楊 程， 閆 歌， 杜思夢， 李向東

（1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院小麥研究所/小麥國家工程實驗室/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部黃淮中部小麥生物學(xué)與遺傳育種重點實驗室/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部中原地區(qū)作物栽培科學(xué)觀測實驗站/河南省小麥生物學(xué)重點實驗室，鄭州 450000；2.中國科學(xué)院植物研究所，北京 100093）

遙感技術(shù)是隨著現(xiàn)代信息技術(shù)水平的不斷提高、以物理科學(xué)、地球科學(xué)、空間科學(xué)、電子計算機學(xué)科等相關(guān)理論為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一門實用、新型、綜合性強的探測技術(shù)［1］. 目前，遙感數(shù)據(jù)的獲得主要通過近地高光譜、無人機和衛(wèi)星等遙感平臺來實現(xiàn). 與衛(wèi)星遙感、近地高光譜等相比，無人機遙感具有操作簡單、機動靈活、響應(yīng)迅速、使用成本低等優(yōu)勢，近年來在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用愈發(fā)廣泛. 一方面可以快速地識別作物種類、監(jiān)測作物長勢與墑情，及時發(fā)現(xiàn)生長異常的區(qū)域，增強對農(nóng)田的掌控；另一方面可以預(yù)測作物產(chǎn)量、評估農(nóng)業(yè)災(zāi)害造成的損失，如統(tǒng)計受災(zāi)面積、受災(zāi)程度等.

小麥是我國第二大糧食作物，小麥的穩(wěn)產(chǎn)和高產(chǎn)對國家糧食安全至關(guān)重要. 科學(xué)的田間管理是小麥穩(wěn)產(chǎn)和高產(chǎn)的重要保障. 無人機遙感技術(shù)，近年來越來越多地應(yīng)用于小麥生產(chǎn)監(jiān)測，對小麥生產(chǎn)精準化管理發(fā)揮了重要作用. 本文從無人機平臺和傳感器的選擇，無人機遙感技術(shù)在小麥種植面積、生長指標、品質(zhì)指標監(jiān)測方面的研究進展進行了介紹，以期為今后無人機遙感在小麥生產(chǎn)中的研究和推廣應(yīng)用提供參考.

1 農(nóng)用無人機和傳感器的種類與特點

1.1 無人機的種類與特點

根據(jù)飛行平臺構(gòu)型的不同，常見的農(nóng)用無人機類型與特點如下［2］：

1）無人直升機：是指單旋翼帶尾槳的直升機，對起降的場地要求低，可以在空中懸停，同時具有載重能力大和續(xù)航時間長等優(yōu)勢，但是機械結(jié)構(gòu)復(fù)雜，維護成本高，操作難度大，因此在遙感監(jiān)測中很少應(yīng)用.

2）固定翼無人機：指由動力裝置產(chǎn)生前進的推力或拉力，由機身的固定機翼產(chǎn)生升力，在大氣層內(nèi)飛行的重于空氣的航空器. 具備飛行速度快、效率高、續(xù)航長等優(yōu)勢，但缺點是對起降條件要求較高，且無法執(zhí)行需要懸停完成的作業(yè)任務(wù)，高速拍攝時容易導(dǎo)致圖片模糊.

3）多旋翼無人機：指多于3個軸以上的旋翼機，通過槳之間相對轉(zhuǎn)速來調(diào)節(jié)拉力和扭矩，控制飛行器懸停、旋轉(zhuǎn)或航線飛行. 具有結(jié)構(gòu)簡單，起降要求低，可以懸停，可使用GPS航線飛行的優(yōu)勢，但是飛行速度慢，續(xù)航能力弱，載荷較小. 目前，多旋翼無人機在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用最為廣泛，可根據(jù)場地和性能需求進行選擇.

