《四川发文加快农业领域低空经济发展,到2027年农用无人机保有量1.5万台以上》

  • 来源专题:农机装备
  • 编译者: 江浩
  • 发布时间:2025-07-18
  • 为贯彻落实党中央、国务院和省委、省政府关于发展低空经济的决策部署,抢抓低空装备创新和产业增长的发展机遇,形成农业领域低空经济新业态新模式,加快农业新质生产力发展,日前,四川省农业农村厅发布《关于加快农业领域低空经济发展的通知》(简称《通知》)。

    《通知》明确目标任务:推动低空经济与农业深度融合,构建资源集聚、应用广泛、服务高效、体系完备、保障有力的农业农村领域低空经济新发展格局。到2027年,农业农村领域低空经济发展新基建、新应用、新格局基本形成,区域农机社会化服务中心农用无人驾驶航空器(以下简称农用无人机)配置全覆盖,全省农用无人机保有量达到15000台以上,新培育持证农用无人机操控员5000人以上,打造“农用无人机+”5类应用场景,年度作业面积超过1亿亩次。

    附全文


    四川省农业农村厅关于加快农业领域低空经济发展的通知

    川农发〔2025〕- 11号

    各市(州)农业(农牧)农村局:

    为贯彻落实党中央、国务院和省委、省政府关于发展低空经济的决策部署,抢抓低空装备创新和产业增长的发展机遇,形成农业领域低空经济新业态新模式,加快农业新质生产力发展,现将有关事项通知如下。

    一、思路目标

    (一)发展思路。着力科技赋能农机装备、插上现代农业发展翅膀,坚持“政府引导、市场主导、试点先行、安全发展”的原则,积极研制低空农业装备、提高低空服务能力、打造低空应用场景、优化低空农业生态,开拓农业机械化发展新路径,打破传统农业农村经济活动的时空限制,催生乡村新产业新业态新模式,为现代农业发展赋予飞翔动力。

    (二)目标任务。推动低空经济与农业深度融合,构建资源集聚、应用广泛、服务高效、体系完备、保障有力的农业农村领域低空经济新发展格局。到2027年,农业农村领域低空经济发展新基建、新应用、新格局基本形成,区域农机社会化服务中心农用无人驾驶航空器(以下简称农用无人机)配置全覆盖,全省农用无人机保有量达到15000台以上,新培育持证农用无人机操控员5000人以上,打造“农用无人机+”5类应用场景,年度作业面积超过1亿亩次。

    二、工作重点

    (一)开展装备技术攻关。按照“需求牵引、突出重点、服务产业”的原则,全面梳理低空领域农业装备短板弱项,支持科研院所和高校、无人机企业等组建创新联合体,聚焦低空飞行器及其配套农机具,重点开展农用无人机、机载传感器、飞行控制、绿色新能源动力、智能作业系统等技术攻关。利用农机装备研发制造推广应用一体化试点、丘陵山区农机化薄弱环节技术攻关项目,开展适宜农用无人机作业的肥药耐腐蚀播撒系统、种子精量飞播技术攻关,以及开发适应农用无人机喷洒的肥料、农药等农资产品。加强中试验证和熟化应用,做好鉴定检测认证,促进创新产品加快迭代升级。

    (二)打造典型应用场景。鼓励有条件的地区建设一批低空飞行农业装备作业引领区,分作物分区域分环节举办现场演示活动,打造植保作业、精准施肥、播种、农情监测及农林产品吊运等典型应用场景,构建高效的空地协同农业生产体系。

    1.打造农用无人机大载重吊运示范应用场景。在农机无法通过机耕道进出的坡耕地、高台地和背湾死角等区域,通过大载重农用无人机吊运轻简型农机上山、农产品下山等,开展低空飞行农业装备集成配套和中试熟化,促进新技术、新装备转化应用。

    2.巩固“农用无人机+植保、施肥”应用场景。在连片粮油、果蔬茶种植区域广泛开展农用无人机病虫害飞防、撒施肥料等作业,按作物类型开发作业标准,加快在茶叶、果树、蔬菜等特色产业上的应用。

    3.扩大“农用无人机+播种”应用场景。重点在丘陵山区农机下田难、地块小、坡度大等区域,以及因土壤湿度大导致播种机械不能开展作业的区域,通过农用无人机飞播油菜、小麦、青稞、牧草种子,保障农事生产。

    4.突破“农用无人机+农林产品”采收吊运应用。重点在丘陵山区林果、林药、菌菜种植集中区域,从林区、果园中吊运水果、药材、菌菜到收集点,发挥“空中运输队”作用,加强单机智能规划、多机协同监管技术研发与应用,提升装备运营效率和安全性,帮助群众减少运输成本、增加经营收入。

    5.拓展“农用无人机+农林草牧监测”智慧管理。主要在高标准农田建设地理勘测、田间遥感监测方面,粮油、果蔬、林草种植基地作物长势和病虫害监测方面,牧场整体环境和牲畜个体行为监测方面,发挥“空中侦查员”“数据收集员”“网络通信员”作用,提供详实农情,服务农田设施建设和农业生产管理,支撑“农用无人机+智慧农场”建设。

    (三)强化基础设施建设。拓展“低空+农业”新基建,布局建设低空飞行农业地面基础设施,建设一批农用无人机起降平台(点)、充电站、维修站和停放场等设施。灵活部署车载移动式地面工作站和保障站,提供燃油、电力和维护,确保作业过程稳定进行。灵活投放中继无人机、系留式中继无人机,提高信号薄弱区域的通讯质量。建设农用无人机作业监管系统,建立农用无人机作业数字档案,提高作业数据的溯源监管能力。

    (四)构建低空飞行农业服务体系。加大具有低空飞行农业装备相关学科人才引进力度,鼓励企业与高校共建低空飞行农业装备人才培养和实训基地。组织开展农用无人机技能培训,培养一批持证操控员,遴选一批操控培训教员。与区域农机社会化服务中心配套,建设集整机销售、租赁、配件提供、维修保养、报废更新等功能于一体的农用无人机服务中心。强化低空飞行农业装备管理、推广、安全监理等专业服务能力。

    三、保障措施

    (一)强化政策支持。充分利用农机购置与应用补贴政策,支持农民或农业生产经营组织购置和使用农用无人机。加大报废更新补贴,推动农用无人机换代升级。加强农业领域低空经济发展项目储备,在国家“两重”项目、地方专项债申报时予以支持。鼓励把农用无人机开展飞防、飞播等作业服务,纳入农业社会化服务补助范围。支持各地打造“农用无人机+”应用场景,开展田间、林间农用无人机快速充电装置、“机巢”和维修点建设,增强应用服务能力。探索针对农用无人机作业意外事故,以及农作物药害造成损失的商业保险产品。

