信息化時(shí)代下，大數(shù)據(jù)逐漸深入到我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域，促使了各行各業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。在農(nóng)業(yè)中應(yīng)用大數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了戰(zhàn)略指導(dǎo)，卻也受到多種因素制約。農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)作為一種高新科技產(chǎn)物，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了數(shù)據(jù)支持，是大數(shù)據(jù)的一種有效應(yīng)用。探討了大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用。
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)作為無(wú)人機(jī)應(yīng)用的重要類型，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，其功能性、覆蓋范圍等顯著擴(kuò)大，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了更有力的支持，提高了農(nóng)業(yè)種植效率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高效管控。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，仍存在一定問(wèn)題，如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)安全等難以保障，影響了大數(shù)據(jù)效用發(fā)揮，阻礙了農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)技術(shù)的完善。如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)推動(dòng)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)發(fā)展，具有重要意義。
1 、農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)簡(jiǎn)述
本質(zhì)上，無(wú)人機(jī)和大數(shù)據(jù)間存在相似處，都以收集數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)主要是指海量數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)等基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一門現(xiàn)代化技術(shù)，是無(wú)人駕駛航空飛行器的簡(jiǎn)稱。依照構(gòu)成，無(wú)人機(jī)可分為固定翼、旋翼等形式，主要由飛行器、遙控站、通訊系統(tǒng)等構(gòu)成。無(wú)人機(jī)應(yīng)用范圍較廣，被用于很多領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)、測(cè)繪等[2]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，常用的無(wú)人機(jī)為旋翼類型。通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，生成并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，供人們分析，并為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域提供幫助。將無(wú)人機(jī)和大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，不僅能提升大數(shù)據(jù)的使用范圍，還進(jìn)一步提升了無(wú)人機(jī)使用性能和效率。
2 、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)
在農(nóng)業(yè)發(fā)展中，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)主要包含以下幾種。
第一，大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)具有多樣性、泛在性、規(guī)模化與高速率特點(diǎn)，僅依靠傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)、集成技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和處理技術(shù)，并不能滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，因此，大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的應(yīng)用成為關(guān)鍵。例如，在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)應(yīng)用中，傳統(tǒng)信息收集方式無(wú)法快速、全面獲取知識(shí)，且所獲信息難以被有效利用。
第二，大數(shù)據(jù)集成技術(shù)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化3類數(shù)據(jù)，為了對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)展開(kāi)后續(xù)存儲(chǔ)和分析，常常將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐滋幚淼膯我粩?shù)據(jù)，導(dǎo)致所轉(zhuǎn)化的部分?jǐn)?shù)據(jù)不正確，甚至無(wú)價(jià)值，最終需要對(duì)信息進(jìn)行過(guò)濾，因此大數(shù)據(jù)集成技術(shù)不可或缺。
第三，云計(jì)算。在大數(shù)據(jù)分析中，云計(jì)算作為核心，是大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的平臺(tái)。為發(fā)揮云計(jì)算作用，應(yīng)保障云計(jì)算的靈活性，為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源應(yīng)用提供支持，強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)的可用性、容錯(cuò)性等，以此為大數(shù)據(jù)分析提供支撐。
3 、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用
3.1 硬件設(shè)備
在大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)的應(yīng)用研究中，參與研究的硬件設(shè)備主要包含3部分，即無(wú)人機(jī)平臺(tái)、地面站和無(wú)線傳輸設(shè)備。其中，無(wú)人機(jī)平臺(tái)選擇了專業(yè)性智能無(wú)人機(jī)，該無(wú)人機(jī)飛行最長(zhǎng)時(shí)間為30 min，能夠紅外避障，采用GPS、GLONASS雙模式定位。無(wú)線傳輸設(shè)備的傳輸速度為Class10，通訊距離最長(zhǎng)為7 km。
