基于無人機技術的水稻精準噴藥系統研究

許真珠，黃 鶯

(柳州鐵道職業技術學院，廣西 柳州 545616)

0 引言

水稻是我國最主要的糧食作物，也是1/2人口的主食。水稻種植面積超過作物總面積的30%，其高產穩產為國家的糧食安全提供了保障[1]。水稻生產受到很多生物和非生物逆境的影響，在部分年份會造成較大的經濟損失。病蟲害是水稻的主要生物逆境，我國水稻的病害和蟲害分別多達61種和78種，對水稻生產造成嚴重威脅[2]。病蟲害每年給我國帶來約15%～40%的糧食減產，成為農業可持續發展的限制因素[3-4]。

水稻的病蟲害大多通過噴灑農藥來進行防治，效果明顯，成本較低。目前，我國的農藥噴灑方式有人工噴灑、地面機械噴灑和航空噴灑3種。人工噴灑為傳統方式，勞動強度大，效率不高，且對操作人員的健康有害；地面機械噴灑的效率較高，但成本也高，藥劑的利用率偏低，同時機械會對水稻和田間土壤結構造成損傷[5-6]；航空噴灑的作業效率高，對操作人員、農作物和田塊土壤都沒有附帶的損害。隨著近年來我國年無人機產業的快速發展，航空噴灑的成本優勢也開始體現，正在成為水稻病蟲害防治的最佳方法[7]。

無人機在1914年首次出現，至今已成為一個包括飛行器、控制站、通訊設備和其它部件的系統，并且發展出了多種類型和功能[8]。因獨特的空中懸停、垂直升降和大幅度轉彎特性，無人機廣泛應用于農業領域的農藥噴灑、信息監測和農業保險勘察等方面，是農業現代化和智能化的重要組成部分。

植保無人機是農業無人機中最重要的類型，也是目前研究的熱點。在世界范圍內，美國和日本的植保無人機技術成熟，型號眾多，處于領先的水平。我國在20世紀60年代開始無人機的研制工作，在取得一定的技術成果基礎上才開始應用于農業。近年來，植保無人機的研發步入新的階段，形成了上百家生產企業，機型數量、應用范圍和推廣速度都呈現良好的局面[9-10]。在植保無人機蓬勃發展的同時，人們還對其噴藥相關技術和配套設備進行了研究。例如，茹煜等設計了無人機靜電噴霧的整體系統，主要針對靜電噴頭結構和高壓靜電供給。試驗結果表明：與非靜電噴霧相比，靜電噴霧能夠改善霧滴的沉積效果[11]。

我國水稻的種植面積大，田塊比較平整，特別適合無人機進行噴藥作業。吳水祥等針對水稻的3種病蟲害開展噴霧試驗，結果表明：無人機噴霧的防治效果明顯高于常規噴霧器[12]。陳盛德等比較了無人機噴藥和人工噴藥在水稻上的效果，發現無人機噴藥的均勻性、穿透性和沉積效果都好于人工噴藥，且作業效率是后者的10倍，實現了低成本、高效益[13]。

水稻種植過程中，人為和自然因素引起的農田作物空缺現象普遍存在，如播種或發芽不均勻、病蟲害和臺風水災侵襲等。目前，無人機噴藥方式為大面積的粗放噴灑，對作物空缺沒有識別和選擇能力。農田作物空缺區域噴藥及重復噴藥不利于節約成本，還會污染環境。針對農藥粗放噴灑引起的問題，人們開發了精準噴藥技術，即根據作物的位置和密度調整農藥的噴灑時機和劑量。精準噴藥能夠保證防治效果，同時減少農藥用量，符合綠色農業的發展趨勢[14]。

對田間作物和空缺的識別是精準噴藥的前提條件，目前常用的方法有人工識別、遙感識別和計算機視覺識別。計算機視覺通過拍攝田間圖像進行視覺分析，可以識別出作物和空缺區域。計算機視覺對信息的獲取和處理快速準確，已經開始與無人機結合運用。王林惠等研制了基于圖像識別的無人機精準噴霧系統，根據17個特征參數識別非作物區域，根據識別結果控制噴頭精準噴霧，取得明顯的減藥效果[15]。本文基于無人機技術，設計了針對水稻病蟲害的精準噴藥系統。工作時，無人機拍攝稻田圖像，發送給計算機進行視覺分析，識別作物區域和空缺區域；依據分析結果形成處方圖發回無人機，根據處方圖控制噴頭，對拍攝的田塊實現精準噴藥。

1 系統的工作原理及組成

1.1 工作原理

水稻精準噴藥系統由圖像獲取設備、圖像傳輸設備、圖像處理設備和精準噴藥設備4個部分組成，如圖1所示。

圖1 精準噴藥系統的組成

安裝在無人機平臺上的數碼相機拍攝獲得水稻田間的圖像，轉換為數字信號后通過無線傳輸方式發送給地面的控制中心；控制中心的核心計算機對圖像進行視覺分析，依次經過預處理、灰度化、二值化后提取圖像特征，獲得圖像中的作物區域和空缺區域；然后，對特征圖像進行網格化，每幅圖像劃分為4行×4列的網格；計算機根據每個方格內的作物區域面積形成處方圖，發回無人機上的精準噴藥設備中，控制噴頭在飛行過程中的開啟時機和程度，從而實現對網格內水稻的精準噴藥。

