近日,我校工程学院硕士研究生罗少勇以第一作者身份在国际知名期刊Computers and Electronics in Agriculture(中科院一区Top,影响因子8.3)发表题为“Extraction of crop canopy features and decision-making for variable spraying based on Unmanned Aerial Vehicle LiDAR data”的研究论文。论文提出将棉花冠层形态融入到无人机变量施药决策中,探索棉花冠层信息实时获取,喷施作业参数在线决策的无人机智能化喷施机理研究,为农用无人机的精准变量喷施提供了新的研究思路与方法。
随着棉花生产机械化技术的快速发展,棉花机械化采收已成为减轻劳动强度、提高植棉效益的重要途径。棉花脱叶催熟技术是实现棉花机械采收的重要前提和关键环节。农用无人机喷施具有低成本、节水、高效性和对棉花无损伤等优势,尤其适用于中国棉花密植的种植模式,已成为中国重要的脱叶催熟剂施用药械之一。基于无人机实现精确农业航空施药,是精准农业应用领域的关键技术之一,但目前仍缺乏适宜的无人机智能化精准喷施控制关键技术,其中利用无人机对作物长势和病虫害等信息进行农情分析并建模来对靶精确喷施是一项挑战。
本研究利用无人机搭载激光雷达传感器,开发了一种根据作物冠层形态的自适应流量控制的无人机变量喷雾系统。基于SRMF算法和特征提取函数来处理激光雷达传感器所获取的点云数据,通过alpha形状算法来计算棉花冠层体积,构建了无人机飞行参数、棉花冠层体积、喷施参数等与变量控制信号占空比的关系模型,这允许无人机实时调整流量以匹配棉花冠层结构,以支持棉花的精确喷洒。实验结果表明,本文所设计的无人机变量喷雾系统与传统定量喷雾相比,变量喷雾系统以较低的喷施速率提供了与定量喷雾近似的生物功效。同时确保良好的应用质量,从而提供了节省农药和降低劳动成本的机会。
2022级硕士研究生罗少勇为论文第一作者,文晟副教授为论文的通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金、广东省自然科学基金、国家棉花产业技术体系田间管理机械化岗位专家、广州市科技计划等项目的资助。
相关论文信息:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016816992400588X?via%3Dihub
文图/工程学院