摘要：智慧农业采用前沿技术对农业生产全过程进行精细化感知与智能化决策。无人机测绘技术的应用为精准获取农田多维信息提供了新的技术途径和解决方案。在阐述无人机测绘技术在智慧农业中应用的基础上，对无人机测绘的功能、技术瓶颈、系统化实施策略进行了分析，以为农田信息精准采集和高效利用提供实践指导。

　　关键词：无人机测绘；农田信息获取；智慧农业；应用

　　1.引言

　　近年来，随着精准农业理念不断深入发展，无人机测绘技术凭借高效、灵活、高分辨率等特点，逐渐成为农田信息感知领域的重要技术手段。传统的农田信息获取方式主要来源于人工地面调查或者卫星遥感，前者费时费力、覆盖面小，后者受重访周期和气象条件的限制，不能满足农业生产精细化管理的要求。搭载多光谱、热红外及高精度可见光传感器的无人机可及时获取作物长势、土壤墒情和病虫草害分布等关键农田信息，为作物生长全过程的监测以及精准农事操作奠定了良好的数据基础[1]。

　　2.无人机测绘技术在农田信息精准获取中面临的挑战

　　农田环境复杂、作物生长动态变化给无人机测绘数据质量和解译精度带来严峻考验。光照条件改变、风速风向干扰、不同作物冠层结构差异，都会影响传感器采集的数据稳定性和一致性。多光谱影像的反射率很容易受到太阳高度角变化的影响，导致不同时期获取的植被指数不可比；地形起伏较大的田块还会引起影像几何畸变，从而影响信息提取的准确性。如果没有建立标准的飞行作业流程和稳定的辐射校正模型，采集到的原始数据就很难真实地反映田间实际情况，进而影响农事决策。数据处理和信息挖掘技术门槛较高，成为该技术普及的主要瓶颈。无人机获取的原始影像要经过拼接、几何校正、辐射定标等复杂预处理步骤，才能得到可分析的专题图件。而将图件转化为具体农事操作指令，需要结合作物生长模型和农学知识进行深入挖掘。目前许多农业生产主体缺少专业技术人才和计算资源，面对海量数据缺乏处理能力，不能充分发挥无人机测绘数据的内在价值。

　　3.基于无人机测绘的农田信息精准获取实施方案

　　3.1面向多维信息需求的传感器协同配置方案

　　农田信息精准获取要依靠作物生理、土壤状况和地形环境等诸多方面同步感知，这就需要无人机平台搭载具有场景自适应能力的传感器阵列。要根据核心监测对象的光谱和结构特点，选择传感器并加以组合[2]。在获取大田作物氮素分布信息的时候，应该选择对叶绿素吸收和反射特性敏感的多光谱传感器，根据实际情况动态调节航高以及采集参数，以减少由于环境光照变化造成的冠层反射率数据偏差，保证养分反演模型的准确性。丘陵区高秆作物或者果园等复杂场景下，单一的光学影像容易受到冠层遮挡的影响，这时可以融合激光雷达传感器，通过主动发射激光脉冲穿透植被间隙的方式获得高精度的三维地形和冠层结构点云数据，进而准确地提取出株高、叶面积指数甚至生物量等重要的农情参数。以山东寿光蔬菜基地为例，采用无人机协同配置多光谱、热红外传感器，快速得到几千亩土壤肥力和墒情三维分布图。根据以上测绘数据可知，基地根据测绘数据，将西红柿种植区精准规划在pH值为7.2的土壤上，从而使得产量提高了28%，裂果率明显降低。另外，田间作业环境给传感器可靠性带来了极大的考验，高温高湿、粉尘多发的工况需要传感器组件具有工业级的密封防护和耐候性，集成自清洁或者可更换防护罩的设计，就是保证各种农田环境下持续稳定地采集高质量原始数据的技术基础。

　　3.2构建适应偏远作业场景的地面支撑系统

　　将无人机测绘技术大规模地应用到地形复杂、基础设施薄弱的偏远农田上，必须创建一个稳定、可靠的地面支撑系统。能源供给为第一大难题，很多偏远地区没有稳定的电网。因此需要发展灵活机动的能源补给方案，比如部署带有太阳能板的移动充电车或者高能量密度的便携式储能设备，保证无人机在重要的农事节点可以连续、大面积地执行测绘任务，防止因为电力中断而造成数据缺失。另外，大量的测绘数据实时传输、处理对于通信网络有较高的要求。通信信号薄弱的地区要建设低功耗广域物联网基站或者部署具备数据缓存和中继功能的移动站，保证高分辨率影像和点云数据可以安全、高效地回传到云端或者本地处理中心。最后为了提高长期监测数据的一致性和几何精度，在田间设置永久性或者半永久性的地面控制点和光谱定标靶标。这些地面基准给多期影像数据的精确配准、辐射校正提供依据，也给无人机在无网络环境下高精度自主起降、航线导航提供重要的空间参照。以云南山区梯田无人机测绘为例，在布设简易地面靶标、采用移动储能的方式下，解决了地形起伏、电力不足的双重难题，完成了千亩梯田水土保持设施高频次监测，给灌溉管网优化提供持续的数据支撑，使输水效率显著提高[3]。

