基于无人机的农作物病虫害智能监测与精准防控系统研究及“三农”多场景应用分析

摘要：无人机技术在农业病虫害管理方面发挥着至关重要的作用，它的核心价值体现也越来越明显。随着农业现代化的发展，无人机技术给农业病虫害管理带来了前所未有的变革发展，一跃成为推动精准农业与可持续发展的强大动力。无人机在智能监测方面拥有多光谱传感器、热成像仪等先进设备，能够全方位和多角度地对农作物进行监测，通过从不同波段反射率精准识别病虫害早期症状，结合热成像与湿度传感技术，还能实时掌握作物水分胁迫及微环境变化情况，这为其及时发现病虫害隐患提供了很大的支持。除此之外，在精准防控方面变量喷洒技术依据监测数据精确调整药剂剂量与覆盖范围，有效减少了农药用量，降低了环境污染风险，北斗导航与路径规划则实现了厘米级精度作业，即便在复杂地形条件下也能保证精准施药和较高的防控效率。无人机技术在“三农”多场景中也展现出了广泛的应用前景，包含粮食作物、经济作物以及特色农业与生态保护等领域，从而显著提升了农业生产效率，除此之外还降低了人力成本，减少了农药使用量，推动了农产品品质与产量显著提升。彰显了其在助力乡村振兴战略实施中具有不可估量的地位。关键词：无人机技术；农业病虫害管理；智能监测；精准防控；“三农”应用。

目录1前言 31.1研究背景与意义 31.2国内外研究现状 32无人机病虫害智能监测与防控系统研发 42.1 系统架构设计 42.1.1 硬件组成 42.1.2 软件支持 43“三农”多场景应用分析 53.1 农业生产场景应用 53.2 农村生态环境监测场景应用 53.3 农村土地建设场景应用 54挑战与对策 64.1 技术应用普及面临的挑战 64.1.1 农民接受度与操作技能提升难题 64.1.2 设备成本与维护压力 64.1.3 复杂环境适应性问题 64.2 人才短缺与技术支持不足的挑战 64.2.1 专业人才匮乏现状 64.2.2 技术支持服务体系不完善 64.3 应对策略 74.3.1 加强农民培训与宣传教育 74.3.2 降低设备成本与优化维护策略 74.3.3 提升系统环境适应性 74.3.4 加强人才培养与技术支持体系建设 75结论与展望 85.1 研究结论 85.2 未来展望 8Abstract. 9致谢 101前言1.1研究背景与意义在当今全球化不断发展的时代背景下，农业作为人类生存与发展的根基，正遭遇诸多难题，其中病虫害问题非常棘手。全球范围内的农作物大多时候遭受各类病虫害的侵扰，致使产量降低，品质下滑，同时造成了巨大的经济损失。据初步统计，每年因病虫害造成的损失高达数百亿美元，这一数字着实令人震惊。主要原因在于，传统的防治方法过度依赖化学农药，这会对环境造成污染，破坏生态平衡，还会使害虫逐渐产生抗药性，形成恶性循环，导致防治工作变得日益艰难，成本也随之不断升高[1]。随着全球人口数量持续攀升，人们对于粮食安全以及生态环境所提出的要求日益提高，达成农业的可持续发展已然成为一项极为紧迫的任务。在这样的形势背景之下，无人机技术的问世，为农业病虫害治理给予了全新的契机[2]。无人机作为一种具有智能化且高效能特点的新兴工具，正逐步对传统的农业生产方式产生变革性影响，成为推动精准农业以及可持续发展的关键力量。借助无人机，可在不干扰农作物正常生长进程的前提下，获取农田的实时状况信息，帮助我们及时察觉病虫害问题，并据此采取有针对性的应对举措，有望从根源上化解农业病虫害管理过程中所面临的诸多难题，这对于保障全球粮食安全以及维护生态环境而言，有非常关键的意义。1.2国内外研究现状近些年来，农业领域中无人机技术的运用受到广泛关注并得到深入研究。在害虫与疾病监测方面，多光谱成像作为该技术的关键分支，可捕捉不同频段的光信息，凭借剖析各类农作物在不同波段的反射率差异，它可精准识别害虫与疾病的早期细微症状。