无人机遥感技术在农田水利监测中的应用

无人机遥感技术凭借其高空作业能力、高分辨率成像以及快速数据处理等特点，成为农田水利监测中不可或缺的重要工具。在农田水利监测中，无人机遥感技术被用于土壤墒情监测、灌溉系统评估、作物生长状况跟踪以及洪涝灾害预警等多个方面。通过搭载多光谱、热红外、LiDAR等传感器，无人机能够实时获取农田的土壤水分含量、盐分分布、植被指数、作物水分胁迫程度以及地形地貌等关键信息，为农田水利管理提供了详实的数据支持。该文阐述了无人机遥感技术的原理及其在农田水利监测中的应用基础，探讨了无人机遥感技术在农田水利监测中的具体应用方法，为精准农业和农田水利发展提供了理论基础和技术支持。

中国农田灌溉用水占比超 60%，但效率仅为国际水平的60%～70%，节水空间巨大。传统监测手段如地面站、卫星遥感虽有用，但地面站覆盖范围小、受地形气候限制，卫星则受云层遮挡、数据更新慢、分辨率低，难以满足精细管理需求。无人机遥感技术（UAV-RS）凭借其高时空分辨率、高灵活性、低成本等特性，在农田水利监测应用中具有巨大潜力。它能实时获取土壤水分、作物生长、灌溉设施等多维信息，为精准灌溉、资源优化提供支持，提高监测精度效率，降低成本，精确计算需水量，优化灌溉计划，实时监测设施，提升系统稳定性和可靠性。

1 无人机遥感技术

1.1  无人机遥感系统组成和工作原理

无人机遥感系统主要由无人机平台、传感器套件、数据传输与处理系统、导航与控制系统以及地面控制站等部分组成。无人机根据农田监测需求选型，搭载传感器在空中作业。传感器可实时捕捉农田光谱、影像及温度信息，并通过无线传输至地面站或机载存储设备。地面站用于规划任务、监控状态、接收数据，并利用软件预处理、校准、拼接数据，生成遥感图像。导航系统用于确保无人机稳定飞行，控制系统调整飞行姿态。最终，处理后的数据用于分析农田作物生长、土壤水分及灌溉需求，指导农田水利管理，优化灌溉、施肥策略，并反馈给农户和相关部门，提升管理效率。

1.2  常用的遥感传感器类型及其特性分析

遥感技术中，常用的传感器主要包括多光谱成像仪、高光谱成像系统以及热红外成像仪。多光谱成像仪设计有 3 至 10 个特定的光谱波段，这些波段能够捕获植被、水体及土壤的关键光谱特征，为地表监测提供基础数据。相比之下，高光谱成像系统则具备数十乃至数百个紧密相连的窄光谱波段，能够捕捉到更为细腻的光谱细节，这对于精准辨别地表物体的特性及其状态至关重要。至于热红外成像仪，则是通过捕捉地表物体释放的热辐射测定地表温度，这一功能在监测作物水分压力及土壤湿度变化方面扮演着重要角色。以上传感器的特性见表 1。

1.3  无人机遥感数据获取和预处理流程

数据获取阶段，根据监测目标、区域及飞行高度规划航线、航点、速度参数，确保合规并申请飞行许可。检查无人机及传感器状态，校准传感器并确保电池电量充足。按预设航线自动或手动飞行，实时监控无人机状态，采集图像、视频等数据。确保传感器记录的遥感数据完整、清晰，无损坏或缺失。将原始数据导入处理软件，转换格式。拼接多张图像生成完整区域影像，按研究需求裁剪以减少冗余数据。通过定标和大气校正消除传感器误差及环境影响；配准图像并转换投影，消除视角畸变和地球曲率影响。验证数据准确性，检查清晰度、色彩一致性和几何精度。

2 无人机遥感技术在农田水利监测中的应用

2.1 灌溉系统评估

在灌溉系统评估中，无人机遥感技术通过采集高分辨率多光谱影像和热红外数据，可量化分析灌溉均匀性及效率差异。多光谱影像通过解析植被指数的空间异质性，精准定位灌溉不足或水分过剩区域；热红外数据则依据地表温度异常，检测管道渗漏点（温差0.5～3℃）并揭示土壤水分分布不均现象。结合 GIS 平台，这些数据可生成灌溉效率热力图，直观展示区域水资源利用差异，为灌溉设施改造和精准调控提供科学依据。

2.2 作物用水监测

在作物用水监测中，无人机遥感技术通过多时相植被指数的动态追踪，能够量化评估作物蒸散发规律与水分需求变化。同时，基于热红外传感器对冠层温度的实时监测，结合气温、湿度等气象参数，可精准计算作物水分胁迫指数（CWSI），揭示作物生理性缺水程度。研究表明，作物不同生育期的 CWSI阈值存在显著差异，其数值变化可直接反映植株水分盈缺状态（表 2），从而为分阶段精准灌溉提供科学依据。

2.3 土壤墒情监测

在土壤墒情监测中，无人机遥感技术依托多光谱与热红外传感器协同观测，实现土壤水分的高效估算。多光谱数据通过构建土壤反射光谱特征与含水量的定量反演模型，可对农田全域土壤墒情进行非接触式动态监测；热红外技术则基于土壤热惯量原理，通过昼夜地表温度变化幅度与含水量的负相关性，建立热惯性方程解析土壤水分空间分布。相较于传统钻孔取样的点状离散测量，无人机技术可提供米级分辨率、每小时更新的连续墒情数据，支持大田墒情的高频次、广域化监测。

3 无人机遥感技术在滨州市农业区水利监测中的应用

3.1 盐碱地墒情动态监测

使用多旋翼无人机搭载多光谱相机，利用短波红外（SWIR）波段对土壤盐分和含水量进行反演。结合地面采样数据，构建了高精度的反演模型。成功识别出盐碱化高风险区域2.3万亩（1亩=1/15 hm2），并制定了针对性的淋盐灌溉方案，原灌溉需水100 m3/亩，节水后需70 m3/亩，节水效率提升了30%。同时，盐碱地的复耕率也得到了显著提升，2022年至2023年小麦亩产从300kg增加到了420kg。

3.2 灌溉系统渗漏智能检测

采用大疆 M300 RTK 无人机搭载热红外传感器，通过检测灌溉渠道的温度异常识别渗漏点。同时，利用 LiDAR 技术生成灌溉渠道的三维模型，为渗漏点的精确定位和修复提供了有力支持。在 2022 年度，共修复渗漏点 12 处，渠道输水效率从 72% 提升至 90%，年节水超过 500 万 m3，相当于满足了 1.2万人口的年用水量需求。

3.3 作物需水精准调控

通过多时相 NDVI（归一化植被指数）监测作物的生长状况，并结合热红外数据计算 CWSI（作物水分胁迫指数），生成变量灌溉处方图。在惠民县 10 万亩麦田中实施了无人机指导的灌溉方案，灌溉量减少了 25%，但产量却提高了 12%。农户通过手机 APP 接收实时的灌溉建议，决策响应时间从 3 天缩短至 6小时以内。

4 结语

无人机遥感技术在滨州市农业区水利监测中的应用，不仅解决了传统监测方式存在的效率低、精度差等问题，还为农业水资源管理、灾害应急响应及农业现代化进程提供了有力的技术支撑，具有广泛的应用前景与深远的社会意义。未来，随着技术的不断进步与应用领域的拓展，无人机遥感技术将在农业水利监测中发挥更加重要的作用。

来源：刘少云 .滨州无人机遥感技术在农田水利监测中的应用[J].农业工程技术,2025,45(14):36-37.

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