智能化无人机植保作业关键技术及研究进展

搭载高性能传感器和施药装备的农业植保无人机系统是精准农业领域具有代表性的智能装备之一。本研究首先从前端田间作业环境动态感知技术出发,阐述了无人机光谱成像遥感、多传感器融合的SLAM实时环境建模等技术在无人机植保作业方面的应用情况;然后对精准施药过程建模与优化控制有关的前沿技术进行了分析,包括旋翼下方风场结构演化及雾滴沉积过程仿真建模、多区域全覆盖条件下的智能作业路径规划、精准变量施药控制等;最后论述了作业效果评估与过程监管相关技术的发展现状,包括施药作业质量评价方法、基于云平台数据管理的全过程可视化监管等。在总结现有技术发展现状基础上,对未来智能化无人机植保关键技术发展趋势进行了预测,阐明了光谱图像获取与计算智能的深度学习识别聚类、基于高精度雾滴谱和风场模型预测的精准变量施药作业路径规划、基于传感器实时数据的作业质量评估和作业监管等新技术手段,将在遥感信息反演、药液飘移抑制、作业效率优化、施药过程管控等方面带来革命性的进步,使植保作业数据化、透明化,全过程可观化可控制,推动农业生产管理从机械化向智能化和智慧化迈进