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無人機在農(nóng)業(yè)上的12個潛在應(yīng)用

發(fā)布日期:2016-09-23??來源:機器人網(wǎng)我要投稿我要評論
 

(原標題:【盤點】無人機在農(nóng)業(yè)上的12個潛在應(yīng)用)

在剛剛過去的2015年中,無人機絕對是農(nóng)機領(lǐng)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(yè)在內(nèi)的公司投入到植保無人機的生產(chǎn)洪流中。

盡管無人機在我國農(nóng)業(yè)領(lǐng)域火起來的方式是以植保作業(yè)為主,但除此之外,無人機在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用還有著更加廣闊的天地。

近兩年來,美國多所高校和企業(yè)都在進行無人機在精準農(nóng)業(yè)應(yīng)用上的研究,這些研究揭開了無人機除植保應(yīng)用外的另外一個廣闊的領(lǐng)域。

2015年12月底,美國媒體報道了無人機在精準農(nóng)業(yè)方面的12個潛在應(yīng)用,相信這些也將為國內(nèi)農(nóng)業(yè)無人機企業(yè)提供更多的產(chǎn)品思路。

在北達科他州,有無數(shù)個理由能夠令人對無人機產(chǎn)生興趣。在接下來的10年內(nèi),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(nóng)業(yè)將會占據(jù)未來市場中的大部分份額。

盡管這項技術(shù)為農(nóng)民和農(nóng)業(yè)企業(yè)帶來了很大的前景,但是還沒有跡象顯示這項技術(shù)已經(jīng)開始騰飛。

“阻礙無人機在農(nóng)業(yè)上應(yīng)用的一大阻礙是缺乏采用無人機數(shù)據(jù)應(yīng)用于作物和畜牧管理的事實支撐。”來自北達科他州立大學(xué)的農(nóng)業(yè)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(yīng)用進行了研究。

“現(xiàn)在,很多農(nóng)民、咨詢公司和一些小的精準農(nóng)業(yè)公司對無人機技術(shù)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(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)所需的必要的信息和工具。該研究還將推動無人機在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方式。”

以下是該研究中心研究的12個應(yīng)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(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)經(jīng)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。

無人機在農(nóng)業(yè)上的12個潛在應(yīng)用

DraganflyerX4-C無人機

應(yīng)用情況:DraganflyerX4-C無人機搭載索尼NEX5相機采集作物密度信息,所采集的多光譜圖像具有0.9cm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(shù)成功地被用于大豆品種試驗中的大豆生理成熟度預(yù)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(fā)現(xiàn)當(dāng)作物很小時作物成熟度和密度具有一定的關(guān)系。”

2.識別氮不足的小麥和玉米

當(dāng)玉米處于不同生長階段時,研究人員利用光學(xué)傳感器來建立歸一化植被指數(shù)(注:歸一化植被指數(shù)是反映農(nóng)作物長勢和營養(yǎng)信息的重要參數(shù)之一。根據(jù)該參數(shù),可以知道不同季節(jié)的農(nóng)作物對氮的需求量)。

無人機將搭載光學(xué)傳感器采集田地中不同區(qū)域的紅外遙感圖像。這些紅外圖像數(shù)據(jù)將會在同一天內(nèi)被校正、標定并處理,從而探測氮供給不足的作物。

無人機在農(nóng)業(yè)上的12個潛在應(yīng)用

應(yīng)用情況:由圖像得來的歸一化植被指數(shù)數(shù)值與地面實際測量而得的數(shù)值進行比較,從而使無人機采集的歸一化植被指數(shù)更加精確,這些精確的數(shù)據(jù)將被用于氮元素的變量供給。這項研究還被應(yīng)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(shù)據(jù)與Green Seeker光譜儀所采集的數(shù)據(jù)進行對比,”Ostlie說,“這兩個平臺所采取的關(guān)于氮不足的數(shù)據(jù)具有相同的精確度。盡管兩者采集的數(shù)值不同,但經(jīng)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(guān)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(chǎn)量潛力、營養(yǎng)水平、長勢和密度。

