植保无人机在玉米病虫害管理中的应用

植保无人机在玉米病虫害管理中的应用

原创

张兰

农业信息化

2025年04月30日 16:14

北京

5人

本文收录于《农业工程技术-农业信息化》2024年第10期，目次38

摘要：随着农业科技的进步，为解决连云港市赣榆区柘汪镇玉米种植中普遍存在的病虫害问题，该文以柘汪镇为例，对农用植保无人机在病虫害防治中的应用进行了探究。通过对案例分析，进一步提出利用无人机进行路线定位导航、智能规划防治区域以及精准数据采集和药剂喷洒综合解决方案，旨在提高防治效率并减少化学药剂的使用。

关键词：玉米病虫害；农用植保；无人机应用在现代农业生产中，玉米病虫害防治是影响作物产量和质量重要因素，随着农业科技不断进步，农用植保无人机作为一种新兴技术手段，逐渐成为玉米病虫害防治重要工具。柘汪镇作为玉米种植主要区域，面临着日益严峻病虫害挑战。而传统防治方法常常效率低下且难以实现精准施药，导致玉米病虫害治理效率低下，而植保无人机则能够通过高效的定位导航、智能规划和精准喷洒，可显著提升病虫害防治效果，从而促进当地农业生产的可持续发展。  1案例分析

玉米是柘汪镇的主要经济作物之一，然而传统病虫害防治方法由于药剂使用不均匀、效率低下及对环境潜在伤害受到限制，2024年春季当地农业部门与一家农业科技公司合作，引入植保无人机革新这一过程。在该年9—10月柘汪镇一片规模约为500亩玉米田出现了玉米锈病和大小叶斑病侵害。玉米锈病在初期发生时，采用先正达世高10%苯醚甲环唑以3000至4000倍稀释进行喷洒效果较佳。对于玉米大小叶斑病，其防治应根据玉米的生长阶段而执行。在玉米生长到3至4叶阶段时，推荐使用氨基酸叶面肥配+百泰（唑醚、代森联1500倍）进行喷雾处理。而在7至10叶阶段，则可以使用氨基酸叶面肥配合更强效的保护剂进行处理。传统手动喷洒方式需要2天时间才能完成500亩玉米地的药液喷洒，但利用农用植保无人机不仅可以在半天内完成同样的工作，还能确保覆盖率超过98%，显著提高喷洒效率和质量。并且无人机装载了多光谱摄像系统，通过分析作物反射光谱数据，智能识别出受感染玉米区域，并自动调整飞行路线和喷药量。结果表明利用无人机进行防治后，该区域病害控制率从之前的70%提高到90%以上，玉米产量因此增加10%。2农用植保无人机在玉米病虫害防治中具体应用

