農田灌溉管理中無人機遙感技術的應用

楊文兵

（南陵縣弋江鎮人民政府農業綜合服務中心，安徽 蕪湖 242400）

0 引言

灌溉是農業生產中一個非常重要的內容，其會對作物的產量和品質產生不容忽視的影響，但傳統的農業灌溉模式存在著很多問題，如勞動強度大、灌溉均勻性差以及資源利用效率低等，無法很好地滿足現代農業生產和發展的需求。將無人機遙感技術引入到農田灌溉管理中，能夠避免人力、物力和財力的浪費，為農作物灌溉的信息化和一體化作業提供良好支撐。

1 無人機遙感技術概述

無人機遙感技術是一種能夠完成遙感信息采集、遙感數據處理、模型構建及應用分析的專業技術。在無人機遙感系統中，集成了多種先進技術，包括無人駕駛飛行器技術、遙感遙測遙控技術、無線通信技術等，其能夠有效獲取自然環境、國土資源等空間遙感信息。無人機遙感技術具有成本費用低廉、影像獲取周期短、分辨率高及機動靈活等特點，也是未來主要的航空遙感技術之一。無人機遙感技術能夠以無人機作為空中平臺，借助相應的遙感傳感器實現信息獲取，然后搭配計算機進行圖像信息的處理工作，依照具體的工作需求完成圖像制作［1］。

無人機遙感系統大致包含幾個組成部分，一是無人機平臺，可以將其分為旋翼型無人機和固定翼無人機，前者可以實現垂直起降和自由懸停，靈活性更強，但飛行高度較低，續航時間一般不超過30 min，適用于一些小范圍的測量任務。后者需要依靠相應的發射器才能起飛，沿著預先設定好的航線飛行，可以直接降落，但安全性能差，容易損壞，因此在實際應用中多借助降落傘降落。固定翼無人機的飛行高度高、續航時間長，適用于大范圍的測量任務。二是地面遙測遙控系統。地面遙測遙控系統包括地面控制計算機、數據通信裝置、數字式遙控器及DGPS 基準站等，可以通過數據通信系統和遙測遙控軟件的相互結合，對無人機的航線進行規劃，同時也能夠完成對遙感數據的實時監測及飛行數據的更改等操作。三是機載傳感器。可以搭載在無人機上的傳感器類型眾多，常見的有高光譜相機、多光譜傳感器及激光雷達等，這些傳感器普遍具有精度高、體積小、質量輕等特點，可以實現對遙感影像數據的獲取和存儲［2］。

2 無人機遙感技術在農田灌溉管理中的應用

2.1 灌溉區域識別

隨著我國土地政策的改革，傳統承包到戶、精耕細作的農業生產模式逐漸被集約化模式取代，對于農田灌溉管理工作也提出了許多新的要求。農業生產是一個系統性工程，灌溉在其中扮演了非常重要的角色，尤其是在農業規模化種植形成后，作物灌溉的順利進行需要完善的農田水利設施作為支撐。從這個角度分析，在當前及未來較長的一段時間內，農田水利灌溉工程都會維持快速發展的態勢。在以往的農業發展中，信息技術的應用范圍相對狹窄，農業灌溉區域的識別及相關信息（地形地貌、水文環境等）的收集一般都是采用人工收集的方式，工作效率低下且資源消耗巨大，即便如此，也無法有效保障數據信息的準確性。最近幾年，隨著空間信息技術的快速發展，遙感技術在農業灌溉區域識別中得到了廣泛應用，包括衛星遙感技術和無人機遙感技術。其中衛星遙感技術獲取的影像分辨率相對較低，而且數據信息的時效性相對較差［3］，無法很好地滿足農業水利灌溉建設及農業灌溉區域信息采集的需求。與之相比，無人機遙感技術能夠在相對更短的時間內獲取更加精準的灌區面積、地形地貌等信息，幫助工程技術人員做好灌區面積的合理規劃以及水利灌溉工程的設計。以灌溉渠道的建設為例，借助無人機遙感技術獲取的數據信息，能夠計算出管道經過區域的地形高差，設計出科學的管道鋪設方案，以此來降低成本投入，減少施工工程量。