    (二)强化安全管理。牢固树立安全生产理念,开展农业低空飞行安全宣传教育,严格执行《农用无人驾驶航空器操控员培训管理规定(试行)》,积极推广《农用无人驾驶航空器安全作业规范指南(试行)》,排查整治飞行安全隐患,防控炸机、碰撞致人伤亡事故发生,稳妥处理低空飞行纠纷。

    (三)强化统筹协同。各地农业农村部门要主动协同电力电信部门,推动种植田块附近影响正常飞行作业的电线、通信线优化调整。要统筹组织本地区低空农林作业,顺畅开展设备调配、能源供给、空域协调和后勤保障等。

    四川省农业农村厅

    2025年4月18日

  • 原文来源:四川发文加快农业领域低空经济发展,到2027年农用无人机保有量1.5万台以上
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    • 点击上方蓝字 轻松关注我们 农业农村飞行任务因低空低速、环境复杂、起降条件差等特点,对现有通用航空器提出挑战,亟需研发高效、适应性强、具成本效益的专用低空飞行平台。 本文围绕飞行器设计、飞行控制、任务载荷、信息感知与空地协同五大核心技术,系统分析了其在赋能农业现代化中的关键作用。 1 飞行器设计 飞行器设计是一个多学科交叉的复杂过程,涵盖了气动设计、结构设计、动力系统、飞行控制和材料科学等领域。飞行器的设计水平能直接决定了升限、续航等关键性能,从而影响其在农业农村中的应用范围和效能。农用无人机根据应用场景及作业需求可分为无人直升机、固定翼无人机和多旋翼无人机(图1)。无人直升机以其高载荷能力和稳定性适应大载荷作业任务,但成本和操作难度较高。固定翼无人机具有较长的续航时间和航程,适用于大面积农田的监测和区域性作业。多旋翼无人机因其较好的垂直起降性能和较高的机动性更适用于局部精细化作业,特别是在狭窄或复杂地形中,具有灵活性和精准控制的优势。 图1 典型无人机机型 农用无人机的设计必须综合考虑飞行器的稳定性、续航能力、负载能力和操作便利性等因素。机体通常采用轻质高强度材料以降低自重,并提升抗风能力和运行稳定性。现有技术中,将载人航空器改装为农用无人机是重要技术路线之一,通过增加自动化的飞行控制系统和高可靠性的数据无线传输链路来替代传统飞行员操作系统。 然而,由于农业农村领域环境条件的特殊性,改装后的航空器往往难以完全满足实际需求。因此,基于仿真模拟平台进行优化设计,研发专用无人机是目前研究中常用的做法,如日本雅马哈公司生产的R-Max植保无人直升机(图2a)等。此外,电动垂直起降飞行器的设计因其兼具高效、环保和灵活的特点成为了新兴的研究重点,并已成功在农业农村中开展遥感测绘等相关应用。 图2 典型无人机机型 不同的农业应用需求决定了飞行器的选择。例如,药剂喷施要求无人机具备高载重量和续航能力;授粉作业需飞行器在低空条件下促进花粉高效传播;农业信息采集则需根据任务要求搭载不同设备。多旋翼无人机因其结构简单,操作方便和起降适应性强的特点,在农业信息采集中广泛应用。如图2b?图2c所示,DJIPhantom4、极飞M500等商用无人机已被用于农业信息采集与解析研究。此外,浙江大学等高校和科研院所针对农业的特殊作业环境研制的SH-4V型农用多旋翼无人机也已成功用于农业信息精准获取研究(图2d)。 2 飞行控制系统 飞行控制系统(简称飞控系统)是低空经济的关键技术,其智能化程度直接影响了飞行稳定性、自动化程度和作业精度。早期的飞行控制系统主要用于载人飞行器,重量大,成本昂贵且操作复杂。微电子技术的快速发展推动了飞控系统核心零部件的轻量化。近年来,大疆科技与极飞科技等公司均开发了多款先进的飞控系统,推动了农用无人机的应用(图3a~图3c)。其中大疆科技的A3系列飞控系统采用了三余度设计,配备三套惯性导航单元和GNSS模块,配合软件算法实现6路冗余导航系统,通过软件算法实时监测并切换异常传感器,确保了农业作业中的飞行可靠性。而极飞科技的SuperX2飞控系统则采用了工业级陀螺仪,支持电机转速反馈,并内置UPS提供稳定电源,在农业遥感以及植保作业中表现出卓越的安全性和稳定性。 图3 无人机常用飞控系统 农业农村应用场景对飞控系统提出了高度集成化、可靠性和环境适应性等要求。先进飞控系统可以通过集成机器学习、多传感器融合技术和路径规划等技术,支持飞行器的自主航线规划、障碍物规避和实时作业调整。例如,在作物信息感知过程中,飞控系统可以根据设定的作业田块边界、速度自动规划航线,根据不同的地形、地貌制定最佳的作业路径;在作物喷洒过程中,飞控系统可以根据作物的生长情况和环境变化,自动调整喷洒高度、速度和剂量,从而提高施肥、灌溉和农药喷洒的精准度和效率;在遇到树干、电线杆、鸟群等常见障碍物时,飞控系统的感知与避让装置能够立即阻断飞行或合理规避;在丘陵山地作业时,飞控系统也可以基于高度传感器融合技术结合内部惯性导航传感器实时感知对地绝对高度,从而实现仿地飞行。与传统无线电航空模型不同,农用无人机飞控系统集成了飞控计算机、传感器系统、导航控制系统和电气系统等多个子系统,实时感知飞行器状态并动态调整飞行轨迹。以浙江大学自行研制的农用无人机飞行控制系统为例(图3 d),其采用了数字信号处理与高级精简指令集机器的双微控制单元结构,集成了惯性导航单元、加速度计和三轴磁感应器等高精度装置。该系统通过串级PID闭环控制算法,实现了飞行器的稳定性与动态响应能力,能够在低空复杂环境中维持高效安全的飞行。 此外,在传统的农业生产模式中无人机和机载设备往往是独立工作的,缺乏紧密的协同配合。这种模式导致了作业效率低下,在大规模农业生产中尤为突出。通过在控制层面深度整合飞行器与机载设备,并设计相应的任务策略,可以有效提升作业的智能化水平,最大限度地提高农业生产效率,推动低空经济在农业农村的进一步发展。 3 机载任务载荷及辅助设备 机载任务设备是农业农村领域低空经济应用的关键支撑。