某些患病植物在特定波段的反射率明显高于或低于健康植物，这为早期害虫与疾病检测奠定了坚实基础。热传感技术则利用物体发出的热辐射来检测温度变化，以此间接反映农作物的生理状态。当出现害虫与疾病时，作物的水分代谢和呼吸一般会受到影响，导致温度异常，热成像摄像机可清晰捕捉这些变化，并快速识别受害虫与疾病影响的区域[3]。另外，AI图像识别算法的迅猛发展为无人机害虫与疾病监测带来新动力。借助大数据与深度学习技术，AI算法可有效分析和处理大量图像数据，精确识别各种有害生物和疾病特征，大幅提升监测的准确性与效率。在国际上，众多发达国家引领着无人机在农业害虫与疾病监测方面的研究及应用。在美国，无人机技术于农业生产里得到广泛运用，用以收集实地信息，对害虫与疾病展开监测。部分大型农场会运用配备多光谱摄像机以及热成像器的无人机，对农作物进行定期检查。借助专业数据分析软件，可提前预估害虫和疾病的发生趋向，及时实施控制举措，达成对农业生产的精准管理[4]。在欧洲，德国、法国等国家的研究机构和企业，同样积极投身于农业领域无人机应用的研究与发展工作。在无人机的传感器优化以及数据处理算法的硬件设计方面，取得了一系列创新性成果，为全球农业领域无人机技术的推进奠定了坚实根基。在中国，随着技术水平不断改进以及对农业现代化变得日益重视，针对农业无人机害虫监测的研究呈现出发展态势。诸多研究机构与农业技术企业加大了研发投入，着力于研发契合中国国情的无人机病害虫监测系统[5]。在中国海南的芒果果园里，无人机喷雾技术得以成功应用，有效抑制了害虫和疾病的传播，提升了芒果的产量与质量。在小麦和大米等主要谷物种植地区，无人机也广泛用于生长监测、害虫和疾病预警以及精确喷涂，对保障国家粮食安全起到了积极作用。然而，尽管无人机农业病虫害在国内外取得了一些成果，但仍面临诸多挑战，具体体现为传感器成本高昂、数据处理复杂以及在极端气候和复杂地形下对提高稳定性的需求[5]。这些问题制约了无人机技术的推广与应用，由此可知，对无人机病虫害智能监测与精准防控系统展开深入研究和开发有实际意义[6]。2无人机病虫害智能监测与防控系统研发系统架构设计硬件组成无人机作为系统的关键主体部分，依据飞行方式来划分，主要可分为多旋翼和固定翼这两种类型。其中，多旋翼无人机有垂直起降以及稳定悬停的特性，适用于小面积且地形较为复杂的农田开展作业；而固定翼无人机拥有续航时间比较长、飞行速度较快、覆盖范围较为广泛的优势，相对而言更适合大面积农田的快速巡查工作。这两种类型的无人机可依据实际需求进行灵活的选择与搭配，以此保障监测与防控任务可以高效地执行。比如，在山区的梯田等小块农田区域，多旋翼无人机可精确地悬停在农作物上方，进行近距离的监测工作；而在平原地区的大型农场，固定翼无人机则可迅速完成大面积的飞行作业任务。多光谱传感器作为系统里关键的监测设备之一，可获取作物于不同波段（如可见光波段、近红外波段等）的反射光谱信息。不同生长状态的作物以及受到病虫害侵害的作物在各波段的反射率是有差别的，借助对这些反射率数据展开精准分析，可识别出作物的生长状况以及病虫害的早期症状。能发现，健康的作物在近红外波段的反射率一般比较高，而遭受病虫害的作物叶绿素含量会减少，其近红外波段反射率会相应降低。多光谱传感器可敏锐地察觉到这种变化，为后续的精准监测提供数据支撑。热成像仪主要用于监测农作物的温度变化状况，借此反映农作物的水分胁迫情形以及病虫害状况。当农作物遭受病虫害侵袭或者处于缺水状态时，其生长进程会受到影响，致使体温出现变化。热成像仪可实时获取农作物表面的温度分布图像，借助对这些温度图像展开分析，可及时察觉潜在问题。在干旱时节，要是农作物区域的温度较大高于其他区域，或许意味着该区域的作物正面临水分胁迫，需检查是否存在病虫害或其他影响因素。