无人机遥感技术在农业病虫害监测中的应用研究

在农业领域，病虫害是使得作物产量减少的关键因素之一。传统的监测方法不仅操作繁琐且效率低下，因此急需寻找一种高效、快速而又不会对农作物造成破坏的监测手段。在这一挑战面前，无人机遥感技术的涌现为解决农业病虫害监测问题提供了全新的途径。

引言

在农业领域，病虫害是使得作物产量减少的关键因素之一，受疾病和虫口的侵害，农作物的减产率每年可能达到15%~20%。传统的监测方法不仅操作繁琐且效率低下，因此急需寻找一种高效、快速而又不会对农作物造成破坏的监测手段。在这一挑战面前，无人机遥感技术的涌现为解决农业病虫害监测问题提供了全新的途径。

农作物病虫害无人机遥感监测原理

农作物病虫害的无人机遥感监测原理类似于蝙蝠、飞蛾等动物利用超声波产生的动态反射进行导航。在这个过程中，农作物表面与病虫害的相互作用可通过电磁波的特性进行监测。农作物作为不同类型的物体，在其受到病虫害侵袭时，会产生特定的反射和辐射电磁波，遥感技术充分利用这一原理，在无人机等平台上搭载传感器和接收电波设备，在农田上空实现对农作物内部波谱反射与辐射特性的监测，从而确定当前农作物的健康状态和具体品种。

当农作物受到病虫害侵袭时，其叶片颜色、叶片结构等都会发生明显变化，导致外观特征的改变或倒伏，这些变化引起了光谱参数的变动，影响了波段吸收和波长反射等。因此，受虫害侵袭的农作物表现出不同的形态，与健康的农作物进行波长信息对比，便可在光谱反射中揭示出病虫害侵袭的时间和类型。遥感技术通过对这些波段信息的分析，能够精确诊断农田中的病虫害情况。

病虫害侵袭引起的农作物变化会导致光谱反射的差异，因此利用遥感技术监测这些差异，可以得到更为科学、合理的数据，成为一种高效的手段，实时获取农田的状况，为农业生产提供科学依据，实现对病虫害的及时防治。因此，基于光谱反射的遥感监测为农业病虫害的防控提供了可行性和准确性，使其成为一项创新而可靠的农业管理工具。

三、无人机遥感技术在农业病虫害监测中的优势

3.1快速、高效的数据获取

传统的农业监测方法往往受制于地面限制，导致监测周期长、数据获取速度慢的问题，而无人机的应用通过空中视角的快速覆盖，显著缩短了监测周期。无人机搭载的高分辨率光学传感器和红外传感器，能够在较短时间内覆盖广大农田，捕捉到大量地理信息数据。这些传感器以高速采样和高灵敏度的特点，实现对农田细节的快速捕捉，包括植被指数、地温分布等多方面数据，不仅提供了丰富的信息量，也为农业病虫害的早期识别提供了数据基础。

无人机遥感技术实现了灵活的任务规划和多样化的飞行轨迹，可根据病虫害分布情况和农田结构进行智能化调整。在一个飞行周期内，无人机可以快速地扫描大面积农田，为病虫害监测提供全面的数据支持。相较于传统的人工巡视或有人机的数据获取方式，无人机的自主飞行和智能规划使得数据采集更为高效。

3.2 高精度监测

无人机配备的多光谱和高光谱传感器，能够实现对不同波段的光谱信息进行高分辨率捕捉，从而提供更为细致的地表覆盖信息，可识别植被的不同生理状态，包括病害、虫害的早期迹象，实现对病虫害的高度敏感监测。

图1 农作物病虫害监测

无人机配备了激光雷达技术，能够精确测量地表的高度和形状，实现对农田地貌的高精度三维建模。无人机将激光雷达数据与其他传感器数据融合，可以生成高精度的地表模型，提供详细的地形和植被信息，为病虫害的分布提供更为准确的空间信息、为精细化的防控措施提供了可靠的数据基础。无人机搭载的红外传感器，能够探测作物的表面温度，通过温度差异识别病虫害的存在，对于发现植物生理变化的微小差异具有高度敏感性，能够在早期阶段准确诊断农田中的异常情况。

3.3 设定灵活的监测区域

传统的监测方法受限于地面或固定平台，无法适应多样性的农田结构和病虫害分布，而无人机的灵活性和自主性使其能够更加有效地适应不同监测需求。无人机的自主飞行能力使其可以覆盖大范围的农田，从而能够对广泛的地理区域进行监测。与传统的人工监测方式相比，无人机不受地面限制，能够快速飞越农田，高效地实现对大面积区域的全方位监测。