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上裝設(shè)了數(shù)據(jù)采集裝置，由多種傳感器構(gòu)成，如角速度傳感器、加速度傳感器、氣壓高度傳感器及風(fēng)速與風(fēng)向傳感器等。飛行控制裝置安裝在無(wú)人機(jī)機(jī)翼上，由方向舵、升降舵與副翼舵構(gòu)成，在舵面偏轉(zhuǎn)時(shí)，無(wú)人機(jī)飛行方向、飛行姿態(tài)進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)變，以此實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。在無(wú)人機(jī)上裝置了圖像采集設(shè)備，可搭載2 000萬(wàn)像素的影像傳感器，并安裝信息轉(zhuǎn)換裝置，將圖片影像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)傳輸。地面站主要用來(lái)接收無(wú)人機(jī)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。人們?cè)诘孛嬲緦?duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取寫入，利用計(jì)算機(jī)建模并運(yùn)算，同時(shí)，安裝信號(hào)還原裝置，將數(shù)字信號(hào)還原為圖形。地面站在對(duì)大數(shù)據(jù)分析時(shí)，硬件選擇了PC服務(wù)器，配置兩路8核的CPU，以千兆網(wǎng)卡滿足對(duì)存儲(chǔ)空間、運(yùn)算速率與結(jié)果展示等的需求。
3.2 、具體處理工作流程
在大數(shù)據(jù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上后，通過(guò)無(wú)人機(jī)收集海量數(shù)據(jù)，還擁有眾多價(jià)值數(shù)據(jù)，充分展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上，搭載較多傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)信息采集設(shè)施、攝像機(jī)、交換機(jī)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)采集器等，提高了數(shù)據(jù)收集的全面性，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和科學(xué)性，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了充分的數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用，會(huì)受到無(wú)人機(jī)性能影響，當(dāng)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)無(wú)法采集數(shù)據(jù)并分析時(shí)，應(yīng)及時(shí)將數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線通訊傳輸至地面站。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息使用中，大數(shù)據(jù)傳輸頻率、效率顯著提升。通信鏈路下，數(shù)值型調(diào)制寬帶的應(yīng)用，便利了數(shù)據(jù)信息向地面站的傳輸。地面站接收無(wú)人機(jī)傳輸?shù)男畔⒑?，可依照?guī)范對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行規(guī)整，根據(jù)具體需求，重放數(shù)據(jù)信息，為數(shù)據(jù)分析提供支持。在處理農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)，可進(jìn)行精細(xì)化劃分，實(shí)現(xiàn)多種目的。在處理農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，工作人員可依照半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)等類型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，提高數(shù)據(jù)處理速度，提升農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析的科學(xué)性與合理性。在記錄農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)集中處理數(shù)據(jù)，結(jié)合知識(shí)庫(kù)輔助決策，合理挖掘數(shù)據(jù)，全面發(fā)揮大數(shù)據(jù)的效果，進(jìn)一步增強(qiáng)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)的作用。
3.3 、軟件與算法
在大數(shù)據(jù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上時(shí)，大數(shù)據(jù)分析采用Hadoop技術(shù)。在Hadoop結(jié)構(gòu)框架中，包含了通用模塊與分布式的文件系統(tǒng)等，集群文件被儲(chǔ)存在分布式文件系統(tǒng)，在特定節(jié)點(diǎn)構(gòu)建分布式的文件架構(gòu)。Hadoop技術(shù)下，通過(guò)運(yùn)用間接并行計(jì)算模型，容錯(cuò)性與擴(kuò)展性較強(qiáng)，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與處理。
在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃中，利用大數(shù)據(jù)選擇區(qū)域路徑算法非常重要。大數(shù)據(jù)應(yīng)用雖然便利了無(wú)人機(jī)檢測(cè)，但是區(qū)域劃分不科學(xué)，在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)聚合數(shù)據(jù)過(guò)程中，存在區(qū)域重疊，會(huì)增加大數(shù)據(jù)計(jì)算難度。對(duì)此，應(yīng)利用二維跟隨算法規(guī)劃航線，可以避免區(qū)域重疊，增加大數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)。在航線規(guī)劃中，應(yīng)遵照理論基礎(chǔ)：路徑不合理主要源自于對(duì)作業(yè)區(qū)域方格重復(fù)監(jiān)測(cè)。為降低該現(xiàn)象，應(yīng)建設(shè)二維坐標(biāo)，計(jì)算飛行方向角速度，得到無(wú)人機(jī)投影航線。以優(yōu)先原則，選擇同一行方格作為下個(gè)規(guī)劃方格依次飛行，收集方塊內(nèi)的相應(yīng)數(shù)據(jù)并分析，直至將全部方格涵蓋。同時(shí)，加強(qiáng)異常檢測(cè)，避免無(wú)人機(jī)脫離航線。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，全面覆蓋所需測(cè)量區(qū)域，同時(shí)避免重復(fù)測(cè)量，發(fā)揮無(wú)人機(jī)的最大作用。
4 、結(jié)束語(yǔ)
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)，能夠得到大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，但是利用普通的機(jī)械設(shè)備并不能合理分析龐大的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)利用率不佳，無(wú)人機(jī)的作用難以全面發(fā)揮。實(shí)踐表明，大數(shù)據(jù)支持下的農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)，能夠采集農(nóng)作物生長(zhǎng)全過(guò)程的信息，實(shí)現(xiàn)航線規(guī)劃、飛行合理控制、圖像有效處理等目的。因此，應(yīng)依照農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)特點(diǎn)和需求，積極引進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)硬件設(shè)備、軟件系統(tǒng)支持，設(shè)置具體流程，全面提升農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)應(yīng)用效果，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字化發(fā)展。