精准喷洒装置专门为达成精准防控里的变量喷洒功能构建，它可依据无人机传来的监测数据以及预先设定的喷洒参数，精准把控药剂的剂量与喷洒范围。该装置一般配有多个喷头，每个喷头的喷洒量跟喷洒角度都可独立调节，以此保证药剂可均匀且准确地喷洒到目标农作物上，最大程度减少药剂的浪费以及对环境的污染。在对某种病虫害开展防治工作时，要是监测数据说明某块农田的病虫害程度较轻，那么精准喷洒装置就会对应减少该区域的药剂喷洒量；而在病虫害严重的区域则增大喷洒量，实现精准施药。软件支持AI图像识别算法：通过人工智能技术对无人机采集到的大量图像数据进行快速准确的分析和处理，AI算法是基于深度学习的模型，是经过大量标注数据训练的，能够自动识别出图像中的农作物病虫害特征以及各种干扰因素。它可以识别正常生长的作物叶片与受到病虫害侵蚀的叶片的区别，准确判断病虫害的种类、受影响的区域范围等情况，能够生成监测报告，为后续防控决策提供重要依据。NDVI植被指数分析：NDVI（归一化植被指数），该指数是借助对红外波段以及可见光波段的反射率差值进行计算，实现对植被生长状况的评估，其数值处于-1至+1之间。数值越高，意味着植被覆盖度越高。植被覆盖度指的是在某个区域内，植被覆盖面积与该区域总面积的比值，一般用百分数来呈现[7]。它是用于描述植被覆盖范围的一个指标，可用来评估植被的分布以及变化状况。当下，可借助无人机搭载的多光谱传感器所采集的数据来计算NDVI值，以此快速评估作物的生长活力与健康状况。一般，NDVI值较高的区域说明该区域的农作物生长较为旺盛；而NDVI值较低的区域则说明该区域的农作物生长可能受到限制，这可能是由于遭受病虫害、营养不良或者水分不足等问题所致。结合不同时间序列的NDVI数据分析，还可监测作物生长趋势的变化，提前对潜在风险发出预警。实时数据传输平台可把无人机采集的各类数据（如图像、光谱数据、温度数据等）实时传输至地面控制中心，之后于平台上展开整合分析与应用。它运用先进通信技术保障数据传输的稳定与高效，且拥有强大的数据处理能力以及友好的用户界面[8]。管理人员借助该平台能远程监控无人机飞行状态、查看监测数据分析结果，依据分析结果做出决策，比如调整喷洒参数、规划飞行路径等，达成对整个病虫害监测与防控流程的智能化管理。北斗导航与路径规划这项技术可帮助无人机在复杂环境里实现精准飞行，并且为其精准作业给予可靠的飞行保障。北斗导航系统有高精度定位能力，于农田复杂环境中可为无人机提供准确位置信息，让无人机依照预设航线开展飞行作业，哪怕是在山区、丘陵等地形复杂区域，也能保证飞行的安全与准确。把地理信息系统技术和预先采集的农田地形数据相结合，路径规划算法可为无人机规划出最佳飞行路径，防止碰撞障碍物，达成对农田的全面覆盖监测与防控。如此一来，作业效率得以提升，作业质量也能得到保证，促使病虫害防治工作更为科学、高效地进行。3“三农”多场景应用分析农业生产场景应用农业无人机在植保作业场景里的运用，成为了现代农业生产范畴的一项重大创新。植保作业对农作物的健康成长非常关键，对提升农作物产量以及质量有着关键作用。农业无人机的使用，提高了植保作业的效率与精准度，还降低了作业成本，为现代农业的发展增添了新的动力。在植保作业这个领域当中，农业无人机所承担的任务主要有喷施农药、化肥以及监测病虫害等。借助搭载各式各样不同的设备以及传感器，无人机得以在复杂的地形环境里展开作业。由技术人员远程操控来完成喷洒农药作业的植保无人机，其安全性是比较高的。植保无人机的作业在空中进行，无需考虑与之匹配的作物生长环境，对于地形条件也没有过多的要求。空中完成农药喷洒，不会损坏作物的，对作物后期的生长不造成影响，可谓是理想的病虫害防治方式[9]。