基于無人機遙感與高光譜技術的農業病蟲害精準監測與防治策略研究

中圖分類號：S127 文獻標志碼：A 文章編號：2096-9902（2025）15-0033-04

Abstract：Thispaperexplores theuseof UAVremotesensingandhyperspectraltechnologyforaccuratemonitoringand controlstrategiesofagriculturalpestsanddiseasestoimprovethecontroleffctofpestsanddiseases.Farmlandremotesensing dataisobtainedthrough hyperspectralsensorscarredbyUAVsandcombinedwithmachinelearningalgorithmstoidentifyand analyze pestsanddiseases，andprecisespraying technologyisusedforpreventionandcontrol.Theresultsshowthatbeforethe restoration，thedensityofpestsanddiseasesreached16Opermu，andthevegetationrestorationindexwas.5O；after implementingefectivepreventionandcontrolmeasures，thedensityofpestsanddiseaseshasbeenreducedto4Opermu，and thevegetationrestorationindexhasalsobeenincreasedtoO.85，andtheuseofpesticideshasalsobeenreducedby 20% ： Therefore，itcanbeseenthatprecisepreventionandcontrol measuresbasedonUAVremotesensingand hyperspectral technologyhavesignificantlyimprovedtheefectivenessofpestanddiseasecontrolandreducedtheuseofpesticides，whichisof great promotion value.

Keywords：UAVremotesensing;hyperspectraltechnology;agriculturalpestsanddiseases;pestanddiseasemonitoring;pest and disease control

1農業病蟲害精準監測技術概況

農業病蟲害防治對保證農作物高產、優質具有重要意義，而傳統的防治手段通常依靠人工巡查、廣泛施藥等方式，造成資源浪費、環境污染等。隨著農業生產向著精細化、智能化方向發展，以無人機遙感、高光譜技術為核心的精準監測及防治手段已逐步成為人們關注的焦點。該項技術可以通過高分辨率遙感數據的獲取來實時監控病蟲害發生和蔓延，繼而達到病蟲害早期預警和精準防治的目的[1-2]。該技術的開發不僅提升了病蟲害防治效率與精準度，而且對減少農藥的使用，減輕環境負擔等都有著十分重要的意義。對基于無人機遙感及高光譜技術農業病蟲害防治策略進行深入探究有一定的實際意義及應用價值。

1.1無人機遙感技術在農業監測中的應用

無人機遙感技術攜帶高分辨率光學傳感器以及多光譜或者高光譜傳感器可以在更短的時間內獲得大面積農田遙感圖像，提供植被的生長狀態，病蟲害的發生情況，土壤濕度的資料[3]。這些遙感數據對農業病蟲害早期監測、精確定位、動態監控等提供有力技術支撐。無人機遙感技術以其空間分辨率高、作業方式靈活多樣等特點，可以對不同種類病蟲害做出定量分析并確定受害區域，繼而為農業決策者制定防治措施提供了科學依據。這一技術的運用極大地提升了農業生產效率、減少農藥使用量、推動綠色農業發展。

1.2高光譜技術在農業病蟲害檢測中的優勢與挑戰

高光譜技術應用于農業病蟲害檢測有著顯著優勢，表現為其可以提供大量光譜信息以達到高精度識別不同種類病蟲害。相較于傳統遙感技術，高光譜傳感器能捕獲更加精細的光譜波段特別是植被紅邊，近紅外及可見光區反射特性的改變，從而實現病蟲害早期癥狀的準確監測[4-5]。對病蟲害特征波段進行分析可以實現病蟲害精準分類和定位，提升防治決策精準度。但高光譜技術的農業應用也面臨著一些挑戰，例如數據處理復雜度大，實時性不強，傳感器價格昂貴等，制約著該技術在大面積農田上的推廣應用。要想切實突破這些技術瓶頸還需要進一步創新與優化技術。

1.3無人機遙感與高光譜技術的融合應用及前景分析

無人機遙感和高光譜技術結合使用，在農業病蟲害精準監測方面顯示出極大潛力。利用無人機遙感空間分辨率優勢結合高光譜技術進行高精度光譜分析，可實現病蟲害有效探測及精準定位。無人機搭載高光譜傳感器可快速采集農田區域多維度數據并識別植被細微健康變化情況，繼而達到精準識別病蟲害發生初期征兆。二者結合在促進監測精度的同時，也能對農業生產過程中可能存在的風險進行實時反饋，從而為農戶及時預防和控制提供決策支撐。盡管當前該技術在大規模應用中仍面臨數據處理復雜性和成本問題，但隨著技術的不斷發展與優化，未來其在農業智能化管理中的應用前景廣闊，尤其在增加作物產量、減少農藥使用和促進綠色農業發展等方面將起到更大的促進作用。

