2017年4月22 —24日，“國際工程科技發(fā)展戰(zhàn)略高端論壇—農(nóng)業(yè)航空技術”在北京召開，農(nóng)業(yè)部農(nóng)機化司李偉國司長在致辭中指出：農(nóng)業(yè)航空技術是新興的高端農(nóng)業(yè)機械化技術，在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中特別是航化作業(yè)、病蟲害防治等方面發(fā)揮了越來越重要的作用。為全面、深入地了解中國農(nóng)業(yè)航空行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，反映行業(yè)面臨的困難和問題，本刊特策劃“農(nóng)業(yè)航空工程”專題，共刊發(fā)8篇相關研究成果報道。

蘭玉彬院士團隊的研究綜合分析了植保無人機旋翼風場分布特性、霧滴與無人機旋翼風場交互機理、霧滴沉降與飄移機理、霧滴與葉片表面的交互機理及霧滴分散和蒸發(fā)特性等國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，并給出植保無人機施藥技術的未來發(fā)展建議，對優(yōu)化植保無人機結(jié)構、科學應用植保無人機、提高農(nóng)藥利用率、減少環(huán)境污染具有重要意義。楊寧等采用無人機獲取了內(nèi)蒙古河套灌區(qū)沙壕渠灌域內(nèi)試驗地的無人機多光譜遙感圖像數(shù)據(jù)及不同深度的土壤鹽分數(shù)據(jù)，使用3種光譜指數(shù)篩選方法，對比3種建模方法，模擬3個深度土層的土壤鹽分分布，比較了傳統(tǒng)光譜指數(shù)及引入紅邊波段的改進光譜指數(shù)在鹽漬化建模方面的潛力，具有創(chuàng)新性和一定的學術價值。陳鋒軍等針對云杉計數(shù)問題給出了較為完整的基于航拍和機器視覺的解決方案，對YOLOv3的網(wǎng)絡結(jié)構進行了有益探索和改進，解決了 YOLOv3模型小樣本訓練過擬合問題和云杉特征丟失問題，提升了云杉計數(shù)的準確率，具有重要的研究意義和實用價值。王玉娜、陳曉凱等基于低空無人機平臺和成像光譜儀獲取陜西關中地區(qū)拔節(jié)期冬小麥高光譜影像，將無人機高光譜遙感應用于冬小麥氮素營養(yǎng)監(jiān)測和葉面積指數(shù)估算，對降低監(jiān)測成本、增強時效特性等具有一定新意和重要意義。陳日強等利用無人機載激光雷達采集蘋果園的果樹單木冠層信息，并評價空間分辨率對于果樹單木樹冠檢測與提取的影響，具有一定的學術價值和實用性，對精準果園管理生產(chǎn)具有重要意義。杜蒙蒙等提出了一種基于多旋翼無人機與激光測距技術的農(nóng)田地形測繪方法，在多旋翼無人機測繪平臺上搭載激光測距模塊與后處理動態(tài)差分全球定位系統(tǒng)設備獲取激光測距值序列、PPK-GPS三維定位數(shù)據(jù)以及無人機的飛行姿態(tài)數(shù)據(jù)，綜合激光測距、GPS數(shù)據(jù)進行高程測量，對農(nóng)田微地形測量具有很好的實用價值。孔繁昌等以東北地區(qū)粳稻稻瘟病高光譜識別診斷為選題，運用多旋翼無人機載高光譜遙感技術獲取健康、輕度、中度和重度等級水稻穗莖的冠層指數(shù)，利用隨機森林的方法對光譜預處理變換數(shù)據(jù)、光譜曲線特征提取參數(shù)、植被指數(shù)組合進行建模，填補了無人機高光譜遙感監(jiān)測大田穗頸瘟病和實驗室穗頸瘟病光譜理論研究之間的研究空白。

本專題集中刊發(fā)的 8 篇系列文章，分別來自華南農(nóng)業(yè)大學、沈陽農(nóng)業(yè)大學、西北農(nóng)林科技大學、北京林業(yè)大學、河南理工大學、河南科技大學、東北農(nóng)業(yè)大學等機構，源于國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃項目、廣東省重點領域研發(fā)計劃項目、廣東省引進領軍人才項目、中央高校基本科研業(yè)務項目、河南省高等學校重點科研計劃項目等的研究成果，從理論綜述、機理模型到實用技術，具有創(chuàng)新性、重要性、實用性等特點，對促進國內(nèi)航空植保事業(yè)發(fā)展、農(nóng)業(yè)航空技術全面推廣應用、明確航空植保施藥發(fā)展方向和未來智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展與實現(xiàn)具有重要的理論和現(xiàn)實意義。