圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)遙感無人機中的應(yīng)用

摘要：隨著無人機技術(shù)的發(fā)展和成熟，該技術(shù)應(yīng)用越來越廣泛。中國農(nóng)業(yè)正在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⑥r(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，農(nóng)業(yè)遙感無人機以其靈活性強、周期短、成本低、操作簡單等優(yōu)點成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的新寵兒。為了提取無人機采集圖像中的農(nóng)業(yè)信息，圖像處理技術(shù)開始運用到分析和處理農(nóng)業(yè)遙感無人機的采集圖像中，通過該技術(shù)可以讓農(nóng)業(yè)無人機更加高效率、高準(zhǔn)確率進行農(nóng)田作業(yè)。鑒于此，該文主要探究圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)遙感無人機中的具體應(yīng)用，為相關(guān)人員提供有效參考。關(guān)鍵詞：圖像處理；遙感無人機；農(nóng)業(yè)從古至今，農(nóng)業(yè)問題和糧食產(chǎn)量一直是制約著人類社會生存和發(fā)展的重要問題，隨著當(dāng)代社會生產(chǎn)方式和農(nóng)業(yè)無人機技術(shù)的快速進步，中國農(nóng)業(yè)正在由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⑥r(nóng)業(yè)、智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)，使用無人機進行農(nóng)田作業(yè)也成為當(dāng)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的新趨勢。農(nóng)業(yè)遙感無人機以其高靈活性、高效率、低成本、操作簡單等優(yōu)點成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的研究熱點，基于微小型無人機的遙感信息獲取技術(shù)廣泛應(yīng)用在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，圖像處理技術(shù)也逐漸應(yīng)用到無人機采集圖像處理中來。為了分析和提取農(nóng)業(yè)遙感無人機采集圖像中蘊含的農(nóng)情信息，更加高效率地實施農(nóng)情監(jiān)測，圖像處理技術(shù)開始運用到農(nóng)情檢測中的無人機采集圖像分析方面。1國內(nèi)外圖像處理技術(shù)在遙感無人機中的研究現(xiàn)狀1.1

國外圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)遙感無人機中的相關(guān)研究在國外，圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用在農(nóng)業(yè)無人機系統(tǒng)中。隨著農(nóng)業(yè)技術(shù)的不斷進步，圖像處理技術(shù)和無人機技術(shù)的結(jié)合更加緊密，通過農(nóng)業(yè)無人機進行遙感采像后，運用圖像處理技術(shù)進行農(nóng)情信息的提取和主要分析的相關(guān)應(yīng)用也越來越多。2005年，Hardin等利用圖像處理技術(shù)對無人機采集圖像加以分析，進行大規(guī)模的農(nóng)業(yè)草種可視化圖像數(shù)字模擬繪制；2007年，Swain等將圖像處理技術(shù)和農(nóng)業(yè)無人機相結(jié)合，通過對農(nóng)田的多光譜影像進行圖像反衍操作來監(jiān)測作物氮元素含量的相關(guān)變化；2010年，Hunt等基于農(nóng)業(yè)無人機采集的遙感數(shù)據(jù)，通過圖像處理技術(shù)大尺度監(jiān)測作業(yè)農(nóng)田內(nèi)的大豆生物量；2014年，Zarco等通過處理農(nóng)業(yè)無人機采集圖像對不連續(xù)冠層進行相關(guān)分析，從而實現(xiàn)生物參數(shù)的檢測，并通過三維重建的圖像技術(shù)對作物的生長高度進行了相關(guān)的監(jiān)測和統(tǒng)計；2017年，Liebisch等基于無人機遙感圖像數(shù)據(jù)，通過圖像生成重建技術(shù)繪制了3D點云圖檢測行播作物進行除草試驗的相關(guān)效果。1.2

