每年，美國獨(dú)立的玉米和大豆種子公司Peterson Farms Seed都會研究和測試創(chuàng)新的施種和施肥方法。必須對諸如土壤成分、植物健康狀況等田間條件進(jìn)行監(jiān)控，以確定每個季節(jié)的種子和肥料施用水平。為了實(shí)現(xiàn)這樣的目標(biāo)，傳統(tǒng)方法是使用衛(wèi)星圖像，而無人機(jī)搭載多光譜成像這樣的新技術(shù)，正在提供一種更快捷、更精準(zhǔn)的方法。
Peterson Farms Seed公司必須要確定種子和肥料的施用水平。一個被稱為“變量施種/施肥”的過程，其根據(jù)某塊田地的歷史產(chǎn)量、土壤健康狀況、海拔和衛(wèi)星或無人機(jī)圖像，對這塊田地施用最佳數(shù)量的種子或肥料。例如，Peterson Farms Seed公司精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)專家Nolan Berg表示，如果一塊玉米地（見圖1）的傳統(tǒng)播種密度為每英畝34000粒玉米種子，那么調(diào)整播種到歷史產(chǎn)量較高的田地中的種子數(shù)量、減少產(chǎn)量較低的田地中的種子數(shù)量，這種做法具有積極意義。
圖1：大疆的四旋翼無人機(jī)，為Peterson Farms Seed公司提供玉米田收割的空中圖像
季節(jié)性的變量施種/施肥，是Peterson Farms Seed公司在保持較高產(chǎn)量的同時，降低投入成本的另一種方法。
“玉米在生長季末期會吸收更多的氮肥，所以如果在一開始就將所有氮肥都施放到田地中，就會因?yàn)橄掠旰蜌夂蜓谉岬拳h(huán)境因素，造成氮肥流失。”Berg說，“因此，在玉米生長季的初期，先施加少量氮肥，然后重新評估土壤的養(yǎng)分和玉米植株的生長情況，并根據(jù)實(shí)際情況在隨后的生長期中按需進(jìn)行變量施肥，從而有助于降低氮肥流失的風(fēng)險。”
針對變量施肥的計劃，被稱為變量施肥方案（見圖2）。Berg表示，傳統(tǒng)的衛(wèi)星圖像有助于告知（顯示）應(yīng)該指定怎樣的變量施肥方案。
圖2：利用無人機(jī)上搭載的RGB相機(jī)和多光譜相機(jī)收集的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建變量施種/施肥方案
“衛(wèi)星圖像非常有助于創(chuàng)建變量施肥方案，但是衛(wèi)星圖像最多一周只能采集一次，或者每兩周或每三周采集一次。”Berg說，“如果要想立即施肥，那么就需要使用最新的衛(wèi)星圖像，因此一周前或幾周前采集的衛(wèi)星圖像，可能不能很好地代表當(dāng)時當(dāng)?shù)氐奶锏睾妥魑餇顩r。”
Berg解釋說，通過使用無人機(jī)機(jī)載成像技術(shù)，Peterson Farms Seed公司現(xiàn)在能夠在幾英寸范圍內(nèi)對田地和作物實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)評估，從而能根據(jù)實(shí)際評估情況，改變對該塊田地的施種/施肥方案。
“不同區(qū)域的田地中，存在著很大的評估變異，所以會根據(jù)評估結(jié)果，不斷地重新調(diào)整種子和肥料的施用水平。”他說：“有些土地貧瘠，每年的產(chǎn)量都很低，所以在這樣的土地中施放大量的種子和肥料是沒有意義的。這是在浪費(fèi)資金，因此對這些土地的投入會減少，而是將更多的投入施放到產(chǎn)量較好的土地中，以期獲得更高的產(chǎn)量。”
針對該項(xiàng)目，Peterson Farms Seed公司選擇了Sony Electronics Professional Solutions美國公司的植被分析平臺，該平臺包括一個多光譜相機(jī)和附帶的Fast Field Analyze離線軟件。
將索尼的系統(tǒng)安裝在一架大疆的Phan-Tom4四旋翼無人機(jī)上，可以創(chuàng)建一個覆蓋目標(biāo)領(lǐng)域的飛行計劃。一旦計劃確定，無人機(jī)就自行起飛，開始拍攝目標(biāo)田地的圖像。待無人機(jī)著陸后，從相機(jī)中取出SD卡，并將其放入筆記本電腦進(jìn)行處理。有了這套系統(tǒng)，可以在飛行后幾分鐘內(nèi)生成一張地圖，而無需依賴現(xiàn)場的任何互聯(lián)網(wǎng)連接。
