Obemannade flygfordon (UAV) används alltmer i modernt jordbruk, särskilt vid övervakning av grödor. Genom att bära olika sensorer och avbildningsanordningar kan drönare tillhandahålla högprecision, realtids grödor för att hjälpa jordbrukare att fatta mer vetenskapliga förvaltningsbeslut. Följande är de viktigaste tekniska principerna för droneövervakning av grödhälsa:
1. Multispektral avbildning
- Multispektral avbildningsteknik är ett av kärnverktygen för droneövervakning av grödhälsa. Genom att fånga reflektiviteten hos ljus i olika band kan multispektrala kameror generera bilder som återspeglar tillväxtstatus för grödor. Exempelvis kan reflektionsegenskaperna hos växter i synliga och nära infraröda spektra användas för att beräkna det normaliserade vegetationsindexet (NDVI), som är en vanligt förekommande indikator för att bedöma växthälsa. När grödor attackeras av skadedjur och sjukdomar kommer deras bladfärg, bladstruktur etc. att förändras avsevärt, vilket resulterar i förändringar i utseendeegenskaper eller logi. Dessa förändringar orsakar förändringar i spektrala parametrar, som påverkar bandsabsorption och våglängdsreflektion, etc. Därför visar grödor som attackeras av skadedjur och sjukdomar olika morfologier. Att jämföra våglängdsinformationen med friska grödor kan avslöja tid och typ av skadedjur och sjukdomsattack i den spektrala reflektionen.
2. Högupplöst fotografering
- Högupplösta kameror kan fånga subtila förändringar i grödor, såsom bladfärg, form och struktur. Dessa bilder kan hjälpa till att identifiera tidiga symtom på skadedjur och sjukdomar samt näringsbrister i grödor. Genom att ta bilder regelbundet och jämföra och analysera dem kan jordbrukare upptäcka och hantera grödhälsoproblem i rätt tid.
3. Termisk avbildning
- Termisk avbildningsteknik kan mäta temperaturfördelningen på ytan på grödor, vilket är mycket användbart för att övervaka grödfuktighetsstatus och värmestress. Genom termisk avbildning kan jordbrukare identifiera områden med under- eller överbevattning, vilket optimerar bevattningshantering och förbättrar effektiviteten för vattenresurser.
4. Lidar
-Lidar-teknik kan exakt mäta ytan och formen på ytan och uppnå högprecision tredimensionell modellering av jordbruksmark. UAV: er kan smälta LIDAR-data med andra sensordata för att generera ytmodeller med hög precision, ge detaljerad terräng- och vegetationsinformation, ge mer exakt rumslig information för distribution av skadedjur och sjukdomar och ge en pålitlig databas för förfinade förebyggande och kontrollåtgärder.
5. Konstgjord intelligensanalys
- Kombinerat med Artificial Intelligence (AI) -teknologi kan drönare automatiskt identifiera och klassificera problem med grödor. Till exempel har Moyo i Sydafrika utvecklat en autonom drönare som kan upptäcka potatisbladsjukdom med hjälp av teknik från Dell och Nvidia. Drone använder återhämtningsteknik (RAG) -teknologi för att kombinera AI-driven bladmönsteranalys med högupplöst bildfångst, vilket uppnår en noggrannhetsgrad på upp till 99,52%.
6. Dataöverföring i realtid
- Drönare har förmågan att överföra data i realtid, vilket gör att jordbrukare kan kontrollera statusen för sina fält när som helst via sina mobiltelefoner eller datorer. Denna omedelbara återkopplingsmekanism gör det möjligt för jordbrukare att snabbt svara på nödsituationer och minska förluster. Till exempel, i storskalig jordbruksmark, främjar drönare intelligent jordbruksmark genom att överföra data i realtid, hjälpa jordbrukare att hålla reda på jordbruksmarkstatus och anpassa strategier i tid.
Utmaningar och framtida utsikter
Även om drönare har visat många fördelar inom övervakning av grödor, står de fortfarande inför vissa utmaningar. Databehandlingsfunktioner är en viktig fråga och hur man kan extrahera användbar information från stora mängder data är fortfarande en stor teknisk utmaning. Dessutom påverkar klimatförhållandena och terrängkomplexiteten också flyg- och övervakningseffekterna av drönare.
Men med det kontinuerliga utvecklingen av teknik förväntas dessa utmaningar lösas. I framtiden kommer kombinationen av artificiell intelligens och big data att förbättra datanalysfunktionerna för drönare, vilket gör det möjligt för jordbrukare att få mer exakt beslutsstöd. Dessutom, med populariseringen av drone -teknik, kommer fler små jordbrukare att kunna njuta av bekvämligheten med denna teknik.
Kort sagt, tillämpningen av drönare i övervakning av grödor har öppnat nya möjligheter för utveckling av modernt jordbruk. Genom effektiva och exakta övervakningsmetoder kan jordbrukare inte bara hantera jordbruksmark utan också förbättra grödor och kvalitet. Trots vissa utmaningar, med kontinuerlig teknikutveckling, kommer tillämpningsutsikterna för drönare inom jordbruket att vara ljusare i framtiden.