随着低空经济在农业低空植保、信息采集、物流运输等领域的应用日益普及,机载设备的种类和性能不断提升,成为推动农业现代化的重要工具。 3.1 光学影像传感器 随着信息技术和传感器技术的发展,各种数字化、重量轻、体积小的新型遥感传感器不断面世并逐渐应用于农业,如数码相机、多光谱和高光谱相机、热成像仪等。由于农用无人机的载荷有限,目前农用无人机低空遥感平台上所搭载的遥感传感器主要以轻型的数码相机、多光谱相机和热红外相机为主。SUZUKI等研制了一种搭载GPS接收机和照度计的可见近红外光谱成像遥感系统的微小型无人机,成功地应用于地面植被的监测研究。葛明锋等开发了一种与无人机精密结合的高光谱遥感成像系统,实现了高精度高光谱图像的获取。 然而,单一传感器各有优势和局限,多传感器信息的配准与融合成为提升综合感知能力的重要途径。例如,多光谱传感器和热成像传感器可以协同工作,实时监测作物的健康状态及其生长环境。激光雷达与GNSS模块结合可以帮助无人机绘制精准的三维地形图,助力复杂区域的高效覆盖监测。浙江大学何勇团队创制了国内最轻快拍式28波段(质量520 g)、5波段(质量250 g)成像光谱仪,攻克了微型光谱仪高次谐波光谱信号污染、像差及等效噪声大的难题,开发了激光雷达与高光谱成像一体化的机载农田信息获取系统,以及光谱仪、GPS/INS传感器融合的光谱校正方法,几何校正精度达到厘米级。 3.2机载自稳云台 机载任务设备的作业质量受外部干扰的影响较大,需要配套研发辅助设备以进一步提升其作业质量。传统的农田信息采集设备与飞行器采用固定连接方式(图4a)。在复杂的农业农村作业环境中,飞行中的震动、风速变化等外部环境的剧烈扰动会导致飞行器姿态偏移,严重影响信息获取质量,无法保证信息采集的准确性。自适应机载云台作为关键的辅助设备,通过高精度控制算法确保传感器或摄像头在飞行过程中保持稳定视角和精准定位。近年来,随着自适应卡尔曼滤波和扩展状态观测器等技术应用于云台系统,实现了飞行器抖动和外部扰动的实时补偿,保证了机载设备的高精度操作。带三轴稳定补偿的自稳云台(图4b)是微型陀螺仪的技术成熟后才诞生的,能够在航拍时保持全方位的稳定,确保画面清晰,但缺点是工程造价及能耗较高,缩减航拍的续航时间。 图4 无人机典型云台 如图4c所示,浙江大学针对农业农村作业需求自主开发的载荷自适应、姿态自调整、POS位置自校正和抗干扰能力强的自稳云台系统已成功应用于农业低空遥感信息采集等农业农村低空经济活动中。该系统利用拉格朗日-欧拉方法建立了云台结构的稳定平台动力学方程,构建了基于Simulink的云台精准控制模型。通过外部作业环境的风速和风向数据,结合飞行器实时姿态信息在PID控制器中引入Sage-Husa自适应算法与卡尔曼滤波器,有效隔离了无人机姿态变化对设备姿态的影响,攻克了机载光谱成像畸变难题,大幅提升视轴稳定性和信息获取质量,为作物信息的精准获取提供了坚实的技术支撑。 3.3 无人机场 随着农业无人机应用的广泛普及,如何高效、安全地管理农用无人机的起降、充电和维护问题,成为亟待解决的难题。无人机场应运而生,为无人机的高效、安全运营提供了强有力的保障。目前市面上已出现部分无人机场产品,如大疆公司的大疆机场2以及海康无人机公司的NC4050A等。专为农业环境设计的农用无人机场可有效地保障无人机在农业中的作业需求,提升无人机在作业时的效率和可靠性。 无人机场集成了智能化的飞行调度系统和监控系统,能够实时跟踪无人机的飞行状态、飞行路径和作业区域。通过高清摄像头、雷达和传感器等设备,能够有效避免无人机在起降过程中发生碰撞与误操作,确保安全飞行。自动化的任务分配和飞行轨迹跟踪结合实时数据监控,能够根据作业计划自动安排无人机的起降顺序,最大化减少无人机空闲时间,从而提高农业作业效率。农用无人机场配备了快速充电和物资补给设施,能够在短时间内为农用无人机进行维护保障。部分无人机场还配备了太阳能电池板,减少对传统电网的依赖,推动农业的可持续发展。此外,农业无人机场的设计还需要考虑到防风、防雨、保温和防尘等功能,确保无人机在恶劣天气下也能稳定作业。 3.4 其他典型机载任务设备 随着无人机及其他飞行器技术的快速发展以及在农业、环境监测及灾害控制等领域的广泛应用,适用于各类任务的机载设备逐渐成为农业现代化的重要技术手段。主要包含以下几种: 1)机载播种设备。分为撒播设备和精播设备。撒播设备由种子储存舱、离心抛撒装置和控制模块组成,适用于草籽、谷物等无需精确间距种植的作物,常用于草原修复、农田复播和荒漠化治理等。精播设备通常由带有多孔分配器的种子输送系统和高精度定向模块组成,结合精准定位技术和智能控制系统可确保每粒种子以设定的间距和深度播种,适用于棉花、油菜等对种植间距和深度要求较高的作物。 2)机载授粉设备。通过花粉播施技术或气流场调控技术实现大规模授粉。花粉播施设备包含花粉储存器、气动分配器和计量装置,可根据目标作物需求调整花粉播撒量和范围,适用于高附加值果园的精准授粉。气流场授粉则利用飞行器旋翼产生的气流促进花粉自然传播,适用于大面积农田。 3)机载收获设备。用于高经济价值农产品的采摘及渔业捕捞。无人机搭载旋转切割刀片和真空吸附系统,可在复杂地形中快速采摘茶叶等;在渔业中,无人机结合自动撒网装置和鱼群探测器,实现精准捕捞,提升作业效率。 4)机载物资运输设备。无人机搭载储物舱或挂载系统,结合自动航线规划功能,实现农业物资及农产品的快速精准投递。在灾害救援中,高载重飞行器可投送食品、药品等救援物资,应用于地震、洪灾等场景。 5)机载环境监测设备。无人机搭载高精度气体分析仪和数据传输模块,实时监测二氧化碳、甲烷等气体浓度,结合精确定位系统,为农业碳排放评估、污染监测及森林碳汇研究提供关键数据支持。 6)机载灾害控制任务设备。在火灾控制中,无人机配备灭火弹投放装置、高压喷水器及红外传感器,可精准识别火源并实施灭火。