摘要：水稻露天育秧作为水稻种植的关键环节，其质量直接影响后续产量。本文聚焦无人机多光谱遥感技术在水稻露天育秧中的应用，系统分析该技术在秧苗生长监测、病虫害预警、水肥管理等方面的优势。通过阐述多光谱遥感的技术原理，结合水稻育秧阶段的农艺需求，探讨无人机搭载多光谱传感器获取植被指数、监测生理参数的具体方法，并通过实际案例验证其在提高育秧效率、降低生产成本等方面的应用效果，为智慧农业发展提供技术参考。

关键词：无人机；多光谱遥感；水稻露天育秧；植被指数；智慧农业

引言

在全球粮食安全需求日益增长的背景下，水稻作为主要粮食作物，其产量与质量的提升至关重要。露天育秧是水稻种植的基础环节，传统育秧管理依赖人工巡检，存在效率低、精度差、实时性不足等问题。无人机多光谱遥感技术凭借高分辨率、快速覆盖、可重复性强等特点，为水稻育秧阶段的精准管理提供了新途径。该技术通过捕捉不同波长的光谱信息，能够实时监测秧苗生长状态，为水肥调控、病虫害防治等提供数据支撑，对推动水稻育秧智能化、提升农业生产效率具有重要意义。

一、无人机多光谱遥感技术原理与水稻育秧需求分析

（一）多光谱遥感技术原理

1.光谱成像机制：多光谱遥感通过搭载多个波段传感器（如红光、近红外、绿光等），获取地物在不同光谱波段的反射率数据。水稻秧苗在不同生长阶段对光谱的反射特性存在差异，例如叶绿素含量高的健康秧苗在红光波段反射率低，在近红外波段反射率高，这种光谱差异可转化为植被指数，用于评估秧苗生长状况[1]。

2.植被指数计算：常见植被指数如归一化植被指数（NDVI）、光化学反射植被指数（PRI）等，通过不同波段反射率的数学运算，能够量化表征秧苗的叶绿素含量、生物量、光合效率等生理参数。例如 NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，其中 NIR 为近红外波段反射率，R 为红光波段反射率，该指数与秧苗叶面积指数（LAI）具有显著相关性。

（二）水稻露天育秧的关键需求

1.生长状态实时监测：露天育秧阶段需实时掌握秧苗的株高、叶龄、分蘖数等生长指标，传统人工测量效率低且具有破坏性。多光谱遥感可通过植被指数反演生物量，结合深度学习算法建立生长模型，实现非接触式生长监测。

2.病虫害早期预警：水稻秧苗易受稻瘟病、稻飞虱等病虫害影响，发病初期肉眼难以识别。多光谱遥感能捕捉到病虫害导致的叶片光谱异常，如叶绿素降解引起的红光反射率升高，从而实现早期预警，为防治争取时间。

3.水肥精准管理：露天育秧中水分和养分的合理调控是培育壮秧的关键。传统漫灌和撒施肥料易造成资源浪费与环境污染，多光谱遥感可根据秧苗氮素含量、水分胁迫程度等数据，指导精准灌溉和变量施肥。

二、无人机多光谱遥感在水稻露天育秧中的应用场景

（一）秧苗生长状态精准评估

1.生物量反演：通过 NDVI 与 LAI 的经验模型，可估算秧苗生物量。某研究表明，在水稻育秧期，NDVI 与 LAI 的决定系数 R² 达 0.85，基于此可绘制生物量空间分布图，识别生长滞后区域，分析原因并调整管理措施。

2.生长周期监测：利用多光谱数据建立秧苗生长曲线，对比正常生长模型，可判断秧苗是否处于最佳生长状态。例如，在三叶一心期，若某区域秧苗 NDVI 值低于阈值，可能提示养分不足或温度不适，需及时干预。

（二）病虫害早期识别与预警

1.光谱特征提取：以稻瘟病为例，发病叶片的可见光波段反射率升高，近红外波段反射率下降，通过计算病害指数（如 RVI=R/NIR）可识别病斑区域。试验数据显示，多光谱遥感对稻瘟病的识别准确率可达 82% ，较人工巡检提前 3-5 天发现病情。

