进传感器和成像设备能够提供高分辨率的图像和精确的数据，能够准确识别农田中的细微变化和差异。
无人机技术在农业领域中的应用和实践随着技术的快速发展，无人机技术在农业领域中的应用也越来越广泛。
无人机可以提高农业生产效率，降低成本，提高粮食质量和产量。
下面，我们将具体探讨无人机技术在农业领域中的应用和实践。
一、植保无人机植保无人机是运用无人机技术、大数据、机器视觉等技术开展植保工作的一种新型植保工具。
既可以进行精准的授粉喷药，又可以实时监测作物生长情况，为农民提供科学施肥技术和作物生长的信息。
植保无人机的应用可以大大提高植保操作效率、减少对环境的污染、保护农民农作物安全。
二、土壤监测无人机土壤监测无人机是指运用搭载了各种传感器的无人机，对农田土壤进行机器化监控。
通过高精度地图、3D建模、大数据等技术，无人机可以实现快速获取土壤酸碱度、氮磷钾含量，土壤湿度等信息。
从而为农民提供准确的土壤肥力评估、科学化施肥和减少对环境的污染。
三、农田测绘无人机农田测绘无人机是指运用无人机技术进行农田的地理信息采集和处理。
通过先进的算法和高精度地图，可以对农田进行快速、准确的测绘。
定期进行农田测绘，可以精确掌握农田的变化情况，为农业精细化管理提供科学依据。
四、作物识别无人机作物识别无人机是指通过图像识别、深度学习等技术，对作物进行智能识别和分类。
无人机可以对试验田、大田、果园等各个作物生产区进行巡航式检测，实现作物的快速识别和分类，大大降低人工审核的工作量，提高作物识别的效率。
五、智能灌溉无人机智能灌溉无人机是指运用智能化技术，对农田进行精准控水。
通过搭载传感器和无线数据传输技术，可以实现对大面积农田的灌溉、降雨等要素的实时控制和调整。
这种技术可以大大降低用水量，提高水资源利用效率，保护环境，提高农业生产效益。
综上所述，无人机技术在农业领域中的应用和实践前景广阔。
未来，随着无人机技术和大数据技术的不断发展，相信无人机在农业生产中的应用会越来越广泛，为实现农业现代化提供有力支撑。
数字化科技在农业领域的应用与农村发展研究随着科技的飞速发展，数字化科技的应用在各行各业都取得了巨大的突破。
农业作为国家的基础产业，数字化科技对其应用也正变得越来越重要。
本文将探讨数字化科技在农业领域的应用，并分析其对农村发展的积极影响。
一、无人机技术助力现代农业随着无人机技术的兴起，农业领域也开始广泛应用无人机。
农民可以通过操控无人机对农田进行航拍，从空中捕捉农田的各项指标如土地利用率、农作物生长情况等。
通过无人机技术，农民可以实现对农田进行高效监控和管理，及时发现并解决问题。
此外，无人机还可以在农田中喷洒农药和施肥，提高农作物的产量和质量，减少对人工劳动的需求。
二、大数据分析在农业决策中的应用随着信息技术的发展，农业领域的大数据分析也得到了广泛应用。
通过收集和分析大量的数据，农业专家可以提前预测天气情况、病虫害发生的概率等农田相关信息，指导农民合理安排农作物的种植和管理。
此外，大数据分析还可以帮助农民进行市场预测，合理安排农作物的销售和运输，提高农产品的附加值。
三、物联网技术在农业生产中的应用物联网技术的发展使得设备和传感器之间可以实现远程通信和信息共享。
在农田中，农民可以通过物联网技术实时监测土壤湿度、温度和光照等环境参数，进而根据实际情况调节灌溉、温室温度等农业生产指标。
此外，物联网技术还可以用于智能化养殖系统，帮助农民实现对养殖环境的精细管理，提高养殖效益。
四、人工智能技术在农业生产中的应用人工智能技术的快速发展对农业生产也起到了积极的推动作用。
通过人工智能技术，农民可以实现对农作物的自动采摘和自动除草，减少了人力成本和劳动强度。
此外，人工智能技术还可以对农田进行精准施肥和病虫害预警，提高农作物的产量和质量。
数字化科技在农业领域的应用不仅提高了农业生产效率，同时也对农村发展带来了积极影响。
首先，农业生产的数字化使得人们能够更好地了解农田情况和农产品质量，提高了消费者对农产品的信任和满意度。
智能农业中的无人机监测与数据分析技术研究综述与应用案例分析综述与优化方法智能农业是一种通过融合先进技术和数据分析，为农业生产提供智能化、高效化、可持续发展的解决方案。