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)作為無(wú)人機(jī)應(yīng)用的重要類型，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，其功能性、覆蓋范圍等顯著擴(kuò)大，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了更有力的支持，提高了農(nóng)業(yè)種植效率，實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的高效管控。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，仍存在一定問(wèn)題，如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)與數(shù)據(jù)安全等難以保障，影響了大數(shù)據(jù)效用發(fā)揮，阻礙了農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)技術(shù)的完善。如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)推動(dòng)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)發(fā)展，具有重要意義。
1 、農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)簡(jiǎn)述
本質(zhì)上，無(wú)人機(jī)和大數(shù)據(jù)間存在相似處，都以收集數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)等為基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)主要是指海量數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)等基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一門現(xiàn)代化技術(shù)，是無(wú)人駕駛航空飛行器的簡(jiǎn)稱。依照構(gòu)成，無(wú)人機(jī)可分為固定翼、旋翼等形式，主要由飛行器、遙控站、通訊系統(tǒng)等構(gòu)成。無(wú)人機(jī)應(yīng)用范圍較廣，被用于很多領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)、測(cè)繪等[2]。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，常用的無(wú)人機(jī)為旋翼類型。通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍農(nóng)業(yè)生產(chǎn)情況，生成并存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，供人們分析，并為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域提供幫助。將無(wú)人機(jī)和大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，不僅能提升大數(shù)據(jù)的使用范圍，還進(jìn)一步提升了無(wú)人機(jī)使用性能和效率。
2 、農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)
在農(nóng)業(yè)發(fā)展中，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)主要包含以下幾種。
第一，大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)具有多樣性、泛在性、規(guī)模化與高速率特點(diǎn)，僅依靠傳統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)、集成技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和處理技術(shù)，并不能滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展需求，因此，大數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的應(yīng)用成為關(guān)鍵。例如，在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)應(yīng)用中，傳統(tǒng)信息收集方式無(wú)法快速、全面獲取知識(shí)，且所獲信息難以被有效利用。
第二，大數(shù)據(jù)集成技術(shù)。農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化3類數(shù)據(jù)，為了對(duì)農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)展開(kāi)后續(xù)存儲(chǔ)和分析，常常將復(fù)雜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐滋幚淼膯我粩?shù)據(jù)，導(dǎo)致所轉(zhuǎn)化的部分?jǐn)?shù)據(jù)不正確，甚至無(wú)價(jià)值，最終需要對(duì)信息進(jìn)行過(guò)濾，因此大數(shù)據(jù)集成技術(shù)不可或缺。
第三，云計(jì)算。在大數(shù)據(jù)分析中，云計(jì)算作為核心，是大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用的平臺(tái)。為發(fā)揮云計(jì)算作用，應(yīng)保障云計(jì)算的靈活性，為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源應(yīng)用提供支持，強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)的可用性、容錯(cuò)性等，以此為大數(shù)據(jù)分析提供支撐。
3 、大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用
3.1 硬件設(shè)備
在大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)的應(yīng)用研究中，參與研究的硬件設(shè)備主要包含3部分，即無(wú)人機(jī)平臺(tái)、地面站和無(wú)線傳輸設(shè)備。其中，無(wú)人機(jī)平臺(tái)選擇了專業(yè)性智能無(wú)人機(jī)，該無(wú)人機(jī)飛行最長(zhǎng)時(shí)間為30 min，能夠紅外避障，采用GPS、GLONASS雙模式定位。無(wú)線傳輸設(shè)備的傳輸速度為Class10，通訊距離最長(zhǎng)為7 km。
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上裝設(shè)了數(shù)據(jù)采集裝置，由多種傳感器構(gòu)成，如角速度傳感器、加速度傳感器、氣壓高度傳感器及風(fēng)速與風(fēng)向傳感器等。飛行控制裝置安裝在無(wú)人機(jī)機(jī)翼上，由方向舵、升降舵與副翼舵構(gòu)成，在舵面偏轉(zhuǎn)時(shí)，無(wú)人機(jī)飛行方向、飛行姿態(tài)進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)變，以此實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。在無(wú)人機(jī)上裝置了圖像采集設(shè)備，可搭載2 000萬(wàn)像素的影像傳感器，并安裝信息轉(zhuǎn)換裝置，將圖片影像轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)傳輸。地面站主要用來(lái)接收無(wú)人機(jī)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。人們?cè)诘孛嬲緦?duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取寫入，利用計(jì)算機(jī)建模并運(yùn)算，同時(shí)，安裝信號(hào)還原裝置，將數(shù)字信號(hào)還原為圖形。地面站在對(duì)大數(shù)據(jù)分析時(shí)，硬件選擇了PC服務(wù)器，配置兩路8核的CPU，以千兆網(wǎng)卡滿足對(duì)存儲(chǔ)空間、運(yùn)算速率與結(jié)果展示等的需求。