在病虫害监测方面，能够更加灵活地适应不同地形和农田结构，有力地支持了农业生产中对广泛区域的需求。无人机的任务规划和飞行路径可以根据实际监测需求进行灵活调整，在无人机系统中设定不同的监测区域、关注点或优先级，用户能够根据病虫害的分布情况智能规划飞行路径，可以有针对性地覆盖特定区域，提高了监测效率和数据采集的精准性。

3.4低成本、低风险

相较于传统的病虫害监测手段，无人机的应用不仅在设备成本上更为经济，也降低了操作风险，更加适用于农业生产现场。以小型多旋翼无人机为例，其制造成本相对较低，维护成本也相对较为经济。由于无人机所需的技术设备日趋成熟，市场上竞争激烈，使得无人机的价格相对稳定且逐渐下降，中小农场或农业合作社也能够承担起无人机遥感技术的采用成本，推动了该技术在农业领域的广泛应用。无人机遥感技术避免了人为风险，如传统手动巡视可能面临的天气不佳、地形复杂等风险因素，而无人机的自主控制和智能避障功能，降低了飞行过程中的意外风险。同时，无人机遥感技术无须大规模的土地开垦，避免了对农田生态环境的破坏，具有更低的环境风险。

四、农业病虫害监测中无人机遥感技术的应用

4.1多光谱无人机遥感影像监测

多光谱无人机遥感技术可以获取农田不同波段的光谱信息，实现对植被状态的精准监测，从而为农业病虫害的防治提供科学数据支持。多光谱传感器能够同时获取多个波段的光谱信息，覆盖从可见光到红外光谱范围，可以捕捉植物反射的多个特征波段，包括叶绿素吸收的可见光波段、植物健康状态的近红外波段等。

图2 健康植被与病虫害植被光谱曲线

对这些光谱信息进行分析，可以准确反映植被的生理状况，进而检测到病虫害引起的植被异常变化。光谱无人机遥感影像监测技术具有较高的空间分辨率，能够细致地捕捉到农田中每个小区域的光谱信息，为病虫害的早期发现提供了可能，因为即使在病害尚未显著表现出外部症状的阶段，植物内部的生理变化已经可以通过光谱数据进行敏感检测。因此，多光谱无人机遥感监测不仅有助于精确诊断病虫害类型，还能提供病害发生的时间和程度等关键信息。

4.2 高光谱无人机遥感影像

高光谱无人机遥感影像技术在农业病虫害监测中展现出与多光谱相似但更为优越的成像原理。相较于多光谱成像，高光谱无人机成像在遥感影像定位方面表现更为出色，其拥有更多的波段，提供更高分辨率和更丰富的图像信息，使得高光谱影像能够更精准地捕捉农田的光谱特征，为农业病虫害的监测和诊断提供更为详细的数据支持。在进行遥感病虫害监测时，无人机主要应用高光谱成像技术对多种农作物如棉花、油菜、小麦等进行病虫害监控。高光谱传感器能够分辨更多波段，覆盖更广泛的光谱范围，因此能够更全面地捕捉植物的光学特性。通过无人机高光谱形成的影像数据，结合其他遥感数据信息开展对农田病虫害的数据建模，取得了较为理想的监测结果。

图3 机载端采集控制软件操作界面

高光谱无人机遥感技术的病虫害监测过程中，对不同波段的高光谱数据进行分析，可以实现对病虫害的监测与识别。不同的病虫害在植物光谱中留下独有的特征，对这些特征的识别可以迅速定位和区分农田中的不同病虫害类型，为及时采取精准的防治措施提供了科学依据。

4.3无人机可见光影像

无人机在农业病虫害监测中运用可见光影像技术，通过三个波段即红色、蓝色、绿色，对可视光线进行传导。此技术通过无人机平台结合不同型号的数码相机和RGB传感器，得以对农作物病虫害进行细致研究，在该领域取得了显著的研究成果。学者们通过无人机平台搭载多种数码相机和RGB传感器，实现了对农作物病虫害的多样化监测。在监测过程中，根据不同数码影像的种类，利用飞行高度和区域划分等多种方式进行光谱数据的获取，能够通过提取影像中的颜色、纹理和特征等信息，以及对病虫害的区分，再结合当前信息进行更精准的病虫害识别。在无人机可见光影像监测中，利用高光谱数据等显著性较强的植被指数，对参数与农作物病虫害的数据特征进行综合性的分析，能够更全面地了解农田中植物的健康状态，从而实现对病虫害发生量的识别和监测。