农村生态环境监测场景应用于农村地区的河流、湖泊等水域周边而言，无人机巡查已然成为守护水资源的关键防控方式。无人机配备光谱水质分析仪，借助非接触式测量的方法，可迅速获取水体里的溶解氧、浊度、叶绿素以及重金属含量等各项指标[4]。这提升了水质监测的效率，又可于那些难以抵达或者危险的区域展开安全且准确的监测，为水资源管理与保护给予科学依据。在农村的水库之中，无人机察觉到水库里的溶解氧含量于夜间呈现出十分突出的下降态势，结合水温、气压等环境数据展开综合分析后，判定或许是由于水中有机物分解消耗氧气所导致的。经过持续监测，系统及时发出水质恶化预警，当地政府以及环保部门可迅速采取有效举措，强化了对水库周边污染源的管控，如规范畜禽养殖排污、加强生活污水治理等，切实防止了水体恶化，保护了农村居民的饮用水源以及水生态系统的健康。农村土地建设场景应用无人机依靠其拥有的高效飞行能力以及高分辨率成像技术，可以针对农村土地展开全面细致的航拍工作。它依靠搭载不同波段的摄像头，如可见光相机、红外相机之类的，获取丰富的影像数据。这些数据可清晰呈现耕地、林地、建设用地等不同类型土地的分布情形，而且还可反映出土地的质量、植被覆盖状况、土壤湿度等相关信息。当对某大型农村地区开展土地资源调查时，无人机航拍影像可精确识别出每块耕地的边界、作物种植类型以及生长态势，为后续的土地资源评估提供准确依据。4挑战与对策技术应用普及面临的挑战农民接受度与操作技能提升难题于农村地区推行无人机病虫害智能监测与防控系统之际，农民接受程度普遍偏低，且对个人操作能力要求颇高，致使其于农村难以顺利推广。一方面，部分年长农民惯于传统农业生产方式，对这般新奇技术怀有抵触心理，对无人机这种相对复杂的机器信心不足，担心操作失误致使炸机，造成经济损失，还可能误伤农作物，亦或因飞行事故引发安全问题。另一方面，即便有年轻农民愿尝试新技术，然因欠缺相关知识与培训，于实际操作中面临诸多艰难。无人机的起降、航线规划以及数据传输等操作皆需一定专业技能，农民或许对这些技术原理和操作流程掌握不够娴熟，导致在实际应用场景里无法充分发挥系统优势，可能因操作失误损坏设备或影响监测与防控效果[10]。设备成本与维护压力无人机病虫害智能监测与防控系统要采购和使用多种高端设备，设备成本成了限制其广泛应用的关键因素。多旋翼无人机、固定翼无人机以及各类高精度传感器、图像处理设备、智能喷洒装置等配件，价格都比较高，对个体农民或小型农业合作社而言是笔不小的花费。这些设备日常使用时要定期维护保养，如机器维护、软件更新、零部件更换等，这需要专业技术人员，还增加了农民的维护成本。农村地区一般缺乏完善的设备维修服务体系，设备一旦出故障，很难及时修好，会影响机器正常使用，耽误农作物播种[1]。复杂环境适应性问题农业生产的环境较为复杂，不同地区的气候条件、地形地貌以及农作物种植方式等因素都对无人机来说都是一种挑战。在某些恶劣天气状况下，无人机的飞行性能或许会受到影响，如飞行稳定性出现降低的情况、电量消耗速度加快以及传感器精度有所下降等。当南方的梅雨季节到来之际，长时间的阴雨天气有可能致使无人机的电子设备受潮，增加短路风险，最终造成机器故障；而在北方的大风天气当中，无人机的飞行控制难度增大，容易偏离预定的航线。我国农村的地形地貌有多样性，山区丘陵地带的农田分布较为零散，而且地形起伏相对较大，这给无人机的起降以及飞行作业都给予了诸多不便之处，同时还增加了飞行安全方面的风险问题。不同种类的农作物在形态、高度以及生长周期等方面均存在差异，这就要求无人机系统有更强的适应性与灵活性，可准确地对各种农作物开展病虫害监测与防控工作。人才短缺与技术支持不足的挑战专业人才匮乏现状无人机病虫害智能监测与防控系统开展运行以及维护工作，需要拥有跨学科知识的专业人才，如无人机操控、农业遥感、植物保护、数据分析、机械电子等专业人员。