无人机监测与数据分析技术是智能农业中的重要组成部分。
本文将综述与分析无人机监测技术在智能农业中的应用案例以及优化方法。
一、无人机监测在智能农业中的应用案例1. 作物健康监测无人机搭载多光谱传感器和高分辨率相机，可以实时监测农田作物的生长情况、叶绿素含量、水分状况等关键指标。
通过收集大量的数据，并使用图像处理和机器学习算法进行分析，农业管理者可以实现对作物的精细化管理，提前发现病虫害、缺水等问题，并依据数据指导农药施用、灌溉等农事操作。
2. 土壤质量评估无人机搭载土壤传感器和地磁传感器，可以对农田的土壤质量进行快速、准确的评估。
通过测量土壤的PH值、含水量、质地等指标，并结合地理信息系统（GIS），农业管理者可以生成土壤地图，帮助选择适宜的农作物种植区域、施肥量和肥料种类，提高土壤的利用率和生产效益。
3. 病虫害监测与防治无人机搭载红外传感器和热成像相机，可以快速扫描农田并识别病虫害感染的作物。
通过图像处理和深度学习算法，可以提取出病虫害的特征，并给出针对性的防治措施。
无人机的灵活性和高效性使得病虫害监测可以及时响应，有效减少农作物损失，提高产量和质量。
二、无人机监测技术优化方法1. 数据质量控制在无人机监测过程中，数据质量对后续数据分析非常关键。
为了提高数据质量，在航线规划阶段，可以结合现场实地勘测和农业专家知识划分监测区域，避免冗余数据采集。
同时，使用高精度定位系统和惯性测量单元，提高无人机的定位精度，减少数据误差。
2. 数据处理与分析无人机监测得到的海量数据需要经过处理和分析才能得到有价值的结果。
可以使用图像处理算法对无人机拍摄的图像进行特征提取，例如植被指数、色调等。
同时，结合机器学习和深度学习算法，对数据进行训练和模型构建，实现作物识别、生长预测等功能。
无人机中的大数据应用案例一、引言随着科技的快速发展和日益完善，无人机的应用越来越广泛。
同时，大数据也逐渐成为了各个领域的核心技术之一。
本文将探讨无人机在大数据领域的应用案例，旨在展示无人机与大数据相结合所带来的新的发展机遇和潜力。
二、农业领域无人机在农业领域中大数据的应用案例已经取得了显著的成果。
通过高精度的传感器和摄像设备，无人机可以对农田进行定期的巡检和监测。
无人机可以收集到大量的图像数据，并通过图像处理算法对农田中的作物生长情况、病虫害情况等进行分析。
这些数据可以帮助农民更好地掌握农田的情况，及时采取相应的措施，提高农作物的产量和质量。
三、城市规划与管理无人机可以通过高分辨率的摄像设备对城市进行航拍，收集到大量的图像数据。
结合大数据分析算法，可以实现对城市道路交通流量、人口密度、建筑物分布等方面的准确分析，为城市的规划和管理提供决策依据。
同时，无人机还能够在城市中监测环境污染、城市设施的运行状态等情况，为城市的环境保护和设施维护提供及时的数据支持。
四、灾害预警和应急救援无人机在灾害预警和应急救援方面也有着广泛的应用。
无人机可以通过搭载各类传感器，收集到灾害现场的实时数据，如火灾、地震、洪涝等。
这些数据可以及时传输给相关部门，为灾害的预测和研判提供支持。
同时，无人机还可以配备红外热成像仪等设备，帮助救援人员在复杂条件下进行搜救，提高救援效率和准确度。
五、环境监测无人机在环境监测方面也有着广泛的应用。
无人机可以搭载各类传感器，对大气、水质等环境指标进行实时监测。
通过收集大量的数据，可以对环境变化进行分析和预测。
同时，无人机还可以搭载空气采样器等设备，对空气质量进行实时监测，在突发环境污染事件发生时提供及时的数据支持。
六、结语无人机在大数据领域的应用案例正快速涌现，其所带来的巨大潜力和机遇不容忽视。
随着技术的进步和应用场景的不断拓展，无人机在未来的发展空间还将更加广阔。
我们期待无人机与大数据技术的进一步融合，为各个领域的发展带来更多的创新和机会。
农业智能化中的无人机遥感数据处理技术研究随着科技的飞速发展，农业智能化已经成为了农业生产的一个重要方向。
无人机遥感技术作为农业智能化中的重要组成部分，在现代农业中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在探讨农业智能化中的无人机遥感数据处理技术的研究现状和发展趋势。
