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【盘点】无人机在农业上的12个潜在使用
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日期:2016-09-23 11:16:50来历:明升我国 点击:1456
中心提示:在刚刚曩昔的2015年中,无人机肯定是农机范畴的一个抢手词汇,先后有包含山河智能、隆鑫通用、极飞、大疆、零度智控等多家知名企业在内的公

       在刚刚曩昔的2015年中,无人机肯定是农机范畴的一个抢手词汇,先后有包含山河智能、隆鑫通用、极飞、大疆、零度智控等多家知名企业在内的公司投入到植保无人机的出产激流中。

       虽然无人机在我国农业范畴火起来的方法是以植保作业为主,但除此之外,无人机在农业上的使用还有着愈加宽广的六合。

       近两年来,美国多所高校和企业都在进行无人机在精准农业使用上的研讨,这些研讨揭开了无人机除植保使用外的别的一个宽广的范畴。

       2015年12月底,美国媒体报道了无人机在精准农业方面的12个潜在使用,信任这些也将为国内农业无人机企业供应更多的产品思路。

       在北达科他州,有无数个理由能够令人对无人机发生爱好。在接下来的10年内,这些理由中的许多都将会变成实实在在的收入。有专家说,精准农业将会占有未来商场中的大部分比例。

       虽然这项技术为农人和农业企业带来了很大的远景,可是还没有痕迹闪现这项技术现已开端腾飞。

       “阻止无人机在农业上使用的一大阻止是缺少选用无人机数据使用于作物和畜牧办理的现实支撑。”来自北达科他州立大学的农业装备专家John Nowatzki说。

       2014年该校的卡林顿研讨推行中心启动了一个项目,研讨人员针对无人机在作物和畜牧办理中的使用进行了研讨。

       “现在,许多农人、咨询公司和一些小的精准农业公司对无人机技术都非常感爱好,”他说。“咱们的研讨将会为这些人和公司供应成功将无人机技术使用于农业所需的必要的信息和东西。该研讨还将推动无人机在农业范畴的使用方法。”

       以下是该研讨中心研讨的12个使用方向。

       1.辨认出苗率和作物密度

       研讨人员对一块儿田地中不同方位的作物出苗率和密度进行了两次丈量(一次在耕种一周后,一次在耕种12天后)。在此期间,无人机对测定点收集了多光谱图画数据。这些数据经过校对、标定和处理后,就能够将作物从邻近的植被中辨认出来。然后,每平米的作物密度将会被核算出来,然后生成作物密度图。

       DraganflyerX4-C无人机

       使用状况:DraganflyerX4-C无人机搭载索尼NEX5相机收集作物密度信息,所收集的多光谱图画具有0.9cm的分辨率。收集图片后,经过MATLAB软件进行密度核算。

       “无人机所收集的归一化植被指数成功地被用于大豆种类实验中的大豆生理老练度猜测,”卡林顿研讨推行中心的Mike Ostlie说,“无人机被用于玉米植被密度信息丈量,并在地上临密度进行核算。咱们发现当作物很小时作物老练度和密度具有必定的联系。”

       2.辨认氮缺乏的小麦和玉米

       当玉米处于不同成长阶段时,研讨人员使用光学传感器来树立归一化植被指数(注:归一化植被指数是反映农作物长势和养分信息的重要参数之一。依据该参数,能够知道不同时节的农作物对氮的需求量)。

       无人机将搭载光学传感器收集田地中不同区域的红外遥感图画。这些红外图画数据将会在同一天内被校对、标定并处理,然后勘探氮供应缺乏的作物。

       使用状况:由图画得来的归一化植被指数数值与地上实践丈量而得的数值进行比较,然后使无人机收集的归一化植被指数愈加准确,这些准确的数据将被用于氮元素的变量供应。这项研讨还被使用到辨认氮元素供应缺乏的小麦。

       “咱们将由无人机收集的数据与Green Seeker光谱仪所收集的数据进行比照,”Ostlie说,“这两个渠道所采纳的关于氮缺乏的数据具有相同的准确度。虽然两者收集的数值不同,但经处理后得出的处方图是相同的。”

