无人机遥感技术在农田灌溉管理中的应用与创新发展

摘要：在农田灌溉管理中引入无人机遥感技术等现代科技手段，对实现农业用水精准动态管理与推动农业智慧灌溉体系建设有着积极意义。该文主要对无人机遥感技术在农田灌溉管理中的应用进行阐述，分析具体应用路径，探究无人机在作物用水与科学灌溉等领域的关键技术，提出技术创新发展趋势的建议，希望对农业水资源利用效率的提升与农业灌溉领域的现代化发展起到积极参照促进作用。关键词：无人机；遥感技术；农田灌溉管理传统农田灌溉模式存在作业时间长与劳动强度大及喷施不均匀等问题，资源利用率低且达不到高稳产的效果。无人机遥感技术整合了地面遥测遥控系统与机载传感器等先进技术，凭借操作简单与高效快速等优势特征，逐渐成为了农业生产的重要工具。尤其是在农田灌溉管理中的应用，通过智慧灌溉的先进技术，能够在满足农业生产的前提下，高效利用水资源，同时推动现代精准化与节能化农业的可持续发展。1无人机遥感技术在农田灌溉中的应用1.1

识别灌溉区域随着土地政策改革的不断推进，集约化的农业生产模式逐步取代了古代农业的精耕细作模式。而农业生产是系统性工程，涉及到规模化种植与灌溉与施肥等重要环节。尤其是在作物灌溉环节，加强农田水利设施建设，更利于提高农作物的产量。但在农田工程建设中，灌区面积确定的过程复杂繁琐，涉及到周边地貌信息收集与人工测量等环节，需耗费较多的人力物力等资源，时间成本高，且测量精度无从保证。通过卫星遥感与空间信息技术等现代科技手段，可进一步提高灌区面积识别工作的成效。但卫星遥感技术在实际应用中，受影像分辨率低的因素影响，无法从图像中清晰地了解灌区面积轮廓。受卫星较长的运行周期因素影响，难以及时获取到信息资料，不利于水利规划等工作高效展开。而无人机遥感技术的应用，解决了地形数据与灌区面积等信息存在的获取时间长与图像不清晰等方面的问题。无人机遥感影像结合地质条件及水源等资料信息，可以促使灌区内机井位置与蓄水池容积等设计参数更加科学。同时根据无人机遥感影像资料，能够直观地了解地形高差等信息，从而科学设计出输水管道铺设方案，实现资金等资源的高效利用。1.2

维护灌溉渠系田间灌溉管网与渠系的功用发挥，直接影响农田输配水工程的建设成效与应用效益，因此应当定期更新灌溉渠系，及时发现与维护管网的破损情况，从而确保粮食生产安全。但实际上，灌溉管网与渠网的维护工作复杂繁琐，存在渠管网广泛分布与较长铺设路线等特征，难免会增大人工巡线的实际成本，巡线效果不尽理想。利用无人机遥感技术进行巡线，可有效降低时间成本，提高巡线效率，同时能够克服恶劣气候的影响。无人机遥感技术在识别干渠与支渠及斗渠等灌溉渠系时，需对采集图像进行校正与去噪及颜色增强等预处理，确保可见光遥测渠系信息的利用价值。尤其是在支持向量机分类检测方法的应用，通过特征提取与目标识别等功能发挥，使得识别与维护灌溉渠系的技术性能逐步加强。整合后的无人机主要以采集到的高程与正射影像等综合信息作为数据源，提取显著特征的数据构建出训练样本集，再通过SVM分类法分割提取渠系；提取结果预处理后，实现对各渠系组成的多数据源与高分辨率的提取。对各渠系的连续性进行分析，能够及时掌握渠床淤塞等现象，可为渠道清淤等灌前工作的高效展开提供价值参照。1.3

划分种植结构植物类型不同，在光谱特征与植被指数及叶面积指数等方面也存在较大差异，也是农作物种植结构分类的主要识别与参照信息。不同作物在不同的生长阶段，生长的空间特征与光谱特征的差异较大，通过遥感影像识别种植结构时，主要围绕遥感区域的光谱差异，以此明确作物的识别与翻译标志。随着农作物的生长，植物的覆盖度逐渐拓展，受作物垂直层的影响，遥感影像俨然不能发现裸露的土壤，只能看到垂直层的阴影。因此遥感影像将作物生长区间的识别，划分为植物与裸露土壤及阴影三部分。不同生长时期的植物颜色也会发生明显变化，遥感影响围绕光谱特征，通过近红外波与绿光波的反射率值，以及归一化差值植被指数，即可快速分类图像。遥感影像在识别不同作物时，主要依据作物之间的空间特征与光谱特征及植被指数间的差异进行，通过逐级分层分类方式提取后，实现种类有效识别。1.4

