无人机遥感在作物监测中的应用研究进展

doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2020.05.001

摘要/Abstract

摘要：

无人机作为新型遥感平台,近年来发展迅速,应用领域不断拓展。无人机遥感技术被广泛用于作物监测,在农田作物长势监测、农作物营养诊断和产量估测等方面有所突破。本文从无人机遥感技术的特点、无人机平台的选择和传感器类型、在作物监测上的主要应用3个方面做了较为详细的综述,对无人机发展的难点进行了讨论,并对无人机遥感技术在作物监测上应用进行了展望。

关键词: 无人机, 遥感, 传感器, 作物监测, 反演

Abstract:

As a new platform of remote sensing, unmanned aerial vehicle (UAV) is developing rapidly in recent years, while its application areas are expanding constantly. UAV remote sensing technology has been widely used in crop monitoring and has made breakthroughs in crop growth monitoring, crop nutrition diagnosis and yield estimation and so on. In this paper, the characteristics of UAV remote sensing technology, the selection of UAV platform, the types of sensors and the main applications in agriculture are reviewed in detail. Finally, the difficulties in the development of UAV were discussed, and the application of UAV remote sensing technology in crop monitoring was prospected.

Key words: Unmanned aerial vehicle, Remote sensing, Sensor, Crop monitoring, Inversion

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图/表 6

表1

表2

表3

表4

表5

表6

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无人机Unmanned aerial vehicle	优势Advantage	劣势Disadvantage
固定翼UAV Fixed wing UAV	飞行速度最快,飞行效率高,续航时间长,载荷大	对起降有一定要求,且无法悬停,高速拍摄会导致图片模糊
多旋翼UAV Multi-rotor UAV	飞行器结构简单,具有悬停能力,可使用GPS进行航线飞行,对起降要求较低	飞行速度慢,续航时间短,载荷小
直升机Helicopter	与固定翼相比,具有起降场地要求小和可空中悬停的优势;与多旋翼相比,具有载重能力大和续航时间长的优势	机械结构复杂,维护成本高,在遥感监测中应用较少

品牌Brand	型号Model	参数Parameter	应用Application
尼康Nikon	Nikon D800	3 615万像素,最大分辨率7 360×4 912	油菜苗期株数识别^[7]
	Nikon D7000	1 620万像素,最大分辨率4 928×3 264	冬小麦和夏玉米氮素营养状态^[8]
佳能Canon	Canon PowerShot G16	1 210万像素,最大分辨率4 000×3 000	大豆叶形、叶色^[9],小麦株高、叶色、病虫害^[10],倒伏面积^[11]
	Canon PowerShot SX260HS	1 210万像素,最大分辨率4 000×3 000	小麦叶绿素浓度^[12]
	Canon EOS 5D Mark II	2 110万像素,最大分辨率5 616×3 744	植被识别^[13]
	Canon EOS Kiss X5	1 800万像素,最大分辨率5 184×3 456	水稻开花穗数^[14]
	Canon IXUS 125HS	有效像素1 610万,最大分辨率4 608×3 456	农作物分类^[15]
	Canon S110	1 210万像素,最大分辨率4 000×3 000	提取玉米的垄数^[16]
索尼Sony	Sony DSC—RX1	有效像素2 430万,最大分辨率6 000×4 000	草地地上生物量估算^[17]
	Sony ILCE α5100L	有效像素2 430万,最大分辨率6 024×4 024	小麦植株密度^[18]
	Sony DSC-QX100	有效像素2 020万,最大分辨率5 472×3 648	大豆叶面积^[19],冬小麦叶面积^[20],甘蔗株高、叶面积指数^[21]
理光Richo	RicohGXR A12	有效像素1 230万,最大分辨率4 288×2 848	作物面积识别^[22]
	Ricoh GR Digital III/IV	有效像素1 000万,最大分辨率3 648×2 736	高粱地面覆盖,小麦倒伏^[23]
大疆DJI	大疆X5相机	1 600万像素,最大分辨率4 608×3 456	叶绿素含量^[24],产量^[25],缺苗数^[26]
Dajiang DJI	大疆禅思Zenmuse X3	1 240万像素,最大分辨率4 096×2 160	作物种类识别和面积测量^[27]
松下Panasonic	Panasonic DMC-LX5	有效像素1 010万,最大分辨率3 648×2 736	大麦水分胁迫^[28]

品牌 Brand	型号 Model	波段数量 Number of band	波段名称 Name of band	波段 Band (nm)	分辨率 Resolution ratio	应用 Application
MicaSense	RedEdge	5	蓝	475	1 280×960	大田玉米作物系数估算^[29]
			绿	560
			红	668
			近红外	840
			红边	717
Tetracam	ADC-Lite 多光谱传感器	3	红	520~920	2 048×1 536	大豆长势分级^[9]、叶面积^[30],水稻产量^[31],小麦植被覆盖度^[32],玉米产量^[33]
			绿
			近红外
	Mini-MCA 多光谱相机	5	蓝	450	1 280×1 024	冬小麦地上部生物量、氮素营养诊断^[34,35]
			绿	550
			红	680
			红边	720
			近红外	800
	mini-MCA-6多光谱相机	6	绿	530	1 280×1 024	玉米早期杂草制图^[36]
				550
				570
			红	670
			红边	700
			近红外	800
Airinov	MultiSPEC 4C 相机	4	绿	550	120万	冬小麦估产^[37]
			红	660
			红边	735
			近红外	790
派诺特Parrot	Sequoia多光谱相机	4	绿	550	1 280×960	玉米叶片叶绿素含量^[38]
			红	660
			红边	735
			近红外	790

品牌 Brand	型号 Model	波段范围 Band range (nm)	通道数 Number of channels	应用 Application
Cubert	Cubert UHD185 成像光谱仪	450~950	125	棉花叶面积指数、叶绿素含量值^[39,40],小麦叶面积指数^[41],水稻叶片全氮含量^[42],大豆产量^[43],大麦叶绿素、叶面积指数、鲜生物量^[44]
双利合谱 Dualix Spectral Imaging	Gaiasky-mini机载高光谱仪	400~1 000	1 440	水稻生长信息（生物量、叶绿素、叶面积、氮素）^[45]
Senop	Rikola高光谱仪	500~900	380	马铃薯叶面积指数、叶绿素含量^[46]
Specim	SpecimImSpector V10 2/3”	450~900	/	马铃薯叶绿素含量和叶面积指数^[47]

品牌Brand	型号Model	参数Parameter	应用Application
菲力尔Flir	Thermo Vision A40M	320×240像素,光谱范围为7.5~13μm	桃树水分胁迫水平检测^[48]
	FLIR TAU II 320	324×256像素	葡萄水分状况^[49]
	FLIR A65	640×512像素	油桃干旱监测^[50]
	Zenmuse XT	640×512像素,光谱范围为7.5~13.5μm	棉花水分胁迫^[51]
	B20HSV	320×240像素,绝对精度2℃	苹果旱情监测^[52]
	Vue Pro640R	640×512像素	玉米冠层温度^[53],土壤含水率^[54]
索马泰克Thermoteknix	MIRICLE 307	640×480像素,光谱范围为8~12μm	橄榄黄萎病诊断^[55],植株冠层色素含量^[56],果园旱情监测^[57]
欧普士Optris	PI 450	382×288像素,测量精度±2%	橄榄园冠层温度和旱情监测^[28],玉米冠层温度^[58]