无人机喷雾参数对粳稻冠层沉积量的影响及评估

杜 文，曹英丽，许童羽，丛 林，洪 雪，唐 瑞

(沈阳农业大学 信息与电气工程学院，沈阳 110161)



无人机喷雾参数对粳稻冠层沉积量的影响及评估

杜 文，曹英丽，许童羽，丛 林，洪 雪，唐 瑞

(沈阳农业大学 信息与电气工程学院，沈阳 110161)

主要研究了植保无人机在水稻灌浆期喷施磷酸二氢钾(KH2PO4)的作业效果及八旋翼无人机喷雾参数对水稻叶片雾滴沉积分布的影响，测试分析了无人机在水稻灌浆期植保作业时雾滴的沉积效果。研究采用雾滴测试卡接收雾滴，通过调节无人机的作业高度进行雾滴沉积量评估试验。根据作业高度不同，共设计3组试验，高度分别是3、4、5m。结果表明：不同作业高度时，雾滴在水稻冠层和下层具有不同的沉积效果，且分布均匀性的变异系数也不同。作业高度5m时，雾滴在水稻叶片上的总沉积量最少，均匀性最差，冠层和下层的变异系数分别为92.11%、150.29%；作业高度3m时，雾滴在水稻叶片上的总沉积量高于4m和5m时的沉积量，均匀性较好，冠层和下层的变异系数分别为32.94%、49.47%。3组作业高度均显示：雾滴在水稻冠层的沉积量高于下层叶片，叶片正面的沉积量高于反面，叶片反面沉积量可达到正面叶片的1/2以上。本研究对八旋翼无人机高效利用、提高农药喷施作业效率、增加水稻产量具有深远的意义。

水稻；八旋翼无人机；沉积量；穿透性

0 引言

东北地区是我国重要的粮食产区，粳稻是该地区主要的粮食作物之一。在整个粳稻的培植过程中，主要有3个阶段，即前期、中期和后期。在粳稻培植前期，主要是促进稻苗发育；中期促使株茎壮实，形成大穗；后期养根保叶，提高结实率[1-2]。本试验在粳稻灌浆期进行，属于后期。粳稻培植的中后期对肥料和水量的需求较大，一般施用基肥、叶面肥及分蘖肥等肥料，且培植过程中可能出现稻瘟病、纹枯病及稻纵卷叶螟等病虫害，因此化肥与农药在粳稻的培植过程中必不可少[3]。自2015年开始，农业部启动“减肥、减药”行动，力争到2020年化肥利用率和主要农作物农药利用率均达到40%以上，实现农作物化肥、农药使用量零增长。传统人工施肥施药时，大约有20%～30%以上的细小雾滴由于气流的作用被携带向非靶标区域漂移，同时灌浆期水稻封行，人在田间行走不便，大部分药液会在人工施药时被身体刮落、带走，从而影响防效、浪费农药。这些问题不仅使环境受到污染，而且对施药人员的健康也将造成威胁。随着社会的发展和先进技术的不断探索，无人机施药在中国现代农业中悄然发挥巨大潜能[4]。

我国东北地区平原居多，多旋翼无人机适合在该地形条件喷药作业，既节省人力、不会压实土壤或破坏水稻根系，又具有作业高度低、灵活轻便、施药效率高等特点[5]。在人们对无人机施药不断认可的同时，施药后的喷洒效果成为关注的焦点。多旋翼无人机施药效果与喷头类型、喷头排列间距、飞行高度、飞行速度、温度及风速等诸多参数密切相关，这些参数直接影响雾滴的沉积量与均匀程度及穿透程度等[6-7]。随着近年来农用无人机在植保作业中的应用，国内外学者针对农用无人机的施药效果及田间病虫害防治效果等问题进行了研究。张伟等[8]介绍了多旋翼无人机的优势，探讨了其在农业领域的广阔前景。张京等[9]研究了无人驾驶直升机喷雾参数在水稻上对雾滴沉积分布的影响，指出红外热成像技术能够反映出雾滴在水稻冠层的沉积规律。秦维彩等[10]研究了N-3型无人直升机喷雾参数对玉米冠层雾滴沉积分布的影响。Bird等[11]在大田对航空喷雾非靶区的雾滴沉积进行试验，并指出雾滴尺寸及风速对其影响规律。Huang等[12]开发了无人机植保作业施药系统，测试了雾滴粒径和喷雾流量。由于无人机施药时均用高浓度药液，薛新宇等[13-14]探究了高浓度药液对水稻品质的影响。研究发现：传统施药和无人机施药均会对水稻籽粒的微观结构产生影响，无人机施药时的影响更小。本文选用叶面肥KH2PO4，采用多旋翼无人机施药作业，针对不同作业高度对雾滴在粳稻叶片的沉积量进行研究。

