李 灝 盧佳祁

基于物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)人機(jī)作業(yè)信息采集與監(jiān)測(cè)

李 灝 盧佳祁

哈爾濱航天恒星數(shù)據(jù)系統(tǒng)科技有限公司，黑龍江 哈爾濱 150028

圍繞物聯(lián)網(wǎng)無(wú)人機(jī)的應(yīng)用技術(shù)，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)無(wú)人機(jī)農(nóng)業(yè)病害信息采集和監(jiān)測(cè)可行性進(jìn)行了分析，探討了基于物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)人機(jī)發(fā)展趨向，希望為廣大研究物聯(lián)網(wǎng)無(wú)人機(jī)作業(yè)信息采集和監(jiān)測(cè)問(wèn)題的人士提供一些參考意見(jiàn)。

物聯(lián)網(wǎng)；無(wú)人機(jī)作業(yè)；信息采集；監(jiān)測(cè)

引言

物聯(lián)網(wǎng)通過(guò)把體域網(wǎng)和Device-to-Device通信等各種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，達(dá)到萬(wàn)物互連的目的，可以在任何一個(gè)地點(diǎn)，采用任意網(wǎng)絡(luò)提供任何一種服務(wù)，有著很大的民用和軍事運(yùn)用潛能。無(wú)人機(jī)經(jīng)過(guò)機(jī)載物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)用戶的信息采集。在物聯(lián)網(wǎng)中，因?yàn)橐恍o(wú)線設(shè)備有限的傳輸范疇，無(wú)人機(jī)可當(dāng)作無(wú)線中繼來(lái)改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)連接，延長(zhǎng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信息，并且無(wú)人機(jī)有著可調(diào)節(jié)的移動(dòng)性及飛行高度，有益于高效采集地面物聯(lián)網(wǎng)信息。本文基于物聯(lián)網(wǎng)，運(yùn)用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)，討論了無(wú)人機(jī)遙感在農(nóng)業(yè)小麥條銹病信息采集與監(jiān)測(cè)中的可行性。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)人機(jī)農(nóng)業(yè)病害信息采集和監(jiān)測(cè)

1.1 實(shí)驗(yàn)材料和方式

首先，實(shí)驗(yàn)材料和設(shè)備。進(jìn)行實(shí)驗(yàn)以前，挑選出農(nóng)業(yè)種植小麥京9482在實(shí)驗(yàn)田進(jìn)行栽種。為了得到不一樣的小麥條銹病病狀，此次探索設(shè)置了這樣幾種處理，與不拌種、不進(jìn)行藥物噴灑以及不拌種與噴灑藥物處理的小區(qū)進(jìn)行比對(duì)。通過(guò)采用隨意一個(gè)區(qū)組來(lái)布置小區(qū)，各個(gè)處理設(shè)置3個(gè)重復(fù)，總共就是9個(gè)小區(qū)，同時(shí)各小區(qū)規(guī)模為5×4.5?m左右。小區(qū)中心種植感病銘賢169在后來(lái)通過(guò)運(yùn)用人工噴灑小麥條繡病菌夏孢子懸浮液接種，當(dāng)作發(fā)病區(qū)域。無(wú)人機(jī)攝像以及飛行交由某公司承擔(dān)，讓飛機(jī)搭著經(jīng)過(guò)修改的數(shù)碼相機(jī)。

其次，無(wú)人機(jī)遙感圖像信息采集和農(nóng)田間病害調(diào)研方式。開(kāi)展無(wú)人機(jī)遙感攝像的時(shí)候，需要保證飛行高度是300?m以上，而地面分辨率應(yīng)保持在7?cm左右。在無(wú)人機(jī)航拍結(jié)束之后，需要采用大五點(diǎn)取樣方法對(duì)小麥條銹病病害情況進(jìn)行調(diào)研。各個(gè)小區(qū)采集5個(gè)樣點(diǎn)。在這幾個(gè)樣點(diǎn)中觀察100片葉子，進(jìn)而登記葉子病害情況，與此同時(shí)，加強(qiáng)樣點(diǎn)普遍性的記錄工作。