4.4热红外成像遥感

热红外成像遥感技术在农业病虫害监测中发挥着关键作用，通过无人机平台搭载热红外传感器，实现了对农田病虫害的高效监测。该技术基于不同物体表面温度的差异记录并分析热红外辐射，可实现对农作物的病虫害情况进行无损、高精度的探测。在热红外监测中，受到病虫害侵袭的农作物往往表现出不同的表面温度特征。病虫害引起的生理变化和代谢活动导致植物受感染部位的温度上升，与健康部分形成明显的温度差异。

无人机搭载的热红外传感器可以在不同时间、不同地点对农田进行高频率、高空间分辨率的热红外成像，捕捉这些微小的温度变化。此外，热红外监测技术还能够实现对农作物的整体生长状态进行评估。病虫害的侵袭往往导致受感染区域的代谢活动增加，从而在热红外图像上呈现出明显的热斑。通过分析这些热斑的位置、大小和强度，以确定农田中存在的病虫害类型及其程度，为农业生产提供实时、非侵入性的监测手段。此外，热红外监测技术的优势在于其无须直接接触目标，可在复杂地形环境中实施、无日夜限制等特点，使无人机热红外监测技术成为一种高效、全天候、大范围的农业病虫害监测工具。

4.5激光雷达成像遥感

激光雷达监测技术具有高精度的空间分辨率，能够获取农田地表的三维形状和高度信息，为监测病虫害引起的植被结构变化提供详细而准确的数据。无人机搭载的激光雷达传感器可以实现对农田进行高密度的点云采集，精确还原农作物的空间结构，包括树冠、叶片等细节，从而更好地捕捉植被的微观特征。在病虫害监测方面，激光雷达成像技术能够识别植物的垂直结构和密度变化，揭示病虫害引起的植被生长异常。对点云数据进行分析，可以检测出受侵袭植物的生长状况，包括树冠形状的不规则变化、密度的减小等。这些微小的结构变化往往是病虫害侵袭的早期迹象，激光雷达监测技术的高精度使其能够提前发现这些异常，并为农民提供及时的预警和管理建议。此外，激光雷达技术还能够穿透植被表面，获取植被下层的地形信息，对于隐藏在植被中的病虫害也有着较好的检测效果，将激光雷达数据和其他遥感数据相结合，以实现全方位、多层次的病虫害监测，为科学、高效的防治策略提供有力支持。

五、无人机遥感监测农业病虫害的展望

无人机遥感技术在农业病虫害监测方面展现出巨大的潜力，未来的发展前景十分广阔。

首先，病虫害特征训练的研究将成为技术的关键驱动力，通过深度学习等先进技术，无人机可以收集大量高分辨率的图像数据，为病虫害特征的准确提取奠定基础。未来的发展方向包括通过大规模数据集的构建，训练深度学习模型以自动提取病虫害相关特征，从而实现更加智能、高效地监测和识别。其次，病虫害分类识别将成为无人机遥感监测的重点研究方向。通过对已有数据的深入分析，研究人员可以建立更为精准的分类模型，实现对不同病虫害的准确识别。借助机器学习技术，根据病虫害引起的农作物光谱、形态和结构等变化，实现对多样化病虫害的快速、准确地分类。

展望未来，随着硬件和软件技术的不断升级，无人机的遥感监测将更加全面、高效。新一代传感器的应用将进一步提升图像分辨率和光谱分辨率，为病虫害的细致监测提供更多可能性。同时，机器学习和人工智能算法的不断创新将促使无人机遥感监测在病虫害特征提取和分类识别方面取得更为显著的进展，使其更适应不同地域和农作物的监测需求。

六、结语

综上所述，无人机可以搭载各类传感器，充分利用其低空飞行的优势，获取高清影像图，通过计算机处理影像数据，实现对各类作物生长特征的精准监测。相比传统方法，无人机遥感技术具有大面积、快速、无破坏、无污染的优势，极大地节省了人力和物力，提高了监测效率，更加环保。未来，随着科学技术的不断发展，相信无人机遥感技术在农业病虫害监测中能够发挥出更大的作用。

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审核编辑 黄宇