智慧化无人机植保解决方案——人工智能语境下的全新农事体验

时间:2021-05-13 00:02 作者:亚博APP手机版
本文摘要:航空技术作为近一个世纪以来生长最迅速、对人类社会影响最大的科学技术之一,近年在农业领域迅猛生长。农业航空应用是现代农业的重要组成部门,也是反映农业现代化水平的重要标志。农业与航空技术的联合带来农业生产方式的全面革新,在未来必将发挥更为重要的作用。 植保无人机使用无人机平台搭载施药装置对作物举行遥感信息获取和定量定点精准施药,具有庞大地形适应性强、作业效率高等优势。无人机可集成智能飞控系统、复合光电吊舱、精准变量喷施设备等多种新型任务载荷,从而为农业植保提供全方位支持。

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航空技术作为近一个世纪以来生长最迅速、对人类社会影响最大的科学技术之一,近年在农业领域迅猛生长。农业航空应用是现代农业的重要组成部门,也是反映农业现代化水平的重要标志。农业与航空技术的联合带来农业生产方式的全面革新,在未来必将发挥更为重要的作用。

植保无人机使用无人机平台搭载施药装置对作物举行遥感信息获取和定量定点精准施药,具有庞大地形适应性强、作业效率高等优势。无人机可集成智能飞控系统、复合光电吊舱、精准变量喷施设备等多种新型任务载荷,从而为农业植保提供全方位支持。2014 年,美国麻省理工学院公布的《MIT 技术评论》中,将农业无人机技术作为第一位,与脑图技术、基因编辑技术、神经形态芯片等列为年度十大突破性科技创新技术。

特别是在我国,随着农村从业劳动力的快速下降和无人机技术的日趋成熟,无人机植保在我国获得比全球其他任何国家都越发快速的生长。当前,受益于人工智能技术、并行盘算技术,以及智能硬件等方面取得的突破,无人机植保技术向着智能化、系统化、精准化偏向生长。未来,具有作业区域自动识别与定位、作业路径自主计划、全自动无人航行、全程作业可视可溯的智慧型植保无人机将极大提高农业作业效率,改善农业从业人员劳动情况。

智慧化无人机植保也将成为我国智慧植保、绿色植保、科学植保的焦点实践技术,对我国农业现代化、智能化的技术升级转型和革命起到焦点推行动用,为新时代下的农业从业人员带来全新的农事体验。智慧化无人机植保焦点技术组成 1.基于机械学习的无人机遥感作物信息识别与提取技术近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术,广泛应用在农业领域。微小型无人机搭载多种光电载荷,可快速获取农田作物信息。相比卫星遥感技术,其具有运行成本低、灵活利便、局部数据精度高的特点。

在作物长势预计、农田设施观察、作物表型信息获取等方面有着无可相比的优势。随着基于深度学习的模式识别技术逐渐应用于农业智能遥感信息处置惩罚领域,以无人机作为搭载多传感器的遥感平台,可快速提取作业地表特征并举行作业目的分类识别,从而为智能植保作业提供基础。2.田间作业情况智能感知技术在田间作业处方图的基础上,对情况中的作业工具和其他障碍物举行智能动态感知,接纳模式识别方法,获得障碍物基本尺度特征、类型属性等关键信息,由此举行动态作业控制。随着人工智能技术和传感器技术的飞速生长,无人系统控制技术正在从已往的既定条件下的自动驾驶,到非既定条件下对情况的实时感知、实时自主决议,进而自主完成作业任务。

3.庞大大田区域情况下的作业路径智能计划技术由于无人机载荷能力和续航时间有限,同时作业区域多为疏散的小面积不规则区域,因此合理的作业路径计划,可以淘汰农业无人机无效的非作业航行时间。现在仿真和示范作业已证明此类方法的有效性,但相对于其他应用领域,对于引入障碍物和多机协同避碰的智能植保作业路径计划方法的研究还十分欠缺,现在尚无法满足蓬勃生长的无人机植保应用需求。

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4.施药历程雾滴运动建模及精准喷施控制技术差别于地面机械作业,无人机植保效果受情况风场、航行高度和航行速度等多种因素影响。凭据当前情况风场和作业参数预测雾滴飘移沉积区域,从而实时调整作业参数,是无人机植保实现精准化的手段和目的。现在传统研究手段主要集中在对实验数据的定量统计方面。

通过航空喷洒雾滴沉积和飘移试验,对各型无人机田间作业雾滴沉积效果举行评价,并研究雾滴沉积受航行高度、雾滴粒径谱、喷头设置和天气状况的影响。5.植保效果的综合智能评估体系与评估技术作物上药液的雾滴漫衍特性重要评价指标包罗匀称性和沉降量等,其中,雾滴的沉降量是磨练药液防治效果的直接指标;沉降药液的笼罩率和匀称性是优化航空施药设备和施药技术方案的重要指导。6. 基于云数据治理技术的作业历程可溯、可控、可视化技术无人机植保作业在我国现在还属于羁系难点,亟需接纳信息化、智能化的手段,对无人机作业全历程举行有效的羁系。我们预计基于数据挖掘,将单一的管控模式转换为以大数据为依据,以信息服务为手段的智能作业羁系模式将是未来的生长偏向。

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现在投入使用的无人机智能羁系系统,均接纳“机载终端 + 网络云服务器”的应用模式。机载数据收罗终端包罗多种关键作业状态信息传感器和移动数据通信模块,所收罗的作业高度、流量和航行速度等信息,可直接通过公共数据网络上传至数据服务器。

运用智能数据处置惩罚方法,可获得区域总作业量、病虫害类型、基本作业效果和药剂使用量预计等宏观信息,同时对农作物长势、病虫害发作趋势、药剂使用综合效果、种植面积变化趋势和区域产量等信息举行动态预测,为农业生产者和主管部门应对农业相关产物市场变化提供信息支撑。结论人工智能技术以前所未有的生长速度引领着时代,必将对农业无人机的生产、研发、应用造成深远的影响。(1)人工智能技术的引入将无人机遥感技术的生长从信息获取的低级阶段推向信息挖掘、融合、再生的新阶段,在深度学习技术和海量数据的支撑下,种种异构信息之间的反演将为我们出现出作物生长历程的细节和本质纪律。

(2)无人机田间作业模式将从人在回路的控制模式走向基于田间情况感知的自主控制方式,对作业历程的控制不再依赖人的履历和临场判断,而是基于多源信息融合后的智能决议,保证全作业历程控制具有可靠的数据支撑。(3)随着作业履历的积累和智能计划方法的引入,无人机作业将先以模拟仿真的形式举行历程优化和快速数字推演,大部门历程状态变量在实际作业之前就已经被准确预计出来,同时引入障碍物和多机协同避碰的智能植保作业。


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