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在剛剛過去的2015年中，無人機絕對是農機領域的一個熱門詞匯，先后有包括山河智能、隆鑫通用、極飛、大疆、零度智控等多家知名企業在內的公司投入到植保無人機的生產洪流中。 盡管無人機在我國農業領域火起來的方式是以植保作業為主，但除此之外，無人機在農業上的應用還有著更加廣闊的天地。 近兩年來，美國多所高校和企業都在進行無人機在精準農業應用上的研究，這些研究揭開了無人機除植保應用外的另外一個廣闊的領域。 2015年12月底，美國媒體報道了無人機在精準農業方面的12個潛在應用，相信這些也將為國內農業無人機企業提供更多的產品思路。 編譯 ｜ 段運紅 在北達科他州，有無數個理由能夠令人對無人機產生興趣。在接下來的10年內，這些理由中的很多都將會變成實實在在的收入。有專家說，精準農業將會占據未來市場中的大部分份額。 盡管這項技術為農民和農業企業帶來了很大的前景，但是還沒有跡象顯示這項技術已經開始騰飛。 “阻礙無人機在農業上應用的一大阻礙是缺乏采用無人機數據應用于作物和畜牧管理的事實支撐。”來自北達科他州立大學的農業裝備專家John Nowatzki說。 2014年該校的卡林頓研究推廣中心啟動了一個項目，研究人員針對無人機在作物和畜牧管理中的應用進行了研究。 “現在，很多農民、咨詢公司和一些小的精準農業公司對無人機技術都十分感興趣，”他說。“我們的研究將會為這些人和公司提供成功將無人機技術應用于農業所需的必要的信息和工具。該研究還將推動無人機在農業領域的應用方式。” 以下是該研究中心研究的12個應用方向。 1.識別出苗率和作物密度 研究人員對一塊兒田地中不同位置的作物出苗率和密度進行了兩次測量（一次在播種一周后，一次在播種12天后）。在此期間，無人機對測定點采集了多光譜圖像數據。這些數據經過校正、標定和處理后，就可以將作物從附近的植被中識別出來。進而，每平米的作物密度將會被計算出來，然后生成作物密度圖。
應用情況：Draganflyer X4-C無人機搭載索尼NEX 5 相機采集作物密度信息，所采集的多光譜圖像具有0.9 cm的分辨率。采集圖片后，通過MATLAB軟件進行密度計算。 “無人機所采集的歸一化植被指數成功地被用于大豆品種試驗中的大豆生理成熟度預測，” 卡林頓研究推廣中心的Mike Ostlie說，“無人機被用于玉米植被密度信息測量，并在地面對密度進行計算。我們發現當作物很小時作物成熟度和密度具有一定的關系。” 2.識別氮不足的小麥和玉米 當玉米處于不同生長階段時，研究人員利用光學傳感器來建立歸一化植被指數（注：歸一化植被指數是反映農作物長勢和營養信息的重要參數之一。根據該參數,可以知道不同季節的農作物對氮的需求量）。 無人機將搭載光學傳感器采集田地中不同區域的紅外遙感圖像。這些紅外圖像數據將會在同一天內被校正、標定并處理，從而探測氮供給不足的作物。
應用情況：由圖像得來的歸一化植被指數數值與地面實際測量而得的數值進行比較，從而使無人機采集的歸一化植被指數更加精確，這些精確的數據將被用于氮元素的變量供給。這項研究還被應用到識別氮元素供給不足的小麥。 “我們將由無人機采集的數據與GreenSeeker光譜儀所采集的數據進行對比，”Ostlie說，“這兩個平臺所采取的關于氮不足的數據具有相同的精確度。盡管兩者采集的數值不同，但經處理后得出的處方圖是相同的。” 3.評價作物早期健康情況 研究人員將會利用卡林頓研究推廣中心所擁有的關于春小麥、大豆和玉米的廣泛的研究，來識別田地中早期作物的產量潛力、營養水平、長勢和密度。 應用情況：研究人員在進行關于作物早期健康情況的參數的地面采集時，也利用無人機采集了這些作物的多光譜圖像。 “GreenSeeker傳感器和空間圖像均能在作物還是綠色時，預測春小麥和硬粒小麥的產量潛能。”Ostlie說。 4.了解疾病癥狀 無人機在疾病控制方面的其中一個應用就是了解大田中作物的發病率和嚴重程度，從而使農民在下一季的種植中能夠更好地進行田間管理。 卡林頓研究推廣中心的合作者將在一些研究試驗中識別一定范圍的疾病嚴重程度。最先開始調研的作物和疾病是大豆和干豆菌核病（白色霉）。由葉子所顯現的春小麥黃褐色斑病、斑枯病、銹病在隨后也將被調研和定量。 應用情況：谷類和豆類疾病試驗的圖像已經采集，但是數據尚未分析。 5.尋找蟲害癥狀 農民需要監測作物的蟲害情況，來決定殺蟲劑應用的需求區域和劑量。
應用情況：蟲害和識別研究尚在調研中。 6.監測雜草侵害 農民需要監測作物的雜草侵害情況，來決定除草劑應用的需求區域和劑量。 應用情況：“手持GreenSeeker光譜儀器并不能提供足夠的雜草控制信息，由無人機采集的初步圖像掃描也不能，”Ostlise強調，“然而，通過無人機所采集的圖像，特定區域能夠被鎖定。在這種情況下，小麥壟間的雜草控制，與其圖像有很好的關聯性。那些成片生長的雜草區域能夠被繪制出來，被用于除草劑施用和中耕操作。” 7.監測作物水分需求狀況 農民需要監測作物的水分需求狀況，來制定澆灌計劃。 應用情況：2015年研制成功的新的熱成像設備將支持水分脅迫信息的獲取。 8.記錄耕作和作物輪作的影響 農民需要監測耕作和作物輪作對作物出苗率、長勢、產量的影響，來確定每年種植的作物種類和品種。 應用情況：仍在研究階段，尚未得出可靠結論。 9.監測牛群的繁殖活動 繁殖成功率對獲得能夠盈利的牛肉產量至關重要。實時監測公牛和母牛的繁殖活動能夠使養殖者注意到流動性問題。 應用情況：仍在研究階段，尚未得出可靠結論。 10.采集牛場的表層溫度 牛場的管理人員需要監測牛場的表層溫度，并將其與動物的體溫聯系起來，來調整動物處在最佳溫度范圍內。 應用情況：研究人員將利用地面溫度計測量不同墊料的表層溫度。無人機將采集牛場的表層溫度的熱圖像數據。仍在研究階段，尚未得出可靠結論。 11.探測牧場中的病牛 養殖者需要盡快識別出牧場中的病牛，將其隔離。 應用情況：仍在研究階段，尚未得出可靠結論。 12.識別具有破壞行為的牲畜 每天將會對牛群進行3次監測，以識別具有破壞行為的牲畜。由多光譜圖像得出的數據將會與地面真實數據進行對比，以保證無人機獲取數據的精確度，從而識別具有破壞行為的牲畜。這個數據采集系統將會在放牧季節每天啟用3次。 應用情況：仍在研究階段，尚未得出可靠結論。 “無人機的應用仍處于嬰兒時期，”Ostlie說，“采集圖像的設備必定會在處理數據的速度方面有一個很大的提升。只要我們還有足夠多的數據能夠去分析，我們就會繼續從事我們的研究，看我們還能從這項新技術中得出哪些有用的信息。”
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