2.2 灌溉渠系維護

在農田水利灌溉工程中，灌溉渠系及管網是最為核心的組成部分，而要想確保農田灌溉管理的有效性，需要盡量縮短灌溉渠系和管網分布信息更新的周期。需要定期對管道進行巡檢，及時對存在的缺陷和問題進行處理，以此來保障農業生產安全。但是結合實際情況分析，農業灌溉渠系和管網的分布范圍廣、線路長，如果采用的是傳統人工巡線的方式，存在人力資源投入巨大、巡線時間長［4］、巡線效率低等缺陷。而無人機遙感技術的應用，能夠對上述問題進行解決。農業灌溉渠系從大到小依次為干渠、支渠、斗渠、農渠和毛渠，在使用無人機遙感技術對其進行識別的過程中，必須做好圖像的預處理工作，通過對圖像進行顏色增強及顏色空間轉換，可以將原本的RGB圖像轉化為LAB 圖像，將目標構筑物的顏色和亮度清晰呈現出來。但是，在提取農田渠系信息時，其數據來源相對單一，整體效果并不十分出眾，也使得后續的渠系制圖、泥沙淤積識別等存在較大難度。在新的發展環境下，隨著支持向量機分類檢測方法的應用，目標識別的精度及特征提取的效率顯著提升，無人機遙感技術在灌溉渠系識別及維護方面的應用效果也得到了進一步體現。在實踐中，應該將無人機遙感技術收集到的各種數據信息如高程數據、坡度數據、正射影像等結合起來，豐富數據源的同時，從中提取出具備顯著特征的數據，建設訓練樣本集，再依照支持向量機分類檢測方法，做好渠系的分割提取，提取結果經過去噪、優化后，可以幫助相關工作人員對灌溉渠系的連續性進行分析，準確把握泥沙淤積段的具體情況，為后續清淤工作提供參考依據［5］。

2.3 作物干旱預警

土壤含水率與植被生長情況可以將干旱與否直接反映出來，以無人機遙感技術為支撐，能夠建立起農作物干旱預警機制，幫助農業生產人員控制好灌溉的間隔，保證灌溉效果。具體來講，作物干旱預警機制應該關注3 個核心數據。

2.3.1 作物含水率。干旱會導致作物減產，嚴重時甚至可能出現作物大面積死亡的情況。借助無人機遙感技術，能夠對農作物的含水量進行檢測，其基本原理是不同植物的含水率與特定波長的反射率存在顯著相關性。一般情況下，特征波長和植株含水率的相關性會受到環境溫度及光譜儀器等的影響，實際數值可能存在一定誤差，但這個誤差并不會影響其對于植物含水率的測量和反映。以玉米為例，其植株含水率和一些特定波長（910、1 210、1 450、1 930 nm）的反射率都存在顯著的相關性，此相關性在1 450 nm波長反射率中表現尤其明顯。相比之下，與小麥相關性存在較強關聯的波長體現在3 個不同的波段，分別是900 ～1 000 nm 波段、1 400 ～1 500 nm 波段以及1 900 ～2 000 nm 波段。在借助無人機遙感技術對農作物含水率進行測量前，需要應用相應的近紅外遙感技術做好先期測量，然后利用濾波和校正的方式，得到作物的近紅外反射強度數據，再結合測量得到的數據信息構建作物含水率檢測模型。使用無人機遙感技術對作物含水率進行檢測時，可以將采集到的數據信息與模型計算得到的數據信息進行對比，判斷作物是否需要灌溉。

2.3.2 土壤含水率。土壤含水率的測定方式有很多，如近紅外遙感檢測、熱紅外遙感檢測等，無人機遙感技術同樣能夠被應用到土壤含水率檢測中，只需要將微波發射器、紅外探測儀等安裝在無人機上，就可以獲取相應的數據，建立起土壤含水率預測模型。在實際操作中，一方面，需要對土壤含水率與不同波段反射率的相關性進行分析，找出相關性最顯著的波段，以此建立土壤含水率預測模型；另一方面，應該對無人機采集到的數據進行降噪、拼接及幾何校正處理，處理后的圖像數據可以和模型預測數據進行對比，形成完整的土壤含水率監測體系。

2.3.3 蒸騰量計算。無人機遙感技術可以利用遙感數據和氣象因子來對太陽輻射量、農作物生長情況等進行估算，然后計算出目標區域內農作物的蒸騰量。相關研究表明，使用無人機遙感技術針對較大范圍內的蒸發蒸騰量進行分析具備良好的可行性和可靠性。在使用遙感數據從能量平衡的角度進行蒸發蒸騰量估算時，需要計算出幾個核心數據，如土壤熱通量、地表凈輻射、感熱通量等，然后求解出潛熱通量，依照這些數據來計算出較為準確的蒸發蒸騰量。

