田 婷 張 青 張海東

（江蘇太湖地區(qū)農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所，215155，江蘇蘇州）

無人機（unmanned aerial vehicle，UAV）是指由無線電遙控設(shè)備和其自身的程序控制裝置操縱的，有動力，能攜帶多種設(shè)備，能夠執(zhí)行多種任務(wù)，并且可以重復(fù)使用的一種無人駕駛的航空器[1]。早期，無人機主要用于軍事方面，自20世紀(jì)90年代以來，無人機在民用方面掀起熱潮，無人機行業(yè)應(yīng)用是無人機真正的剛需[2]。目前，無人機已廣泛應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、農(nóng)業(yè)植保、災(zāi)難救援、電力巡檢和航拍等領(lǐng)域，世界各國都在積極探索并拓展無人機的行業(yè)應(yīng)用與關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展[3]。本文總結(jié)了無人機遙感技術(shù)的特點、無人機平臺和傳感器類型，并且針對無人機在農(nóng)業(yè)監(jiān)測上的應(yīng)用和國內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)行了介紹，提出了無人機目前的發(fā)展難點及其應(yīng)用前景。

1 無人機遙感技術(shù)的特點

無人機遙感技術(shù)，即把無人機技術(shù)和遙感技術(shù)相結(jié)合，是指以無人航空器作為遙感平臺，通過攜帶各種遙感設(shè)備，獲取所需的影像數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)衛(wèi)星遙感在采集中小尺度農(nóng)田信息時存在分辨率較低的問題，易受云層和空間輻射等因素的影響。而傳統(tǒng)的以有人機為平臺的航空遙感成本高，需要專業(yè)的機場設(shè)施和飛行人員[4]。近年來，作為新型低空遙感平臺，無人機很好地彌補了衛(wèi)星遙感和有人機航空遙感的不足，其體積小，重量輕，分辨率高，成本低，可以實現(xiàn)實時監(jiān)測，適合中小尺度范圍和高頻次的調(diào)查研究[5]。

2 無人機平臺的選擇和傳感器類型

2.1 平臺的選擇

根據(jù)飛行平臺，無人機主要分為直升機、固定翼和多旋翼無人機。不同種類無人機的性能參數(shù)差異會很大，3種主要類型無人機的優(yōu)劣勢分析見表1。

表1 無人機飛行平臺的優(yōu)劣勢分析Table 1 Advantages and disadvantages of UAV flight platform

無人機飛行平臺的選擇需根據(jù)應(yīng)用需求具體分析。多旋翼作為無人機飛行平臺在農(nóng)業(yè)監(jiān)測中應(yīng)用較廣[6]。很多國內(nèi)外企業(yè)正在研發(fā)復(fù)合翼無人機（又稱垂直起降固定翼），復(fù)合翼無人機可不借助跑道在原地垂直起飛和垂直降落，具有結(jié)構(gòu)簡單、起降便捷、續(xù)航時間長等優(yōu)點。在多旋翼無人機無法快速覆蓋環(huán)境復(fù)雜和面積較大的作業(yè)區(qū)域和固定翼無人機無法找到合適起降點的山區(qū)、丘陵等區(qū)域，垂直起降固定翼可保證順利作業(yè)，是未來無人機平臺的一種新選擇。

2.2 傳感器類型

無人機傳感器受其載荷的影響，需要滿足輕便、小型的要求。目前在農(nóng)業(yè)上普遍采用的無人機搭載的傳感器主要包括普通高清相機、多光譜相機、高光譜成像儀、熱成像儀和激光雷達(dá)等，不同類型的傳感器具有其各自的優(yōu)勢和局限性。

2.2.1 高清相機 相比于其他傳感器，無人機搭載的高清數(shù)碼相機具有價格低廉，體積微型，重量輕，分辨率高，數(shù)據(jù)采集時對天氣要求相對較低，晴天和陰天均可進(jìn)行的優(yōu)勢。這些特點使得高清相機成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)實用化研究中的熱點。無人機搭載的高清相機主要有尼康、佳能和索尼等品牌（表2）。隨著大疆無人機的快速發(fā)展，大疆無人機自帶的云臺相機也逐漸應(yīng)用于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)研究中。高清數(shù)碼相機可獲取田塊的高分辨率RGB影像，可利用圖像特征提取等手段，監(jiān)測作物出苗情況、表型性狀、產(chǎn)量和倒伏情況等。