当前我国农村地区在这些领域里专业人才极为匮乏，高校和职业院校所培养的相关专业人才大多集中于城市，很少有机会返回农村就业。农村本地的人才队伍主要是以传统农业技术人员为主，他们缺少对无人机技术以及智能监测系统的了解和实践经验[11]。如此一来，在系统应用过程中，一旦碰到技术问题，便很难及时有效解决，对系统的推广以及应用效果产生了影响。技术支持服务体系不完善农村区域欠缺完备的技术支持服务体系，难以契合农民对于无人机系统技术服务的需求。农民运用无人机开展病虫害监测与防控工作时，有可能遭遇各类技术难题，如设备出现故障、软件使用存有问题、数据分析存在疑问等情况。农村地区技术服务网点数量较少，专业技术人员匮乏，农民大多时候需要耗费大量时间与精力，把设备送往城市进行维修与咨询，这提升了农民的使用成本以及时间成本，致使农民使用的积极性降低[12]。当前市场上针对农业无人机的技术服务标准并不统一，服务质量高低不一，这同样给农民挑选适宜的技术服务供应商造成了困难。应对策略加强农民培训与宣传教育开展专门的培训课程：培训覆盖无人机基本操作技能、病虫害识别知识、数据采集与分析方法以及设备日常维护等方面，运用理论讲解和实践操作相结合的办法，使农民在实际操作过程中逐渐熟悉并掌握无人机系统应用技术。构建技术服务咨询平台：农民可借助手机APP或者微信公众号之类的途径，随时向专家请教问题，获取技术支持以及解决方案。于平台之上发布有关无人机系统的操作教程、常见问题解答以及案例分析等资料，以此方便农民自主展开学习并且进行查阅。加大宣传推广的力度：借助电视、广播、报纸以及网络等多种媒体渠道，全面且广泛地宣传无人机病虫害智能监测与防控系统所有的优势以及应用后产生的效果，以此提升农民对于新技术的认知程度和接受程度。可制作专题宣传片，用以展示无人机在其他地区成功应用的具体案例，使得农民可以直观地体会到新技术所带来的便利与效益。降低设备成本与优化维护策略帮助设备实现国产化并达成规模化生产：加大对国内从事无人机及相关设备研发生产的企业的支持程度，激励企业强化技术创新以及产品研发工作，提升国产设备的质量以及性能表现，降低生产过程中的成本。借助规模化生产的方式，削减设备的制造成本以及销售价格，让更多农民有能力承担得起。对设备维护服务网络给予优化：构建完善农村地区的设备维护服务网络体系，强化与设备制造商、经销商以及售后服务机构之间的合作，于农村地区设置维修服务站点或者授权维修点，配备专业的技术人员以及维修设备，为农民给予及时且便捷的设备维修和保养服务。提升系统环境适应性强化技术研发以及创新力度：加大对于无人机病虫害智能监测与防控系统的研发资金投入，积极鼓励科研机构以及企业展开技术创新工作，希望能够研发可适应复杂环境的无人机设备以及监测技术，着手开发有防水、防风以及抗干扰等多种功能的无人机机型，以此提升无人机在恶劣天气状况下的飞行性能以及稳定性。优化系统配置以及参数设置：依据不同地区的农业生产环境以及农作物特点，对无人机系统的硬件配置以及软件参数展开优化调整。在高温地区可挑选耐高温性能良好的电池以及散热系统，在山区地形对无人机的飞行高度、速度以及拍摄角度等参数给予调整，获取更为准确的监测数据[13]。在新技术研发以及应用进程里，要切实开展实地测试与验证工作，挑选有代表性的农业生产区域，于不同季节以及不同农作物生长阶段开展诸多田间试验，收集系统在实际运行期间的数据以及反馈信息，及时找出问题并对系统给予改进与优化。加强人才培养与技术支持体系建设高校以及职业院校需要结合农业领域针对无人机专业人才的需求情况，以此来引导人才培养方向，对专业设置以及课程体系做出相应调整，开设如无人机操控与维护、农业遥感技术、智慧农业这类相关专业和课程，还要强化校企之间的合作，构建实习实训基地，为学生给予实践机会，培育出契合农业领域需求的高素质专业人才。