农业无人机：当前的能力概述和未来方向
2019-09-06 13:58:46 农业植保 植保无人机网 围观0次
摘要：
犹他州立大学犹他州水研究实验室十多年来一直在开发和部署用于遥感的小型无人驾驶空中系统(UAS或“无人驾驶飞机”)，以支持农业研究和管理应用 和自然资源。本文总结了无人机技术用于农业用途的现状，包括作物健康监测和农场经营。 将讨论目前由联邦航空局制定和实施的监管框架及其对农业应用的影响。并概述了农业技术的未来发展方向，很多例子将会展开给出通过在农业中使用UAS可能产生的产品。
当前的农业技术：
多个无人机或无人机设备在农业市场上应用，其中一些已经在犹他州的农田被使用了。由于无人机可用，因此确定其能力很重要。 下表显示了典型的无人机类型。
相机传感器是无人机产生的地图质量的关键。通常，采集低成本的可见光(RGB)和近红外(NIR)图像的传感器不一定会为了农业应用进行校准。这些相机是为人类肖像和自然摄影和视频而设计的，因此它们被校准之后用以采集描述这些场景的光信息。这些类型的传感器可以采用Go-Pro，Canon，Sony以及摄影店中发现的任何其他相机品牌。农业应用的摄像机具有专门的过滤器，由此会变得更加昂贵一些。农业专用相机的常见的有Micasense Red-Edge1和Parrot Sequoia2。这些相机是轻量级的，专为支持无人机功率而设计。
无人机使用的另一主要关键是位置精度，它是由安装在无人机中的摄像机拍摄的地面像素决定的。与当前的农业设备一样，无人机组合了GPS，它在飞行中就已经记录了无人机的位置。然而，GPS设备的精度只能达到+/- 10英尺，这意味着设备只能定位的无人机图像可能超出道路的范围，或者已经到达另一个地块。如果UAV获取的结果不仅仅是简单的目视检查，投资于GPS地面目标，例如由Propeller 或者Ground Mats 提供的地面目标，可以提供问题的解决方案。
使用商业无人机可以获得的地图产品之一是归一化差异植被指数(NDVI)或与之相类似的指数。NDVI是指示植物整体健康状况的指标。如果NDVI值接近1.0，预计植被是健康的，但是对于接近0.0的值，地图显示出来是裸土或受胁迫的植被。不同的摄像机将为同一区域，同一飞行时间提供不同的NDVI值，这可能误导无人机NDVI地图的用户。然而，农业摄像机可以提供与其他农业摄像机(如卫星摄像机)相当的标准NDVI。
由于其使用所需的条件繁多，无人机往往是时间和金钱密集型：FAA规定，无人机由认证飞行员飞行，并具备获得RGB或NDVI图处理能力。FAA法规限制无人机飞行高度只能达到400英尺，至约1.8英里(视线)范围。FAA还要求所有有商业收益应用(例如农业)的所有UAV飞行必须使用具备许可的无人机飞行员。无人机飞行数据必须传输到云解决方案或本地的大型计算机进行处理。云解决方案往往需要年费，而计算机解决方案通常需要费用或许可证。
图1：加利福尼亚葡萄园地点(上排)的RGB和长距离NIR滤镜(左列，2015年)和RED和NIR光谱滤镜(右列，2016)之间的NDVI差异(底行)示例。2015年裸露土地(如道路和藤蔓)和葡萄檐篷的NDVI值(〜0.30)和(0.7-1.0)均高于使用2016年使用的Landsat滤波器(〜0.10和0.5-0.9)的NDVI值 土壤和藤冠分别。 资料来源：AggieAir，0.10m /像素。
挑战可能是艰巨的，但是如果水运公司和灌溉区来进行数据采集，而不是个体生产者飞行自己的领域，无人机和无人机的科技摄影机和行业规模的固定翼无人机就可以降低无人机在农业中的使用成本，同时还可以提供NDVI以外的地图产品。降低无人机在农业中的使用成本，为农业提供可行的科学级遥感数据产品，一直是犹他州立大学、犹他州水研究实验室，在过去十年中开发AggieAir的愿景和工作。
AggieAire 在农业中的应用：