在索尼的Fast Field Analyze軟件生成一張地圖后，將地圖導(dǎo)出并輸入到Ag Leader公司的SMS農(nóng)場軟件中。輸入數(shù)據(jù)包括彩色無人機(jī)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)輸入層，包括土壤類型、土壤測試數(shù)字、標(biāo)準(zhǔn)化差異植被指數(shù)（NDVI）圖（見圖3）和多年的產(chǎn)量圖。這些通過軟件運(yùn)行，并綜合在一起創(chuàng)建變量施種/施肥管理區(qū)。
圖3：標(biāo)準(zhǔn)化差異植被指數(shù)（NDVI）地圖提供圖像和數(shù)據(jù)，以幫助創(chuàng)建變量施肥方案
在最近的一個案例中，無人機(jī)在一天內(nèi)飛越了好幾片田地。到第二天下午，Berg使用這兩個軟件包處理NDVI地圖，并創(chuàng)建變量施肥地圖，以便在第二天施肥。地圖中的紅色部分顯示了沒有施肥的淹死玉米的區(qū)域。在南部（地圖下半部分），即地圖上排水較好的地區(qū)，該公司施用了更多的肥料以獲得更好的產(chǎn)量。
“這片農(nóng)田的整體投入數(shù)量通常保持不變，但不是在低產(chǎn)區(qū)或無產(chǎn)區(qū)浪費(fèi)種子或氮肥，而是在高產(chǎn)區(qū)施用更多的肥料，從而提高產(chǎn)量。”
MSZ-2100G傳感器單元（見圖4）由一臺多光譜相機(jī)和一臺RGB相機(jī)組成。其中RGB相機(jī)配備1200萬像素的Sony Exmor R CMOS圖像傳感器，用于捕捉航空圖像；而200萬像素的NDVI多光譜相機(jī)，用于捕獲紅色區(qū)域和NDVI范圍內(nèi)的圖像。
圖4：Sony的MSZ-2100G傳感器單元配備了一個1200萬像素的RGB相機(jī)和一個200萬像素的多光譜攝像機(jī)，用于拍攝航空圖像
根據(jù)美國宇航局（NASA）的描述，NDVI是通過以下方法計算的：近紅外輻射減去可見光輻射，兩者之差再除以近紅外輻射與可見光輻射之和，即：
NDVI =（NIR-VIS）/（NIR+VIS）
大多數(shù)衛(wèi)星植被指數(shù)都使用這個公式，來量化地球上植物生長的密度。
除了索尼的圖像傳感器外，該設(shè)備還包含一個全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）傳感器，其用于為成像提供精確的地理定位數(shù)據(jù)。索尼的Fast Field Analyzer軟件處理NDVI和RGB數(shù)據(jù)以及地理位置信息，生成詳細(xì)的地圖，并且能在不需要互聯(lián)網(wǎng)連接的情況下實(shí)現(xiàn)快速現(xiàn)場分析。
Berg說：“僅僅用一幅彩色圖像就可以完成很多工作，但是NDVI圖像能夠提供更科學(xué)、更精確的可重復(fù)數(shù)據(jù)。如果某個地方在NDVI標(biāo)度上顯示為紅色，這就是對實(shí)地情況的準(zhǔn)確表示。”
他補(bǔ)充說，“基本上，NDVI圖像能夠顯示肉眼看不到的東西，同時還能更早地顯示農(nóng)作物可能要面臨的各種危害。”
當(dāng)Berg剛開始在Peterson Farms Seed公司工作時，采用的是傳統(tǒng)方法，即在種植前將所有計劃施用的肥料一次都施放到這塊田地中。后來，他們經(jīng)過研究選擇先施用大約70%-75%的肥料，剩余的肥料根據(jù)無人機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行季節(jié)性變量施肥，這讓他們收獲了積極的結(jié)果。Peterson Farms Seed公司在種子和化肥等投入上的花費(fèi)與過去基本相同，但是總產(chǎn)量卻有所提高。
Berg說：“歸根結(jié)底，我們現(xiàn)在的種植方式肯定比以前更加高效，我們希望用比以前更少的投入，獲得更高的收益，最終提高盈利能力。”
?