表2 高清相機型號及應(yīng)用Table 2 Model and application of high-definition camera

2.2.2 多光譜相機 多光譜相機是指具有2個以上波段通道的相機，通常包括紅、綠、紅邊和近紅外波段，可用于NDVI等植被指數(shù)分析。普通高清相機只能從R、G、B 3個波段中提取信息，而多光譜相機可從近紅外波段和紅邊波段提取更多的信息，可以更加準(zhǔn)確地開展作物估產(chǎn)、長勢監(jiān)測和營養(yǎng)診斷等（表3）。與高光譜成像儀相比，多光譜相機具有價格低、體積小、數(shù)據(jù)量小和覆蓋面積大等特點，在較大范圍的區(qū)域研究中有著廣泛的應(yīng)用。

2.2.3 高光譜成像儀 高光譜成像儀通常具有較強的波段連續(xù)性，利用很多很窄的電磁波波段從目標(biāo)物精準(zhǔn)地獲取相關(guān)光譜信息，在小面積區(qū)域研究上有著無可替代的優(yōu)勢，可進(jìn)一步提高作物生理參數(shù)的反演精度（表4）。

2.2.4 熱成像相機 熱成像相機是利用紅外熱成像技術(shù)將不可見紅外能量轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢姷臒釄D像，具有精度高、獲取速度快和反應(yīng)靈敏等特點（表5）。無人機搭載熱成像相機主要用于獲取作物冠層溫度。作物冠層溫度是指作物冠層不同高度莖、葉表面溫度的平均值，與作物能量平衡和水分脅迫狀況密切相關(guān)，是判斷作物生理狀況的指標(biāo)之一。因此，可利用作物冠層溫度來監(jiān)測作物是否受到水分脅迫和病害等不利環(huán)境因素的影響。

表3 多光譜相機型號及應(yīng)用Table 3 Model and application of multispectral camera

表4 高光譜成像儀型號及應(yīng)用Table 4 Model and application of hyperspectral imager

2.2.5 激光雷達(dá)（LiDAR） 激光雷達(dá)具有快速直接獲取目標(biāo)表面模型，距離分辨率、角分辨率和速度分辨率高，抗干擾能力強，可直接獲取物體三維空間信息等優(yōu)點，為植被冠層高度信息提取提供了重要支撐。目前，機載激光雷達(dá)系統(tǒng)已成功用于大范圍的森林資源清查和精準(zhǔn)林業(yè)測量，包括森林蓄積量、樹高和生物量估算。由于農(nóng)作物高度較低、冠層結(jié)構(gòu)不明顯和傳感器成本較高等原因，機載激光雷達(dá)對農(nóng)作物參數(shù)的監(jiān)測應(yīng)用較少（表6）。

3 無人機在作物監(jiān)測上的主要應(yīng)用

3.1 作物表型信息監(jiān)測

葉面積指數(shù)（LAI）的監(jiān)測一直是農(nóng)業(yè)遙感的熱點之一。LAI對于作物生長、光合作用和作物估產(chǎn)等方面有著十分重要的意義。LAI反演的方法通常有2種，一種是通過無人機搭載傳感設(shè)備獲取研究區(qū)的遙感影像，通過植被指數(shù)建模反演植株 LAI的經(jīng)驗統(tǒng)計模型[39，41，65]；另一種是輻射傳輸模型[66-67]，最常用的是PROSAIL模型，利用了PORSPECT葉片光學(xué)模型和SAIL冠層反射模型的輻射傳輸模型。李劍劍等[66]利用PROSPECT+SAIL模型構(gòu)建包頭典型農(nóng)作物區(qū)多類型作物的查找表（Look-Up-Table，LUT）反演農(nóng)田L(fēng)AI，結(jié)果顯示，該方法能很好地應(yīng)用于多類型混合作物L(fēng)AI反演，總估算精度相關(guān)系數(shù)為0.82，均方根誤差為0.43。LAI的反演已發(fā)展到多種作物上，包括大豆[30]、棉花[39]、小麥[34]、水稻[65]和玉米[67]等。傳感設(shè)備由高清相機、多光譜相機向高光譜相機發(fā)展，傳感器的發(fā)展有效地提高了LAI反演的精度。