图2：现有UAV解决方案在美国农业的例子。 图像中的每个中心枢轴直径为0.5英里。目前的FAA规则限制了无人机的解决方案(绿色方块，四旋翼无人机，0.26平方英里 -1个地块单位， AGL400英尺,单次充电 35分钟作业)。排除没有飞行高度和距离的限制，工业级无人机AggieAire固定翼可以在3小时内提供更大的覆盖范围的飞行(蓝色方块，15平方英里/单一充电400米AGL)AggieAir 3.0 - Blujay。 资料来源：AggieAir
蒸散量和土壤水分
从灌溉管理的角度来看，需要两个主要组成部分来估算陆地单位水位的需水量：蒸散量(ET)和土壤水分(SM)，ET是根据根区，植物类型以及天气和季节条件下可用的水分，作物使用的水量。SM是保留在根区内的水量，根据土壤类型，有机质含量和深度而在空间上变化。这两个因子允许通过水平衡计算来估算灌溉用水需求。如科学文献中可用的ET模型所示，使用UAV技术估算ET需要除了选择的红色和NIR光谱滤波器之外，还将温度摄像机传感器与当地气象站信息一并使用。图3显示了加州葡萄园地区的ET估算图。这个ET图的估算是通过使用AggieAir UAV携带光谱科学的光学和温度摄像机，以0.15m /像素分辨率进行的。这些ET信息可以集成到灌溉技术能够支撑其灌溉阀门的地区。
图3：AggieAir RGB的例子(左)和葡萄园土壤水分蒸发损失总量的估算，ET 单位：mm /天(右)。 分辨率：4英寸/像素，面积300英亩，资料来源：AggieAir4。
SM的估算，初始效果与数据挖掘模型的使用相关，在光学和温度图像已经成功，但需要一个土壤水分探测网络。其它的效果取决于专业短波相机和土壤特性的物理模型。但利用无人机进行土壤水份预测仍然是一个需要深入研究的领域。
作物养分监测：
任何农业季节的主要经济投入都是施用肥料(如氮肥，磷酸盐，钾肥)和微量营养素(如硫磺，镁，锌)。肥料的施放由地面设备(拖拉机动力喷雾器或加压灌溉系统)或载人飞机进行。后者是具有多个和大的地块的生产者最喜欢的。由于施肥的时候，风速的变化，风向的变化，以及其它条件都可能改变，再加上飞机的升降变化，使得变量精准施肥不太可能，因此，大部分的农田都采用单一施用率。地面设备应用被用作空中喷洒的补充，以保持整个灌溉季节的作物营养状况的稳定。无人机对整个区域作物营养状况的估计，可以更有利于生产者或者农艺师咨询对肥料的施用量提供建议。研究工作表明，可以使用科学的无人机和专业的摄像机传感器(如光学和热像仪)以及专用光学滤波器(如红边或高光谱摄像机)进行监测。
图4：燕麦氮含量估算实例(mg / 100mg DM)，位置：Scipio，UT，分辨率：使用AggieAir的6英寸/像素
产量和生物量分析：
可以使用在卫星传感器中没有等效物的UAV进行分析：表面状况的三维表示，也称为数字高程模型(DEM)。虽然没有要求科学的传感器生产DEM，但是像素位置精度是必要的，以便将生物物理条件(产量或生物量)与高度条件以及时间序列分析联系起来。农业设备解决方案实时运动或RTK-GPS精度(英寸)地面控制点可以实现高精度，误差公差在x和y坐标为+/- 2英寸，在z坐标为+/- 0.5英尺。地面控制点增加无人机飞行计划的成本，但它们是排作物(果园，葡萄藤)和商品作物(小麦，玉米，大麦等)的早期阶段的重要组成部分。目前的UAV自带GPS测量不能提供足够的准确性，尽管使用了UAV的位置和UAV的倾斜度来取代地面控制点，从而导致了使用地面控制点仍然非常有必要。
图5：冠层修剪藤冠体积估算示例。 资料来源：AggieAir
总结：
就飞行所需的资金和时间以及处理UAV捕获的数据而言，在选择UAV解决方案时，制造商必须了解所需的投资。因此，我们建议在水运公司或灌溉区一级使用无人机，从而尽量减少个人的折腾和投资，以获取每个领域的数据。
此外，与当地研究机构的合作伙伴关系可以提供更多无人机数据信息，而不仅仅是NDVI(如在ET，SM，氮和其他来自AggieAir的示例中)，因为可以扩展无人机的用途的新调查。
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