應(yīng)用情況:研究人員在進行關(guān)于作物早期健康情況的參數(shù)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。

“Green Seeker傳感器和空間圖像均能在作物還是綠色時,預(yù)測春小麥和硬粒小麥的產(chǎn)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(yīng)用就是了解大田中作物的發(fā)病率和嚴重程度,從而使農(nóng)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(diào)研的作物和疾病是大豆和干豆菌核?。ò咨梗S扇~子所顯現(xiàn)的春小麥黃褐色斑病、斑枯病、銹病在隨后也將被調(diào)研和定量。

應(yīng)用情況:谷類和豆類疾病試驗的圖像已經(jīng)采集,但是數(shù)據(jù)尚未分析。 5.尋找蟲害癥狀

農(nóng)民需要監(jiān)測作物的蟲害情況,來決定殺蟲劑應(yīng)用的需求區(qū)域和劑量。

Geo Blu Explorer無人機被應(yīng)用與搜索由于蟲害、疾病、營養(yǎng)不足以及水分不足而產(chǎn)生的作物生長問題

應(yīng)用情況:蟲害和識別研究尚在調(diào)研中。

無人機在農(nóng)業(yè)上的12個潛在應(yīng)用

6.監(jiān)測雜草侵害

農(nóng)民需要監(jiān)測作物的雜草侵害情況,來決定除草劑應(yīng)用的需求區(qū)域和劑量。

應(yīng)用情況:“手持Green Seeker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(diào),“然而,通過無人機所采集的圖像,特定區(qū)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(guān)聯(lián)性。那些成片生長的雜草區(qū)域能夠被繪制出來,被用于除草劑施用和中耕操作。”

 7.監(jiān)測作物水分需求狀況

農(nóng)民需要監(jiān)測作物的水分需求狀況,來制定澆灌計劃。

應(yīng)用情況:2015年研制成功的新的熱成像設(shè)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(nóng)民需要監(jiān)測耕作和作物輪作對作物出苗率、長勢、產(chǎn)量的影響,來確定每年種植的作物種類和品種。

應(yīng)用情況:仍在研究階段,尚未得出可靠結(jié)論。

 9.監(jiān)測牛群的繁殖活動

繁殖成功率對獲得能夠盈利的牛肉產(chǎn)量至關(guān)重要。實時監(jiān)測公牛和母牛的繁殖活動能夠使養(yǎng)殖者注意到流動性問題。

應(yīng)用情況:仍在研究階段,尚未得出可靠結(jié)論。

10.采集牛場的表層溫度

牛場的管理人員需要監(jiān)測牛場的表層溫度,并將其與動物的體溫聯(lián)系起來,來調(diào)整動物處在最佳溫度范圍內(nèi)。

應(yīng)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(shù)據(jù)。仍在研究階段,尚未得出可靠結(jié)論。

11.探測牧場中的病牛

養(yǎng)殖者需要盡快識別出牧場中的病牛,將其隔離。

應(yīng)用情況:仍在研究階段,尚未得出可靠結(jié)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(jiān)測,以識別具有破壞行為的牲畜。由多光譜圖像得出的數(shù)據(jù)將會與地面真實數(shù)據(jù)進行對比,以保證無人機獲取數(shù)據(jù)的精確度,從而識別具有破壞行為的牲畜。這個數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)將會在放牧季節(jié)每天啟用3次。

應(yīng)用情況:仍在研究階段,尚未得出可靠結(jié)論。

“無人機的應(yīng)用仍處于嬰兒時期,”Ostlie說,“采集圖像的設(shè)備必定會在處理數(shù)據(jù)的速度方面有一個很大的提升。只要我們還有足夠多的數(shù)據(jù)能夠去分析,我們就會繼續(xù)從事我們的研究,看我們還能從這項新技術(shù)中得出哪些有用的信息。”

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