基于無人機低空遙感的農(nóng)田信息采集與處理研究

張帥

摘? 要：該文闡述了無人機低空遙感在農(nóng)田信息采集中的優(yōu)勢，并構(gòu)建出適用于精細化農(nóng)情監(jiān)測的無人機低空遙感系統(tǒng);介紹了外業(yè)航拍作業(yè)流程，以及內(nèi)業(yè)影像高精度快速拼接處理流程;分析了無人機低空遙感在農(nóng)業(yè)中的應用實例，以期為無人機低空遙感在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中的精細化監(jiān)測應用提供參考。

關鍵詞：無人機;低空遙感;信息采集;信息處理;精準農(nóng)業(yè)

中圖分類號 S17;P237文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2019）13-0149-03

Abstract：This paper describes the advantages of low-altitude remote sensing of UAV in farmland information collection，and constructs a low-altitude remote sensing system for drones for fine-grained agricultural monitoring. It then introduces the external aerial photography operation process and high internal image accurate and fast splicing process.The application examples of low-altitude remote sensing of UAV in agriculture are analyzed，which is of great reference for the promotion of low-altitude remote sensing of UAV in modern agriculture.

Key words：UAV;Low-altitude remote sensing;Information collection;Information processing;Precision agriculture

1 無人機遙感概況

無人機遙感[1-2]，綜合利用了無人駕駛飛行器技術(shù)、遙測遙控技術(shù)、無線通訊技術(shù)、GPS差分定位技術(shù)和遙感傳感器技術(shù)等技術(shù)，能夠快速、高效地獲取地表空間遙感信息。無人機低空遙感在農(nóng)情監(jiān)測領域的應用具有巨大的優(yōu)勢和廣闊的前景，它相比衛(wèi)星遙感具有更高的空間分辨率和時間分辨率，并能帶來衛(wèi)星遙感所不具有的農(nóng)作物精細紋理等額外的遙感信息，能夠很好地應用于精細化農(nóng)田監(jiān)測[3-4];同時，無人機影像還能很方便地應用于統(tǒng)計某一地區(qū)作物的種植結(jié)構(gòu)、作物長勢等信息，為大范圍農(nóng)作物種植及長勢、產(chǎn)量等信息的評估提供依據(jù);還能提供地面農(nóng)作物樣方數(shù)據(jù)，克服傳統(tǒng)GPS地面樣方調(diào)查效率低、范圍小、容易破壞農(nóng)田的缺點，為缺失衛(wèi)星影像區(qū)域的作物信息空間抽樣提供信息。無人機遙感技術(shù)的發(fā)展以及在農(nóng)業(yè)中的應用，為現(xiàn)代精細農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了更為有力的技術(shù)支持。多時空尺度、多指標信息的采集，高分辨率、高精度信息的獲取、分析及管理促進了無人機遙感技術(shù)與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)結(jié)合的更好契合[5]。

2 系統(tǒng)實現(xiàn)方案

無人機遙感系統(tǒng)由無人機平臺、無人機控制系統(tǒng)、遙感系統(tǒng)平臺和影像處理系統(tǒng)組成，如圖1所示。本文無人機平臺選擇操作方便、飛行性能強勁、支持高清圖傳的四旋翼無人機大疆“悟”Inspire 2;無人機控制系統(tǒng)選擇DJI GS Pro，支持通過地圖選點、飛行器定點、文件導入等多種方式創(chuàng)建任務，使無人機按照規(guī)劃航線自主飛行;遙感系統(tǒng)平臺中，云臺相機選擇采用M 4/3傳感器和支持可交換鏡頭設計的大疆禪思X5S，鏡頭選擇松下定制的15mm/f1.7鏡頭（等效135畫幅焦距30mm），以及奧林巴斯45mm/f1.8鏡頭（等效135畫幅焦距90mm），以獲取不同尺度空間分辨率的高畫質(zhì)影像數(shù)據(jù)。影像處理系統(tǒng)選擇Agisoft PhotoScan處理軟件，支持在無控制點情況下，基于影像自動生成高分辨率數(shù)字正攝影像圖（DOM）及帶精細色彩紋理的數(shù)字高程模型（DEM）。

3 信息采集與處理

3.1 無人機準備 檢查無人機完好狀態(tài)，電池電量（包括無人機電池、遙控器電池及平板電腦電池），儲存卡可用空間，以及測區(qū)電子地圖下載等。

3.2 飛行方案制定 根據(jù)測區(qū)制定飛行方案，保證飛行區(qū)域完全覆蓋測定區(qū)域;根據(jù)圖像地面分辨率設定飛行航高，同時注意觀察測定區(qū)域內(nèi)及周邊是否有樹木、電力線、高大建筑，以及是否屬于禁飛區(qū)等;航向重疊度設定不小于70%，旁向重疊度設定不小于50%;拍照模式設置為等時間間隔拍照。

