点击蓝字，等你关注
01 论文基本信息
点击封面图阅读第8期
点击首页图阅读本文
题目： 基于无人机遥感的作物长势监测研究进展
作者：赵胜利，Mujahid Hussain，王国宾，卞志豪，王猛，兰玉彬
第一单位：山东理工大学农业工程与食品科学学院
文章出处：赵胜利,Mujahid Hussain,王国宾,等.基于无人机遥感的作物长势监测研究进展[J].江苏农业科学,2024,52(8):8-15.
02 文章介绍
研究背景
无人机农业遥感技术是将无人机与遥感技术相结合，用于对农田进行高精度、高分辨率的遥感监测和数据采集的技术。其以无人机为平台，搭载数码相机、多光谱相机、高光谱相机等多种传感器，为农情信息的收集提供数据支持，是精准农业研究的重要发展方向之一。
近5年来，利用较低成本的飞行器和搭载载荷范围内的相机获取作物信息的手段越来越普遍。遥感技术在农业领域目前主要应用于田间作物生长状况监测及产量预测、病虫灾害的预警与防治等，其让农业的发展更加智能化、自动化。
研究内容
重点介绍无人机遥感技术在作物生长监测中的应用，主要介绍了无人机遥感系统的组成、无人机遥感平台和传感器的类型和特点、基于无人机遥感图像数据处理的关键步骤以及作物长势监测的重要指标，综合评估了无人机遥感技术在作物长势监测方面应用的研究现状和存在的问题旨在为后续的无人机遥感技术在作物长势监测中的研究提供参考。
无人机遥感系统概述
无人机遥感系统
无人机遥感系统组成如图1所示，主要包括无人机平台、遥感设备、数据传输和存储系统、数据处理系统等组成部分。
无人机平台
无人机已经成为现代农业监测中非常重要的工具。小型无人机的有效载荷为10kg以下，最大飞行速度不超过33m/s,最大飞行高度在3km以内。
遥感传感器的分类
无人机遥感传感器主要有数码相机、多光谱和高光谱相机、热红外扫描仪及激光雷达等。由于无人机的载荷量有限，目前应用于无人机农业遥感信息获取的传感器主要是高清数码相机和多光谱相机。高光谱成像仪虽有几百个甚至更多波段，但由于数据量庞大及较高的成本，在农业领域得到广泛应用还需要从海量的数据中进一步挖掘有用信息。
信息获取与数据处理
图像预处理
无人机遥感平台获取的影像预处理包括辐射校正、几何校正、图像配准、图像去噪与增强等步骤。图像配准有基于图像区域的配准方法和基于图像特征的配准方法。随着机器视觉领域中图像特征处理算法的兴起,基于图像特征的配准方法因其计算量少,高效率、高精度的特点,引起专家学者的广泛关注。
植被指数特征提取
通过对无人机遥感影像不同波段的反射率进行线性或非线性组合得到的植被指数（VI）与其他特征来提取植被特征是作物长势监测研究的热点之一。归一化植被指数（NDVI）最为常用，NDVI值通常在-1到1之间，值越高代表植被覆盖度越高。相比多光谱数据,高光谱数据的光谱信息更为丰富。
反演方法与精度评价
一些常见的反演方法包括神经网络、支持向量机、回归模型等。
作物长势监测的重要参数
无人机遥感在叶绿素含量、含氮量、叶面积指数、生物量、含水量等作物长势监测中的研究取得了较多成果，由早期的无人机搭载可见光相机，到近年来的利用多光谱乃至高光谱相机等传感器获取无人机遥感影像进行信息提取、反演模型构建等手段，反演精度逐步提高，但这些成果距大规模实际应用还有一定距离。目前的研究对象主要集中于特定研究区或特定样本，多数研究成果与作物长势变化的内在机理联系不够紧密，还应加强对作物生长规律及模型普适性的相关研究。
讨论
无人机农业遥感的图像处理技术与系统硬件近年来都得到快速发展与广泛应用，但同时也存在一些需要进一步深入探究或亟待解决的科学问题。
无人机续航能力有限
续航能力决定了无人机的作业时间和范围，对长时间或大范围的任务来说，续航能力是至关重要的因素，需通过提高电池能量密度、优化机身结构、改进动力系统等方式来实现。
大量遥感数据的快速处理较困难
需要运用计算机视觉、遥感图像处理、机器学习等技术手段，对采集的数据进行处理和分析，提取有用信息，为农业生产提供科学依据。
亟待制定更精准的农用无人机的飞行作业标准
