当期论文|中国农业科学院都市农业研究所马伟、黄泽权等:机器视觉技术在农用无人机田间作业的应用现状及趋势

中国农业科学院都市农业研究所马伟、黄泽权等作者在《浙江大学学报（农业与生命科学版）》第52卷第3期发表论文《机器视觉技术在农用无人机田间作业的应用现状及趋势》，该研究系统梳理了机器视觉技术与农用无人机融合在典型田间作业中的应用进展，包括机器视觉技术的系统介绍以及工作原理，机器视觉技术在精准播种、作物巡检与变量施药、表型分析、授粉与育种、采摘与估产以及病虫害监测预警等场景的具体应用。同时，分析机器视觉技术在田间作业面临的技术瓶颈与发展机遇，总结出机器视觉技术基于无人机平台为破解耕地细碎化难题、助力农业降本增效，大力发展新质生产力进而加快农业强国建设提供新的研究思路。

机器视觉技术与无人机融合凭借识别精度高、成本低、作业效率高等优势，在农业生产中的应用日益广泛，已成为提升田间作业智能化水平的关键手段。本文从精准播种、作物巡检与变量施药、表型分析、授粉与育种、采摘与估产及病虫害防控等方面，综述了机器视觉技术在农用无人机典型田间作业中的应用进展，并阐述了其在提高作业精度与效率、减少资源浪费等方面取得的显著成果。同时，深入剖析了当前田间作业面临的挑战，主要包括复杂环境下的识别干扰、模型训练与数据处理能力不足、系统轻量化集成与硬件可靠性较低等问题。最后指出，基于机器视觉技术开展田间轻量化感知模型研发、融合多源多模态图像信息、利用视觉数据优化田间作业，能够补齐农业智能装备短板，解决当前农用无人机视觉识别抗干扰性弱、精准作业精度不高等痛点。上述研究可为推动农业作业智能化与精准化提供理论参考与技术支撑。

机器视觉技术；无人机；精准农业；田间作业

黄泽权,马伟,田志伟.机器视觉技术在农用无人机田间作业的应用现状及趋势[J].浙江大学学报(农业与生命科学版),1-14. DOI:10.3785/j.issn.1008-9209.2025.07.241

HUANG Zequan, MA Wei, TIAN Zhiwei. Application status and trend of machine vision technology in agricultural unmanned aerial vehicle (UAV) field operations[J]. Journal of Zhejiang University (Agriculture and Life Sciences), 1-14.

随着全球气候变化加剧，洪涝、旱灾等极端天气频发，导致粮食主产区减产甚至绝收，威胁国家粮食安全，也严重影响我国农业经济增长。与此同时，我国耕地细碎化和农村人口老龄化严重的现状，导致目前农业生产模式存在成本居高不下、效率低下等问题，难以满足现代农业可持续发展的需求。面对上述挑战，机器视觉技术可通过模拟人类视觉系统实现对作物的非接触式精准感知，逐步赋能田间作业场景，提升田间管理效率，已成为破解难题的关键路径。高工机器人产业研究所（Gaogong Industrial Research Institute, GGII）的调研报告显示，2024年中国机器视觉市场规模已达181.47亿元，同比增速超过14%，2025年有望突破210亿元。同时，我国大力发展农业新质生产力与推进数字化农业转型，降低了人工依赖度的同时提升了作物品质与经济效益，为农业转型提供了发展机遇。良好的市场与政策导向推动了机器视觉技术与无人机等具体平台的融合。搭载视觉系统的无人机在精准播种、病虫害防控等方面均取得重大成果。例如，在田间精准播种方面，它能实现重播、漏播检测；通过多光谱图像分析、深度学习算法等手段，它能精准划分区域并依据处方图变量施药，对作物氮素营养监测、病虫害识别保持较高的准确率；同时，无人机在协同采收定位上也有一定进展，可利用机器视觉技术实现果实成熟度识别、采收定位等操作。

本文系统梳理了机器视觉技术与农用无人机融合在典型田间作业中的应用进展，包括机器视觉技术的系统介绍以及工作原理，机器视觉技术在精准播种、作物巡检与变量施药、表型分析、授粉与育种、采摘与估产以及病虫害监测预警等场景的具体应用。同时，分析机器视觉技术在田间作业面临的技术瓶颈与发展机遇，总结出机器视觉技术基于无人机平台为破解耕地细碎化难题、助力农业降本增效，大力发展新质生产力进而加快农业强国建设提供新的研究思路。

本文聚焦搭载机器视觉系统的农用低空无人机在田间作业各类典型场景中的应用，旨在解决当前机器视觉技术在实际作业中的瓶颈问题。机器视觉技术凭借其强大的感知与分析能力，已被广泛应用于精准播种、变量施药、长势监测、授粉与育种、采摘以及病虫害防控等领域，为田间作业提供了精准的决策参考依据。然而，目前机器视觉技术面临着一系列技术挑战：算法效率与识别精度有待提升，多模态融合能力不足，集群协同水平有限，同时仍存在成本高、续航受限及可靠性不足等问题。结合我国农业现状，机器视觉与农用无人机在田间作业的融合应用，可以更加精准、高效地完成各种复杂的田间作业任务，提高农业生产效率和质量。这不仅有利于促进我国农业新质生产力的发展，还能降低农业生产成本，提升我国农产品的国际核心竞争力。

马伟，博士，研究员，研究生导师。主要研究方向：农业机器人理论及关键技术,智能园艺机器人。