2.预警模型构建：结合气象数据（温度、湿度）和多光谱影像，建立病虫害预警模型。当光谱异常区域与高湿高温条件重叠时，系统自动发出预警，指导农户及时喷施农药，减少防治成本。

（三）水肥管理优化

1.氮素营养诊断：水稻氮素含量与红边波段（ 680-760nm ）反射率密切相关，通过计算红边位置参数（REP）可评估氮素状况。某示范田应用结果显示，基于多光谱数据的变量施氮方案较传统施肥减少氮肥用量 20% ，且秧苗素质提高 15%^[2] 。

2.水分胁迫监测：植被水分指数（VWI）可反映秧苗含水量，当 VWI 低于阈值时，表明存在水分胁迫。无人机获取的水分胁迫分布图可指导精准灌溉，使水资源利用率提

高 30% ，同时避免涝害影响。

三、无人机多光谱遥感技术应用流程与案例分析

（一）技术应用流程

1.数据获取：选择晴朗无云天气，无人机飞行高度 100-150 米，航速 5-8m/s ，搭载四波段（红、绿、蓝、近红外）传感器，空间分辨率达 0.5-1 米，确保影像质量。

2.数据预处理：通过辐射定标、几何校正、大气校正等处理，消除传感器偏差和环境因素影响，提高数据准确性。利用 ENVI 软件对多光谱影像进行波段融合，生成标准产品[3]。

3.参数反演与分析：基于预处理后的影像计算植被指数，结合地面实测数据（如LAI、生物量）建立反演模型，通过 ArcGIS 进行空间分析，生成专题地图。

4.决策支持：根据分析结果制定管理方案，如针对低 NDVI 区域增加施肥量，对病虫害高发区规划防治作业。

（二）实际应用案例

1.案例背景：在江苏某水稻种植基地，选取 200 亩露天育秧田作为试验区，对比传统管理与多光谱遥感管理的育秧效果。试验区采用大疆 Mavic 3 Multispectral 无人机，每 5 天获取一次多光谱数据。

2.应用效果：与传统管理相比，多光谱遥感管理使秧苗均匀度提高 25% ，成秧率从82% 提升至 91% ，每亩减少人工巡检成本 80 元，化肥农药用量降低 18% ，综合效益显著。

四、挑战与展望

（一）面临的挑战

高光谱传感器成本较高与多光谱传感器在复杂环境下反演精度不足的矛盾突出，如何在成本可控范围内实现数据精度优化是关键；不同水稻品种及育秧环境下光谱响应存在差异，现有反演算法普适性不足，需结合区域特点开发定制化模型；从数据获取到决策输出的全流程自动化程度低，缺乏标准化操作规范，制约技术大规模推广。

（二）未来展望

融合无人机多光谱遥感、物联网传感器与地面机器人，构建 “空天地” 一体化监测网络，提升数据时空分辨率和可靠性；引入卷积神经网络等深度学习算法，提高病虫害识别精度和生长参数反演能力，实现从 “定性分析” 到 “定量预测” 的跨越；开发轻量化、智能化农业遥感服务平台，提供 “数据获取 - 分析 - 决策 - 执行” 闭环服务，降低农户使用门槛以推动技术普及。

结束语

无人机多光谱遥感技术为水稻露天育秧管理奉上了精准且高效的解决良策，在生长发育监测、病虫害提前预报、水肥恰当管理等方面展现突出优势，即便当下技术应用在数据精度、算法适应性等环节面临挑战，但在传感器技术改进、智能算法拓展和服务模式创新的进程中，该技术在智慧农业里会起到更大的功效，助力水稻产业效益与质量双升，为粮食安全保障奉上技术支持。

参考文献：

[1] 高勇. 无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用[J]. 城市建筑空间,2022(2):237-239.

[2]周静. 无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用分析[J]. 智能建筑与工程机械,2022(1):90-92.

[3] 佘智渊. 无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用研究[J]. 智能城市,2022(8):24-26.

[4]刘华峰. 无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用探讨[J]. 科技创新与应用,2022(17):185-188.

[5]王光彦，姚坚，李登富，等．低空无人机遥感在水利工程测绘中的应用研究［J］．测绘与空间地理信息，2016，39（5）：113-115