1.2 系統組成

圖像獲取設備包括無人機平臺和數碼相機。無人機平臺為極飛農業P20型植保無人機，最大藥容量8L，最大作業速度6m/s，續航時間25min，單次作業面積1.3hm2。無人機控制系統自行研發，手持終端為A2智能式，采用RTK系統定位。尼康COOLPIX P60型相機安裝在無人機前端下方，拍攝角度與豎直方向夾角30°，像素點數3264×2448，形成JPEG格式圖像。相機配屬天創UB570型圖像采集卡，用于把JPEG格式圖像轉換為數字信號，以便于計算機分析。

圖像傳輸設備的核心為CC2530型芯片，用于無人機平臺與地面控制中心之間的無線連接。無線連接采用WiFi技術，無線通訊帶寬大，數據實時傳輸能力強。接收裝置與控制中心之間通過UART接口有線連接，發送采集的圖像，并接收形成的處方圖，同時傳輸無人機飛行控制信號。

圖像處理設備的核心是聯想揚天M4700型臺式計算機，所含的硬件包括Intel i6中央處理器和10GB的DDR4內存。安裝的軟件為Windows10操作系統和MatLab圖像分析工具箱，可以滿足系統對圖像實時處理和分析的要求。

精準噴藥設備包括藥箱、微型隔膜泵、電動離心噴頭和噴藥控制器。微型隔膜泵負責將藥箱中的藥液輸送到噴頭中，每個噴頭由1個電磁閥單獨控制，采用脈沖寬度調制開啟。每套噴藥設備帶有4個噴頭，安裝在相機前方，噴頭間距0.15m。每個噴頭對應處方圖中的1列方格，1次噴灑可以覆蓋半徑0.3m的圓形田塊。通過施藥控制器控制噴頭的開啟時機和程度，實現對1個方格的精準噴藥。

2 圖像處理和精準噴藥

2.1 圖像處理

水稻田的圖像由作物區域和空缺區域組成，其中的空缺區域包括空缺田塊、工作行和田埂，一般為白色或黑色。作物區域為綠色或黃色，與空缺區域的區別明顯，因此利用二者之間的顏色差異來進行識別區分。圖像首先經過預處理去除噪音，校正畸變，以提高后續處理的質量，如圖2(a)所示。然后，根據上述的區別，選用超綠(2G-R-B)模型顏色空間進行灰度化，如圖2(b)所示。田間的光照強度差異較大，因此將超綠模型轉換成HIS模型，針對R、G、B分量進行閾值分割，然后經過面積濾波處理后提取作物區域和空缺區域的特征，獲得目標輪廓，如圖2(c)所示。其中，黑色為作物區域，白色為空缺區域。

圖2 圖像的計算機視覺分析

2.2 精準噴藥

按照精準噴藥設備一次噴灑所覆蓋的范圍，將圖像劃分為4行×4列的網格，每個噴頭對應1列，每次噴灑對應1行，如圖3(a)所示。計算每個網格內黑色的作物區域面積所占的比例，按照0～5%、6%～10%、11%～20%、21%～40%和41%～100%將各網格劃分為1～5共5個等級，用由淺至深的5種顏色進行標記，形成處方圖，如圖3(b)所示。精準噴藥設備依照處方圖控制各網格對應噴頭的開啟程度，從而實現5個等級藥液劑量的精準噴灑。

圖3 精準噴藥的圖像處理

3 試驗結果與分析

2017年，在水稻田中對系統的作業質量進行了檢驗。無人機距離水稻植株頂端高度為2.5m，設置2、4、6m/s共3個飛行速度。在每個網格內放置1塊霧滴采集卡，噴藥作業完成后測定采集卡上的霧滴沉積量，并且分析噴藥的準確性和不同作業速度下的作業質量。

單張圖片從拍攝到形成處方圖的過程耗時50ms，能夠滿足無人機最快飛行速度下作業的要求。作業的質量如表1所示。在3個速度下，系統都能識別不同的網格，并且隨著作物區域面積所占比例的增加，噴灑的藥液劑量也逐漸變大，實現了精準噴藥。飛行速度為2m/s時，霧滴沉積量與處方圖劑量的線性關系較好，具有較高的作業質量，作業效率達到1.73hm2/h。隨著飛行速度的增加，霧滴在下降過程受到干擾，沉積量與處方圖劑量的線性關系減弱，噴藥的精準性有所降低。

表1 不同速度下的霧滴沉積量

4 結論

設計了基于無人機的水稻精準噴藥系統，由圖像獲取設備、圖像傳輸設備、圖像處理設備和精準噴藥設備4個部分組成。無人機拍攝稻田圖像，由計算機識別后形成處方圖；噴藥設備根據處方圖控制噴頭，實現精準噴藥。單張圖片的處理過程耗時50ms，能夠滿足快速作業的要求。系統在不同個速度下都能識別作物區域，噴灑的藥液劑量隨著作物區域面積比例增加而逐漸變大。飛行速度為2m/s時的霧滴沉積量與處方圖劑量的線性關系較好，具有較高的作業質量，可以實現1.73hm2/h的作業效率。隨著飛行速度的增加，霧滴在下降過程受到干擾，噴藥的精準性有所降低。