直升机还可通过机载取水、储运及喷施设备,直接从露天水源取水灭火。 4 信息感知与精准作业技术 4.1 信息感知 1)数据传输与处理技术。数据传输是无人机与地面操控系统之间进行实时通信的关键技术,包括飞行控制、传感器数据的获取与传输以及远程控制指令的传递。传输的数据主要包含两部分,一是无人机及传感器的状态参数传输,包括飞行姿态、高度、速度、航向等,并反向传输地面操纵人员的指令,实现对无人机的控制。二是传感器获取的图像等信息的传输,可供地面操纵人员实时观察与应用。 无人机和传感器的状态参数实时传输可通过无线电遥测系统或特高频卫星链路数据传输系统实现,并在地面辅助设备中以数据和图形的形式显示。无人机遥感信息的传输比无人机和传感器状态参数的单独传输要复杂得多。GRASMEYER和KEENNON研究了一套基于BlackWidow无人机的图像传输系统,该系统采用调频体制,发射频率为2.4 GHz,有效传输距离为1.5 km,视频发射器质量为1.4 g,能够获得清晰可辨的黑白图像。 2)作物生长信息检测技术。作物生长信息是作物生产力评估的核心内容,通常包含养分、冠层结构和产量等关键指标。传统的作物生长监测方法(田间调查实验室理化分析等)虽然精确但效率低,且可能干扰作物生长环境。近年来,图像分析和光谱成像技术显著提升了监测效率和精度,但这些技术多局限于叶片或植株局部水平,难以满足大范围实时监测需求。航空遥感和卫星遥感虽适用于大尺度监测,但对小块农田效果有限,且易受天气条件影响。无人机遥感平台的发展有效弥补了地面与航空、卫星遥感平台之间的不足。无人机可在不同飞行高度高效、精准地获取作物生长信息,覆盖范围从单株到数万株,且不破坏作物生长环境。通过遥感反演和评估作物生长过程中的养分、冠层结构和产量指标,结合田间管理策略和品种信息,无人机实现了对农作物实时生长监测和优良性状筛选,为作物精细化管理提供了重要技术支持。 图5 低空遥感无人机及机载多光谱平台 如图5所示,浙江大学采用自主研发的八旋翼无人机平台搭载RGB相机和多光谱相机,成功获取了大田水稻的冠层图像,并基于光谱指数与水稻叶片SPAD值之间的关系建立了反演模型。该模型的R2为0.63,可有效反演叶片SPAD值,并通过全景图像得到SPAD值的空间分布(图6)。此外,团队还结合多光谱图像反射数据和PROSAIL冠层辐射传输模型,实现了水稻叶片和冠层叶绿素含量的准确反演,R2分别为0.53和0.70。进一步的研究表明,利用无人机图像提取的植被指数、纹理特征等参数,可以有效监测水稻的含水率,且融合多源数据能够提升预测准确性。 图6 无人机农田遥感及解析 3)低空遥感图像校正与拼接方法。同一地物的遥感影像受传感器标定、太阳方位角、大气条件等因素影响,地物的反射光谱在不同成像时间、高度存在差异。低空遥感图像的校正过程是确保图像质量和准确性的重要环节,主要包括辐射校正和几何校正两个方面。这两者共同作用于消除遥感图像中的误差,使得获取的数据更接近地面实际情况。辐射校正包括辐射定标和大气校正,用来消除和减轻这种辐射失真。辐射定标是将空间相机入瞳辐射量与探测器输出量的数值相联系的过程。目前研究最多的是采用场地替代定标的方式,也称为伪标准地物辐射纠正法进行辐射定标。大气校正是将辐射亮度转化为地表实际反射率,主要用于大气散射、吸收、反射引起的误差。几何校正包括基于地面控制点校正和无地面控制点校正,用于消除无人机图像中因倾斜、抖动、相机性能、大气折射等因素引起的几何畸变。 低空遥感图像的匹配和拼接是高效地利用无人机获取的图像数据进行地面区域覆盖的重要步骤,常用的匹配方法有基于灰度信息的匹配方法和基于特征的匹配方法,最常用的是基于尺度不变特征转换算法的匹配方法。该方法通过提取图像中的特征点进行匹配,能够高效地应对尺度、旋转和视角的变化。目前,市场上也出现了越来越多比较成熟的遥感图像拼接软件,如Photoscan、Pix4D等,大大提高了遥感图像的处理效率。 4.2 精准作业 1)防漂移技术的应用。由于低空施药雾滴粒径的微米级特性,雾滴漂移现象成为低空植保领域亟待解决的一大难题。雾滴的高浓度特性导致漂移对旁边农田、河流等周边环境污染程度激增。现有研究对植保无人机喷洒雾滴的沉积效果进行了分析,研究了植物叶片表面特性、喷洒设备结构、喷洒系统作业参数以及客观环境等因素对雾滴沉积特性的影响参数;在无风试验室环境下,通过植保无人机仿真平台进行航空喷洒的控制变量试验,研究了植保无人机飞行速度、作业高度,并分析了参数影响的客观规律以及不同沉积层上雾滴分布规律。此外针对沉积雾滴重叠现象,雾滴图像处理系统以及传感器的开发也成为无人机植保的研究热点。这些研究都将有助于提高航空施药技术的应用效果,为农民的植保作业提供科学的指导和技术支撑服务。 2)变量喷施技术。精准和稳定的田间植保活动要求植保无人机喷洒出的液滴需要具备高浓度、低容量的特性,因此,喷嘴的材料和结构设计必须满足植保作业对精细雾滴的要求,为精准施药提供坚实基础。为了实现植保无人机的精准喷施需求,浙江大学农业信息技术研究所团队利用其多年的技术积累,设计并搭建了具有完全自主知识产权的农用无人机变量喷施控制系统。该系统采用单片机Arduino UNO R3作为系统控制器,通过对比分析脉冲宽度调制信号占空比与喷洒压力、流量之间的量化关系进而实现喷施控制,优化了喷洒效果。 3)农用无人植保机机载装备。农用植保无人机配备了专为农田喷洒作业设计的喷洒系统,由水泵、药箱、喷嘴和管路等组成。水泵用于增压并输送液体,输送对象包括水、油、乳化液、酸碱液、液态金属等多种液体及其混合物。水泵性能的技术参数,如流量、扬程、轴功率、水功率、吸程和效率等,直接影响整个喷洒系统的作业能力。药箱作为植保无人机的核心组成部分,决定了无人机的载荷分配、飞行平衡性、喷洒精准度,直接影响了单次作业的覆盖范围和续航时间,对作业效率起着至关重要的作用。