无人机遥感技术是利用无人驾驶飞行器获取的遥感数据进行农业信息采集和分析的技术。
它通过搭载多种传感器，如多光谱相机、红外相机等，可以对农田进行高精度、高分辨率的实时监测。
这些传感器获取的数据可以包括植物的光谱数据、植被指数、土壤湿度等农田信息，有助于农户和农业专家进行农田管理、作物生长监测和病虫害防治等工作。
无人机遥感数据处理技术是无人机遥感技术实际应用中不可或缺的一环。
它通过对无人机获取的遥感数据进行处理和分析，提取有用的农田信息，并为相关决策提供支持。
目前，无人机遥感数据处理技术已经取得了一定的进展，包括图像处理、数据挖掘和模型建立等方面。
首先，图像处理是无人机遥感数据处理的重要环节之一。
无人机遥感数据本质上是一系列图像数据，因此要对这些图像数据进行预处理、分割和分类等操作，从而提取出有用的农田信息。
常见的图像处理方法包括图像增强、图像分割和目标识别等。
在图像增强方面，可以使用图像滤波和去噪算法，提高图像质量和清晰度。
在图像分割方面，可以使用不同的分割算法，如阈值分割、区域生长和边缘检测等，将图像分割成不同的农田区域。
在目标识别方面，可以利用机器学习和深度学习算法构建图像分类模型，识别出农田中的植物物种、病虫害等。
其次，数据挖掘是无人机遥感数据处理的另一个重要环节。
在无人机遥感数据中，包含了丰富的农田信息，但如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息是一个挑战。
数据挖掘方法可以通过分析数据之间的关联性和规律性，发现隐藏在数据中的规律和模式。
例如，可以使用聚类算法将农田分成不同的类别，区分出不同作物的种植情况。
另外，数据挖掘还可以通过建立预测模型，预测农田的生长情况和产量等。
• 177•使单片机可以正常工作。
数码管显示电路：由4位共阳数码管、470欧姆限流电阻、三极管构成。
限流电路防止数码管里的LED灯烧坏，三极管驱动数码管点亮。
编写程序时数码显示采用的是动态扫描法，比如程序中使P2.2为1，则三极管Q1截止，与Q1相连的数码管Y1就灭，使P2.2为0，则三极管Q1导通，VCC信号通过三极管使数码管Y1点亮。
通过编写对应的程序可使4个数码管依次点亮，当频率很快时，根据视觉暂留效应，可使4位数码管像静态一样的显示。
电机驱动电路：由L9110驱动芯片、电阻、电容、电机构成，单片机P2.6和P2.7脚分别接到L9110的IB和IA脚，当P2.6和P2.7引脚输出同样的电平，电机不会转动，当P2.6和P2.7电平不一致时可使电机正转和反转。
直流电机模拟窗帘打开或关闭。
比如正转代表窗帘打开，反转代表关闭。
ADC0804转换电路：即模数转换电路，其中R22的10K电阻和C6电容组成RC振荡电路，为ADC0804提供时钟信号；CS、RD、WR 端是控制信号；9脚接着2个4.7K的电阻，9脚参考电压1/2VCC；6脚是输入端，R19是光敏电阻，当光线发生变化，则电阻值发生变化，从而使输入到6脚的电压也会有变化；ADC的输出是8个端，输出到单片机的P1.0到P1.7。
按键电路：K1的作用是手动和自动切换，K2的作用是光控或定时功能的切换，K3是设置按键，K4是加按键，K5是减按键。
限位电路：由上限位开关和下限位开关构成，起到保护窗帘的作用。
2.3 软件设计软件设计的程序选用的是C语言，用Keil uVision4进行编写、调试、编译。
程序主要由初始化函数（主要对用到的各端口、标志位、按键等进行定义以及对定时器进行初始化）、按键处理函数void Key_cl()、光照强度显示函数void disp1()、上限光照度设置状态函数void disp2()、下限光照度设置状态函数void disp3()、调时显示函数voiddisp4()、调分显示函数void disp5()、时间显示函数void disp6()、显示处理函数void disp_cl()、光照强度函数void GZQD()(根据ADC0804转换器时序编写)、光照度处理函数void GM_cl()、主函数void main()构成。