最后，無(wú)人機(jī)遙感圖像以及病害信息解決方式。某企業(yè)承擔(dān)交付無(wú)人機(jī)航拍圖像在軟件中開(kāi)展試驗(yàn)小區(qū)圖像分割處理，與此同時(shí)通過(guò)運(yùn)用軟件中本身具備的圖像劃分模塊迭代自組織數(shù)據(jù)技術(shù)，展開(kāi)非監(jiān)管類型探索圖像里面小麥條銹病問(wèn)題。通過(guò)采用以下式子計(jì)算出小麥病害指數(shù)狀況，也就是DI=平均嚴(yán)重程度×普遍性，開(kāi)展小麥冠層反射率的計(jì)算，其公式就是Reflect=k·1/255·1/3（R+G+B）。在這之中，Reflect代表的是數(shù)碼圖像反射率；R、G、B代表的是顏色模型里面的數(shù)碼圖像中某一點(diǎn)像素的灰度值；k代表的是比重修改系數(shù)，理應(yīng)參照相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)物反射率和圖像里面的亮度值將k值計(jì)算出來(lái)。此次研究將試驗(yàn)小區(qū)四周的裸地當(dāng)作參照標(biāo)定物，使用愛(ài)仕達(dá)企業(yè)生產(chǎn)的野外光譜儀收集其光譜反射率，使用光譜里面所包括的紅波段、藍(lán)波段、綠波段的反射率計(jì)算k值[1]。

1.2 結(jié)論分析

在沒(méi)有拌種、既未噴灑藥物與拌種處理的小區(qū)產(chǎn)生了這樣一個(gè)問(wèn)題，也就是出現(xiàn)了程度不一樣的小麥條銹病問(wèn)題，比對(duì)組噴灑藥物治理小區(qū)中還未有發(fā)病狀況產(chǎn)生。在無(wú)人機(jī)航拍攝試驗(yàn)小區(qū)遙感圖像中，使用迭代自組織數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)無(wú)人機(jī)遙感圖像展開(kāi)非監(jiān)督劃分類型，變化閾值設(shè)定成5%，總共劃分成4種類型。相關(guān)工作人員在9個(gè)試驗(yàn)小區(qū)中，通過(guò)實(shí)地考察與研究闡明圖像情況，紅色區(qū)域表示的是正常的小麥；綠色區(qū)域表示的是發(fā)病的小麥；黃色區(qū)域表示的是小區(qū)間的裸地；藍(lán)色區(qū)域表示的是小區(qū)里面的溝壑陰影區(qū)。

發(fā)病區(qū)域和比對(duì)區(qū)域光譜反射率的對(duì)比。在小區(qū)冠層反射率與紅、藍(lán)、綠波段的反射率數(shù)據(jù)中，把病害區(qū)域1～6號(hào)冠層反射率分別和沒(méi)有發(fā)病區(qū)域的7～9號(hào)冠層反射率平均值展開(kāi)t值監(jiān)測(cè)，評(píng)價(jià)發(fā)病區(qū)域與沒(méi)有發(fā)病的區(qū)域小麥冠層反射率是不是有著不一樣的情況。結(jié)論表明：一切發(fā)病區(qū)域的小麥冠層反射率和沒(méi)有發(fā)病區(qū)域的冠層反射率均值有著明顯的不同，這樣一來(lái)不同的來(lái)源就是小麥條銹病的影響。病害區(qū)域的小麥因?yàn)樵獾綏l銹病的影響，所以在反射率中有著非常大的反應(yīng)。每一個(gè)發(fā)病區(qū)域的紅波段、藍(lán)波段、綠波段的反射率和沒(méi)有發(fā)病的區(qū)域所對(duì)應(yīng)波段的反射率均有著明顯的不同[2]。

2 基于物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)人機(jī)發(fā)展走向

首先，因?yàn)闊o(wú)人機(jī)自組織網(wǎng)絡(luò)要合理應(yīng)對(duì)包含能量局限性、延遲性、鏈路屢次中斷等問(wèn)題，所以必須合理使用與配置多種網(wǎng)絡(luò)資源。此外，由于物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用的持續(xù)深入，不一樣的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合和互通有著強(qiáng)烈的需求。軟件定義網(wǎng)絡(luò)把數(shù)據(jù)和控制面分離，通過(guò)變成控制網(wǎng)絡(luò)，充分滿足物聯(lián)網(wǎng)多種新應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求。文獻(xiàn)經(jīng)過(guò)驗(yàn)證平臺(tái)檢測(cè)，成功驗(yàn)證了交換機(jī)論壇運(yùn)用在面積不大的無(wú)線網(wǎng)格網(wǎng)絡(luò)中的可行性，且對(duì)軟件定義網(wǎng)絡(luò)將來(lái)使用在動(dòng)態(tài)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)有十分重要的作用。因?yàn)檐浖x網(wǎng)絡(luò)是一種集中控制，可以改進(jìn)無(wú)限資源使用率，提升網(wǎng)絡(luò)速率。