2.4 種植結構分類

不同農作物類型有著不同的光譜特征。作物種植結構分類的基本原理，是依照植被光譜信息、葉面積指數信息等的差異性，實現對不同作物類型的準確識別。不同作物在相同生長階段，又或者相同作物在不同生長階段具有不同的光譜特征和空間特征，借助無人機遙感技術獲取的遙感影像能夠用于作物種植結構的識別。在此過程中，農業技術人員需要對照遙感區域的光譜差異、對農作物的識別特征以及翻譯標志進行明確。例如，小麥在我國大部分區域都有種植，是一種非常重要的糧食作物，當其處于分蘗期時，小麥植株會匍匐在地面上，從遙感影像中可以看到大面積的土壤裸露及秸稈殘留物；當處于拔節期時，小麥的高度增大，逐步實現了對于地表的覆蓋，遙感影像中幾乎看不到裸露土壤，能夠看到的只有垂直層陰影。因此，如果小麥處于分蘗期至拔節期，遙感影像會同時包含小麥、土壤及陰影3 個部分。當小麥進入成熟期后，葉片為綠色，植被可以實現對地表的完全覆蓋，這種情況下陰影部分全部消失，光譜的圖像只有綠色的小麥。從乳熟期至完全成熟階段，小麥開始從綠色變成黃色，光譜特征發生了很大變化。結合相應的遙感影像分析，再使用綠光波配合近紅外波的反射率數值，結合歸一化差值獲取的植被指數，農業技術人員能夠實現對遙感影像的快速分類。如果在同一幅遙感圖像中存在有不同類型的農作物，需要對作物彼此之間在植被指數、空間特征及光譜特征方面的差異進行分析，運用逐級分層的方式做好分類，以此來實現對作物結構類型的準確識別。

3 農田灌溉領域無人機遙感技術的創新發展

信息技術的飛速發展，使得無人機遙感技術在農田灌溉領域中的應用也在不斷創新，具體體現在4 個方面。一是專用遙感系統的出現。不同作物的生長對于水分需求不同，農田灌溉管理也存在很大差異，可以通過整合無人機遙感技術與GPS、GIS 等技術，構建起專用的遙感系統，了解農作物的實際生長狀況，形成智能化的農田灌溉系統。二是響應機制的完善。可以就不同水肥條件下農作物的生理生化指標進行對比分析，明確作物在不同時期對于水分及養分的需求，構建起農作物生長模型和不同生長指標的響應機制，為作物種植、施肥、灌溉提供科學指導。三是解譯方法的創新。從保障低空遙感數據準確性和可靠性的角度，需要做好數據波段的合理選擇，明確不同作物的特點，確定好遙感技術中各種儀器設備的技術參數，為新的遙感數據源及數據源組合的選擇提供參考。四是智能灌溉系統的構建。智能灌溉系統的構建同樣是無人機遙感技術在農田灌溉領域的一種創新發展，其需要借助無人機遙感技術獲取的各種數據信息，為農田灌溉提供智能化管理技術。在實際操作中，智能灌溉系統的建設需要考慮4 個方面的內容：一是必須結合農田所處區域的氣候條件，確定好灌溉量及灌溉周期，保證灌溉的有效性，避免出現灌溉過于頻繁導致水資源浪費的問題；二是應該做好灌溉區域和管道的合理布局，對灌溉均勻度、水源供給能力等進行綜合考量，依照地形高差、水溝和道路的邊界，做好輪灌和施肥工作；三是應該對輪灌區域進行合理劃分，做好系統水力計算，對壓力及流量的需求進行明確；四是在針對水肥藥一體化智能灌溉系統進行設計時，需要同時做好滴灌系統、控制終端、施肥系統等的合理設計。

4 結語

隨著城市化進程的加快，農村地區的勞動力逐漸朝著城市地區轉移，農業從業人口越來越少，引入先進的技術手段，提升農業生產的自動化和智能化程度，成為現代農業發展的關鍵。將無人機遙感技術應用到農業灌溉管理中，能夠有效規避傳統機構調查方式存在的人力物力資源浪費問題，也可以對衛星遙感技術存在的不足進行彌補，提升農業灌溉的精準性、科學性和有效性，繼而推動農業生產現代化發展。