相比中國(guó)，美國(guó)、日本等發(fā)達(dá)國(guó)家無(wú)人機(jī)運(yùn)用較早。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前，美國(guó)擁有無(wú)人機(jī)4000多架，能完成其國(guó)內(nèi)60%以上的農(nóng)藥噴灑；日本有無(wú)人機(jī)3000多架，能完成其國(guó)內(nèi)45%的病蟲害防治；韓國(guó)2003年開(kāi)始引進(jìn)無(wú)人機(jī)，目前已擁有500架。國(guó)外的無(wú)人植保機(jī)發(fā)展關(guān)注哪些方面的問(wèn)題？本報(bào)記者對(duì)2017世界精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)航空會(huì)議相關(guān)材料進(jìn)行了整理。

　　資料圖

　　美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)科學(xué)研究署航空應(yīng)用小組高級(jí)研究員BradleyK.Fritz：

　　美國(guó)現(xiàn)在有4000多架飛機(jī)在運(yùn)作，其中20%是人工駕駛的飛機(jī)，均在進(jìn)行殺蟲活動(dòng)。另外，固定翼飛機(jī)被廣泛使用，一小部分是直升機(jī)。美國(guó)農(nóng)業(yè)航空應(yīng)用**主要的作物有玉米、大麥、小麥、大豆、苜蓿。

　　對(duì)于無(wú)人植保機(jī)而言，噴嘴零部件很重要。據(jù)調(diào)查，現(xiàn)在無(wú)人機(jī)的大部分噴嘴主要是液壓型的噴嘴，容易操作且問(wèn)題少。同時(shí)，美國(guó)所有無(wú)人機(jī)操控人員必須獲得駕駛員資格及駕駛農(nóng)業(yè)航空的證書，每年參加一些測(cè)試或者培訓(xùn)項(xiàng)目，也面臨一些重要的研發(fā)任務(wù)。在安全方面，則要注意包括UVA使用、航空空間共享等(UVA直接的應(yīng)答、信息共享)，避免災(zāi)害和事故的發(fā)生。

　　現(xiàn)在美國(guó)正在關(guān)注減少農(nóng)藥的使用量、除草劑抗劑及施藥技術(shù)等問(wèn)題。在我們相關(guān)地區(qū)，公眾關(guān)注所施用藥劑是否有毒，我認(rèn)為這需要教育啟示公眾，拋去偏見(jiàn)接納新的科學(xué)技術(shù)，我們將盡**大努力進(jìn)行研發(fā)工作，希望能夠?qū)⑵涑蔀樵圏c(diǎn)工程，進(jìn)行常態(tài)化運(yùn)作。

　　法國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院教授FredericBaret：

　　什么是表型測(cè)量，簡(jiǎn)單而言就是希望描述每一個(gè)微型地塊的特征，從而獲得作物生長(zhǎng)以及周邊環(huán)境的詳細(xì)信息，有時(shí)候甚至包括有機(jī)物的含量等。如，測(cè)量葉面特性來(lái)了解葉綠素含量、葉片衰老的速度、斜坡的情況、病蟲害的情況、葉面的溫度、水的情況或者其他衡量方面等。所以無(wú)人機(jī)是一個(gè)很好的使用工具，它不僅覆蓋范圍大、角度靈活、使用方便，而且高分辨率、大覆蓋范圍的無(wú)人機(jī)探測(cè)結(jié)果對(duì)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的研究有很大幫助。

　　另外，在不同的時(shí)間里農(nóng)作物功能是不一樣的，通過(guò)無(wú)人機(jī)可獲得作物在不同時(shí)間段的觀測(cè)數(shù)據(jù)，并從3D云中演算出植被的情況，準(zhǔn)確率可達(dá)到99.95%。無(wú)人機(jī)使用越來(lái)越廣泛，其表型測(cè)試活動(dòng)會(huì)給我們提供關(guān)鍵的信息，包括精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的方法方式等。另外，把無(wú)人機(jī)觀測(cè)和衛(wèi)星結(jié)合起來(lái)，能夠彌合分辨率的一些問(wèn)題。

　　日本北海道大學(xué)農(nóng)學(xué)部教授NoboruNoguchi：

　　對(duì)于遙感技術(shù)來(lái)講主要有兩種類型，一個(gè)是用衛(wèi)星遙感，另一個(gè)是無(wú)人機(jī)遙感。衛(wèi)星遙感及時(shí)性比較低，延遲比較大，而且分辨率比較低，但適用于大范圍使用。無(wú)人機(jī)遙感及時(shí)性比較好，分辨率比較高，因而在小范圍的監(jiān)測(cè)、水管理以及檢測(cè)植株的密度等方面起到關(guān)鍵作用。

　　我們利用無(wú)人機(jī)對(duì)小麥進(jìn)行勘測(cè)，然后將圖片進(jìn)行馬賽克處理后，可以了解到農(nóng)作物營(yíng)養(yǎng)缺失情況。例如，我們使用無(wú)人機(jī)獲得冠層信息，了解土壤和圖像相關(guān)的信息，結(jié)合已收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸計(jì)算，形成一個(gè)回歸模型。我們就可分析它的部分樹冠覆蓋率和現(xiàn)場(chǎng)的模型，用在變量施肥和導(dǎo)航中。

　　加拿大AgNAV公司董事長(zhǎng)FredRamirez：

　　我們公司是1985年成立的，當(dāng)時(shí)我們提供的是關(guān)于地面雷達(dá)的相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品，我們的AgNAV系統(tǒng)就是導(dǎo)航系統(tǒng)，我們產(chǎn)品應(yīng)用于全世界地理、物理測(cè)量、照片的遙感、動(dòng)物追蹤、農(nóng)業(yè)和林業(yè)施藥及蚊蟲控制等。

　　在農(nóng)業(yè)施藥方面，無(wú)人機(jī)可以獲得更好的圖像。為了實(shí)現(xiàn)高效施藥，我們主要使用NDVI文件生成地圖，利用處方地圖，我們可以在田地里實(shí)時(shí)進(jìn)行控制。未來(lái)，我們會(huì)將無(wú)人機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、GPS導(dǎo)航結(jié)合起來(lái)，實(shí)時(shí)控制操作，以提高噴藥的準(zhǔn)確率，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，降低精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的成本，從而**大化提高糧食產(chǎn)量。