1 材料与方法

1.1 试验材料与设备

无人机喷雾作业选用八旋翼无人机，其系统由机体、动力系统、飞控系统及高能锂电池组组成。无人机最大有效载荷30kg，留空时长30min，最大抗风能力4级，控制模式为手动控制和自动控制，巡航速度3m/s，作业高度3～5m，作业高度和速度可以根据作业要求调控。载重药箱为25L，喷幅为6m，4个离心喷头，喷头流量250mL/min。

试验选用KH2PO4剂量3 000g/hm2。该叶面肥能够增强水稻抗旱、抗病、抗倒伏能力，提高水稻品质，从而增加产量；采用瑞士先正达作物保护公司的雾滴测试卡布置在水稻叶片上，测试雾滴沉积个数，雾滴测试卡大小26mm×76mm，黄色测试卡遇雾滴时呈现蓝色状态(见图1)；使用香港希玛仪表有限公司的温湿度表记录田间离作物高1.0m处的空气温度、湿度；深圳聚茂源科技有限公司的风速仪每隔60s记录离作物2m处的风速；ENVI图像分析软件分析测量测试卡上雾滴个数。

图1 雾滴测试卡

1.2 试验方法

试验于2015年9月8日在辽宁省沈阳农业大学水稻试验基地进行(见图2)，作物生育期为灌浆期，

植株高度约120cm。在试验进行时，用温湿度表和风速仪测量并记录环境参数：平均温度23.8℃，相对湿度39.3%，风速1.464m/s。

图2 喷雾试验及水敏纸布置现场

进行八旋翼无人机喷洒在水稻叶片雾滴沉积量的试验时，选用13m×26m的3个矩形田块，完成3组不同高度的试验。若时间过早，水稻的露水会影响雾滴测试卡测量；而时间过晚，雾滴受温度的影响易蒸发。因此，试验定于早8：30开始。在田间进行无人机作业高度分别设定为离作物顶端3、4、5m，作业喷幅均为6m。每个田块上间隔8m做一组重复试验，共做3组重复，如图3所示。喷雾开始前，沿无人机飞行方向，在离起点8、16、24m处各设一处雾滴采收带。沿垂直无人机飞行方向，将雾滴测试卡布在水稻冠层和下层，每间隔2～3株水稻布一个点，连续布13点，约覆盖35株。采收带长度约10m，大于喷幅范围，以便收集所有雾滴。雾滴测试卡分别布在水稻冠层叶片和离冠层1/3处叶片(约离地80cm)，用曲别针夹于叶片的正反两面。试验中，无人机采用自主作业方式，按照预设的中轴线飞行，为避免雾滴漂移现象造成误差，试验小区边缘均设有10m以上的缓冲隔离带，每架次喷雾试验完毕约20min；雾滴测试卡晾干后，佩戴一次性手套按顺序收取雾滴测试卡，并编号、封装，带回试验室进行分析。

图3 水稻雾滴沉积试验总体布控图

2 雾滴沉积状态参数的统计方法

2.1 雾滴个数统计方法

2.1.1 最大似然法

雾滴个数的统计采用图像识别的方式，选取监督分类中的最大似然法。最大似然法Maximum Likelihood Estimate，MLE)也称作最大概似估计或最大似然估计，其原理为：在一个模型中随机抽取n组样本，样本有若干可能的结果a，b，c，…。若仅抽取一次样本，结果为a，则认为抽样条件对a出现的概率很大，通常事件a发生的概率与参数theta相关，记a发生的概率为P(a，theta)，则theta的估计应使上述事件发生概率最大，这样的theta称为最大似然估计[15]。

