从感知到干预:农业无人机在精准农业、数据驱动决策与可持续集约化中的关键综述

2026-04-23 03:59:21

在精准农业飞速发展的今天，无人机（UAV）凭借高时空分辨率的感知能力，已从实验工具升级为田间核心作业装备，实现从作物监测到精准干预的全链条赋能。本综述系统梳理了农业无人机的技术演进与应用实践，为数据驱动的可持续农业提供了全新框架。

图1 决策级农业的无人机端到端数据处理流程。展示从传感准备、不确定性管理、层级数据融合到精准干预的完整流程，通过多模态数据协同与AI建模，实现从数据到决策的高效转化

无人机平台与传感器的多样化组合，适配不同农业场景需求。固定翼无人机适合大面积测绘，多旋翼平台擅长近距离侦察与表型分析，杂交/VTOL机型则兼顾效率与灵活性。传感器方面，RGB相机满足基础结构分析，多光谱/高光谱传感器精准捕捉营养与胁迫状态，热成像与激光雷达则分别在水分监测和冠层结构建模中发挥核心作用。

表1 无人机平台与传感器特性及应用权衡。

核心应用中，监测诊断类技术最为成熟：通过多光谱植被指数（NDVI/NDRE）实现作物健康评估，热成像推导作物水分胁迫指数（CWSI）指导精准灌溉，可提升水分利用效率10%-30%。干预类应用中，基于激光雷达冠层建模的变量喷雾技术，能减少农药化肥过量施用，在果园等异质环境中表现突出。

图2 多传感器数据融合层级与不确定性传播。从数据级、特征级到决策级的三级融合架构，整合RGB、多光谱、热成像等多源数据，有效降低单一传感器的局限性，提升诊断与干预精度。

当前技术瓶颈集中在数据标准化、模型可迁移性及法规适配。未来3-5年，边缘AI实时分析、无人机集群协同、气候智能监测将成为发展重点。随着BVLOS（超视距）运营逐步放开，无人机将进一步突破作业规模限制，成为可持续集约化农业的核心支撑，推动农业生产向精准化、低碳化转型。

来源

Arsenoaia VN, Topa DC, Ratu RN, Tenu I. From Sensing to Intervention: A Critical Review of Agricultural Drones for Precision Agriculture, Data-Driven Decision Making, and Sustainable Intensification. Agronomy. 2026; 16(5):564. https://doi.org/10.3390/agronomy16050564

编辑

张梦娇

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