1.2 傳感器的種類與特點

目前在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，無人機搭載的傳感器主要包括以下5種，其特點如下［2］：

1）高光譜成像儀：波段連續(xù)性較強，分辨率一般在400～1000 nm之間，能夠利用很多窄的電磁波波段從目標作物獲得更精確的光譜信息，從而用于估算及預(yù)測作物的葉面積指數(shù)、葉綠素含量、分析和檢測作物的營養(yǎng)狀態(tài)、水分含量以及籽粒的蛋白質(zhì)含量等信息. 缺點是隨著分辨率的提高，數(shù)據(jù)的不良噪聲和冗余度現(xiàn)象逐漸增加，數(shù)據(jù)的處理和分析的難度逐漸增大.

2）多光譜相機：具有2個以上波段通道，一般使用綠色、紅色、紅色邊緣和近紅外波來捕捉農(nóng)作物的可見圖像和不可見圖像，相比于普通高清相機，多光譜相機可以對作物產(chǎn)量、長勢、營養(yǎng)狀況等更多的農(nóng)藝性狀進行精確的診斷和監(jiān)測.

3）激光雷達：能夠快速地獲取所測量目標的表面模型，具有分辨率高，抗干擾能力強等特點，目前主要用于獲取植被冠層高度信息，因此多用于森林資源的調(diào)查和生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域. 由于農(nóng)作物冠層較低、傳感器成本高等原因，很少用于農(nóng)作物的相關(guān)應(yīng)用和研究.

4）熱成像相機：通過對物體發(fā)出的不同紅外線進行探測，能夠?qū)⒉豢梢姷募t外能量轉(zhuǎn)化為可見的熱圖像，同時具有獲取速度快、精度高和反應(yīng)靈敏等優(yōu)點. 熱成像相機主要用于遠程監(jiān)控植物的冠層溫度，冠層溫度又可以間接反映作物的長勢以及蒸騰等特征.

5）高清相機：具有價格低、體積小、重量輕、分辨率高等特點，可以獲取農(nóng)田高分辨率的RGB影像，通過提取圖像特征監(jiān)測作物的出苗、倒伏、病蟲害等情況，而且對天氣要求較低，無論晴天還是陰天均可使用，因此也是精準農(nóng)業(yè)研究的熱點.

2 無人機遙感技術(shù)在小麥生長監(jiān)測中的應(yīng)用

2.1 小麥葉綠素含量監(jiān)測

葉綠素是植物吸收和利用光能的重要載體，植物葉片的葉綠素含量和光合作用能力密切相關(guān)，因此，葉綠素含量是反映作物光合能力與氮素營養(yǎng)狀況的重要指標，常用來評價作物逆境脅迫下的傷害程度和營養(yǎng)狀況. 由于葉綠素a、葉綠素b、胡蘿卜素等分別對不同波長的光有強吸收，所以通過遙感監(jiān)測植物冠層的反射光譜的變化可以一定程度上反映作物的葉綠素組成和含量. 目前，葉綠素含量的遙感監(jiān)測主要是通過建立光譜參數(shù)或植被指數(shù)與葉綠素含量的回歸關(guān)系來實現(xiàn)，例如，靳彥華等［3］通過研究旱地和水澆地環(huán)境下春小麥葉片全生育期葉綠素含量的變化規(guī)律，分析了小麥葉綠素相對含量與不同冠層的高光譜植被指數(shù)之間的關(guān)系，建立了水澆地和旱地兩種生境下春小麥葉綠素含量的估測模型. 周敏姑等［4］通過無人機遙感獲得了小麥拔節(jié)期的多光譜影像，然后提取出了4個波段下小麥冠層葉片的光譜圖像，并從中選取了與小麥葉片葉綠素相對含量（SPAD值）具有強相關(guān)關(guān)系的7 種植被指數(shù)，建立了植被指數(shù)與葉綠素相對含量值的多元線性回歸模型和一元線性回歸模型，并對模型進行了驗證，實現(xiàn)了對小麥拔節(jié)期葉片的葉綠素含量的預(yù)測.利用無人機遙感對冬小麥葉綠素含量的有效監(jiān)測在一定程度上可以反映田間小麥營養(yǎng)狀況，對于未來農(nóng)業(yè)的精準高效管理具有重要的意義.

