无人机+AI：精准农业的“降维打击”实践-CFANZ编程社区

无人机+AI：精准农业的“降维打击”实践

一、为什么“无人机+AI”正在重塑农业

1.1 传统农业的三座大山

信息不对称：田间真实情况靠人眼判断，误差大、滞后长。
资源浪费：农药、化肥平均过量施用 20 %–40 %。
规模瓶颈：人工巡田一天 < 800 亩，难以支撑规模种植。

1.2 “无人机+AI”带来的指数级改进

维度	人工/传统农机	无人机+AI	提升倍数
巡田效率	800 亩/天	10 000 亩/天	12.5×
变量施肥精度	地块级（>1 ha）	株级（~10 cm）	100×
植保用药量	100 %	70 %–80 %	节省 20 %–30 %

二、系统架构：一张图看懂数据流

┌─────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐
│   无人机     │───→│  边缘计算盒   │───→│  云端AI平台   │
│ 多光谱相机   │  ←──│  RTK/4G/5G  │  ←──│  农事决策引擎 │
└─────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘
       │                                       │
       │ NDVI、RGB、热红外                     │处方图、预警
       ▼                                       ▼
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│                 农场数字孪生（Digital Twin）                     │
│  - 土壤养分 3D 网格                                           │
│  - 作物长势时序预测                                           │
│  - 病虫害概率热力图                                           │
└────────────────────────────────────────────────────────┘

三、硬件清单与选型思路

组件	推荐型号	关键参数	选型理由
无人机	DJI M350 RTK	55 min 续航、IP55、PSDK 开放	载重与可靠性兼顾
多光谱相机	MicaSense RedEdge-P	5 波段+RGB、12 bit、全局快门	农学级光谱精度
边缘计算	NVIDIA Jetson Orin Nano	40 TOPS、20 W	实时推理无延迟
地面基站	LoRaWAN+4G 双链路	10 km 覆盖、断网续传	田间网络无死角

提示：如果预算有限，可先用 DJI Mini 4 Pro+开源光谱仪组合，把 MVP（最小可行产品）跑通再升级。

四、代码实战：从原始图像到变量处方图

本示例基于 Python 3.10 + OpenCV + PyTorch，全部代码可复现。

4.1 环境准备

conda create -n agri python=3.10
conda activate agri
pip install opencv-python rasterio geopandas pytorch-lightning albumentations

4.2 数据预处理：对齐多光谱与RGB

import rasterio
from rasterio.enums import Resampling

def align_band(src_path, ref_path, dst_path):
    """把5个波段全部对齐到RGB空间分辨率（如3 cm/px）"""
    with rasterio.open(ref_path) as ref:
        ref_transform = ref.transform
        ref_shape = ref.shape
    with rasterio.open(src_path) as src:
        band = src.read(
            out_shape=ref_shape,
            resampling=Resampling.nearest
        )
        meta = src.meta.copy()
        meta.update({
            'height': ref_shape[0],
            'width': ref_shape[1],
            'transform': ref_transform
        })
    with rasterio.open(dst_path, 'w', **meta) as dst:
        dst.write(band)

4.3 计算 NDVI + 作物健康掩膜

import numpy as np

def compute_ndvi(red_path, nir_path, th=0.4):
    red = rasterio.open(red_path).read(1).astype(np.float32)
    nir = rasterio.open(nir_path).read(1).astype(np.float32)
    np.seterr(divide='ignore', invalid='ignore')
    ndvi = np.where((nir+red)==0., 0, (nir-red)/(nir+red))
    mask = ndvi > th      # 健康作物区域
    return ndvi, mask

4.4 深度学习：病虫害检测（YOLOv8s-seg 微调）

4.4.1 数据集构建

采集 2 000 张无人机 RGB 原图（分辨率 4000×3000）。
使用 Labelme 标注“锈病”、“蚜虫”、“健康”三类实例分割。
按 8:1:1 切分 train/val/test。

4.4.2 训练脚本（单卡 3080 1h 收敛）

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8s-seg.pt')
model.train(
    data='agri.yaml',
    epochs=50,
    imgsz=640,
    batch=16,
    lr0=1e-3,
    augment=True,
    project='runs/agri_pest_seg'
)

4.4.3 推理并生成热力图

from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np

model = YOLO('runs/agri_pest_seg/weights/best.pt')
img = cv2.imread('DJI_001.jpg')
results = model.predict(img, conf=0.3)
# 生成像素级病害概率
prob_map = np.zeros(img.shape[:2], dtype=np.float32)
for mask, score in zip(results[0].masks.data, results[0].boxes.conf):
    if results[0].names[int(results[0].boxes.cls)] == 'rust':
        prob_map[mask.cpu().numpy().astype(bool)] = score
cv2.imwrite('rust_prob.png', prob_map*255)

4.5 变量施肥处方图（VRA Map）

将 NDVI 与病害概率融合，生成 10×10 m 网格施肥量。

import geopandas as gpd
from shapely.geometry import box

def create_vra_map(ndvi_path, prob_path, grid_size=10):
    ndvi = rasterio.open(ndvi_path).read(1)
    prob = rasterio.open(prob_path).read(1)
    # 简单模型：健康 & 无病→减量；病&低NDVI→增量
    rate = np.where((ndvi>0.4)&(prob<0.2), 20,
                    np.where(prob>0.5, 60, 40))
    # 转为矢量网格
    with rasterio.open(ndvi_path) as src:
        transform = src.transform
    rows, cols = rate.shape
    polys, vals = [], []
    for row in range(0, rows, grid_size):
        for col in range(0, cols, grid_size):
            x, y = transform * (col, row)
            polys.append(box(x, y, x+grid_size*transform[0], y-grid_size*transform[4]))
            vals.append(np.mean(rate[row:row+grid_size, col:col+grid_size]))
    gdf = gpd.GeoDataFrame({'rate': vals}, geometry=polys, crs=src.crs)
    gdf.to_file('vra_grid.shp')

4.6 一键下发到无人机

大疆 Terra + 农业无人机支持直接导入 Shapefile；
或调用 PSDK 的 missionManager 自动切割航线：

WaypointV2Mission mission;
mission.addWaypoint({lat, lng, height, rate}); // rate 来自 vra_grid.shp
mission.start();

五、实战案例：2000 亩玉米基地全流程

时间节点	任务	AI输出	效果
播种后 7 d	出苗率监测	NDVI<0.2 区域标识补种	缺苗率 < 1 %
拔节期	变量施肥	10 m 网格处方图	氮肥节省 22 %
大喇叭口期	病害预警	锈病早发热点 3 处	精准点喷，未扩散
收获前 10 d	产量预测	3D 点云测产	预测误差 4.7 %

数据来源：黑龙江八五六农场 2024 年示范区报告。

六、常见坑与解决方案

问题	原因	对策
多光谱图像畸变	快门不同步	外触发+全局快门相机
边缘计算掉帧	散热不足	加风扇+降频到 20 W
模型过拟合	数据分布单一	跨地域采集+色调增强
RTK 信号漂移	基站距离远	架设本地 CORS 基站