因此,药箱的结构设计既需满足轻量化要求,又要确保其形状和材质对飞行平衡的影响最小化。 4.3 空天地协同监测与作业 在农业中,由于作业对象、场景和任务的复杂性与多样性,单一作业平台难以全面高效地完成监测与作业任务。空天地一体化监测技术通过融合地面传感器、无人机遥感和卫星遥感的优势,弥补了单一技术的局限,提升了数据的时空分辨率与监测范围,构建了全面、精准的农田信息感知网络。目前,综合利用空天地一体化技术的研究仍相对较少,主要集中在无人机与卫星遥感数据融合领域,如作物监测、病虫害监控和植被指数提取等。浙江大学研究团队结合地面感知仪器、卫星与低空遥感数据,开发了作物养分与病虫害检测的空天地融合技术,并构建了集信息获取、融合、决策与精准作业管理于一体的农业云平台。该平台显著提升了农业生产的精准化与智能化水平,为农民和政府提供了科学决策支持。 从农田作业的角度来看,由无人驾驶地面车辆和无人驾驶飞行器组成的异构多机器人协同系统受到广泛关注。无人机具有高灵活性和广阔的空中视角,突破了复杂地形的限制;无人车则具备高负载能力、强大的边缘计算能力,且不受电池寿命和卫星信号的限制。如图7所示,在空地协同系统中,无人机和无人车均配备控制模块、传感器模块和通信模块。其中通信是实现协同的关键环节,通常采用无线通信方式,包括集中式通信、分布式通信和移动自组织网络(图8)。两种平台既可作为移动传感器平台采集可见光、激光雷达、多光谱或高光谱等多模态数据,也可作为末端执行机构完成播种、喷洒、采摘等任务,还可充当决策中心进行数据处理与分析、任务规划及路径规划。 图7 无人机农田遥感及解析 图8 空地无线通信方式 在空地协同作业时,如复杂果园中,无人机及机载传感器从空中快速采集多模态数据,生成环境三维地图及果树长势、营养、病虫害处方图,并通过5G、LoRa或WiFi等无线通信技术实现数据传输和信息共享;地面无人车则基于无人机提供的信息进行精准作业。这种协同方式不仅提高了作业效率,还减少了对昂贵导航传感器的依赖,降低了系统的计算需求和通信数据量。现有研究主要集中在小范围、规范化农田的应用,而在大规模农田或复杂环境中,系统的稳定性、通信范围、边缘计算能力、定位导航精度和能源管理等问题亟待解决。未来,结合大模型、具身智能和多模态感知等前沿技术,有望进一步提升空地协同系统的感知、控制和决策能力,推动农业向智能化、精准化方向发展。 本文于2025年3月28日在线发布于《农业工程学报》。 农业科技侠交流群 入群可添加小编微信(扫描下方二维码,备注:来意-姓名-单位,若二维码添加失败,请公众号后台私信留言“入群”) 投稿、宣传推广、开白等请在本公众号后台回复“1” 转载请注明来源:本文转自农业科技侠数字与智慧农业微信公众号 编辑:周远 声明:本文旨在前沿分享,若有编辑等问题,敬请后台留言
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    • 编译者:季雪婧
    • 发布时间:2019-11-27
    • 农业生产需要对农田进行实时、全面的监测分析,利用遥感技术可以为农田提供可靠的信息支撑来指导农田管理,实现作物长势的精准探测、开展田间精细化管理,合理使用农药化肥来提高农产品的品质,打破传统农业生产长期处于被动地位的状态。现代农情遥感技术是运用各类主被动探测器,利用卫星、各类航空航天设备不与探测目标直接接触来及时、全面的获取地物信息进行监测分析。低空遥感技术可以运用多平台搭载不同传感器来获取大规模农田的信息帮助农民及时掌握作物长势、农业灾害等信息,改变传统农业生产长期处于的被动局面。 我国农业生产面临耕地资源少、人口激增和农产品供给安全等诸多问题,为解决众多因素的困扰,改变传统农业生产中农药化肥过量使用的粗犷作业现象,需帮助农民及时掌握可靠的农田信息,全方位、多门类地了解田间作物的生长状况,对于田间管理要做到按时、按需精准作业管理,在节约生产成本的同时可以更好地保护环境,真正地使传统农业向现代化、信息化农业发展。低空无人机遥感技术不受传统监测设备监测范围小、分辨率低、视野窄等问题的困扰,又弥补了卫星遥感受天气和云层影响大、重访周期长造成的时间不连续等问题;将无人机遥感技术应用到农业生产中及时准确的精准探测农情信息,对农田管理操作做到定位、定量管理,不仅可以减少农药化肥的使用量,在提高利用率的同时也可以解决我国耕地面积少、环境压力大等问题。此外,无人机可加装喷洒系统、播散系统等机载设备,替代传统地面机械及人工作业对地面作物从空中开展农事活动,以提高工作效率,减少作业过程中农药对人员造成的身体伤害及地面作业机械对作物的伤害,节约生产成本的同时可以提高产量。但目前把无人机应用到农业生产环节中指导田间管理操作还处于起步阶段,有许多问题亟待进一步研究解决。本文从农用无人机的机载设备、农情遥感监测及农事操作等方面系统地分析和总结了当前无人机在农业领域的应用现状,并为该领域的后期研究提出了相应的发展建议,期望为该领域的研究有所帮助。 1 农用无人机概况 无人机(Unmanned Aerial Vehicle,缩写UAV)是靠无线电通讯并可实现自主飞行的无人驾驶航空器,它由飞行控制系统、动力系统、无线电控制系统、载荷系统等部分组成。不同的飞行平台可以搭载不同的载荷完成各种指定任务。农业生产中的无人机按作用不同可分为农情信息遥感监测和农事操作两大类型。 1.1 无人机飞行平台 农业中应用的无人机飞行平台按照不同构型主要可分为无人直升机、多旋翼无人机和固定翼无人机三大主要平台,其他飞行平台还包括扑翼无人机和无人飞船等,但在农业生产中应用较少。固定翼无人机是最为理想的低空遥感平台,由于其飞行速度快、续航时间长可以对大面积农田巡航作业来探测农情;但载荷较小,在农业中固定翼无人机多用于搭载小型传感器用于大面积的航拍测绘来进行作物长势分析、作物产量估测、地物目标分类识别等。