无人机病虫害监测是一种高效、精准的农业现代化手段，结合了无人机技术、传感器、AI图像识别和农业植保知识。
一、前期准备
设备选择
多光谱/高光谱相机（分析植被指数如NDVI）。
红外热成像仪（检测作物温度异常）。
可见光相机（高清拍摄病虫害症状）。
多旋翼无人机（如大疆Agras T40）适合中小农田，灵活悬停。
固定翼无人机（如极飞V40）适合大面积农田，续航更长。
无人机类型：
传感器：
农田信息收集
农田边界、作物类型、历史病虫害数据。
天气条件（湿度、温度影响病虫害活动）。
航线规划
使用无人机规划软件（如大疆智图、Pix4D）设定自动飞行路径，确保全覆盖。
二、实地监测飞行
飞行参数设置
飞行高度（通常10-50米，根据传感器精度调整）。
重叠率（建议航向70%、旁向80%以确保图像拼接质量）。
数据采集
多光谱数据：获取作物健康状态（如叶绿素含量）。
高清图像：拍摄叶片斑点、虫卵等可见症状。
红外数据：识别局部温度异常（如虫害导致的叶片脱水）。
三、数据处理与分析
图像拼接与建模
使用软件（如Pix4Dfields、DJI Terra）生成正射影像图或3D模型。
病虫害识别
NDVI（归一化植被指数）显示作物健康度，异常区域可能为病虫害爆发区。
基于深度学习的模型（如YOLO、ResNet）训练病虫害识别系统。
比对数据库（如常见病害：稻瘟病、锈病；虫害：蚜虫、稻飞虱）。
AI算法分析：
植被指数分析：
生成报告
病虫害分布热力图。
严重程度分级（轻、中、重）。
具体位置标记（GPS坐标）。
四、决策与防治
防治方案制定
根据病虫害类型选择农药或生物防治（如赤眼蜂防治螟虫）。
结合无人机监测数据精准计算用药量（减少30%-50%农药浪费）。
无人机精准施药（可选）
使用植保无人机（如大疆T50）对病虫害区域变量喷洒。
实时监控施药效果，调整后续策略。
五、后续跟踪与优化
复查飞行
防治后3-7天再次监测，评估效果。
数据积累
建立农田病虫害历史数据库，预测未来爆发趋势。
优化AI模型，提高识别准确率。
六、技术挑战与解决方案
| 挑战 | 解决方案 |
阴雨天气影响成像 | 选择红外或多光谱传感器，减少依赖可见光 |
小型害虫识别难度高 | 超高分辨率相机+AI放大分析 |
数据量大处理速度慢 | 边缘计算（无人机端实时处理部分数据） |
应用案例
中国水稻产区：通过无人机监测稻飞虱，防治效率提升40%，农药成本降低25%。
美国加州葡萄园：结合多光谱数据早期预警霉病，减少经济损失30%以上。
未来趋势
卫星-无人机协同：卫星宏观监测+无人机局部精准排查。
自动化决策：AI直接生成施药方案并联动植保无人机执行。
通过以上步骤，无人机病虫害监测可实现早发现、早防治、降成本的核心价值，推动智慧农业发展。
