智慧化***植保解决方案——人工智能语境下的全新农事体验-【鑫芯物联】

航空技术作为近一个世纪以来发展***迅速、对人类社会影响***的科学技术之一，近年在农业领域迅猛发展。农业航空应用是现代农业的重要组成部分，也是反映农业现代化水平的重要标志。农业与航空技术的结合带来农业生产方式的***革新，在未来必将发挥更为重要的作用。

植保***利用***平台搭载施药装置对作物进行遥感信息获取和定量定点***施药，具有复杂地形适应性强、作业效率高等优势。***可集成智能飞控系统、复合光电吊舱、***变量喷施设备等多种新型任务载荷，从而为农业植保提供***支持。2014 年，麻省理工学院发布的《MIT 技术评论》中，将农业***技术作为***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***技术的日趋成熟，***植保在我国得到比***其他任何***都更加快速的发展。

   当前，受益于人工智能技术、并行计算技术，以及智能硬件等方面取得的突破，***植保技术向着智能化、系统化、***化方向发展。未来，具有作业区域自动识别与定位、作业路径自主规划、全自动无人飞行、全程作业可视可溯的智慧型植保***将***提高农业作业效率，改善农业从业人员劳动环境。智慧化***植保也将成为我国智慧植保、绿色植保、科学植保的核心实践技术，对我国农业现代化、智能化的技术升级转型和革命起到核心推动作用，为新时代下的农业从业人员带来全新的农事体验。

智慧化***植保核心技术组成

1.基于机器学习的***遥感作物信息识别与提取技术

近年来，基于微小型***的遥感信息获取技术，广泛应用在农业领域。微小型***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、灵活方便、局部数据精度高的特点。在作物长势估计、农田设施调查、作物表型信息获取等方面有着无可比拟的优势。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理领域，以***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进行作业目标分类识别，从而为智能植保作业提供基础。

2.田间作业环境智能感知技术

在田间作业***图的基础上，对环境中的作业对象和其他障碍物进行智能动态感知，采用模式识别方法，获得障碍物基本尺度特征、类型属性等关键信息，由此进行动态作业控制。随着人工智能技术和传感器技术的飞速发展，无人系统控制技术正在从过去的既定条件下的自动驾驶，到非既定条件下对环境的实时感知、实时自主决策，进而自主完成作业任务。

3.复杂大田区域环境下的作业路径智能规划技术

由于***载荷能力和续航时间有限，同时作业区域多为分散的小面积不规则区域，因此合理的作业路径规划，可以减少农业***无效的非作业飞行时间。目前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规划方法的研究还十分欠缺，目前尚无法满足蓬勃发展的***植保应用需求。

4.施药过程雾滴运动建模及***喷施控制技术

不同于地面机械作业，***植保效果受环境风场、飞行高度和飞行速度等多种因素影响。根据当前环境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***植保实现***化的手段和目标。目前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***田间作业雾滴沉积效果进行评价，并研究雾滴沉积受飞行高度、雾滴粒径谱、喷头配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

作物上药液的雾滴分布特性重要评价指标包括均匀性和沉降量等，其中，雾滴的沉降量是检验药液防治效果的直接指标；沉降药液的覆盖率和均匀性是优化航空施药设备和施药技术方案的重要指导。

6.基于云数据管理技术的作业过程可溯、可控、可视化技术

***植保作业在我国目前还属于监管难点，亟需采用信息化、智能化的手段，对***作业全过程进行有效的监管。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监管模式将是未来的发展方向。目前投入使用的***智能监管系统，均采用“机载终端 + 网络云服务器”的应用模式。机载数据采集终端包括多种关键作业状态信息传感器和移动数据通信模块，所采集的作业高度、流量和飞行速度等信息，可直接通过公共数据网络上传至数据服务器。运用智能数据处理方法，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估计等宏观信息，同时对农作物长势、病虫害爆发趋势、药剂使用综合效果、种植面积变化趋势和区域产量等信息进行动态预测，为农业生产者和主管部门应对农业相关产品市场变化提供信息支撑。

结论

人工智能技术以***的发展速度***着时代，必将对农业***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***遥感技术的发展从信息获取的初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，各种异构信息之间的反演将为我们呈现出作物生长过程的细节和本质规律。

（2）***田间作业模式将从人在回路的控制模式走向基于田间环境感知的自主控制方式，对作业过程的控制不再依赖人的经验和临场判断，而是基于多源信息融合后的智能决策，保证全作业过程控制具有可靠的数据支撑。

（3）随着作业经验的积累和智能规划方法的引入，***作业将先以模拟仿真的形式进行过程优化和快速数字推演，大部分过程状态变量在实际作业之前就已经被准确估计出来，同时引入障碍物和多机协同避碰的智能植保作业路径规划方法将成为下一步研究的热点。

（4）基于计算流体力学模拟的***施药雾滴运动模型将被整合到***飞行控制系统，并在可变量机载喷施设备的支持下，实现作业路径动态调节，以及基于实时环境作业参数的***变量喷施。

（5）作业过程关键的状态信息将被***的量化记录下来，在大数据技术的支撑下，整个作业流程变得透明化，所有环节变得可控可溯，对作业效果的模型化、数据化评价体系将建立。

可以期待，未来以农用***为应用核心的植保智慧解决方案将给人们带来一种全新的农事体验。

2018年5月25日

成都鑫芯电子科技有限公司编辑部