2.2 小麥葉面積指數(shù)監(jiān)測

葉面積指數(shù)（Leaf Area Index，LAI）與作物的光能利用率密切相關(guān)，也是評估作物長勢、預(yù)測作物產(chǎn)量重要指標之一. 葉面積值指數(shù)不同，對光的反射率也不同，因此可以利用無人機搭載的相機對大面積作物的葉面積指數(shù)進行監(jiān)測，根據(jù)需求可以搭載可見光、高光譜、多光譜、紅外相機等不同的相機. 蒙繼華等［5］利用植被指數(shù)分別與葉面積指數(shù)建立線性和非線性的回歸模型對不同時期小麥LAI進行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)NDVI能較好地估算小麥的LAI，但是誤差較大. 傅銀貞等［6］利用IRS-P6（LISS-III）多光譜數(shù)據(jù)，建立了葉面積指數(shù)與DVI、EVI2、MSAVI、NDVI、RDVI、RVI及TNDVI 等7種植被指數(shù)的統(tǒng)計模型，得到較好的結(jié)果，決定系數(shù)R2能夠達到0.76以上. 陶惠林等［7］通過無人機搭載的高光譜相機對冬小麥三個生育期的光譜數(shù)據(jù)進行了測定，分析了植被指數(shù)、Hcsm 與LAI的相關(guān)性，挑選出了最優(yōu)植被指數(shù)，并分別構(gòu)建了單個參數(shù)的LAI線性估算模型，進一步提高了LAI的估算精度.

2.3 小麥氮素含量監(jiān)測

氮素是作物生長發(fā)育必需的大量元素之一，缺氮時作物生長會受到抑制，生長速度減緩；而氮肥過量則會導(dǎo)致作物貪青晚熟，品質(zhì)下降. 遙感技術(shù)具備廣覆蓋、高時效、多載荷等獨特優(yōu)勢，表現(xiàn)在：第一，能夠?qū)崟r連續(xù)有效地獲取作物長勢及營養(yǎng)信息；第二，將信息進行時空融合，為及時制定作物養(yǎng)分調(diào)優(yōu)栽培措施提供依據(jù)，能夠大大提高作物氮素監(jiān)測的時效性. 高光譜遙感具備信息量大、分辨率高等優(yōu)勢，改善了傳統(tǒng)氮素測量方法破壞性取樣、室外分析不便的劣勢，可以實現(xiàn)作物營養(yǎng)水平和長勢信息的實時無損監(jiān)測［8-9］. 馮偉等［10］通過測定不同類型小麥品種在田間不同施氮水平下葉片氮含量與冠層高光譜數(shù)據(jù)，并分析兩者的相互關(guān)系，表明基于紅邊面積建立小麥葉片氮含量監(jiān)測模型具有較好的預(yù)測精度. 胡昊等［11］指出紅邊參數(shù)可以有效監(jiān)測小麥氮素營養(yǎng). 劉昌華等［12］利用無人機搭載的多光譜相機采集了冬小麥4個關(guān)鍵生育期的影像，建立了不同生育期氮素營養(yǎng)指數(shù)的反演模型，結(jié)果表明基于小麥揚花期構(gòu)建的模型精度最高，R2為0.95. 姚霞等［13］基于比值光譜指數(shù)（RSI）建立小麥氮素監(jiān)測模型，有效改善模型預(yù)測精度和穩(wěn)定性. Honkavaara等［14］利用無人機搭載的輕便的Fabry-Perot相機獲取了冬小麥的FPI光譜影像，發(fā)現(xiàn)通過影像計算的NDVI能夠精確地反演小麥氮素水平，決定系數(shù)R2為0.8. 通過反演模型遙感監(jiān)測技術(shù)可以提高冬小麥葉片氮含量監(jiān)測精度，從而為冬小麥不同生育時期氮素運籌調(diào)控提供理論參考，進而推動精準農(nóng)業(yè)的發(fā)展.