表5 熱成像相機型號及應(yīng)用Table 5 Model and application of thermal imagingcamera

表6 激光雷達(dá)型號及應(yīng)用Table 6 Model and application of LiDAR

營養(yǎng)元素，特別是氮素營養(yǎng)指標(biāo)的反演被學(xué)者關(guān)注。通過農(nóng)田作物氮素營養(yǎng)診斷來指導(dǎo)田間精準(zhǔn)施肥，既能促進(jìn)作物增產(chǎn)又能推進(jìn)節(jié)能減排，有利于推動農(nóng)業(yè)生態(tài)文明的建設(shè)。常規(guī)的作物養(yǎng)分診斷取樣分析大多是田間取樣，具有時間滯后、成本高和代表性差等缺點。無人機遙感技術(shù)可以實時、快速地進(jìn)行作物養(yǎng)分的空間評估和診斷[68]。李紅軍等[8]利用無人機平臺搭載數(shù)碼相機采集作物冠層數(shù)字圖像，通過采集不同航拍高度下冠層圖像相關(guān)色彩參數(shù)來反演冬小麥和夏玉米氮素營養(yǎng)狀態(tài)的差異，結(jié)果顯示，在冬小麥拔節(jié)期適宜的航拍高度是16m，敏感色彩參數(shù)是可見光大氣阻抗植被指數(shù)（VARI）；夏玉米大喇叭口期適宜的航拍高度是50m，敏感色彩參數(shù)是藍(lán)光標(biāo)準(zhǔn)化值[B/(R+G+B)]，據(jù)此分別建立氮素營養(yǎng)診斷模型，生成了冬小麥和夏玉米氮肥追肥作業(yè)圖。祝錦霞等[69]利用掃描儀和無人機平臺獲取水稻葉片和冠層的數(shù)字圖像，對水稻氮素營養(yǎng)進(jìn)行診斷，研究結(jié)果顯示，水稻單葉和冠層水平下建立的基于綜合特征值和藍(lán)光差CB值的氮素識別模型具有較高的精度，并認(rèn)為利用掃描葉片和無人機遙感圖像快速診斷田間水稻氮素營養(yǎng)水平是可行的。劉昌華等[35]利用無人機搭載多光譜相機估測冬小麥氮素營養(yǎng)指標(biāo)，結(jié)果表明，揚花期DATT冪函數(shù)模型對小麥氮營養(yǎng)指數(shù)的解釋能力最強（R2=0.95），有較好的診斷潛力，估測結(jié)果可用于指導(dǎo)氮肥精準(zhǔn)管理。

葉綠素是作物光合作用能力的重要指標(biāo)之一，及時準(zhǔn)確地獲取作物葉綠素含量（SPAD值）有利于掌握作物的生長狀況?；谌~綠素特有的生化結(jié)構(gòu)和光譜吸收特征，可以利用RGB相機、多光譜相機和高光譜成像儀等實現(xiàn)葉綠素含量的估算。馬明洋等[24]利用無人機高清數(shù)碼影像反演水稻葉片SPAD值，結(jié)果表明，無人機高清影像反演SPAD是可行的，BP模型能較好地對東北粳稻的SPAD進(jìn)行反演，能為無人機低空遙感反演粳稻SPAD提供理論依據(jù)和實現(xiàn)方法。李靜等[70]通過無人機獲取水稻冠層圖像，經(jīng)圖像處理后，發(fā)現(xiàn)遙感指數(shù)R與劍葉SPAD值的相關(guān)關(guān)系顯著，所建立的SPAD值預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度。田明璐等[40]將成像光譜儀搭載到無人機平臺上來采集地表農(nóng)作物的高光譜影像，結(jié)果顯示，不同葉片SPAD值的棉花冠層反射率有顯著差異，與SPAD值相關(guān)性最高的光譜參數(shù)為DR526、DR578、SDy和Db，相關(guān)系數(shù)絕對值都在0.8以上。

