农业无人机

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农业无人机市场预计将从 2016 年的 8.644 亿美元增长到 2022 年的 42 亿美元，预测期内的复合年增长率为 30.19%。

资料来源： 市场与市场

到 2024 年，全球农业无人机市场预计将达到 37.7 亿美元。

资料来源： 大观研究

农业无人机的商业价值是什么？

使用无人机进行农作物监测可以大大提高农作物产量，同时最大限度地降低步行或飞机飞越拍摄的成本。无人机最常用于调查田地和评估土壤化学成分、田地状况、作物喷洒和灌溉。对农民的好处包括更高的生产力和更有效地利用土地、水和肥料。

- 提高产量：具有机器视觉和专门算法的无人机可用于发现产量限制问题。

- 节省时间：无人机减少了对农作物进行调查的人力，并且可以在给定的时间内覆盖多达 10 倍的地面。无人机在大型农场或具有复杂地理或自然屏障（如溪流和树篱）的农场中特别有效。

- 作物健康成像：无人机可以通过评估田间不同区域的植物吸收的阳光量或化学成分等因素，帮助农民了解植物的真实健康状况。然后可以采取快速补救措施来解决细菌或真菌感染。

- 节水和其他环境效益：热像仪能够检测到较冷、浇水充足的田间区域以及干热区。农民可以使用这些数据来调整田间灌溉并避免浪费过多的水。

- 3D 地图：无人机可以提供准确的 3D 地图，并且可以在土地因人类活动、天气或自然灾害而发生变化时定期更新现有地图。

如何衡量农业无人机的影响？

衡量农业无人机 KPI 的最佳方法是与历史数据相比，衡量农药和水等投入的产量增加或减少。与测量活动相关的时间、劳动力和能源节省也可以与历史数据进行比较。

无人机在农业中使用的具体例子有哪些？

1. 土壤和田间分析：无人机为早期土壤分析生成精确的 3D 地图，有助于规划种子种植模式。种植后，无人机驱动的土壤分析为灌溉和氮水平管理提供数据。

2. 种植：初创公司创建了无人机种植系统，可实现 75% 的吸收率并将种植成本降低多达 85%。

3.作物喷洒：无人机可以扫描地面并喷洒正确数量的液体，调节与地面的距离并实时喷洒以实现均匀覆盖。这导致效率提高，渗透到地下水中的化学物质数量减少。

4. 作物监测：时间序列动画可以显示作物的精确发育情况并揭示生产效率低下的情况，从而实现更好的作物管理。

5. 灌溉：配备高光谱、多光谱或热传感器的无人机可以识别田地的哪些部分干燥或需要改进。

6.健康评估：通过使用可见光和近红外光扫描作物，无人机携带的设备可以识别哪些植物反射不同量的绿光和近红外光。

积极的表现需要无人机相对较长的正常运行时间。它还需要可靠的设置来进行全面的现场分析。

谁是农业无人机系统的典型所有者？

土地所有者通常是购买农业无人机的投资决策者。他们决定购买它来帮助他们耕作和增加产量。然而，许多公司也提供使用无人机的服务。这种方法受到小农户的青睐，因为它不需要投资于资本设备或培训。然后可以季节性地使用无人机，并将其计入运营成本。

谁通常操作农业无人机系统？

农民通常是无人机系统操作员。无人机相对容易操作，农民通常没有 IT 团队为他们操作无人机。如上所述，服务提供商还提供定期使用的无人机。在这种情况下，服务提供商通常会管理无人机。根据现场与服务提供商的距离和工作的复杂性，可能需要也可能不需要技术人员。

哪些外部利益相关者从无人机数据中获得价值？

无人机和传感器制造商以及研究人员都对获取数据感兴趣。无人机和传感器制造商可以使用测量数据来了解用户行为并改进他们的设计。研究人员经常寻求理解宏观问题。来自无人机的数据为指导他们的研究提供了价值数据。但是，在这两种情况下，数据通常都归无人机操作员所有。与其他用例一样，目前还没有标准化的货币化模型来激励数据所有者向第三方提供对其数据的访问。

无人机上部署了哪些传感技术？

无人机主要根据下方作物反射的光来收集信息。出于农业目的，使用特定类型的传感器可以帮助种植者收集指示存在问题的数据，以便他们采取适当的行动。无人机上最常安装两种类型的传感器：热传感器和高光谱传感器。

热传感器可以读取物体的辐射温度，一些最新型号的重量足够轻，可以由小型无人机携带。热传感器可能有助于识别植物如何使用水，因为那些能够获得更多水的植物在图像中看起来更冷。挑战在于，这些温度变化很小，很难与其他可能加热或冷却植物的因素区分开来，例如微风和阳光照射。

高光谱传感器记录可见光和不可见光的许多波长。尽管这些相机的尺寸和价格正在下降，但它们仍然很大且价格昂贵。这些传感器的前景是，它们可能仅通过测量植物反射的光的颜色来识别特定类型的植物，这样就可以很容易地识别出抗除草剂杂草之类的东西。然而，在光照条件变化很大的农场环境中校准这些相机以在低空飞行的无人机上工作是一个需要在高光谱相机交付之前解决的问题。

哪些通信系统用于向无人机传输数据和从无人机传输数据？

通信系统根据无人机使用的飞行控制器类型而有所不同。在大多数情况下，数据通信协议是 ZigBee 网状网络。许多无人机可以在没有连接的情况下操作飞行模式，这在接收不良的大区域很有用。

农业无人机如何收集数据？

无人机基本上是一种运输传感器的工具，例如视觉光谱相机或热传感器。当无人机在环境中飞行时收集数据。无人机的高度及其视野取决于传感器的类型和质量。给定传感设备，无人机可以飞得越高，它在给定时间段内可以探测的地面就越多。数据通常在无人机着陆后转发到云端。虽然无人机可以在飞行中传输数据，但这通常成本高昂。这通常也不重要，因为 30 分钟或几个小时的时间延迟很少会影响决策。

当无人机在田野上收集数据时，相机会拍摄数百张静止图像，因为它会在田野上来回飞行“割草机”模式。然后执行这些图像以使结果有用。其他农业无人机提供 NDVI DVI、水槽图、健康管理区、海拔等高线、出苗均匀度、叶面积指数、数字地表模型和作物高度等数据。

农业无人机所有者必须应对哪些挑战？

部署无人机相对容易。然而，几个常见的挑战与无人机系统的相对不成熟和典型用户缺乏数字复杂性有关。

1. 数据过多：运营商面临的主要挑战之一是他们不了解如何过滤和解释数据以获取可以指导更好决策的见解。当部署光或化学分析时尤其如此。

2. 自动化：设置自动化时间表需要许多操作员缺乏的基本编程能力。

3. 维护：无人机经久耐用，但在大量使用时需要定期维护。风暴、野鸟的袭击以及与碎片的碰撞都会损坏无人机或安装在无人机上的传感器。