其次，隨著物聯(lián)網(wǎng)的無(wú)人機(jī)信息采集和監(jiān)測(cè)運(yùn)用的深入，無(wú)人機(jī)阻礙民航客機(jī)升降等問(wèn)題常常發(fā)生，對(duì)于無(wú)人機(jī)的空管體系呼聲逐步增高。NASA研發(fā)的無(wú)人機(jī)空管體系在幾年前成功進(jìn)行了展示，目的就是監(jiān)督管理民用無(wú)人機(jī)飛行，提升其自主飛行力，同時(shí)也保證無(wú)人機(jī)處理緊急問(wèn)題的飛行安全。未來(lái)無(wú)人機(jī)空管系統(tǒng)會(huì)結(jié)合很多的智能型控制制度，如強(qiáng)制性著陸等性能，以提升無(wú)人機(jī)[3]。

最后，由于物聯(lián)網(wǎng)無(wú)人機(jī)運(yùn)用的范圍越來(lái)越廣泛，安全和隱私是無(wú)人機(jī)使用過(guò)程中無(wú)法避免的一個(gè)問(wèn)題。其一，因?yàn)闊o(wú)人機(jī)在物聯(lián)網(wǎng)中可以傳輸用戶信息與服務(wù)，如位置信息等，所以無(wú)人機(jī)身份認(rèn)證和信息安全加密尤其重要，應(yīng)避免被惡意攻擊。其二，無(wú)人機(jī)用在實(shí)時(shí)性規(guī)定較高的交通安全運(yùn)用過(guò)程中時(shí)，例如車聯(lián)網(wǎng)車輛相互之間碰撞監(jiān)測(cè)等，應(yīng)迅速做出決策。

3 結(jié)語(yǔ)

在物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上，無(wú)人機(jī)飛行拍攝農(nóng)業(yè)小麥冠層圖像，研究圖像里面的小麥冠層反射率、紅波段、綠波段等的病害指數(shù)相互之間的聯(lián)系，通過(guò)運(yùn)用集中反射率建立條銹病病害指數(shù)反演模型。與此同時(shí)，模型效果佳，充分表明了運(yùn)用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)展開(kāi)農(nóng)業(yè)病害信息采集和監(jiān)測(cè)有一定的可行性。因此，還需要相關(guān)研究者進(jìn)一步研究?jī)?yōu)化農(nóng)業(yè)植物病害改善的遙感圖像分析方式，構(gòu)建完整的農(nóng)業(yè)小麥條銹病無(wú)人機(jī)遙感信息采集與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，給實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)病害衛(wèi)生遙感信息采集和檢測(cè)提供必要依據(jù)。

[1]柯炳生.農(nóng)業(yè)農(nóng)村優(yōu)先發(fā)展的動(dòng)力是創(chuàng)新[N].東方城鄉(xiāng)報(bào)，2018-01-02（2）.

[2]周超，向緒友，鐘旭，等.無(wú)人機(jī)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用及展望[J].湖南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017（11）：80-82，86.

[3]劉青龍，董家山.物聯(lián)網(wǎng)無(wú)人機(jī)應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2017，43（11）：22-26.

Information Acquisition and Monitoring of Unmanned Aerial Vehicle Based on Internet of Things

Li Hao Lu Jiaqi

Harbin Space Star Data System Technology Co., Ltd., Heilongjiang Harbin 150028

Based on the IoT application technology of UAV, the UAV networking agricultural disease information collection and monitoring feasibility analysis of IOT based UAV development trend, hoping to provide some reference for the majority of people on network UAV operation information acquisition and monitoring problems.

Internet of things; UAV operations; information collection; monitoring

V279+.2；TN929.5

A

1009-6434（2017）10-0095-02