健全技术支持服务体系：构建起由政府发挥主导作用、企业充当主体力量、社会各方一同参与的技术支持服务体系。政府增加对农业科技服务的资金投入力度，搭建公益性的农业技术推广平台；企业强化在农村地区的技术服务网络建设工作，提升服务质量以及响应速度；社会组织和行业协会发挥其桥梁纽带功能，组织举办技术交流与合作活动。5结论与展望研究结论本文围绕无人机在农业领域病虫害智能监测与防控技术展开探讨，历经理论剖析呈现出无人机技术的创新点以及对农业生产模式产生的深远影响。无人机病虫害智能监测与防控囊括了无人机技术、传感器技术、图像识别技术、大数据与云计算技术等诸多高新科技产品，达成了对农作物病虫害的精准且高效的监测与防控[13]。相较于传统方法有诸多优势，能提高监测效率，降低人为误差，减少农药使用量，提升防控效果，还可以推动农业可持续发展。经由构建智能化监测网络、确立精准诊断模型、施行绿色防控措施等一系列步骤，此项技术得以有效应对农作物病虫害问题。该技术的运用改变了传统的病虫害防治方式，还促使农业生产朝着智能化、精细化管理方向发展。借助实时监测、精准防控以及科学决策，农业生产效率大幅提升，农产品质量与安全性获得有效保障，为农业现代化发展注入了全新活力。未来展望随着科技持续向前发展，无人机病虫害智能监测与防控技术会持续实现创新以及升级。在未来，无人机的飞行性能、续航能力、载荷能力等方面将会得到提升，传感器技术会变得更加精准且灵敏，图像识别和数据分析算法也会不断进行优化升级，可为农业生产给予更为可靠且高效的技术支撑，为达成乡村振兴以及生态文明建设给予有力支持。

ResearchonIntelligentMonitoringandPrecisionControlSystemsforCropPestsandDiseasesBasedonDrones,andMulti-ScenarioApplicationAnalysisin“Agriculture,Countryside,andFarmers”Abstract:Dronetechnologyplaysacriticalroleinagriculturalpestmanagement,withitscorevaluebecomingincreasinglyevident.Asagriculturalmodernizationadvances,dronetechnologyhasbroughtunprecedentedtransformationaldevelopmenttopestmanagement,emergingasapowerfuldriverforprecisionagricultureandsustainabledevelopment.Inintelligentmonitoring,dronesequippedwithmultispectralsensors,thermalimagingcameras,andotheradvanceddevicesenablecomprehensiveandmulti-anglecropmonitoring.Byanalyzingreflectanceacrossdifferentspectralbands,theyaccuratelyidentifyearlysymptomsofpestsanddiseases.Combinedwiththermalimagingandhumiditysensing,thesesystemsalsotrackcropwaterstressandmicroenvironmentalchangesinreal-time,facilitatingtimelyde