3.3 無人機航拍 無人機航拍前，需要事先根據(jù)航高距離對相機進行標定;航拍過程中，需注意無人機電池余量，通訊鏈路連接情況，并注意遠離人群，以保證飛行安全。

3.4 影像預處理 為了實時對無人機低空遙感外業(yè)采集數(shù)據(jù)的可用性進行定性、定量判定，必須在短時間內(nèi)完成測區(qū)影像的拼接以及前期數(shù)據(jù)預處理。本文通過Agisoft PhotoScan軟件進行無人機航拍影像預處理，其流程包括航片篩選、航片對齊、生成密集點云、生成DSM格網(wǎng)和正射影像輸出等步驟，如圖2所示。

4 應用分析

4.1 作物種植面積統(tǒng)計 通過影像預處理流程處理后獲得的測區(qū)DOM，可以在GIS軟件中很方便地量測出作物種植面積（如圖3所示）其中地塊1為1.81hm2，地塊2為0.95hm2。相比于衛(wèi)星遙感，無人機低空遙感的高空間分辨率，能夠獲得更精確和有效的作物面積數(shù)據(jù)，對于農(nóng)田地塊級別面積測量，特別是作物間種套種面積測量更加有優(yōu)勢;相比于人工實地勘查，無人機低空遙感不僅可以減少人為因素干擾，避免破壞農(nóng)田，還能全面提升勘查的工作效率、數(shù)據(jù)質(zhì)量和服務水平。

4.2 作物倒伏監(jiān)測 隨著我國農(nóng)業(yè)保險事業(yè)的大力發(fā)展，農(nóng)作物承保率大幅提高，作物災后評估成為農(nóng)業(yè)保險定損理賠的重要依據(jù)，快速準確的災后評估對于快速理賠至關重要。在作物災害大面積發(fā)生時，急需以最高的效率、最精準的手段核定農(nóng)戶的損失，而人工查勘工作的低效性，衛(wèi)星遙感采集的低時效性，均無法滿足實際需求，無人機遙感的應用，解決了快速、準確核定農(nóng)戶損失的問題，避免了不必要的經(jīng)濟糾紛，保障了農(nóng)戶和國家的合法權(quán)益，維護了社會安定。圖4所示是某一地塊的小麥倒伏面積評估結(jié)果，其中嚴重倒伏面積2.36hm2（地塊1），輕度倒伏面積2.38hm2（地塊2）。

4.3 作物澇災監(jiān)測 澇災發(fā)生后，受災地塊積水較多，作物長勢存在一定差異，在采集的影像信息中表現(xiàn)出高亮特征，通過非監(jiān)督分類，提取出受災地塊區(qū)域。圖5所示是某自然村的玉米澇災評估結(jié)果，澇災地塊面積4.95hm2。

4.4 作物估產(chǎn) 通過影像預處理流程處理后獲得的測區(qū)DOM，經(jīng)過HSV色彩空間模型變換，結(jié)合形態(tài)學邊界分割，樣本訓練，對麥穗目標物的特征進行提取分析（如圖6所示），進而達到計算機自動化數(shù)穗。準確高效的麥穗自動化計數(shù)，對于大田小麥的產(chǎn)量的評估具有重要的意義。

5 總結(jié)

本文提出的用于精細化農(nóng)情監(jiān)測的無人機低空遙感系統(tǒng)進行農(nóng)田信息采集與處理，在技術(shù)上可行，在實踐中有效。通過長焦距、低航高的低空無人機遙感采集農(nóng)田信息，能夠快速精確提取大尺度農(nóng)田中作物的長勢信息，監(jiān)測作物的生長狀況，評估作物的受災情況，并及時采取有效的管理措施，為精細化農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供了更為有力的技術(shù)支持。

參考文獻

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[2]李磊，熊濤，胡湘陽，熊俊.淺論無人機應用領域及前景[J].地理空間信息，2010，8（5）：7-9

[3]劉建剛，趙春江，楊貴軍等.無人機遙感解析田間作物表型信息研究進展[J].農(nóng)業(yè)工程學報，2016，12（24）：98-99

[4]崔紅霞，林宗堅，孫杰.無人機遙感監(jiān)測系統(tǒng)研究[J].測繪通報，2005（5）：11-14

[5]Herwitz S R，Johnson L F，Dunagan S E，et al.Imaging from an unmanned aerial vehicle：Agricultural surveillance and decision support[J].Computers and Electronics in Agriculture，2004，44（1）：49-61.

（責編：王慧晴）