產(chǎn)量是作物研究追求的最終目標(biāo)之一。通過作物生長發(fā)育期光譜數(shù)據(jù)和植被指數(shù)構(gòu)建的產(chǎn)量預(yù)測模型可以很好地估測作物產(chǎn)量。Swain等[71]利用無人直升機低空遙感飛行平臺獲取不同氮素水平的水稻高分辨率遙感影像，利用NDVI分別在幼穗分化期采用回歸分析方法，擬合水稻產(chǎn)量和總生物量，其模型精度分別為0.728和0.760，可實現(xiàn)對水稻產(chǎn)量和生物量的反演。許童羽等[31]將無人機遙感技術(shù)與地面取樣相結(jié)合，采集2015年夏季粳稻生長全過程的冠層NDVI數(shù)據(jù)，對單日和各旬、各月冠層NDVI與產(chǎn)量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明，6月中旬和8月上旬的組合模型是最理想的估產(chǎn)模型。Honkavaara等[72]利用單旋翼無人直升機搭載法布里-珀羅干涉光譜儀（FPI）獲取小麥光譜圖像，從而計算數(shù)字表面模型，評估生物量信息，該項研究驗證了FPI相機在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的應(yīng)用研究中有著很大的發(fā)展空間，使得輕型無人機平臺采集光譜圖像成為可能。將作物長勢情況融合當(dāng)?shù)貧庀髷?shù)據(jù)構(gòu)建產(chǎn)量預(yù)測模型可以提高預(yù)測的精度。郭斌等[73]利用無人機遙感快速獲取蘋果長勢數(shù)據(jù)，結(jié)合當(dāng)?shù)氐慕y(tǒng)計年鑒，包括蘋果總產(chǎn)量、氣象數(shù)據(jù)等，對洛川縣的蘋果產(chǎn)量進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明，遙感氣象產(chǎn)量模型的準(zhǔn)確度較高，模型R2為0.802，標(biāo)準(zhǔn)殘差為11.26。

3.2 作物水分脅迫

及時準(zhǔn)確地獲取作物水分脅迫狀況對于指導(dǎo)農(nóng)業(yè)用水意義重大。作物水分脅迫通常是由于作物缺水導(dǎo)致的，會減少作物的蒸發(fā)蒸騰，引起葉片溫度升高，并表現(xiàn)出葉片枯萎、發(fā)育遲緩和葉面積減少等癥狀[74]，可通過葉片溫度和光譜特征來判定作物是否缺水。目前利用無人機平臺進(jìn)行作物水分脅迫的監(jiān)測通常是利用無人機加熱紅外相機和多光譜相機獲取作物冠層溫度和光譜反射率來實現(xiàn)[49，75]。其中作物水分脅迫指數(shù)（crop water stress index，CWSI）是國內(nèi)外研究水分脅迫的重要指標(biāo)之一。Park等[50]利用無人機遙感反演CWSI，從而對桃園干旱進(jìn)行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)CWSI與實測的莖水勢和氣孔導(dǎo)度具有良好的相關(guān)性，結(jié)合地面測量數(shù)據(jù)實現(xiàn)田間水分狀況的空間可視化分布，對指導(dǎo)灌溉具有重要意義。Bian等[51]對棉花開花期和鈴期進(jìn)行了4種不同灌溉處理的水分脅迫診斷，發(fā)現(xiàn)CWSI與棉花氣孔導(dǎo)度有著良好的相關(guān)性，可用于棉花旱情監(jiān)測。Zarco-Tejada等[56]利用無人機光譜圖像和CWSI指數(shù)進(jìn)行作物水分脅迫評估。

3.3 災(zāi)害監(jiān)測

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受氣象環(huán)境的影響較大，對農(nóng)業(yè)災(zāi)害進(jìn)行監(jiān)測是防災(zāi)減災(zāi)的重要環(huán)節(jié)。目前對災(zāi)害的監(jiān)測主要集中于受災(zāi)后范圍面積監(jiān)測和災(zāi)情嚴(yán)重情況評估，并提出針對性的措施。研究的災(zāi)害主要有澇災(zāi)[59]、倒伏[11]、雜草識別[76]、蟲害[77]和病害[78-79]。作物受災(zāi)后，作物細(xì)胞結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，從而引起反射光譜的變化，可用于區(qū)分健康作物和受害作物，然而在災(zāi)害發(fā)生前作物本身的光譜差異并不明顯，因此對作物災(zāi)害的預(yù)測研究較少且多局限于試驗研究，要在大田中推廣應(yīng)用，還需深入研究。

3.4 其他生長發(fā)育狀況

在作物生長過程中，其他生長狀況的監(jiān)測也有較多的研究，主要包括作物種類識別和作物形態(tài)指標(biāo)等。趙必權(quán)等[7]利用無人機獲取的超高分辨率遙感影像，通過計算顏色植被指數(shù)并分析油菜目標(biāo)數(shù)量與形態(tài)特征的相關(guān)性，能有效識別油菜機械直播的出苗株數(shù)。蘇偉等[16]通過提取無人機影像的超綠特征和Hough變化方法對玉米的壟數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計監(jiān)測，可以準(zhǔn)確提取影像中玉米種植的壟數(shù)，其中拔節(jié)期是提取種植壟數(shù)的最佳時期。閔文芳等[27]采用大疆四旋翼無人機搭載禪思X3高清相機采集作物圖像后，通過圖元分割和目視解譯獲得目標(biāo)樣本進(jìn)行農(nóng)作物種類識別和面積測量，試驗結(jié)果表明，對小麥、油菜、蠶豆和大蒜的平均識別率可達(dá)86%，面積測量的平均相對誤差約為9.62%。劉帥兵等[80]通過采集的無人機影像，認(rèn)為Harris角點檢測算法可以較好地提取玉米苗期影像的株數(shù)信息。雷亞平等[81]利用無人機低空獲取棉田數(shù)字圖像，通過圖像分析快速識別大范圍棉苗數(shù)量和壯苗數(shù)量，棉苗識別精度超過90%，清晰地顯示了棉田出苗情況，并為精準(zhǔn)化管理提供依據(jù)。