2.1   病虫害防治路线定位导航2.1.1 GPS技术与无人机路径规划GPS技术能够提供精确地理位置信息，支持无人机执行高效路径规划，从而优化玉米田间病虫害防治作业。无人机飞行控制系统首先需要接收到由GPS卫星发送的信号，这些信号帮助确定无人机在大范围农田中的准确位置，得益于这一数据，无人机能够按预设路径完成覆盖全田飞行任务。在实际操作过程中，可利用专用软件，在开始喷洒前操作人员会在电脑或移动设备上输入目标区域坐标，并规划出一个包含起点、终点及转折点飞行路线图。同时无人机采用自主导航系统使其能够在飞行过程中实时调整路径以适应具体的地形和避开障碍物，例如当无人机通过低空飞行检测到某部分地区存在未预见的障碍（如高大的树木），系统便会即时重新计算路径，保证药剂可以均匀并准确地覆盖所有需处理的区域[1]。2.1.2实时监控与动态调整飞行路线实时监控与动态调整飞行路线主要是结合GPS技术和地面监测数据，使得植保无人机能够精确定位病虫害的发生区域，从而优化喷洒路径。操作人员需要进行初步遥感成像，这些图像经过图像处理软件分析后，可以识别出病虫害的分布情况，形成热力图，然后操作人员根据热力图制定初步的飞行路线，确保无人机优先覆盖受影响区域。在在飞行过程中，无人机会实时接收来自地面传感器数据，如土壤湿度、作物生长状况等，能够实时评估喷洒效果与作物反应。当监测到某一特定区域病虫害加重，或发现药剂喷洒不均匀时，无人机可以通过预设的动态调整算法，立即改变飞行路线。此外基于人工智能路径优化算法能够综合考虑天气变化、风速等外部环境因素，实现智能化的飞行路线调整。这样植保无人机在病虫害防治中的反应速度和精准度会显著提升，确保玉米作物健康生长。2.2   智能规划病虫害防治区域2.2.1利用遥感数据识别受影响区域农用植保无人机会搭载多光谱相机，获取不同波段（如可见光、近红外等）影像数据，这些数据可以反映植物健康状况，尤其是在叶片变色或缺水情况下，遥感影像能及时捕捉到变化。数据采集后，需要利用图像处理软件对获取的多光谱影像进行分析，通过NDVI（归一化植被指数）计算，健康的玉米植株通常具有较高的NDVI值，而受病虫害影响的植株NDVI值较低。结合已有病虫害分布数据库，运用机器学习算法（如支持向量机、决策树等）进行模型训练，以识别不同类型病虫害的特征，通过模型对遥感影像进行分类，可以有效区分出受影响区域与健康区域。目前在柘汪镇利用遥感技术识别出的受影响区域覆盖面积达150亩。病虫害发生具体位置与强度的精确定位，为后续的喷洒作业提供依据[2]。2.2.2 AI算法优化喷洒方案首先AI算法可以通过机器学习技术，分析和处理遥感数据如多光谱图像、热成像，为玉米种植区域的病虫害状况提供精准的诊断，这些数据能够反映出不同地块的健康状况，包括虫害或者病害的类型及严重程度，结合图像识别技术确保AI能够将地块划分为严重、中度和轻微感染区域，使得植保无人机能够从数据分析结果中获得准确的施药区域。在规划喷洒方案时，AI算法可以利用传统的遗传算法或者粒子群优化算法，结合特定的植物保护需求建立目标函数，以最小药剂量的使用和最大化喷洒效果为优化目标。此目标函数会考虑各种因素，譬如每一地块的面积、植株密度、地块的健康度数据和当地的气象数据等，在喷洒过程中还可以调整无人机的飞行高度和速度，以及喷嘴的开闭频率，从而实现变量喷洒。此外AI算法还能够通过实时数据流输入，进行动态调整，无人机可以搭载传感器在飞行过程中收集即时环境数据，如风速、湿度和温度，这些数据被传输回AI系统机制中，用以实时调整喷洒参数，保证药剂能够更加均匀并精确地覆盖作物，而不因自然因素而浪费或效果不佳[3]。2.3   玉米病虫害影像采集与药剂喷洒2.3.1多光谱成像技术应用多光谱成像技术可以捕捉作物在不同波长下反射光，能够有效识别和监测作物的健康状况，尤其是在玉米病虫害诊断中发挥着重要作用，该技术利用多波段传感器，对植物的生理特征进行分析，以便及时发现潜在的病虫害问题。多光谱成像技术的核心在于其波长选择，通常该技术覆盖从紫外到近红外的多个波段，研究人员可以对植物叶片的光谱反射率进行测量，研究人员能够获取到病虫害造成的光谱特征变化，这些变化一般会表现为反射率的下降或特定波段的异常变化。例如，健康玉米叶片在680 nm（红光）和800 nm（近红外）波段的反射率会明显高于受害叶片，通过分析这些波段的反射率数据，能够区分出健康植株和受到病虫害影响的植株。在实际应用中，农用植保无人机会配备多光谱摄像头，可以在田间进行高效、快速的巡检，无人机能够提前预设航线，进行低空飞行并收集不同波段的图像数据，这些数据经过处理，可以生成高分辨率的植被指数图像，如归一化植被指数（NDVI）图，这种指数图像能够清晰显示作物生长状况及病虫害影响区域，在比较NDVI值的变化后，农户可以直观地识别出病虫害发生的热点区域。在数据处理方面，可应用图像分析软件对收集的多光谱数据进行分析，可以提取关键的光谱特征并生成相应的诊断报告，这些报告不仅指出病虫害的位置，还能够评估其严重程度，从而为后续的防治措施提供科学依据。2.3.2精准药剂投放与喷洒技术精准药剂投放需要植保无人机配备有高精度的GPS和低空遥感技术，使得无人机能够根据预定路线自动飞行，并在必要时进行实时位置调整，而无人机还配备有多光谱传感器，能够准确识别受病虫害影响的玉米作物区域，确保只在需要处理的地块进行药剂喷洒，从而极大减少化学药剂的使用量。在喷洒过程中，植保无人机运用变量喷洒技术，根据作物病虫害的严重程度调控药剂流量，例如对于轻微受害的作物区域，无人机会减少药剂流量，而对于严重受害的区域则增加药剂流量，平均每公顷药剂使用量可以从传统手动喷洒的25 L降低到10 L左右，有效减少环境污染和药剂成本。具体技术操作上，植保无人机采用智能算法来优化喷洒路径和药剂分布，无人机飞行高度通常维持在1～3 m，确保药剂能够均匀覆盖到作物的叶面，同时无人机喷洒系统能够自动调节喷头的压力，使喷洒更加均匀，避免因风力和飞行速度引起的药剂漂移问题。此外植保无人机还可以根据天气条件和作物生长阶段自动调整喷洒策略，例如在风速超过每秒2.5 m或气温低于10℃条件下，无人机会自动延迟喷洒任务，以确保药剂的有效性不受影响。  3结语

随着技术进步和普及，植保无人机已显示出其在精确识别和高效处理病虫害问题上巨大潜力，通过精确路线定位、智能规划和高效药剂喷洒，这些无人机不仅提高防治效果，还显著降低环境负担和操作成本。该技术应用预示着未来农业生产中更广泛的自动化和智能化趋势，需要借助持续研发投入和政策支持。