采用模块化编写程序的思想，先编写好各个子函数，然后在主函数void main()当中直接调用子函数来完成所设计系统的各个功能，使得复杂的程序简单化，增强了程序的可读性。
2.4 调试在进行实物制作前，可用Proteus和Keil uVision4进行仿真调试。
在用Proteus进行仿真时，由于在软件里面集成了最小系统，仿真时可以不用画最小系统；仿真中可以用非门来代替三极管，效果会更好；实物制作时采用的电机驱动芯片是L9110，仿真里没有，可用L298的芯片来代替，原理是一样的，最终可达仿真目的；在仿真中光敏电阻受光情况可用调节电位器来代替。
经仿真验证，该项设计实现了要求的全部功能。
3 总结本文设计了一种基于单片机的窗帘控制系统设计，完成了对窗帘进行手动控制和自动控制的功能，系统电路简单，操作便捷，可以满足家居、图书馆、办公室等大部分场合的需求，有一定的利用价值。
作者简介：龙小丽（1989—），女，湖南湘西人，硕士研究生，讲师，研究方向：电子与通信工程。
在我国科学技术快速发展的过程中，人们在生产生活方面与科学研究方面所产生的数据指数逐渐增加，促使相关大数据概念的生成。
新世纪开始之后，大数据就受到了广泛的重视，社会上已经开始重视大数据的研究与开发，致力于搜集更多的数据信息，增强对于各个领域知识的洞察力，使得科学技术进入到创新的发展阶段。
一般情况下，大数据有很多种含义，从广义角度分析，其有着规模性特点、多元化特点与高速性的特点。
对于无人机而言，其属于信息发展的主要成果，近年来已经开始应用在农业领域中，可以全面了解农作物生长情况，针对于此，下文分析大数据在农业无人机中的应用，提出几点观点。
1 大数据与农业无人机分析1.1 大数据近年来大数据受到广泛的重视，已经成为新时期技术发展中的一项重要突破，而目前在大数据方面，所提出的含义内容很多，但是实质性的含义大体相同，认为可以解决普通软件工具无法获取、搜集、管理数据的问题，形成数据集合体。
据研究可知，大数据具有规模化、多元化与高效化的特征，其中规模化属于核心特点，主要因为大数据的数据规模很庞大，通常可以达到1pb 左右，含括的数据种类也很多，数据形式不仅含括结构化模式，还有半、非结构化两种，可结合指令加快数据的处理速度，实现实时化、动态化的分析研究目的。
大数据在农业无人机上的应用研究大数据主要就是在一定需求之下生成，在最初诞生之际，主要应用在商业领域与金融领域中，之后慢慢的拓宽到其他领域中，例如：在科研工作中，可以将大数据应用在地球空间信息研究领域、物流服务领域、经济研究领域与智能化电网领域中。
虽然大数据的应用，可以加快信息数据的获取与处理速度，但是，还暴露着很多问题，例如：个人信息的隐私安全不能保证，会导致群众对大数据的应用形成疑虑，就算是这样，在时代发展的进程中，大数据还占有较为重要的地位，除了可以促使社会的发展，还能助力科学研究工作的合理实施，形成较为良好的发展环境、空间与潜力。
1.2 农业无人机从本质上来讲无人机与大数据之间有着相似之处，无人机主要就是在信息技术、计算机技术的基础上得到发展的现代化技术，是无人驾驶类型的航空飞行器的简要名称，按照构型可以划分成固定翼及旋翼等形式。
其中的主要构造就是飞行器系统、遥控站系统、通讯系统等等，无人机应用广泛，可以在很多渠道中应用，在农业领域中，以旋翼类型的设备作为主要的应用形式，在操作期间会形成很多的数据信息，传统的机械设备与技术无法更好的针对大量的数据进行合理的分析与存储，如• 178•果使用大数据技术对数据进行处理，就能够更好的在其中将有价值、核心类型的数据信息提取出来，为农业领域的各项工作提供帮助。
与此同时将大数据技术与相关无人机设备有机整合在一起，不仅能够增加大数据技术的应用范围，还能提升设备的使用性能以及应用效率。
如图1所示，是农业无人机中大数据的使用流程，应按照具体的流程要求合理进行处理，完成各方面工作任务。
图1 大数据在农业无人机中的应用2 大数据在农业无人机上的应用2.1 硬件设备的组成要素在农业领域中使用无人机，主要的硬件设备含括：无人机平台系统、无线传输系统、地面站系统。
对于无人机平台而言，所采用的是大疆精灵Phantom 4 Pro 类型的智能化无人机设备，最长的飞行时间是三十分钟，有着规避障碍的优势。