目前使用无人机仍然没有标准化的工作流程，在农用无人机快速发展的背景下，无人机作业的相关规定依旧不够完善，单纯针对某一类作物的规范显然不足以满足植保无人机在农业各个领域的需求。
反演模型的普适性较低
遥感技术的优势在于能够提供多尺度、多角度、多波段、多时间的广泛地面观测数据。然而对于农业遥感，特别是作物生长监测，其关键属性如叶面积、生物量等在作物生长过程中不断变化，仅靠遥感数据很难保证观测的连续性。未来研究者们应加强多源数据融合技术的研发及通用模型的建立等方面的研究，为农业生产提供更好的决策和管理支持。
从无人机遥感平台、传感器类型及特点、遥感图像数据处理、作物生长监测主要指标等方面综述了无人机遥感在农业领域的应用进展，并对无人机遥感的发展趋势进行了探讨，可为农业生产提供更好的理论和技术支持。
对农业生产的作用
03 作者简介
第一作者
赵胜利
1998年生，河南长葛人，硕士研究生
研究领域：从事精准农业航空技术研究，研究方向主要包括农业航空遥感技术应用、棉花的长势参数及产量估测研究。
科研成果：以第一作者发表论文2篇，引用5次。
基金项目：参与山东省引进顶尖人才“一事一议”专项、淄博市重点研发计划各1项。
//
通信作者
兰玉彬
1961年生，吉林农安人，博士，教授，博士生导师
任职情况：教育部“海外名师”特聘教授，欧洲科学、艺术与人文学院（法国欧洲科学院）外籍院士，俄罗斯自然科学院外籍院士，格鲁吉亚国家科学院外籍院士，2021年中国工程院外籍院士有效候选人，国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心主任和首席科学家，山东理工大学校长特别助理、农业工程与食品科学学院院长、生态无人农场研究院院长。
研究领域：从事精准农业航空技术研究，研究方向主要包括：（1）精准农业航空技术与装备；（2）生态无人农场技术与装备。
论文专利：发表论文300余篇，其中SCI/EI收录200余篇。授权发明专利80余项，出版《精准农业航空技术与应用》《精准农业航空植保技术》等专著5部。
基金项目：主持国家重点研发计划、国家自然科学基金、广东省无人机重大专项、广东省重点研发计划、山东省“一事一议”顶尖人才专项等项目多项。
获奖荣誉：获中国侨界贡献奖一等奖、全国农牧渔业丰收奖一等奖、广东省科技合作奖、大北农科技奖创新奖、中国农业航空发展贡献奖、世界无人机联合会“中国无人机行业引领推动奖”、中国科学技术协会优秀论文奖、中国农业工程学会40周年优秀论文奖等。
//
04 延伸阅读
本刊相关论文推荐
基于无人机多光谱与地面高光谱遥感的土壤主要养分含量估测
杨栋淏，李亚强，刀剑，王建雄
2022,50(2):178-186
点击右侧箭头免费下载 >>>>>
基于无人机多光谱遥感和机器学习算法的南疆棉花生物量估算
杨野，杨德昌，孙红，孟洪兵，田才耀，刘成成，雷定湘
2023,51(15):179-187
点击右侧箭头免费下载 >>>>>
《江苏农业科学》（半月刊）1973年创刊，是江苏省农业科学院主管并主办的综合性农业科技期刊。
收录情况：入选中国精品科技期刊、北大中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国核心期刊、中国农林核心期刊。
学科排名：位列《科技期刊世界影响力指数（WJCI）报告》2023版中国农业科学第十一，知网年报农业科学综合第四，均入Q1区。
影响因子：2024年万方影响因子为1.809，2024年知网影响因子为2.048。
更多 · 交流
为了更好地服务作者，《江苏农业科学》编辑部成立了作者交流微信群，目前主要发布最新编辑部资讯、征稿启事、论文推荐及行业动态等信息，也可解答部分作者咨询。欢迎您扫下方二维码加小编微信（微信号vcknight），拉您进入作者交流群。
请备注“姓名+单位+入群理由”
往期精选
微信号丨jsnykxwx
长按识别二维码关注我们
编辑丨曹亚非
制作 | 曹亚非
审核丨吴桂亮
分享、在看与点赞，至少我要拥有一个吧