　　3.3创新服务推广模式以降低应用门槛

　　虽然无人机测绘技术的优势明显，但是其硬件设备和专业数据处理软件的综合成本仍然是制约其在广大中小农户中普及的主要因素。目前，由于飞控系统、微机电传感器和复合材料技术的不断发展，无人机整机制造成本逐年降低。未来要继续支持核心部件的自主研发和生产工艺革新，在保证数据采集准确度的同时，进一步减少用户一次性硬件投入。在软件方面，大力推行以开源算法、云服务为基础的处理平台，可有效减轻用户在数据拼接、信息提取等环节的软件采购和长期维护的压力。黑龙江大豆玉米轮作区的当地农业合作社集中采购设备，并使用云端处理服务为社员提供按需测绘，亩均测绘成本降低40%，促进农户亩均收益增加2100元，化肥施用量减少18%。为了建立可持续的推广模式，可以考虑由专业的农业社会化服务组织来承担共享服务的工作。这些组织统一采购高性能无人机系统，面向区域农户提供灵活、按面积或者按产品类型计费的测绘服务，使农户不用承担高昂的购置成本就可以享受到精准的农田信息。同时，与金融机构合作开发面向服务组织的专项信贷产品，允许其以稳定的作业服务收入分期偿还设备款项，可以有效地盘活初始资金。政府可以将无人机测绘设备列入农机购置补贴目录，对提供规模化、规范化测绘服务的组织给予作业补贴，从而间接降低终端农户的信息获取成本，形成政府引导、市场运作、农户受益的良性发展局面。

　　3.4强化数据标准与共享机制，构建农田信息“通用语言”

　　随着无人机测绘在农田信息获取上的广泛应用，不同厂商、不同型号设备以及不同处理软件所产生的数据，在格式、精度、坐标系等各方面存在着较大的差别，造成了大量的“信息孤岛”，极大地阻碍了数据的跨平台流动以及长期累积利用。为了解决上述问题，必须从行业角度出发创建统一的数据采集、处理标准。制定不同作物、不同生育期的飞行作业规范，对多光谱、热红外等传感器的辐射定标和几何校正方法作出规定，对基础农情图件的输出格式和精度指标作出规定。建立这样的通用语言可以保证不同来源、不同时间的农田数据具有可比性、可继承性[4]。在此基础上，推动创建区域性或者全国性的农田信息共享云平台，农户或者服务组织在自愿、隐私得到保护的基础上，将脱敏的测绘数据上传到平台上进行汇聚。通过大量历史数据的挖掘分析，可以得到更具有普适性、鲁棒性的作物生长模型和灾害预警模型，并应用于个体生产。统一标准、共享机制可以避免测绘重复造成资源浪费，并把分散的数据点变成一条线、一个面，使无人机测绘大数据在宏观农业决策和微观精准管理中发挥出更大的作用。

　　3.5融合云端智能以提升数据处理与决策能力

　　无人机作业产生的海量高分辨率影像、光谱、点云数据，对传统的本地化处理模式来说，对计算能力以及时效性都提出了严峻的考验。创建云边协同的智能处理架构，是释放数据价值，实现由感知到决策快速转变的技术途径。应该在云端搭建起功能集成的农田信息处理平台，该平台可以实现对多种数据源的接入、自动预处理、专题信息反演以及农业模型模拟等一系列功能。无人机采集的数据经过移动网络自动上传到云端，利用云平台弹性高性能计算资源完成正射影像拼接、植被指数计算、土壤属性反演等任务，将数据处理时间从以天为单位缩短至以小时为单位，显著提高了农情监测的时效性。因此，采用深度学习等人工智能算法，对平台中的多时相、多维度的历史数据集做深入挖掘并建立模型，可以得到更精确、智能的农情分析模型。这些模型可以实现作物胁迫的早期诊断、病虫害发生趋势的智能预警，识别精度和鲁棒性比用固定阈值的传统方法高得多。系统依靠云端智能模型的诊断结果，结合实时气象数据、土壤墒情等信息，自动生成并下发差别化的施肥、灌溉或者植保作业处方图，直接指挥地面变量作业机械或者植保无人机执行精确的农事操作，进而创建起一条由信息精准获取、智能剖析到自动执行的完整智慧农业闭环。在江苏水稻种植区，利用云端平台处理得到的无人机测绘数据得到精细化的田块管理方案，使得田块规整度提高90%，机械化作业效率提高3倍，体现了数据智能带来的生产效能飞跃。

　　4.结束语

　　无人机测绘技术在农田信息精准获取过程中，将遥感探测技术与现代农业管理需求相结合，体现了遥感探测技术与现代农业管理的结合。它冲破了传统农情监测手段在时空尺度上的束缚，凭借提供高精确度、高频次的空间信息，为农业生产精准决策和智慧管理赋予了强劲动力。伴随着传感器微型化、数据处理智能化、空天地一体化观测网络的不断完善，无人机测绘在智慧农业的发展过程中将发挥日益重要的作用，为保障粮食生产安全和促进农业绿色可持续发展提供不可缺少的技术支持。

参考文献：

　　[1]范子康,王春霞,俞靖,等.基于无人机多光谱的春玉米秋耕农田水氮信息反演[J].节水灌溉,2025,(11):112-120.

　　[2]陈雨情，王修信。改进DeepLabv3+模型无人机图像农田信息提取[J].计算机工程与应用,2023,59(12):217-227.

　　[3]张鑫.基于无人机的农业精准作业系统设计与实现[J].中国农机装备,2025,(12):22-24.

　　[4]赵春阳.无人机测绘在农田信息获取与农机作业优化中的应用[J].中国农机装备,2025,(10):14-16.