在无人机中，主要使用GPS/GLONASS 两种模式的定位形式。
与此同时，所使用的数据采集设备是相对应的传感器，例如：XV-8000CB 类型的角速度系统、CZ 3 — Y — X 类型的加速度系统、BA 5803乐行的气压高度系统；对于图像采集设备而言，设置了一英寸的CMOS 影像传感器设备，其有效像素可以达到两千万；无线传输系统，其作用距离可以达到七千米，通过UB 570类型的图像采集卡，将JPEG 的格式图像转换成为数字信号以后，合理的进行分析以及处理可以实时化的将数据以及图像信息传输到地面站系统中。
在大数据分析的过程中，应利用PB 级数据读取方式与写入方式，在此过程中，需要大型建模操作与运算操作；在地面站的相关系统中，所使用的大数据分析硬件，是 X 86架构PC Serve r 类型的服务器，在其中设置了两路八核CPU ，有助于加快运算工作速度，增加具体的存储空间，并实时化的将分析结果显示出来，以便于进行详细的分析与研究，满足相关数据计算与分析要求。
2.2 具体的处理工作流程大数据属于庞大的数据，来源渠道有很多，其中含括有价值的数据信息，可以将技术的优势凸显出来，而在一系列处理工作完成之后，可以更好的进行数据处理与信息获取。
在无人机当中，搭载很多传感器系统、摄像机设备与各种数据信息的采集设备，在网络技术以及传输协议的支持下，将数据输入到交换机设备中，然后交换机设备网络连接数据采集器，有助于针对数据进行交换处理，还能形成数据的汇集功能，与此同时，还能执行各种同步协议，以在预防交换延时的情况下，提升数据信息获得的实时性以及合理性。
受到相关搭载设备运行性能的影响，在无人机系统没有办法对已经采集获取的数据信息进行分析时，应将数据输入到地面站上面。
在使用传统数据信息的情况下，大数据传输的频率、速度与效率会有所提升，通过通信链路的方式，可以使用数字型的调制宽带，更好的将数据信息传输到地面站系统。
在地面站系统接受到数据信息以后，可以先根据具体的规范针对数据信息进行规范，结合具体的需求，快速的重放数据信息，使得之后的分析工作得到支持。
在对大数据进行分析与处理的过程中，可以对其细分，实现预处理目的、数据分析目的、信息挖掘目的与结构展现目的，将传统的服务器作为中心，转变成为将数据作为中心的模式。
在数据处理的过程中，可以根据半结构类型与非结构类型数据进行特殊处理，加快数据的处理速度，实现科学化、合理化的工作目的；在记录数据信息的过程中，还能实现大数据的实时化监测目的，将数据划分成为集中类别，然后结合具体的数据类型，将其发送到英语系统中，与此同时，还可以结合知识库进行辅助性的决策处理，将其作为数据的合理挖掘基础。
在此之后可以将相关综合监测结果、分析处理结构等有机整合在一起，输入到存储管理类型的模块当中，创建出有着应用功能的数据库系统。
2.3 软件系统与算法分析在这次研究的过程中，主要使用Hadoop 技术进行大数据的分析与研究，将 java 分布类型的大数据分析处理软件作为主要框架，其中含括通用模块系统、分布类型文件系统等等，而在分布类型的文件中，主要由集群文件部分，在相关节点的基础上，可以创建出分布类型的文件架构。
采用Hadoop 技术方式，有助于简化计算内容，并创建出专业的计算模型，有着很好的容错与扩展性能，适合进行大数据方面的数据分析以及合理处理。
在农业无人机实际使用的过程中，航线的规划工作，主要使用方块区域类型的路径算法进行处理，从理论方面来讲，相关路径的不合理现象，主要表现在农业生产与作业过程中，相关区域方格的重复造访。
为了合理预防此类问题，应遵循优先性的原则，合理设定初等类型的路径，也就是优先进行同一行列方格的分析，将其作为下一方格的规划依据，直到对所有方格进行涵盖为止。
①应创建出专业化的二维坐标体系，针对飞行方向进行合理的分析与计算，以此获取到无人机的具体投影航线。
在图像处理的过程中，应结合颜色特征，正确的识别图像各种组成部分，于HIS 类型的颜色空间之内，将 I 分量作为最大类间方差进行分析，然后实现二值化的目的，以此获取到最高的阈值，在阈值分割区域，明确出最终的目标内容、背景区域内容。