本文在雾滴个数提取中，首先在ENVI中通过图像拉伸处理，雾滴与测试卡的颜色有明显差异，利用人工经验的方法，选取一定数量的雾滴沉积点作为训练样本。在此基础上，采用基于最大似然法的监督分类方法，最终得到沉积个数，如图4所示。

图4 ENVI监督分类处理后图像

2.1.2 Majority/Minority分析

由于分类采集测试卡上的雾滴存在粘连的现象，不可避免地也会产生一些面积很小的图斑，本试验选用Majority/Minority分析对这些特殊的雾滴重新分类或者剔除。Majority/Minority分析是用类似卷积滤波的方法，把较大类别中的虚假像元归到该类，定义一个变换核尺寸，使用变换核中占主要地位的像元类别代替中心像元的类别[16]。如果使用次要分析，将用变换核中占次要地位的像元的类别代替中心像元的类别。

假设3×3象元区域(见图5)，Majority/Minority分析的目标就是修改中心象元会修改为△，这是因为△是占数目最多的象元。图6中的(a)和(b)分别为经Majority/Minority分析处理前后的图像，可以看出处理后的图像噪声较少。

2.2 雾滴分布均匀性

采用变异系数[17]V作为雾滴分布均匀性的度量，变异系数为

式中 S—标准差；

Xi—各雾滴测试卡单位面积的雾滴数；

n—每层雾滴测试卡总数。

图5 Majority/Minority分析原理说明

图6 雾滴沉积个数提取优化对比

3 结果与分析

3.1 不同作业高度对雾滴沉积分布的影响

由于雾滴测试卡大小与水稻叶片略有不同，且人工安装时位置不可能完全一致，因此用雾滴测试卡代替水稻叶片存有一定误差。为尽量减小误差，布点时所有的测试卡长边与水稻叶片长边平行，尽量仿造叶片生长姿态，使得雾滴测试卡上的雾滴分布可以近似表明不同作业高度水稻叶片的雾滴着叶效果。

经后期对雾滴测试卡处理筛选，将边界卡片剔除后，均取11片布点的测试卡计算雾滴个数，3种不同作业高度下的重复试验分别求平均后得到试验结果，如图7所示。图7中，横坐标代表水稻植株布置雾滴测试卡的标号，纵坐标代表每株水稻叶片冠层和下层采样位置雾滴沉积个数的总和。

图7 不同作业高度下雾滴在水稻叶片的沉积个数分布曲线

由图7可以看出：不同高度下的药液在水稻叶片上的沉积明显不同。作业高度3m时，雾滴沉积个数大于280滴的布点标号约为3～8，覆盖长度大约5m；作业高度4m和5m时，雾滴沉积个数4m>5m，雾滴个数大于280滴的覆盖长度小于3m，且局部雾滴沉积个数变化较大。由图7还可看出：4m和5m两种作业高度下，雾滴沉积量较大区域均偏离飞行中线。这说明，作业高度太高会导致雾滴漂移增大，不易被目标俘获，雾滴会飘散到非靶向区域或蒸发。由此可知，作业高度3m时水稻叶片上沉积雾滴的效果好于4m和5m。

3.2 水稻植株叶片正反面着叶效果研究

本试验喷洒的叶面肥以叶片吸收为目的，水稻叶片上下表层均有气孔，气孔是养分进入植株内部的主要通道[18]。无人机施药时，旋翼产生向下的气流使水稻正反叶片均可能有雾滴沉积现象，但雾滴沉积在叶片下表层是否会得到更优药效，目前尚未可知。