4 無人機發(fā)展難點

4.1 無人機平臺尚存不足

雖然近年來無人機遙感平臺系統(tǒng)做了大量改進(jìn)，但還存在平穩(wěn)性、續(xù)航時間和載荷能力等方面的不足[82]。常用多旋翼無人機受機身重量及搭載設(shè)備的影響，一般續(xù)航時間為20～60min，根據(jù)搭載的通信模塊不同，通訊距離在0.5～15.0km，例如，大疆多旋翼無人機M100在無負(fù)載情況下，2塊電池1個架次最多可飛行40min，最大起飛重量為3.6kg，最大載重為1kg左右，最大通信范圍為5km，承重能力低、續(xù)航時間短和通信范圍窄，導(dǎo)致實用性降低[83]。

4.2 安全性不足

某些地區(qū)，雷達(dá)探測能力弱，通信易被干擾，尤其是邊境與沿海等敏感地區(qū)、機場附近和人流密集地區(qū)等，都極易造成飛行器飛行狀態(tài)監(jiān)視失控[84]。飛行過程受環(huán)境天氣影響大，飛行獲取的影像數(shù)據(jù)受飛行器抗風(fēng)能力、載荷量以及平臺穩(wěn)定性的影響較大。

4.3 傳感器成本較高

高光譜相機、激光雷達(dá)等部分傳感器價格昂貴，在一定程度上限制了無人機遙感監(jiān)測的推廣應(yīng)用。大多數(shù)情況下，無人機和傳感器設(shè)備來自不同的生產(chǎn)商，需要搭建云臺將傳感器固定于無人機上進(jìn)行遙感監(jiān)測。傳感器的安裝過程復(fù)雜，且通常起飛后只能控制無人機，無法直接控制傳感器和實時查看傳感器的數(shù)據(jù)，容易造成因數(shù)據(jù)的缺失而復(fù)飛[85]。

4.4 航空管制嚴(yán)格

低空空域資源不足，航空飛行管制十分嚴(yán)格。工作人員需提前對航拍區(qū)域提出飛行空域申請，申請飛行空域獲批時間周期較長，審批手續(xù)繁瑣，這是制約無人機發(fā)展的痛點之一[86]。

5 展望

在技術(shù)層面，目前無人機遙感技術(shù)在作物監(jiān)測方面大多以研究試驗為主，反演模型通常只針對固定區(qū)域單個作物，如何建立普適的模型，并推廣應(yīng)用是下一步工作的重點。同時結(jié)合土壤和水質(zhì)等信息，建立信息庫，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理控制提供更加全面的信息。

國內(nèi)外對無人機的管理發(fā)布了相關(guān)規(guī)定[4]，但目前無人機行業(yè)法律規(guī)范尚不完善，缺乏對無人機研發(fā)、生產(chǎn)、市場準(zhǔn)入、安全飛行和監(jiān)督管理等的指引、規(guī)范和約束。因此，應(yīng)加快并明確低空無人機遙感業(yè)務(wù)飛行規(guī)定，建立健全無人機飛行監(jiān)管機制，制定無人機飛行的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，為無人機遙感監(jiān)測的健康發(fā)展提供保障[84]。

隨著我國精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，無人機遙感技術(shù)的發(fā)展給傳統(tǒng)的遙感技術(shù)注入了新的活力。利用無人機進(jìn)行作物監(jiān)測已成為重要手段[87]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域需要更加精準(zhǔn)高效的信息采集設(shè)備和處理系統(tǒng)，對作物營養(yǎng)、長勢情況等信息更加精確地采集和分析[5]。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和無人機市場的逐漸成熟，這必將成為未來農(nóng)業(yè)領(lǐng)域主要調(diào)查和監(jiān)測手段之一。