       3.点评作物前期健康状况

       研讨人员将会使用卡林顿研讨推行中心所具有的关于春小麦、大豆和玉米的广泛的研讨,来辨认田地中前期作物的产值潜力、养分水平、长势和密度。

       使用状况:研讨人员在进行关于作物前期健康状况的参数的地上收集时,也使用无人机收集了这些作物的多光谱图画。

       “Green Seeker传感器和空间图画均能在作物仍是绿色时,猜测春小麦和硬粒小麦的产值潜能。”Ostlie说。

       4.了解疾病症状

       无人机在疾病操控方面的其间一个使用便是了解大田中作物的发病率和严峻程度,然后使农人鄙人一季的栽培中能够更好地进行田间办理。

       卡林顿研讨推行中心的协作者将在一些研讨实验中辨认必定规模的疾病严峻程度。最早开端调研的作物和疾病是大豆和干豆菌核病(白色霉)。由叶子所闪现的春小麦黄褐色斑病、斑枯病、锈病在随后也将被调研和定量。

       使用状况:谷类和豆类疾病实验的图画现已收集,可是数据没有剖析。

       5.寻觅虫灾症状

       农人需求监测作物的虫灾状况,来决议杀虫剂使用的需求区域和剂量。

       Geo Blu Explorer无人机被使用与查找因为虫灾、疾病、养分缺乏以及水分缺乏而发生的作物成长问题

       使用状况:虫灾和辨认研讨尚在调研中。

       6.监测杂草损害

       农人需求监测作物的杂草损害状况,来决议除草剂使用的需求区域和剂量。

       使用状况:“手持Green Seeker光谱仪器并不能供应满意的杂草操控信息,由无人机收集的开始图画扫描也不能,”Ostlise着重,“但是,经过无人机所收集的图画,特定区域能够被确认。在这种状况下,小麦垄间的杂草操控,与其图画有很好的关联性。那些成片成长的杂草区域能够被制作出来,被用于除草剂施用和中耕操作。”

       7.监测作物水分需求状况

       农人需求监测作物的水分需求状况,来拟定灌溉方案。

       使用状况:2015年研制成功的新的热成像设备将支撑水分钳制信息的获取。

       8.记载耕作和作物轮作的影响

       农人需求监测耕作和作物轮刁难作物出苗率、长势、产值的影响,来确认每年栽培的作物种类和种类。

       使用状况:仍在研讨阶段,没有得出牢靠定论。

       9.监测牛群的繁衍活动

       繁衍成功率对取得能够盈余的牛肉产值至关重要。实时监测公牛和母牛的繁衍活动能够使饲养者注意到活动性问题。

       使用状况:仍在研讨阶段,没有得出牢靠定论。

       10.收集牛场的表层温度

       牛场的办理人员需求监测牛场的表层温度,并将其与动物的体温联系起来,来调整动物处在最佳温度规模内。

       使用状况:研讨人员将使用地上温度计丈量不同垫料的表层温度。无人机将收集牛场的表层温度的热图画数据。仍在研讨阶段,没有得出牢靠定论。

       11.勘探草场中的病牛

       饲养者需求赶快辨认出草场中的病牛,将其阻隔。

       使用状况:仍在研讨阶段,没有得出牢靠定论。

       12.辨认具有损坏行为的家畜

       每天将会对牛群进行3次监测,以辨认具有损坏行为的家畜。由多光谱图画得出的数据将会与地上实在数据进行比照,以确保无人机获取数据的准确度,然后辨认具有损坏行为的家畜。这个数据收集系统将会在放牧时节每天启用3次。

       使用状况:仍在研讨阶段,没有得出牢靠定论。

       “无人机的使用仍处于婴儿时期,”Ostlie说,“收集图画的设备必定会在处理数据的速度方面有一个很大的提高。只需咱们还有满意多的数据能够去剖析,咱们就会继续从事咱们的研讨,看咱们还能从这项新技术中得出哪些有用的信息。”

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出处:明升我国
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