无人直升机有油动和电动多种类型,具有可原地垂直起降、定点悬停和载重较大等优点,较大的旋翼能产生单一的垂直向下的气流,可以穿透高杆农作物,具有良好的施药效果,在农业生产中主要用于植保喷洒,可用于喷洒粉剂和水剂,但操作复杂,价格相对较高;多旋翼(多轴)无人机在农业应用中最为广泛,具有飞行可靠稳定、高度速度可控、起降灵活、植保作业过程中转场方便、操纵简单、价格较低较低等优点。多旋翼无人机可应用于土壤分析和农作物监测等农田信息获取以及农药喷施等农事操作领域。总而言之,选择合适的无人机飞行平台要综合考虑价格、有效载荷、续航时间、任务特点等多种因素,使得不同设备与无人机飞行平台合理搭配以达到高效的作业效果。 1.2 机载对地观测传感器 以我国传统农业生产经验看来,农田种植操作的环境极大地影响农作物的质量和产量,故如何更精确地获取种植环境来了解农田信息成为目前我国农业向信息化、精准化农业发展的重点研究方向。目前我国对小范围农田的信息采集主要还是采用设置监测站、人工检测等方法,采集效率和精确度仅限于能够满足小范围农田需求;但无法满足大范围农田环境监测工作的需求,无人机搭载不同对地观测传感器可以更好地适应大面积农田的监测及信息的有效获取。根据不同农田环境监测需求,无人机可搭载数码相机、多光谱相机、高光谱相机、激光雷达传感器等进行高效、全地面的信息采集,帮助广大农户群众了解农田信息,以此为依据更好的指导农业生产。根据监测波段范围的差异,主要可分为400~760 nm的可见光波段数码相机、400~1100 nm的可见近红外波段多光谱相机、3.6~13.5 μm的热红外波段相机等。可见光数码相机由于成本低、操作简单被广泛应用,航拍图像能获取作物中蓝(450~520 nm)、绿(520~600 nm)、红(630~690 nm) 3波段灰度或者彩色图像,可以直观获得多种作物表型特征及反演多种参数,主要用于农作物分类、保险理赔等领域;多光谱相机价格适中,可获取关于地物的蓝、绿、红、近红外的多光谱信息、纹理信息和结构信息。可以提取用于农作物长势、土壤水分胁迫、地物识别、精细分类、植被覆盖度指数提取、叶面积指数提取、病虫害监测、产量估产等领域的多种参数;高光谱相机成本较高,图像光谱波段连续性强、计算量大,获得更精细的作物冠层光谱信息有利于更准确地反演地物目标的生态生理参数,主要用于农作物长势、土壤水分胁迫等领域的叶绿素含量、叶片含水量等理化参数反演;热红外相机可以获取作物冠层温度信息用于分析作物叶面光合作用和蒸散速率等受环境胁迫的影响。激光雷达传感器成本较高,图像计算量大,可以快速有效地获取用于反演作物株高、生物量等的表面点云信息。总体而言,大范围、高时效、客观准确的农情遥感监测需要搭载不同类型的传感器,快速无损地获取农情信息需要综合考虑传感器的特点、用途和成本等各方面因素。 1.3 机载农机设备 无人机可搭载喷洒系统、播撒系统等替代人力来从事田间作业,可以有效解决人工作业在效率、质量和劳动强度上的不足以及作业的安全问题等;无人机可以搭载多种高信息化、智能化的对地遥感监测设备来获得精准全面的农田信息,同时配合农事操作无人机共筑空天地一体化农田管理体系,在实现高产、高效、低成本的同时减少农药和水的使用,减少对土壤和环境的污染。在无人机农药喷洒和种子播散方面,刘泽锋等设计了基于脉宽调制(Pulse Width Modulation,PWM)技术的无人机喷洒系统液泵的变量喷洒控制,减少了农药的过量使用;珠海羽人农业航空有限公司生产的播种无人机在汕头市完成了水稻的精量飞播,提升了水稻播种的机械化水平;张厚东等以无人机为载体在新疆地区撒播毛叶苕子,无人机飞播不受地形地貌的限制,效率极高、节省人力、大大减轻劳动强度。目前,国内的植保无人机在根据农田病虫害的严重程度进行精确喷洒方面还有许多研究工作需要完成。无人机撒播固体肥料和饲料方面,存在颗粒随气流飘散撒播不均匀等问题。无人机飞播存在一定的局限性,前期准备工作比较长,散播均匀度受种子大小密度影响较大,目前实际应用较少。 2 农用无人机的应用现状 2.1 无人机农情遥感在农业中的应用 2.1.1 作物长势监测 作物长势监测主要是监测和分析作物的生长状况和趋势,及时获取田间作物的生长信息可以为农田管理操作提供相关参考。裴浩杰等利用无人机获取的作物的高光谱图像,从NDSI、RSI、SSI中筛选与作物长势相关性好的光谱指数,通过建立的线性回归模型可以很好的监测小麦生长状况。王楚锋等发现利用无人机搭载消费级相机获取可见光波段影像计算的归一化差指数(NDI)与地面实测归一化差植被指数(NDVI)之间的具有很高的相关性,可用来准确地获取作物长势信息,用于遥感监测油菜苗期长势。Bala等利用Terra Modis反射率数据来估算孟加拉国蒙希甘杰区的马铃薯产量,研究发现植被指数是早期估算马铃薯产量的有效工具。Brovkina等采用无人机遥感监测技术将基于NDVI和PDC光栅的分析成功应用于云杉和银杉的分离,并用于鉴定死树类别,证明了NDVI对云杉树的定性分类的潜力,这种方法可适用于监测当地森林地区的云杉健康状况。目前,多元线性回归、最小二乘法等建模被广泛用于目标作物的长势监测及产量预估。通过无人机搭载不同传感器获取不同波段的光谱信息组合形成植被指数,建立特定类作物不同生长时期的长势监测模型还需进一步研究。 2.1.2 作物遥感估产 作物遥感估产可以实现对地块面积及产量的精确估测,对规模化农业经营管理具有重要意义。无人机搭载传感器构成的遥感估产系统具有获取信息速度快、成本低、灵活高效的特点,可以选取最优的作业时期获取最优植被指数,建立有效的无人机遥感估产模型。李昂等利用无人机搭载数码相机快速、无损地获取水稻从抽穗期到成熟期的冠层影像信息,研究证明利用数字图像运用K均值聚类算法能够较为准确地对水稻产量进行估算。