2.4 小麥生物量的監(jiān)測

生物量是與光能的利用和產(chǎn)量密切相關(guān)，可以反映作物的生長狀況，因此被認為是最重要的生理參數(shù)之一，可以有效地監(jiān)測作物長勢和預(yù)測產(chǎn)量［13，15］. 傳統(tǒng)的生物量測定主要為破壞性取樣、時效性差，高光譜遙感具有光譜分辨率高，波段多且連續(xù)性強，數(shù)據(jù)量大等優(yōu)勢，能夠及時有效地監(jiān)測作物的群體生長狀況，是未來精準農(nóng)業(yè)和可持續(xù)發(fā)展的重要手段，在農(nóng)業(yè)定量遙感研究中被廣泛應(yīng)用，同時也是觀測地表植被狀況的強有力工具［7，16］. Hansen等［17］的研究表明利用歸一化差值植被指數(shù)可以通過偏最小二乘法能精確地估算小麥地上部生物量. 譚昌偉等［18］的研究表明基于歸一化植被指數(shù)能有效估算小麥開花期的生物量. 王大成等［19］通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法顯著地提高了小麥生物量診斷的準確性. 陳鵬飛等［20］的研究表明紅邊三角植被指數(shù)是最好的估算冠層生物量的指數(shù). 付元元等［21］的研究結(jié)果表明波段深度分析與偏最小二乘回歸結(jié)合能提高小麥生物量的估算程度. 以上研究為小麥不同生育時期長勢精確監(jiān)測和診斷提供了理論依據(jù).

2.5 小麥產(chǎn)量監(jiān)測

作物產(chǎn)量是糧食供需平衡和農(nóng)業(yè)政策制定的重要依據(jù)，直接決定國家糧食安全. 高光譜遙感能在較短時間內(nèi)獲取較大區(qū)域范圍的作物信息，具在作物產(chǎn)量預(yù)測上具有動態(tài)、宏觀、快速、準確的優(yōu)勢［22］. 近年來，隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，許多學(xué)者利用高光譜反射率對小麥產(chǎn)量進行研究，明確了小麥產(chǎn)量預(yù)測的敏感光譜波段以及不同形式的植被指數(shù)，如基于高光譜遙感技術(shù)組建歸一化差異植被指數(shù)、比值植被指數(shù)預(yù)測作物產(chǎn)量［23-24］.朱婉雪等利用無人機遙感平臺對不同生育期小麥進行遙感觀測和估產(chǎn)，構(gòu)建了基于不同植被與冬小麥實測產(chǎn)量的9種線性模型，結(jié)果表明基于可見光EVI2構(gòu)建的抽穗期小麥產(chǎn)量反演模型的精度最高，決定系數(shù)R2達到了0.7［25］. Royo等［26］通過光合化學(xué)反射指數(shù)、水分指數(shù)等植被指數(shù)，較為準確地預(yù)測了小麥單產(chǎn). 馮偉等［27］通過氮素營養(yǎng)指數(shù)將植被指數(shù)與小麥產(chǎn)量建立相關(guān)關(guān)系，建立起了田間小麥籽粒產(chǎn)量預(yù)測模型. 劉良云等［28］指出抽穗開花以后利用NDVI能有效預(yù)測小麥產(chǎn)量. 劉小輝等［29］通過無人機搭載的4K高清相機獲取了小麥廬江縣白湖農(nóng)場10個小麥品種灌漿中期的影響數(shù)據(jù)，比較了通過PLSR和紅色特征R構(gòu)建的小麥產(chǎn)量反演模型，發(fā)現(xiàn)利用PLSR構(gòu)建的產(chǎn)量反演模型具有較高的精度，R2達到了0.831. 無人機高光譜遙感技術(shù)為實現(xiàn)更大區(qū)域范圍內(nèi)冬小麥不同肥力水平下產(chǎn)量預(yù)測及生產(chǎn)管理提供了理論依據(jù)和科技支撐.

