想看棉花的長勢如何？真的不用每天都下田地

在國家農業信息化大力建設的背景下，精準農業的關鍵技術發展及應用將成為農業的一個重要增長點。而農田作物信息的快速獲取與解析又是開展精準農業實踐的前提和基礎，是突破制約中國精準農業應用發展瓶頸的關鍵。

▲測區DOM

由于項目需要DOM、近紅外等多種數據相配合進行研究，所以此次項目分別使用可采集DOM數據的飛馬智能航測系統F1000與可采集傾斜影像數據、近紅外數據Freebird電動無人機兩種類型無人機系統進行作業。

實施項目的方法主要是通過Freebird電動無人機所采集到的紅外影像對每個像元的不同波段信息和實驗地實測數據進行擬合，再利用遙感軟件進行反演，進而推算出該區域內農作物的生長情況以及養分分布情況。此外，由飛馬F1000拍攝的可見光數據DOM可研究分析RGB影像是否與農作物葉片的葉綠素含量存在關系。

根據以上項目需求和方案，此次飛行將測區選在劃定范圍內的一塊棉花試驗田中，該測區總面積約7.54平方公里。

作為長期性農作物長勢普查工作，每次飛行作業需要間隔一個月以比對農作物生長情況。所以，從第一次作業到項目完成先后完成4次，共12個架次的飛行。整個項目組由4人組成，2人負責飛馬F1000，2人負責Freebird。在進行航線規劃時，我們考慮到DOM與紅外數據的需求差別，有針對性的調整F1000與Freebird的航線和飛行高度。在實際作業過程中，以第一個架次飛行（飛馬F1000）為例，飛馬F1000飛行時間為40分鐘，共拍攝600張影像，現場通過無人機管家質檢5分鐘，影像全部合格可用。由于采用無人機作業，7.54平方公里的數據獲取工作可在一天之內全部完成，比人工采集時間節省近80%，而現場所獲取的7cm分辨率影像圖完全滿足項目實際需求。

▲棉花各個生長時期的NDVI分布圖

通過采集到紅外數據分析后得出的植被NDVI分布圖可以看出，綠色區域的棉花長勢良好，而黃色則相對較差。通過該類型圖可分析出大面積區域內農作物的長勢分布情況，進而幫助科研人員研究作物生長過程中的各種問題。

1、進入無人機管家智航線模塊，確定測區范圍，設置重疊度、地面分辨率等參數，軟件自動生成航線；（也可使用該軟件在內業環境提前生成航線任務）

2、根據現場環境確定飛行作業起降點，檢查無人機硬件安全與電量情況，準備飛行；

3、手拋起飛，通過地面站系統監測整個飛行過程，獲取原始影像與POS數據；

4、現場通過無人機管家智檢圖模塊完成影像質檢，獲得質檢報告與DOM預覽圖，確保全部影像合格可用；

5、通過數據處理軟件，獲取測區DOM、DSM及三維模型等數據。

構建基于無人機平臺的棉花養分快速監測體系，掌握無人機遙感技術在區域尺度進行實時、高效棉花營養診斷的新方法。為實現棉花種植過程中養分高效管理的無人機遙感監測奠定基礎，同時為精準農業的實施提供理論和技術依據。