Gong等利用无人机搭载微型数码相机结合光谱混合分析技术对油菜籽产量进行远程估算,研究发现无人机遥感冠层光谱反射率计算植被指数(VI)估算油菜籽产量最为准确。Somard等利用无人机获取的RGB图像与地面信息相结合的技术,采用基于对象的图像分析(OBIA)对泰国的甘蔗产量快速、可靠地估算。Zhao等利用无人机搭载Cuber UHD185成像光谱仪获得稳定的大豆冠层高光谱数据,对山东省嘉祥县的大豆产量进行精确估算。目前基于作物冠层影像数据估算作物产量的模型还需进一步验证优化,为规模化农业种植经营、指导农业合理安排生产提供一种快捷高效的低空管理方案,加快诸如农业补贴、核查申报等政策的推进落地。 2.1.3 作物氮素营养诊断 氮素是作物整个生长周期中不可或缺的营养元素,对于改善作物的光合作用和提高作物生产力至关重要。作物氮素营养诊断在提高作物产量、品质和改善土壤肥力方面起着关键作用,可以为农技部门和农业生产管理者提供决策支持,实现农业可持续生产。无人机搭载近地传感器获取作物冠层光谱信息,建立氮素诊断模型并优化地理信息系统和专家决策系统支持下的精准变量施肥在国内外得到了广泛应用。刘昌华等利用无人机搭载Tetracam Mini-MCA 6多光谱相机获取的植被指数间接诊断作物的氮素营养。Nasi等利用无人机和基于飞机的光谱和摄影测量三维特征估算大麦和草的生物量和氮量,结果表明高光谱相机在氮含量估算中得到的结果较为精确。Zheng等基于无人机的多光谱图像和地面高光谱数据相结合,通过结合选定的植被指数(VIs)和纹理信息来估算水稻植株氮素浓度(PNC)。Liu等利用基于无人机的高光谱数据对冬小麦叶片氮素含量进行定量建模,研究发现BP神经网络建模结果通常优于多元线性回归建模结果,可以精确估算拔节期,叶期和开花期的冬小麦叶片氮素含量。作物氮素营养诊断在农田精准施肥方面尤为重要,准确评估作物氮含量合理优化田间施肥不仅可以实现作物的高质优产而且可以降低过度施肥对环境造成的污染。但目前基于无人机数字图像的作物营养诊断仍停留在作物诊断模型的建立,基于营养诊断生成的处方图如何应用到农业生产中指导变量施肥还需进一步研究。 2.1.4 作物病虫害监测 农作物病虫灾害是主要的自然灾害之一,大范围流行性、暴发性、毁灭性病虫害每年造成大量的粮食损失,严重影响农产品的质量和产量。世界粮食产量每年因病害和虫害损失的产量分别占粮食总产量的14%和10%以上。而在我国,病虫害造成的损失占我国各类农业灾害损失的10%~15%左右。农作物病虫害从小范围发生暴发到大范围流行或毁灭与种植地区的气候特点、作物品种、种植习惯及防治情况等密切相关。利用无人机低空遥感机动、实时、灵活的特征,可以对病虫害发生的位置进行及时监测,做到早期发现,开展早期有效防治,对于压制病虫害的暴发减少粮食产量损失意义重大;同时可以对不同病虫害的暴发方式及蔓延特点进行有效分析,建立不同农作物不同病虫害评估模型和诊断模型,对于快速有效防治具有重要意义。Aylo等利用无人机和拉格朗日模型跟踪马铃薯晚疫病菌在大气中的分布,帮助预测疾病在邻近马铃薯田之间传播的风险,为整个区域决策支持系统提供有效帮助。Hunt等利用无人机搭载多光谱相机,研究发现基于特定目标的图像分析可以准确估计的马铃薯甲虫的虫害程度。Stanton等利用小型固定翼系统搭载近红外摄像机,通过试验区域蚜虫密度和NDVI之间的负相关性来评估高粱被蚜虫入侵所造成的破坏程度。黄文江等对农田大面积的作物病虫害探测提出了新的解决思路。总而言之,目前基于无人机遥感监测作物病虫害的还需构建不同作物、不同虫害等级的遥感反演模型,对虫害的暴发位置和受损程度精确监测,准确及时防控,减少虫害造成的损失。 2.2 无人机农事操作在农业中的应用 2.2.1 无人机在航空施药方面的应用 随着近年来城镇化建设进程的加快,大量农村劳动力涌向城市造成农村人口老龄化现象严重,人力成本攀升,加之新型规模化经营性农场的出现及大面积的病虫害爆发对施药效率和精确性提出新的要求,为农用无人飞机航空作业创造了良好条件。农用植保无人机技术优势突出,具有以下优点: 1)作业效率高。规模作业可达8~11 hm2/h(林果树木8 hm2/h),其效率比地面机械高出3倍以上,比人工喷洒高出100倍,可以大幅度解放劳动力。 2)不受地形限制。农用无人机飞行不受山地、丘陵等复杂地理因素限制,空中作业避免了对农作物的损伤。 3)防治效果好。采用超低空作业和悬疑下沉气流变量喷雾,药液雾化程度好且沉积量和覆盖密度高,高速旋转产生垂直向下的气流不仅可以减少雾滴漂移而且增强了药液的穿透性,使作物正反叶面都能均匀受药,并较长时间的沉积在作物叶面上,便于病虫吸食以达到最优的杀虫效果。 4)植保成本低。据大量实践应用测算,采用农用无人机喷洒农药不仅节水省药而且喷洒成本大大低于地面机械和人工喷洒。 5)安全环保。无人机喷洒农药能明显减少农药的施用量,减少农药对环境的面污染以及对作业人员的身体伤害,符合国家化肥农药减施增效的要求。 6)是重大病虫害的应急解决方案。在遭遇重大病虫害的年份,农用无人机可快速集结组建规模化的服务网络进行紧急救援,有效抑制灾情的蔓延。 我国航空施药起步相对较晚,其最早可追溯到20世纪50年代初,从最初的载人固定翼飞机和载人直升机发展到无人直升机和多旋翼无人机。目前我国农用无人机飞控技术甚至处于世界领先地位,无人机装备总量和作业面积都处于全球第一,无人植保机市场保有量已经超过30 000架,作业面积从2017年的1.06亿亩次增长到2018年3亿多亩次,标志着我国航空植保发展进入全新时代。 日本在20世纪80年代开始喷药无人机的研制工作,是最先将无人直升机用于农业生产的国家。1987年日本将最先研制的无人直升机R50用于农药喷洒,经过近30年的发展植保无人机经历了从无到有,从有人直升机到无人直升机的快速发展,YAMAHA公司研发的无人植保直升机成功解决了日本受地形和地块面积限制不适合载人飞机作业的难题,为日本农业航空的发展做出了重要贡献。