综述：关于无人机在农业中潜在应用的简要综述

《Next Research》：A brief review on potential applications of drones in Agriculture

无人机的农业应用研究综述：系统梳理无人机类型分类与传感器技术（如多光谱、热成像、Li-DAR）在作物监测、精准喷洒等场景的应用，探讨AI与边缘计算融合提升决策能力，分析成本、法规及技术瓶颈，提出补贴租赁、电池优化等推广策略。

　　

Vishal Choudhary | Satya Prakash Kumar | Varinder Singh Saimbhi

摘要

1. 本文全面回顾了无人机在农业领域的应用潜力及发展现状，重点探讨了无人机在现代化传统耕作方式中的变革作用。文章对各类农业无人机进行了分类与比较，并分析了多光谱、热成像和激光雷达等机载传感器的集成应用，这些传感器可用于实时监测作物健康状况、土壤条件和病虫害情况。研究强调了无人机在作物监测、灌溉管理、农药和化肥施用以及产量估算等关键农业作业中的重要作用。随着人工智能（AI）、机器学习（ML）、边缘计算（Edge Computing）和群体智能（Swarm Intelligence）等技术的进步，无人机的精度、自主性和决策能力得到了显著提升。尽管如此，无人机仍面临初始成本高、监管限制、飞行时间有限以及需要专业技术支持等挑战。本文还讨论了实际应用中存在的问题，并提出了促进其更广泛应用的策略。

引言

农业是全球食物和纤维的主要来源。随着全球人口的快速增长，对食物的需求也在不断增加。根据联合国粮食及农业组织（FAO）的数据，到2050年，农业生产需增加约50%才能满足不断增长的人口需求[1]。农业在产量、成本效益以及劳动力短缺方面面临诸多挑战，同时有限的可耕地和水资源短缺也对粮食安全构成了严重威胁。尽管技术有所进步，许多农民仍依赖传统方法进行施肥和喷药等作业，这些方法耗时且容易导致资源分配不均[2]。为应对这些挑战，需要引入精准农业中的新技术，如机器人技术、无人机和人工智能等。

虽然无人机尚未成为精准农业的主流工具，但其重要性正在迅速提升。它们在推动农业可持续发展、提高生产效率和盈利能力方面发挥着重要作用。无人机能够执行多种任务，包括土壤健康评估、播种、精准施肥、作物胁迫检测、灌溉调度、杂草控制、产量估算和天气监测等。无人机最初是为军事用途设计的，属于无人驾驶飞行器（UAV），可以自主飞行或通过遥控器操作。它们也被称为无人航空系统（UAS）、遥控飞行器（RPV）或遥控飞行器系统（RPAS）[3]。无人机适用于多种应用场景，例如灾害管理[3]、交通运输[4,5]、搜救[6,7]、危险评估[8,9]等。

近年来，无人机在农业领域的应用迅速扩展，被用于遥感[10,11]、精准农业[12,13,14]、作物和田间监测[15]、农业和果园喷洒[16]、种子和颗粒肥料播撒[17]、产量估算[18]、病虫害检测[19]等领域。如今，无人机还与边缘计算、群体智能、人工智能（AI）和机器学习（ML）等新兴技术相结合[20,21]。边缘计算可在设备端或田间进行实时数据分析，减少延迟和数据负担；群体智能则协调多架无人机的协同作业，而AI和ML算法则有助于作物分类、产量估算和病虫害检测。

无人机通过为农民提供先进的精准农业能力，正在彻底改变农业领域。配备高级传感器和高分辨率相机的无人机能够精准监测作物，帮助农民发现疾病、评估植物健康状况并检测营养不足。除了监测之外，无人机还能实现精准喷洒，减少农药和化肥的使用，降低环境影响。此外，无人机通过地形测量和土壤分析有助于高效的土地管理，同时在牲畜监测、种子传播和天气数据收集方面也发挥着重要作用。这些无人飞行器为农民提供了实时信息和数据分析，使他们能够做出明智决策，更高效地利用资源，实现可持续的农业发展。

遥感技术被视为推动精准农业和智能农业的关键技术。传统遥感方法（如卫星和有人驾驶飞机）成本高昂，且空间分辨率不足，无法满足小型农场的需求。随着无人机技术的进步和载荷设备的微型化，无人机已成为作物监测的实用且经济可行的选择[2]。无人机在精准农业中具有巨大潜力，可显著提升水资源利用效率、作物监测能力和针对性病虫害控制效果[12,22]。

不同类型无人机的分类与比较

无人驾驶飞行器（UAV）是不需要飞行员、通过地面控制站使用射频发射器和接收器系统远程控制的飞行系统[13,23]。发射器安装在无人机上，通过信号远程控制飞行器；而有人驾驶飞机则由飞行员操作，体积较大，飞行距离更远。

机载传感器的类型与应用

无人机配备了多种适用于特定农业和环境应用的传感器。图2展示了用于遥感任务的各类相机和传感器。

RGB相机工作在可见光范围内，适用于一般监测，但光谱信息有限。它们广泛用于航空成像、检查和监测。多光谱传感器增加了近红外（NIR）波段，提供了更丰富的光谱信息。

无人机在农业及相关领域的应用

自第二次世界大战以来，无人机就被用于军事监视和监测。近年来，由于传感器技术、自主导航系统和数据处理算法的进步，无人机在农业领域的应用呈指数级增长。主要应用包括高精度喷洒农药和杀虫剂、3D地图绘制、土壤和作物健康监测以及产量估算等。

软件与数据管理

无人机通过集成高级相机和传感器，实现了农业数据的革命性收集，为精准农业提供了有力支持。无人机分析工具能够有效可视化、分析和解释航空数据，显著提升决策效率。例如，基于云的软件Drone Deploy可实时绘制地图、进行自动安全检查和处理大量数据[81]。

先进技术：边缘计算、群体智能、人工智能和机器学习

近年来，由于无人机与边缘计算、群体机器人、人工智能、机器学习（IoT和深度学习）等前沿技术的融合，无人机系统的能力大幅提升。这些技术使无人机不仅能实时监测和记录农业活动，还能进行分析和优化。

边缘计算实现了数据的实时处理；群体智能则协调多架无人机的协同作业；AI和ML算法则有助于作物分类、产量估算和病虫害检测。

无人机在农业应用中的局限性与实际挑战

尽管无人机在农业领域具有巨大潜力，但仍面临诸多挑战。农民对无人机的认知和技术掌握不足、初始投资及运营成本较高，以及与空域和许可相关的法规限制都是阻碍其广泛应用的因素。

未来发展方向与建议

为克服上述挑战，需采取战略措施。可通过补贴或设立租赁中心等方式降低无人机使用门槛，让农民能够租用设备而非购买。进一步的研究和开发有助于延长电池寿命、提高载荷能力，从而提升喷洒和施肥等作业的效率。培训项目也有助于提升农民的技术水平。

结论

无人机已成为农业领域的关键技术，正在改变传统耕作方式。它们提高了效率、精确度和数据驱动的决策能力，从而提升了农业及相关产业的整体生产力与可持续性。借助现代成像技术，无人机帮助农民精准监测作物、评估植物健康状况，并快速识别病虫害等问题。

作者贡献声明

Vishal Choudhary： 负责初稿撰写、概念构思和方法论设计。 Satyaprakash Kumar： 负责数据可视化、监督、审稿和编辑工作。 Varinder Singh Saimbhi： 负责监督、审稿和编辑工作。

作者权益声明

作者声明不存在可能影响本文研究的利益冲突或个人关系。