农业遥感——农用无人机的另一个″钱″在市场

近日，笔者在国外网站上看到一篇文章，题目叫做“农用无人机服务提供商之间的竞争在生根（DroneAgricultureServiceProviderCompetitionTakesRoot）”。初看题目，笔者本以为类似于我国企业之间无人机飞防服务之争。
 

毕竟在我国，无人机植保企业们正在积极组建飞防服务队，服务人员操控无人机喷洒药液，按作业面积收费。为了获取更多市场，企业们通过组建联盟、与当地农化服务公司合作等方式，让我国从南至北，从海南到黑龙江，都能看到飞防服务队的身影。
 

然而这篇文章中提到了四家并非做无人机飞防服务，而是做数据服务的公司，分别是PrecisionHawk、senseFly、Agribotix和Sentera。“无人机服务与无人机本身无关。无人机携带的传感器所收集的信息经过软件处理，可以变成实用的数据，比如归一化植被指数（NDVI）”，文中这样写道。
 

 

根据专业解释，归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一，计算方式是近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和。
 

文章说：“这些数据可以为改善作物健康提供参考依据，比如告诉你农田是否需要额外施肥。集数据采集、处理、存储和分析于一体的解决方案，能够帮助用户做出正确决定。这四家公司就是这样赚钱的。”根据任务难易程度不同，数据服务价格大约在每月5美元至每月350美元之间。
 

这四家公司均在欧美，其中有三家位于美国，包括PrecisionHawk、Agribotix和Sentera。PrecisionHawk公司是一家无人机数据解决方案提供商，面向农业、能源业、建筑业等专业领域客户提供无人机数据服务，在农业领域，帮助生成精准农业NDVI指数图，从而了解植被生长状态、植被覆盖程度信息。公司累计融资达到2900万美元，其中在B轮融资中还获得了英特尔的青睐。PrecisionHawk的数据服务方案叫做“DataMapper”，可满足数据处理、管理、共享和分析等要求，支持导入任何不同无人机采集的影像数据或者卫星影像数据，生成2D地图、3D模型、点云数据和DSM，数据可以分享至云端或者移动设备，用户按需选择分析工具，从而获取想要的数据结果。
 

 

Agribotix公司成立于2013年年末，官网介绍“简单易用、功能强大、基于云技术的平台，专为精准农业打造。”基于归一化植被指数的原理，Agribotix可以帮助生成多种数据报告，包括农田健康报告、VariableApplication报告（依据农田健康报告形成的Shape文件，Shape文件使用简单的非拓扑格式存储地理对象的位置信息和属性信息）和数字侦查报告（信息更加全面，比如提供农业气象数据、农学家观点等等）。
 

 

Sentera公司成立在2014年，去年发布了一款固定翼无人机Phoenix2，搭配的数据服务软件叫AgVault。用户使用带有农业专用传感器的Phoenix2无人机，可以收集RGB、近红外光谱和归一化植被指数图像。
 

 

现在提起无人机在农业领域的应用，很多人想到的都是喷施药液的场景。诚然，喷施药液已经成为农用无人机最常见，也最重要的功用，载着药箱的无人机正凭借高效的作业能力在全球农业领域开疆扩土。不过随着智慧农业和精准农业的推进，农业遥感开始成为农用无人机的一个十分具有潜力和“钱”景的应用。就如那篇文章所说的，无人机在农业遥感领域的应用正在落地生根。

 

遥感技术具有获取信息量大、多平台和多分辨率、快速、覆盖面积大的优势，是及时掌握农业资源、作物长势、农业灾害等信息的重要手段。
 

前文提到这几家公司的数据服务主要都是用于分析作物长势。那么具体而言，无人机遥感在农业领域有什么作用呢？在此笔者查阅了相关资料，为大家简单解释下无人机遥感对于农业的意义。
 

农业遥感监测主要以作物、土壤为对象，它们的典型反射光谱曲线如下图所示。作物在可见光－近红外光谱波段中，反射率主要受到作物色素、细胞结构和含水率的影响，特别是在可见光红光波段有很强吸收波段，在近红外波段有很强的反射特性，可以被用来进行作物长势、作物品质、作物病虫害等方面的监测。土壤可见-近红外光谱总体反射率相对较低，在可见光谱波段主要受到土壤有机质、氧化铁等赋色成为的影响。因此，土壤、作物等地物固有的反射光谱特性是农业遥感的基础。

 

基于此，经过数十年的发展研究，现在农业遥感技术已经可以用于农业用地资源管理、农作物估产、土壤关键属性调查、土壤侵蚀退化调查、农业灾害监测、农业保险定损、精准农业服务等。其中，精准农业是指根据特定环境和要求,定位、定时、定量地实施一整套现代农业操作技术与管理系统的生产方式.精准农业可以根据土壤性状,在作物生长过程中调节对作物的要素投入,以最低的投入达到最高的产出,并高效利用各类农业资源,改善环境,取得较好的经济效益和环境效益。
 

传统的遥感技术主要是卫星，但卫星易受到天气环境影响，且轨道周期较长，常常难以及时提供高清图像数据。无人机灵活性强、易部署，利用无人机随时获取数据信息，可以作为卫星等其他遥感平台的补充手段，不同平台相互配合，从而成为更加全面的农业监测网。
 

PrecisionHawk、senseFly、Agribotix和Sentera所做的就是推动无人机在农业遥感中的应用，以实现农业作业的高效化和效益的最大化。只不过，现在无人机农业遥感技术还处于起步阶段，存在数据处理软件不够专业化、农业专用载荷发展不成熟等问题。无人机遥感造福农业，还需攻坚克难。
 

 

其实，农业遥感并不是新鲜概念。早在近半个世纪前，国内外就开始了对农业遥感技术的探索。从上世纪70年代开始，美国和欧洲国家就采用卫星遥感技术建立大范围的农作物面积监测和估产系统。

我国农业遥感源于20世纪80年代，相对较晚。不过最近几年来，农业遥感的潜在价值愈发得到国家层面上的认可。
 

 2017年开年，中共中央、国务院公开发布《关于深入推进农业供给侧结构性改革加快培育农业农村发展新动能的若干意见》，这是新世纪以来，连续第14个指导“三农”工作的中央一号文件。

   
今年的中央一号文件指出，“积极推进农业信息化。统筹各类大数据平台资源，建立集数据监测、分析、发布和服务于一体的国家农业数据云平台。在国家现代农业示范区打造一批智慧农业示范基地。加强农业遥感基础设施建设。”

   
这是继2016年中央一号文件提出“大力推进‘互联网+’现代农业，应用物联网、云计算、大数据、移动互联等现代信息技术，推动农业全产业链改造升级。大力发展智慧气象和农业遥感技术应用”之后，我国从顶层设计上对农业信息化和农业遥感技术的又一次部署。

   
农业发展一直是我国政府工作的重中之重，从机械化到现代化，再到智慧和精准农业，我国农业一直在朝着更加科学、高效的方向迈进。可以预见，未来包括无人机在内的遥感技术必将对我国智慧农业和精准农业建设起到至关重要的作用。