國內(nèi)圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)遙感無人機中的相關(guān)研究與國外相比，國內(nèi)圖像處理技術(shù)用于農(nóng)業(yè)遙感無人機的應(yīng)用時間稍晚，但是國內(nèi)的相關(guān)技術(shù)發(fā)展也非常迅猛。中國農(nóng)業(yè)無人機市場逐年擴大，圖像處理技術(shù)和無人機的結(jié)合也逐漸走在了世界前列，并形成了豐富的應(yīng)用案例。2010年，祝錦霞等利用農(nóng)業(yè)無人機航拍平臺來獲取水稻葉片和冠層的圖像，并通過進一步對獲取圖像進行分析處理，提取到了不同氮素含量的葉片和冠層特征信息，進而進行診斷水稻富含的氮素營養(yǎng)。2011年，冷偉鋒等提出了利用無人機遙感和圖像處理技術(shù)，通過對作物冠層進行電磁輻射異常檢測確定作物病害部位的無人機檢測平臺。2016年，高林等圍繞無人機高光譜遙感反演，利用圖像處理技術(shù)生成了作物葉面積指數(shù)，并在冬小麥試驗田對冬小麥葉面積指數(shù)進行估測及對冬小麥覆蓋度進行提取。2022年，試驗人員基于無人機多源圖譜進行圖像融合對水稻稻穗表型進行了監(jiān)測研究。2圖像處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)遙感無人機中的主要應(yīng)用途徑及意義2.1

農(nóng)田地塊面積估測通過圖像處理技術(shù)對無人機采集的遙感圖像數(shù)據(jù)進行數(shù)字化分析，采用深度學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生圖像的體積結(jié)構(gòu)或三維結(jié)構(gòu)。這些三維結(jié)構(gòu)進一步用于構(gòu)建信息建模系統(tǒng)，并執(zhí)行不同的操作，如圖像分類、增強和分割等。結(jié)合圖像處理技術(shù)，可以讓農(nóng)業(yè)遙感無人機的采集圖像更加清晰，獲得數(shù)據(jù)更加便捷，在實現(xiàn)節(jié)約成本的同時提高農(nóng)業(yè)無人機采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。2.2

農(nóng)作物生長狀況監(jiān)測通過圖像處理技術(shù)，可以利用無人機進行遙感監(jiān)測農(nóng)作物生長狀況，主要包括農(nóng)作物實時生長變化、作物植被覆蓋度變化、作物生物量估測、作物健康狀況監(jiān)測以及作物相關(guān)元素含量等。主要實現(xiàn)利用無人機搭載多光譜攝像頭，將通過無人機獲取的多光譜影像進行相關(guān)的圖像處理操作，實現(xiàn)農(nóng)作物的生長狀況監(jiān)測，并將無人機獲取的高分辨率影像進行圖像拼接和融合后與相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析，從而獲取農(nóng)作物生長情況。通過使用圖像處理技術(shù)的無人機處理系統(tǒng)可以更好的實現(xiàn)農(nóng)業(yè)無人機采集圖像的大氣校正和輻射定標(biāo)等，實現(xiàn)農(nóng)作物生長狀況監(jiān)測的智能化和自動化。在農(nóng)作物生長狀況監(jiān)測方面，通過圖像處理技術(shù)和農(nóng)業(yè)無人機相結(jié)合，可以實現(xiàn)比人工觀測無人機圖像更加高效的效率。在經(jīng)過深度學(xué)習(xí)算法的圖像處理技術(shù)后，農(nóng)業(yè)無人機系統(tǒng)還可以更好地規(guī)劃航線，從而使無人機系統(tǒng)更加高效合理地監(jiān)測農(nóng)作物生長狀況。2.3

農(nóng)作物災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警通過農(nóng)業(yè)無人機進行跟蹤飛行、圖像傳輸及相關(guān)的圖像處理后，可以基于深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法進行農(nóng)作物病蟲害的智能化視頻監(jiān)控和精準(zhǔn)識別，相對于直接觀測采集圖像具有更高的識別速度和識別率，其中識別速度能達到人工的近百倍。通過將圖像處理技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)無人機進行相關(guān)災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警中，因其識別速度的顯著提高，可以及時監(jiān)測大規(guī)模農(nóng)情，比如森林防火和農(nóng)作物病蟲害等。圖像處理技術(shù)和無人機相關(guān)技術(shù)融合，有利于為農(nóng)作物病蟲害快速識別和防治提供支撐，實現(xiàn)精準(zhǔn)化的農(nóng)作物災(zāi)害監(jiān)測和預(yù)警。3結(jié)語數(shù)字圖像處理是目前流行的研究方向之一，各種算法層出不窮，已經(jīng)在遙感、醫(yī)