天气预警干旱主要通过植物生长状况与土壤含水率等指标确定，根据天气因素与植物蒸发蒸腾量等信息，可直接预测干旱的趋势。借助无人机遥感技术的性能特征，根据蒸发蒸腾量与土壤含水率反演及作物含水率的监测结果，可高效建立植物的干旱预警机制。首先从作物含水率的监测指标入手分析。遥感技术主要根据各植物含水率对特定波长反射率的相关性信息进行植物监测，相关性信息受光谱仪器与温度等要素的干扰，难免会出现监测结果误差的问题，但高效快速测量植株含水率的应用优势不能忽视。植物的含水率与不同波长反射率间呈明显的相关性，如玉米含水率对1450nm波长反射率的相关性更加明显。通常先用近红外遥感技术测量目标作物，再用滤波与校正等方式明确作物的近红外反射强度，通过数据分析与含水率检测模型的建立，完成对作物含水率的测量。通过遥感技术测量植物的含水率，通过比较采集与模型计算间的数据差异，可了解植物的缺水程度，从而为精量灌溉提供价值参照。其次从土壤含水率的监测入手分析。当前主要通过热红外与可见光等光学遥感方式，来测定土壤含水率的空间分布信息。无人机搭载红外探测仪与微波发射器及光谱相机等设备后，可实现地表图像的实时获取与传输，提取与分析图像信息，建立预测土壤含水率的模型，即可完成含水率的高效监测工作。预测模型的建立过程相对复杂，需先了解土壤含水率与土壤各波段反射率间的关联度，明确相关性最为显著的波段，利用合理的回归方法构建预测模型。再通过对采集图像数据的校正与降噪等预处理，对比分析预测模型与完整的图像数据，最终得到完善的含水率遥感监测体系。最后从蒸发蒸腾量的参数获取入手分析。无人机遥感技术计算对作物蒸发蒸腾量有高效快速等优势特征，更适用于大范围内的植物蒸发蒸腾量计算。技术主要依据气象因子与遥感数据等信息，通过对作物长势与作物吸收率及太阳辐射量等指标的估算，最终得出作物蒸发蒸腾量的计算结果。利用能量平衡理论与遥感数据估算蒸发蒸腾量时，需先计算出土壤热通量与地表净辐射等指标水平，再利用能量平衡原理计算出潜热通量。2无人机在节水灌溉领域的技术关键主要体现在以下几方面：一是利用无人机低空遥感技术，结合环境与地质与水文等信息，在掌握研究范围内的作物与水温及土壤等要素的遥感光谱特征后，通过野外查证构建遥感影纹与色彩及地貌等方面的解译标志。二是掌握合理监测波段后，构建作物光谱影像解译方式与技术规程，以准确获取作物生长中的价值信息。三是对比分析与统计处理多期影像资料后，获取光谱等价值信息，通过解译与种植区域调查，能够高效利用作物的生理生化指标间的关系实现节水灌溉。四是综合处理采集到的土壤湿度与水资源供给及作物的需水量等信息，构建水肥与产量及品质等一体化的耦合模型，促使节本灌溉种植机制逐步完善。五是获取与解译光谱信息后，通过模型等方式建立作物生理生化指标与光谱影像信息间的对应关系，以实现高光谱技术的有效推广。3无人机在灌溉领域的创新发展3.1

专用遥感系统不同作物的生长需求不同，灌溉管理的方式也存在差异，需整合北斗卫星导航与无人机遥感等现代科技手段，建立一种经济型与便利型的专用遥感系统，满足不同作物的种植需求。根据地空遥感技术获取的图像，能够直观识别与提取到作物生长信息。利用无人机遥感技术，能够轻松获取作物不同生长时期与管理条件下的高光谱信号，通过构建解译方法及技术规程，加强对信号与土壤水分及养分状态等信息的整合，实时了解作物的生长状况，最终构建智慧型的灌溉系统。3.2

革新解译方法低空遥感解译离不开低空遥感数据的支持与保障，为实现低空遥感数据源的有效获取与高效利用，还需科学地选取最佳波段。在实践中需先了解作物特征，以及遥感技术的成像仪器与经纬度及波段等技术参数，从而为选择新的低空遥感数据源与数据源组合及遥感信息处理方案等提供价值参照。3.3

建立响应机制对比各水肥药条件下作物的生理生化指标情况，了解作物不同生长时期的水分与肥料的需求，以及病虫害防控等农作物种植管理的规律。通过构建作物的生长模型，建立各生长指标的响应机制，以此实现对作物种植的科学指导。3.4

建立智能灌溉系统涉及以下几方面，一是明确灌水量与灌水周期及时间等灌溉制度。二是合理布局灌水区域与管道，围绕灌溉均匀度与水源供水能力及施工便利性等要素，结合种植区域地形情况，依据地形高差，以及水沟及道路的界限，合理进行轮灌与施肥。三是通过划分轮灌区与计算系统水力等工作，明确压力与