不同作业高度对雾滴在水稻整体叶片上的沉积量有明显影响，如图7所示。与此同时，3种作业高度下，雾滴在水稻正反叶片上的沉积分布也呈一定趋势，如图8所示。3、4、5m作业高度下，水稻叶片正面雾滴沉积量均优于反面，叶片反面雾滴沉积量占总沉积量的比为38.04%、39.74%、43.27%。随着无人机作业高度的增加，水稻叶片感知到旋翼向下的气流将会减弱，因此叶片被吹翻转的可能性将降低，而叶片反面雾滴沉积量占总沉积量的比逐渐变大，很大程度是由叶面正面的沉积量快速减少所引起。由此可见，随着作业高度增加，叶片正面沉积量减少的速度快于叶片反面，3m升至4m时叶片正面沉积量减少的量度远大于4m升至5m时沉积量减少的量度。

图8 不同作业高度下水稻正反叶片沉积量分布

3.3 雾滴分布均匀性及穿透性

一般雾滴在水稻叶片均匀分布的程度可用变异系数表示，变异系数越小，雾滴分布均匀性越好[19]。表1是不同高度水稻冠层和下层叶片正反面的变异系数。由表1可以看出：雾滴均匀性3m>4m>5m，3m时效果最好，水稻冠层正面变异系数为25.48%。

表1 不同高度时雾滴分布均匀性

随作业高度增加，水稻冠层和下层叶片的雾滴沉积分布趋势有所改变，如图9所示。从冠层到下层的沉积量逐渐变小，3种作业高度下层沉积量分别占各总沉积量的42.8%、41.2%、45.1%。试验结果表明：多旋翼无人机在低空施药时，螺旋桨产生的下旋气流能很好地使雾滴具有穿透性。

图9 水稻冠层和下层叶片沉积量分布

4 讨论与结论

1)3种作业高度条件下，距离地面作业高度3m时，水稻叶片整体雾滴沉积量相对较多，分布均匀性好于另外两个高度。随着作业高度的不断上升，雾滴漂失增加，使雾滴沉积减少，分布均匀性降低。

2)采用多旋翼无人机喷洒作业，雾滴在水稻植株叶片正反面均有一定的着叶效果，但正面的着叶效果仍优于反面；随作业高度升高，叶片正面沉积量减少的速度快于叶片反面。

3)不同作业高度下，水稻冠层叶片沉积量均高于下层叶片，下层叶片沉积量可占总沉积量的40%左右，说明无人机施药时穿透性较好。

本文仍存在一些问题值得探讨：结论中3m时雾滴着叶效果最佳，但继续降低作业高度，效果是否会更好需要进一步验证；采用多旋翼无人机施药时，螺旋桨产生向下的气流会将部分水稻叶片吹翻，使水稻植株反面着药，叶片反面着药是否有助于营养吸收有待研究。

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Effect and Assessment of UAV Spraying Parameters at Japonica Rice Canopies

Du Wen， Cao Yingli， Xu Tongyu， Cong Lin， Hong Xue， Tang Rui

(Shenyang Agricultural University, College of Information and Electrical Engineering, Shenyang 110161, China)

In order to explore the effect of spray droplet deposition and applications of multi-rotor unmanned aerial vehicle at late rice growth, spray test was done at different working heights. We used droplets test card receive droplets, and according to the different working height, three groups of experiment to be designed, respectively is 3 meters, 4 meters and 5 meters. The analysis results showed that: In different working height, droplets in rice canopy and lower level had different sedimentary effect, and the distribution uniformity coefficient of variation was also different. The total quantity of droplet deposition at the targets reached minimum when the working height was 5 meters. Meanwhile, canopy and the lower blade had a largest coefficient of variation value of 92.11%, 150.29%.The total quantity of droplet deposition at the targets reached maximum when the working height was 3 meters. Meanwhile, canopy and the lower blade had a smallest coefficient of variation value of 32.94%,49.47%. Three groups of tests showed height showed droplet deposition of rice was higher than the lower blade, blade side is higher than another side. The research also has a significance in reasonably spraying pesticide, increase rice production and improving the efficiency of spraying.

rice; deposition; penetrability； UAV

2016-05-19

辽宁省科技计划项目(2014104017)

杜 文(1989 -),女,辽宁丹东人,博士研究生,(E-mail)duwen374@163.com。

许童羽(1967 -),男,沈阳人,教授,博士生导师,(E-mail)yatongmu@163.com。

S252+.3

A

1003-188X(2017)04-0182-05