3 無人機遙感在小麥品質(zhì)監(jiān)測中的應(yīng)用

根據(jù)小麥的使用目的，小麥品質(zhì)有不同的劃分標準，一般包括營養(yǎng)品質(zhì)、外觀品質(zhì)、加工品質(zhì)、食味品質(zhì)、安全與衛(wèi)生品質(zhì)等. 根據(jù)小麥加工企業(yè)的需求，我國小麥按照面筋數(shù)值的大小和筋力的強弱又可以分為強筋、準強筋、中筋、準弱筋和弱筋等5種類型［30］. 在力的作用下，物質(zhì)會在特定波長段形成反射特征，這些特征能夠反映物質(zhì)成分和結(jié)構(gòu)信息，遙感對小麥品質(zhì)的監(jiān)測一般都是通過在小麥冠層光譜特征中找到與籽粒蛋白質(zhì)相關(guān)的指標，然后建立預(yù)測模型進行預(yù)測，具體的預(yù)測時間根據(jù)小麥生理特征和品質(zhì)指標來確定［30］.

研究表明小麥生育后期葉片全氮含量和成熟期籽粒品質(zhì)有較強的相關(guān)性，用小麥生育后期葉片的全氮含量能夠反映小麥籽粒蛋白質(zhì)和面筋的含量，因此可以通過無人機獲得的近地光譜數(shù)據(jù)實現(xiàn)對小麥籽粒蛋白質(zhì)含量相關(guān)指標的遙感監(jiān)測［31-32］. 薛利紅等［33］的研究表明，冬小麥抽穗以后冠層的植被指數(shù)R1500/R610與小麥籽粒蛋白質(zhì)呈極顯著指數(shù)關(guān)系，R220/R560與小麥淀粉含量呈極顯著指數(shù)關(guān)系. 李映雪等［34］發(fā)現(xiàn)小面花后14 d的葉片氮素含量與籽粒蛋白質(zhì)含量相關(guān)性較高，可以通過比值指數(shù)RVI（1220，710）監(jiān)測小麥葉片的氮含量，從而實現(xiàn)對小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的預(yù)測. 宋曉宇等［35］根據(jù)氮素轉(zhuǎn)運原理，利用小麥開花期的Aster影像與收貨期籽粒蛋白質(zhì)含量的相互關(guān)系，可以實現(xiàn)小麥籽粒蛋白質(zhì)含量的大面積監(jiān)測. 黃文江等［36］通過對紅遍參數(shù)與葉片全氮含量進行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)紅邊參數(shù)的歸一化最小振幅能夠很精確地反演小麥葉片的全氮含量，并進一步建立模型對籽粒蛋白質(zhì)含量進行預(yù)測. 賀佳等［37］通過研究不同氮磷水平下，冬小麥不同生育期冠層光譜反射率、植株氮含量和成熟籽粒蛋白質(zhì)含量之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)拔節(jié)期以后建立的植株氮含量和籽粒蛋白質(zhì)含量的預(yù)測模型具有較高的精度.

4 存在問題和研究展望

雖然近年來無人機遙感平臺系統(tǒng)做了大量改進，低空遙感技術(shù)硬件相對較成熟，但還存在一些不足，如：平穩(wěn)性差、續(xù)航時間短、載荷能力小、傳感器成本較高，安裝過程復(fù)雜等，在遙感圖像處理上也相對乏力，沒有標準的處理過程，這使得無人機遙感技術(shù)的實用性有所下降. 此外，低空空域資源不足，航空飛行管制十分嚴格，工作人員需提前對航拍區(qū)域提出飛行空域申請，申請周期較長，審批手續(xù)繁瑣，這制約無人機在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用和發(fā)展. 未來應(yīng)加大對無人機遙感相關(guān)技術(shù)的研發(fā)，降低飛行成本，同時建立健全無人機飛行監(jiān)管機制，為無人機遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的推廣和應(yīng)用提供保障.

目前的遙感模型大部分是基于統(tǒng)計分析進行的，隨著氣候、區(qū)域、應(yīng)用尺度等條件的改變，適用性可能受到影響，從而導(dǎo)致預(yù)測精度的下降. 在未來的研究中應(yīng)該加強對不同生態(tài)區(qū)，不同土壤和氣候環(huán)境下的小麥生長模型以及品質(zhì)預(yù)測模型的研究，提高模型的精確度和區(qū)域?qū)嵱眯?