在2003年无人直升机对水稻的防治面积首次超过有人直升机且此后作业率一直高于有人直升机。1995—2015年,日本的植保无人机保有量从307架增加到2668架。截至2010年底,日本使用农用无人机开展农田防治面积达到96.3万hm2,占航空作业总面积的38%,登记在册的无人飞手14 163人。美国农业航空开始于1906年,发展到现在已经有100多年的历史,具有完善的航空组织体系和质保模式。美国是农业航空应用最广泛的国家,现有农业航空公司2000多家,在用农用飞机约4000架,注册持证的驾驶员3000多名,每年防治耕地面积近3400万hm2,占美国年防治面积40%以上。美国的森林飞防防治和水稻飞防防治完全使用航空飞防作业。 2.2.2 无人机在田间管理方面的应用 在田间管理方面,无人机除了可用于农药喷洒之外还可以用于作物播种、授粉、施肥等,从空中代替人工作业减少了作业过程中农用机械对作物的损害及对土壤的反复碾压,作业效率和质量极高且减轻地面操作人员的劳动强度,有利于实现大面积、规模化生产。孔德生等在玉米授粉期间,采用植保无人机空中飞行辅助授粉,研究发现2次辅助授粉玉米亩增产97.10 kg,秃顶率减少7.5%,1次辅助授粉玉米亩增产58.67 kg,秃顶率减少6.13%。李继宇等通过对水稻花粉分布规律受旋翼风场的影响进行研究,为无人机的空中授粉作业提供了相关参考。在无人机播种方面,我国已将无人机飞播技术应用于水稻播种,2019年春耕期间在广东省阳江市雅韶镇八一村为广大农户进行无人机水稻播种,成功的解决了人工插秧工作效率低、成本高的难题。高志政等针对无人机播撒技术在农业中的应用,对撒播技术特点和应用方向及当前存在的不足之处进行了探讨,无人机撒播技术在农业生产管理中具有可行性和优越性,是加速实现我国农业生产管理现代化进程的一个重要环节。 3 展望 总而言之,无人机遥感监测和农事操作两类无人机应用到农业生产中对于提高我国农业生产的效率和质量,推动我国智慧农业、精准农业的发展意义重大。无人机搭载传感器对地遥感监测及时获取准确的农田信息,对作物长势、土壤信息、农业灾害等进行有效动态监测,与卫星遥感监测及地面传感器监测互补共筑空天地一体监测系统,生成准确的农田“诊断图”并结合农田实际情况应用到指导田间生产中,指导田间管理做到按时按需对作物进行精准化施肥、施药及灌溉管理。 目前无人机在遥感监测和农事操作等农业应用中还存在以下问题:在遥感监测方面,需创建不同作物的反演模型及信息库;无人机监测数据与地面监测及农用作业机械数据耦合;在农事操作方面,无人机关键部件的使用寿命还不能完全满足应用需求;缺乏配合无人机使用的航空植保剂及助剂;缺乏有关无人机行业应用的标准体系的建设。为推动农用无人机更好的在农业生产中应用,以下几个方面的研究将是重点。 3.1 无人机技术与精准农业结合发展 精准农业是在3S(GPS、GIS和RS)等高新技术与现代农业相结合对农业生产过程中的农资和农事操作进行定时、定位、定量的科学管理,以最少的投入获得优质高产的可持续发展的农业。无人机以其灵活、高效的特点可以为农业生产的各个环节提供准确的信息支持,为农田生产管理者施肥、施药和灌溉等提供可靠依据。无人机搭载传感器可对农田土壤水分含量、植被指数、作物养分胁迫等进行监测反演得到不同作物的信息库模型,把农田分成许多个小的操作单元来进行精准化管理,根据农田中不同位置作物的不同生长情况变量施肥、施药以及分区灌溉等以达到生产要素的有效配置,无人机可以根据农田不同位置遭受不同虫害程度的作物进行喷头精准变量的控制智能化施药,无人机技术与精准农业结合发展可以极大地推动精准农业的现代化进程。 3.2 无人机与航空植保剂配合使用 众所周知无人机喷洒农药过程中药滴受旋翼风场、迎面风力和环境风力共同作用飘移现象比较严重,除喷头与旋翼的安装位置有关外还与所施药剂的物理特性有关。目前植保无人机配套专用制剂相对缺乏或技术不够成熟,只能靠提高常规农药的浓度来进行植保作业。目前在中国农药信息网上尚无配合植保无人机使用的专用制剂或助剂注册登记,许多农药生产商和无人机龙头企业也开始投入到无人机飞防制剂和助剂的研发中,通过改变雾滴直径大小及利用蒸发抑制剂和沉降剂来减少雾滴在下降过程中的蒸发程度。在农业部制定的《到2020年农药使用量零增长行动方案》中规定要减少农药的使用量,国内唯一拥有纳米农药知识产权的南京善思生物科技有限公司研制的纳米农药在多地用无人机喷洒进行病虫害防治实验并取得了令人满意的防治成果,无人机纳米制剂一旦投入大面积推广使用,可以减少我国现有农药使用量的30%以上,充分发挥其高效、安全、经济、环境友好的特点,将极大地促进我国农药的减施增效。 3.3 完善相关体系标准 由于我国无人机市场门槛较低,监管法律法规欠缺且相关行业标准不够健全,国家对于无人机农机购置补贴只在某些地区推行,未能在全国范围内得到广泛普及推广应用。为约束农用无人机的安全飞行并保证行业健康有序发展,有关部门应突破地区限制在国家层面加强无人机质量技术要求、操作人员驾驶培训、作业规范等方面的行业标准体系建设,加速推进无人机农机购置补贴政策落地及在行业中的应用发展。无人机植保施药标准、防治效果评估标准与作业环境风险评估标准等方面的标准体系建设也将大大规范植保无人机的行业应用。 4 结束语 农用无人机可以及时准确地获取农情信息并从空中辅助农事操作,是精准农业领域应用的重要手段,具有其他传统监测方式和传统地面作业机械无法比拟的优势。随着我国农业供给侧结构性改革的不断推进,各地土地流转的实施及规模化经营性农场的出现农用无人机为生产管理者提供了新的发展途径,先诊断后管理,对田间操作管理定时、定位、定量的精准化管理将极大地推动农业朝着智能化、现代化方向发展。