2農業病蟲害防治的主要影響因素與關鍵措施

2.1 病蟲害防治的主要影響因素

影響農業病蟲害防治工作的因素，主要涉及氣候條件、土壤狀況、作物種類以及其生長階段諸多方面。溫度、濕度、水量等氣候因素直接影響病蟲害發生與擴散，特別是溫暖潮濕環境下病蟲害易滋生，擴散快67。土壤健康和作物生長狀態息息相關，土壤貧瘠或者污染常常會造成作物免疫力降低，更加容易遭受病蟲害干擾。作物的品種及生長周期對防治也有重要影響，不同作物病蟲害抗性有很大差別，不同生長階段病蟲害易感性有改變。

2.2基于無人機遙感與高光譜技術的防治關鍵措施

以無人機遙感和高光譜技術為基礎的預防和控制關鍵措施，主要取決于精準監測和定向干預。利用無人機攜帶高光譜傳感器實時采集農田多光譜數據可高精度監測病蟲害發生擴散。這些資料有助于確定病蟲害種類、分布范圍及受害程度等，以達到早期診斷與報警的目的。無人機可以依據分析結果實施精確噴灑作業以保證農藥只適用于受害區域而避免過量施用，減少對環境及生態造成的影響。將氣候數據和作物生長信息相結合，無人機系統也可以對噴灑策略進行動態的調整，增強防治效果。這種精準防治方式在提升農田病蟲害管理效率的同時，也有效降低資源浪費與環境污染。

3精準監測與防治對策的仿真與評估

3.1 仿真模型

該仿真模型將無人機遙感技術和高光譜數據分析相結合，目的是對農業病蟲害進行精準監測和控制。模型由無人機攜帶高光譜傳感器獲取農田區域光譜數據，并使用機器學習算法進行數據處理以確定病蟲害種類及分布。該模型根據病蟲害空間分布及嚴重程度對防治策略進行了進一步優化，主要包括精準噴灑劑量、噴灑路徑及時間等規劃。通過該模式，可實現病蟲害早期發現，精準定位至定向防治整個過程，提高防治效果，減少農藥使用。該模式還包含綜合評估模塊根據模擬結果和實際觀測數據綜合評價防治效果。

3.2數值模擬參數

為了使仿真模型能夠有效反映農業病蟲害的實際情況，以下4個關鍵指標被選定為模型的數值模擬參數。

病蟲害發生率： Na ×100%（Nd為已確診的病蟲害植物數量， N_t 為總觀測植物數量）。

植被指數：VI=NIR-RED （NIR為近紅外波段反射率， RED 為紅光波段反射率）。

噴灑劑量： A（A，為噴灑藥劑的總量，A，為噴灑覆蓋的總區域面積）。

防治效果：

為防治后的病蟲害數量，N_d^（before） 為防治前的病蟲害數量）。

3.3 技術階段劃分

1）在數據收集和初步分析的階段，使用無人機的高光譜遙感技術來收集病蟲害的相關數據。主要自的在于采集高光譜圖像與遙感影像并對病蟲害做出初步識別與定位。這一階段重在保證數據高精度和為后續防治策略提供基礎資料。

2）在病蟲害的精準監測和防治決策階段，結合了病蟲害的發生率和植被指數，利用機器學習模型來實現病蟲害的精確識別。根據病蟲害空間分布及嚴重程度制定防治決策，利用無人機系統精準噴灑。這一階段核心是通過精準數據與智能算法來優化防治效果。

3）在進行防治措施的執行之后，對現場的數據進行了監控，并將這些數據與仿真模型的預測結果進行了深入的比較和分析，以評定防治的實際效果。依據評價結果進一步優化防治策略，促進病蟲害防治長期成效。

3.4數值模擬分析

通過數值模擬對4個關鍵指標進行了分析，模擬結果如表1和圖1所示，病蟲害發生率及植被健康狀況隨防治措施的采取表現出明顯的變化。在初始階段，病蟲害的發生率達到了 20% ，而植被指數為0.75，這表明存在一定程度的病蟲害干擾和植被健康問題。通過一次持續的監測，發現病蟲害的發生率增加到了

30% ，而植被指數下降到了0.70，這表明病蟲害的蔓延進一步加劇了植被的健康狀況。實施了一系列的防治措施之后，病蟲害的發生率顯著降低到了 10% ，同時植被指數也恢復到了0.80，這表明防治策略已經取得了初步的成功。病蟲害發生率下降到了原來的水平，植被指數為0.85，防治效果明顯提高，病蟲害得到了有效防治。噴灑的劑量與其防治效果之間存在明顯的正向關聯。適當提高噴灑的劑量可以增強防治的效果，并且在后續階段，其效果可以達到 75% ，這進一步證實了仿真模型的準確性和可靠性。

表1數值模擬結果

圖1數值模擬結果

4關鍵技術

4.1無人機遙感數據采集與處理技術

無人機遙感技術在農業病蟲害監測和防治研究中被廣泛用作高效數據獲取方法。使用無人機攜帶高光譜傳感器可以在大面積農田內進行精準數據采集。該技術可以快速地獲得農田表層高光譜影像數據并提供大量農業環境信息。數據采集時，采用高精度定位系統和飛行控制技術來保證數據采集時效性和準確性，從而為下文的分析打下堅實的基礎。在數據處理中，通過圖像預處理方法去噪及光譜波段的選取來優化數據質量及信息提取效率。通過分析病蟲害特征，可提取高光譜數據相關病蟲害信息以支撐精準識別與防治決策。該技術手段可實現大范圍農田病蟲害高效準確監控，顯著提高農業生產精準管理水平。