3.2 、具體處理工作流程
在大數(shù)據(jù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上后，通過(guò)無(wú)人機(jī)收集海量數(shù)據(jù)，還擁有眾多價(jià)值數(shù)據(jù)，充分展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)。在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上，搭載較多傳感器系統(tǒng)、數(shù)據(jù)信息采集設(shè)施、攝像機(jī)、交換機(jī)設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)采集器等，提高了數(shù)據(jù)收集的全面性，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和科學(xué)性，為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了充分的數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上的應(yīng)用，會(huì)受到無(wú)人機(jī)性能影響，當(dāng)無(wú)人機(jī)系統(tǒng)無(wú)法采集數(shù)據(jù)并分析時(shí)，應(yīng)及時(shí)將數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線通訊傳輸至地面站。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)信息使用中，大數(shù)據(jù)傳輸頻率、效率顯著提升。通信鏈路下，數(shù)值型調(diào)制寬帶的應(yīng)用，便利了數(shù)據(jù)信息向地面站的傳輸。地面站接收無(wú)人機(jī)傳輸?shù)男畔⒑?，可依照?guī)范對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行規(guī)整，根據(jù)具體需求，重放數(shù)據(jù)信息，為數(shù)據(jù)分析提供支持。在處理農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)，可進(jìn)行精細(xì)化劃分，實(shí)現(xiàn)多種目的。在處理農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，工作人員可依照半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)等類型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，提高數(shù)據(jù)處理速度，提升農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)分析的科學(xué)性與合理性。在記錄農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)集中處理數(shù)據(jù)，結(jié)合知識(shí)庫(kù)輔助決策，合理挖掘數(shù)據(jù)，全面發(fā)揮大數(shù)據(jù)的效果，進(jìn)一步增強(qiáng)農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)的作用。
3.3 、軟件與算法
在大數(shù)據(jù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)上時(shí)，大數(shù)據(jù)分析采用Hadoop技術(shù)。在Hadoop結(jié)構(gòu)框架中，包含了通用模塊與分布式的文件系統(tǒng)等，集群文件被儲(chǔ)存在分布式文件系統(tǒng)，在特定節(jié)點(diǎn)構(gòu)建分布式的文件架構(gòu)。Hadoop技術(shù)下，通過(guò)運(yùn)用間接并行計(jì)算模型，容錯(cuò)性與擴(kuò)展性較強(qiáng)，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)分析與處理。
在農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃中，利用大數(shù)據(jù)選擇區(qū)域路徑算法非常重要。大數(shù)據(jù)應(yīng)用雖然便利了無(wú)人機(jī)檢測(cè)，但是區(qū)域劃分不科學(xué)，在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)聚合數(shù)據(jù)過(guò)程中，存在區(qū)域重疊，會(huì)增加大數(shù)據(jù)計(jì)算難度。對(duì)此，應(yīng)利用二維跟隨算法規(guī)劃航線，可以避免區(qū)域重疊，增加大數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)。在航線規(guī)劃中，應(yīng)遵照理論基礎(chǔ)：路徑不合理主要源自于對(duì)作業(yè)區(qū)域方格重復(fù)監(jiān)測(cè)。為降低該現(xiàn)象，應(yīng)建設(shè)二維坐標(biāo)，計(jì)算飛行方向角速度，得到無(wú)人機(jī)投影航線。以優(yōu)先原則，選擇同一行方格作為下個(gè)規(guī)劃方格依次飛行，收集方塊內(nèi)的相應(yīng)數(shù)據(jù)并分析，直至將全部方格涵蓋。同時(shí)，加強(qiáng)異常檢測(cè)，避免無(wú)人機(jī)脫離航線。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，全面覆蓋所需測(cè)量區(qū)域，同時(shí)避免重復(fù)測(cè)量，發(fā)揮無(wú)人機(jī)的最大作用。
4 、結(jié)束語(yǔ)
在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)，能夠得到大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，但是利用普通的機(jī)械設(shè)備并不能合理分析龐大的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)利用率不佳，無(wú)人機(jī)的作用難以全面發(fā)揮。實(shí)踐表明，大數(shù)據(jù)支持下的農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)，能夠采集農(nóng)作物生長(zhǎng)全過(guò)程的信息，實(shí)現(xiàn)航線規(guī)劃、飛行合理控制、圖像有效處理等目的。因此，應(yīng)依照農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)特點(diǎn)和需求，積極引進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)，通過(guò)硬件設(shè)備、軟件系統(tǒng)支持，設(shè)置具體流程，全面提升農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)應(yīng)用效果，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、數(shù)字化發(fā)展。
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