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##无人机搭载多光谱成像助力精准农业

每年 ， 美国独立的玉米和大豆种子公司Peterson Farms Seed都会研究和测试创新的施种和施肥方法 。必须对诸如土壤成分、植物健康状况等田间条件进行监控 ， 以确定每个季节的种子和肥料施用水平 。为了实现这样的目标 ， 传统方法是使用卫星图像 ， 而无人机搭载多光谱成像这样的新技术 ， 正在提供一种更快捷、更精准的方法 。
Peterson Farms Seed公司必须要确定种子和肥料的施用水平 。一个被称为“变量施种/施肥”的过程 ， 其根据某块田地的历史产量、土壤健康状况、海拔和卫星或无人机图像 ， 对这块田地施用最佳数量的种子或肥料 。例如 ， Peterson Farms Seed公司精准农业系统专家Nolan Berg表示 ， 如果一块玉米地（见图1）的传统播种密度为每英亩34000粒玉米种子 ， 那么调整播种到历史产量较高的田地中的种子数量、减少产量较低的田地中的种子数量 ， 这种做法具有积极意义 。
##无人机搭载多光谱成像助力精准农业
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图1：大疆的四旋翼无人机 ， 为Peterson Farms Seed公司提供玉米田收割的空中图像
季节性的变量施种/施肥 ， 是Peterson Farms Seed公司在保持较高产量的同时 ， 降低投入成本的另一种方法 。
“玉米在生长季末期会吸收更多的氮肥 ， 所以如果在一开始就将所有氮肥都施放到田地中 ， 就会因为下雨和气候炎热等环境因素 ， 造成氮肥流失 。”Berg说 ， “因此 ， 在玉米生长季的初期 ， 先施加少量氮肥 ， 然后重新评估土壤的养分和玉米植株的生长情况 ， 并根据实际情况在随后的生长期中按需进行变量施肥 ， 从而有助于降低氮肥流失的风险 。”
针对变量施肥的计划 ， 被称为变量施肥方案（见图2） 。Berg表示 ， 传统的卫星图像有助于告知（显示）应该指定怎样的变量施肥方案 。
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图2：利用无人机上搭载的RGB相机和多光谱相机收集的数据 ， 创建变量施种/施肥方案
“卫星图像非常有助于创建变量施肥方案 ， 但是卫星图像最多一周只能采集一次 ， 或者每两周或每三周采集一次 。”Berg说 ， “如果要想立即施肥 ， 那么就需要使用最新的卫星图像 ， 因此一周前或几周前采集的卫星图像 ， 可能不能很好地代表当时当地的田地和作物状况 。”
Berg解释说 ， 通过使用无人机机载成像技术 ， Peterson Farms Seed公司现在能够在几英寸范围内对田地和作物实现精准评估 ， 从而能根据实际评估情况 ， 改变对该块田地的施种/施肥方案 。
“不同区域的田地中 ， 存在着很大的评估变异 ， 所以会根据评估结果 ， 不断地重新调整种子和肥料的施用水平 。”他说：“有些土地贫瘠 ， 每年的产量都很低 ， 所以在这样的土地中施放大量的种子和肥料是没有意义的 。这是在浪费资金 ， 因此对这些土地的投入会减少 ， 而是将更多的投入施放到产量较好的土地中 ， 以期获得更高的产量 。”
针对该项目 ， Peterson Farms Seed公司选择了Sony Electronics Professional Solutions美国公司的植被分析平台 ， 该平台包括一个多光谱相机和附带的Fast Field Analyze离线软件 。
将索尼的系统安装在一架大疆的Phan-Tom4四旋翼无人机上 ， 可以创建一个覆盖目标领域的飞行计划 。一旦计划确定 ， 无人机就自行起飞 ， 开始拍摄目标田地的图像 。待无人机着陆后 ， 从相机中取出SD卡 ， 并将其放入笔记本电脑进行处理 。有了这套系统 ， 可以在飞行后几分钟内生成一张地图 ， 而无需依赖现场的任何互联网连接 。
在索尼的Fast Field Analyze软件生成一张地图后 ， 将地图导出并输入到Ag Leader公司的SMS农场软件中 。输入数据包括彩色无人机数据以及数据输入层 ， 包括土壤类型、土壤测试数字、标准化差异植被指数（NDVI）图（见图3）和多年的产量图 。这些通过软件运行 ， 并综合在一起创建变量施种/施肥管理区 。


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