4.2高光譜圖像分析與病蟲害識別技術

高光譜圖像分析技術對農田各個波段光譜數據進行解譯可以準確地識別病蟲害空間分布和種類。這項技術的關鍵是對高光譜數據進行高效的處理和分析，它采用了支持向量機（SVM）和隨機森林（RF）等機器學習算法來進行病蟲害的分類和識別。這些算法可以通過對農田光譜特征的學習來判別不同生長階段、不同病蟲害種類，進而精確地診斷病蟲害。通過對高光譜圖像多維數據進行分析，明確識別病蟲害細微差異，提高診斷準確性與可靠性。與深度學習方法相結合，進一步提升病蟲害識別精度與魯棒性，尤其適用于復雜環境下，可有效降低誤識別概率。高光譜數據結合先進的機器學習技術，顯著提高病蟲害監測自動化、智能化程度，為精準農業發展提供強大技術支撐。

4.3精準噴灑與防治路徑優化技術

精準噴灑技術是將遙感數據與無人機噴灑系統相結合，通過對病蟲害空間分布密度和發生率進行準確統計，從而有針對性地制定防治方案。文章根據這一原則，利用路徑規劃算法優化噴灑路徑，保證藥劑能準確覆蓋病蟲害發生區域，避免了藥劑浪費及不必要的環境污染。該項技術可根據農田病蟲害變化情況實時動態調節噴灑量和噴灑范圍，并對不同作物生長環境和病蟲害發生發展階段實現智能化調節。采用優化噴灑路徑和量化控制等措施，精準噴灑技術增強防治效果、降低藥物使用成本、減少對生態環境不利影響。該技術為精準農業的發展提供了高效環保的預防和治療手段，可有效促進農業生產可持續發展，同時保證作物健康。

4.4防治效果評估與數據反饋技術

防治效果評估技術對本次研究監測和優化起著至關重要的作用，通過比較病蟲害發生率和植被指數在防治前和防治后的變化情況，可以對防治措施實施效果進行直觀評價。該項技術以數據采集系統為支撐，實時采集防治前和防治后監測數據，通過與仿真結果比對分析產生防治效果詳細評價報告。評估結果既可對病蟲害防治工作提供量化的依據，也可為后續防治策略的優化提供反饋。通過該反饋機制可使防治措施依據實際效果動態調整保證精準控制與持續優化，以促進病蟲害防治整體效能的發揮。該技術為精準農業提供科學依據，可在實際工作中不斷改進防治方案，保障農業生產可持續發展。

5修復措施實施效果評價

5.1現場監測數據與修復效果的關系

為評估修復措施的實施效果，現場監測數據與修復效果之間的關系通過4個新的關鍵指標進行分析，見表2。

表2現場監測數據與修復效果

5.2 實施效果評價

根據對現場監測數據的分析，采取的修復措施明顯提升了病蟲害的控制效果和植被的健康狀況，在初始階段，病蟲害的密度達到了150個/畝（1畝約等于667m² ，下同），當植被恢復指數達到0.45，土壤的濕度是 18% ，以及農藥的使用量為 50L/ha 時，這些數據都揭示了明顯的病蟲害問題和植被的健康狀況相對較差。在進行修復之前，病蟲害的密度稍微增加了，達到了160個/畝的規模，同時植被的恢復指數也略有上升至0.50，土壤的濕度也相應地增加了。實施了一系列的修復措施之后，觀察到病蟲害的密度明顯降低到了90個/畝，同時植被的恢復指數也上升到了0.75，土壤的濕度也增加到了 25% ，而農藥的使用量也相應地減少了。最后的數據表明，病蟲害的密度已經進一步減少到40個/畝，植被的恢復指標達到了0.85，土壤的濕度增加到了 30% ，而農藥的使用量則維持在50L/ha的水平，說明該修復措施在優化農藥使用的前提下，有效減少病蟲害的發生和植被狀況的改善。

6結論

本項研究將無人機遙感和高光譜技術相結合，為精準農業中病蟲害的監測和控制提出新的策略。研究表明：基于高光譜數據進行病蟲害識別定位可達到早期預警、精準干預、明顯提高防治效果的目的。無人機系統靈活性與高效性使大面積農田精準防治得以落實，也使農藥的使用得以優化，環境污染得以降低。通過現場數據分析和評價，證明該項技術在實踐中是可行和高效的，有廣泛推廣價值。伴隨著科技的深入發展及優化，以無人機遙感及高光譜技術為基礎開展精準農業病蟲害防治工作，將會給農業生產帶來更多智能及可持續解決思路。

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