在农业4.0的浪潮下，无人机技术正逐步渗透至田间地头，为农业生产带来革命性的变化，特别是在玉米种植领域，微型无人机凭借其灵活、高效的特点，在作物监测、病虫害防治、精准施肥等方面展现出巨大潜力，在玉米田的复杂环境中，如何实现无人机的精准定位，成为了一个亟待解决的问题。
玉米田中，作物密集、地形多变，加之天气因素如风力、光照等影响，传统GPS定位系统在微型无人机上的应用往往存在误差大、稳定性差的问题，为了解决这一难题，我们提出了基于视觉与惯性导航系统（VINS）的融合定位方案，通过在无人机上搭载高精度摄像头和惯性测量单元（IMU），结合机器视觉算法和卡尔曼滤波技术，实现无人机在玉米田中的实时、高精度自主定位。
我们还利用深度学习技术对玉米生长状态进行智能识别，为无人机提供更加精确的作物信息，进一步优化其飞行路径和作业策略，这一系列技术的应用，不仅提高了无人机在玉米田监测中的准确性和效率，还为农业生产者提供了科学决策的依据，助力实现智慧农业的愿景。
添加新评论