Operational effects of unmanned helicopters for pesticide spraying in rice field
-
摘要:目的
测试和对比电动单旋翼与电动多旋翼植保无人机在水稻田间的作业效果。
方法测试的植保无人机为HY-B-15L型单旋翼植保无人机(单旋翼机)和MG-1S型多旋翼植保无人机(多旋翼机)。以一定比例的罗丹明B与善思纳米农药的混合溶液作为喷施溶液，通过改变无人机作业高度和农药喷洒量进行田间喷施试验，采用荧光示踪剂法和水敏纸图像分析法获得2种无人机在不同喷施条件下喷施的雾滴在靶标上的沉积效果。按田间药效调查准则，调查不同处理下的纳米农药对水稻病虫害的防治效果。
结果2种无人机喷施的雾滴在各采样点上的沉积量随农药喷洒量的增加而增加，当农药喷洒量为66.67和100.00 mL·hm–2时，单旋翼机在各采样点上的沉积量比喷洒量为46.67 mL·hm–2时的分别增加了48.50%和137.73%，多旋翼机分别增加了66.60%和111.88%。作业高度影响了无人机喷施雾滴在采样点上的沉积量和沉积均匀性，当作业高度由1.5 m增加至2.5 m时，单旋翼机喷施的雾滴在采样点上的沉积量和沉积均匀性分别降低了19.3%和53.6%、多旋翼机分别降低了48.7%和22.9%。在4种喷施条件下，单旋翼机在采样点上的沉积量比多旋翼机同条件下分别高出85.8%、26.5%、59.4%和123.4%。单旋翼机在1.5 m和46.67 mL·hm–2作业条件下，农药对稻飞虱Nilaparvata lugens、稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis、稻秆潜蝇Chlorops oryzae、细菌性条纹病及稻瘟病5种水稻病虫害的防治效果最好，防效分别为87.63%、76.67%、84.08%、59.26%和82.33%；多旋翼机在1.5 m和66.67 mL·hm–2作业条件下，农药对上述水稻病虫害的防治效果最好，防效分别为86.54%、78.62%、89.47%、66.67%和83.33%。
结论2种植保无人机由于旋翼风场不同，导致雾滴沉积效果不同，单旋翼植保无人机喷施效果更好；2种无人机喷施的农药最终对水稻病虫害的防治效果无明显差异，且防治效果均达到国家防效标准。
Abstract:ObjectiveTo test and compare the operation effects of single-rotor unmanned aerial vehicle (UAV) type HY-B-15L and multi-rotor UAV type MG-1S on pest and disease control in rice field.
MethodThe mixing solution of rhodamine-B and nano-pesticide was selected to spray in rice field, and field spraying experiments were carried out by changing the working altitude of helicopter and the amount of pesticide spraying. The polyester fiber cards and water-sensitive papers deposited by droplets were collected and analyzed by fluorescence spectrophotometer and image analysis software “DepositScan” to obtain deposition effects of the droplets.
ResultThe deposition of droplets increased with the increase of pesticide application. Compared with 46.67 mL·hm–2 pesticide, when pesticide application was 66.67 or 100.00 mL·hm–2, the deposition of droplets sprayed by single-rotor UAV increased by 48.50% or 137.73% respectively, while the deposition of droplets sprayed by multi-rotor UAV increased by 66.60% or 111.88% respectively. The spraying height of UAV influenced the deposition and uniformity of droplets on the sampling point. When the spraying height ascended from 1.5 m to 2.5 m, the deposition and uniformity of droplets decreased by 19.3% and 53.6% respectively for single-rotor UAV, and decreased by 48.7% and 22.9% respectively for multi-rotor UAV. The spraying performances of single-rotor UAV were better than those of multi-rotor UAV under four spraying conditions. Compared with multi-rotor UAV, the deposition of single-rotor UAV increased by 85.8%, 26.5%, 59.4% and 123.4% from treatment 1 to treatment 4. When single-rotor UAV worked at the height of 1.5 m and a dosage of 46.67 mL·hm–2, the preventive effect of pesticide was the best which were 87.63%, 76.67%, 84.08%, 59.26% and 82.33% respectively against Nilaparvata lugens, Cnaphalocrocis medinalis, Chlorops oryzae, bacterial leaf streak and rice blast. When multi-rotor UAV worked at 1.5 m and a dosage of 66.67 mL·hm–2, the preventive effects against those rice pests and diseases were close to the former and were 86.54%, 78.62%, 89.47%, 66.67% and 83.33% respectively.
ConclusionBecause of different wind field below the UAV rotor, the droplet deposition of two UAVs are different. The spraying effect of single-rotor UAV is better than that of multi-rotor UAV, but there is no significant difference of control effect between two UAVs. The preventive effects of pesticides sprayed by both UAVs can reach the criterion of China.
-
水稻Oryza sativaL.是我国主要的粮食作物之一，种植面积广泛，总种植面积约占粮食作物种植面积的1/3，病虫害种类繁多，高达139余种[1-2]，主要的病害包括稻瘟病、纹枯病和病毒病等，主要的虫害包括稻飞虱Nilaparvata lugens、稻纵卷叶螟Cnaphalocrocis medinalis和螟虫等，稻纵卷叶螟寄生于水稻中部的叶片上，以幼虫为害水稻，缀叶成纵苞，躲藏其中取食上表皮及叶肉，仅留下白色下表皮；稻飞虱则聚生于水稻中下部吸食植株，造成水稻大面积的“冒穿”[3]。水稻生长后期株叶茂盛，传统植保技术喷洒药剂难以穿透水稻冠层而沉积到水稻中下部，导致对生存于水稻中下部的病虫害防治效果不佳，严重影响水稻的产量与质量[2]。农用无人机施药技术是近几年逐渐兴起的一种植保技术，解决了传统植保技术受作物长势和地理因素限制等弊端[4-7]，无人机旋翼产生的旋翼风场，不仅加速药液的沉积、减少雾滴飘移，同时扰动水稻冠层，使水稻冠层出现间隙，有利于药液沉积到水稻中下部，从而提高药液对寄生于水稻中下部病虫害的防治效果[8]。薛新宇等[9]研究结果表明，N-3型农用植保无人机喷施对稻飞虱和稻纵卷叶螟的防治效果均优于传统担架式喷雾机，并探究了N-3型农用植保无人机防治水稻病虫害的应用前景。陈盛德等[10-12]针对无人机旋翼风场、无人机作业参数等因素对雾滴在水稻上沉积和分布的影响规律进行了多次试验研究分析，积累了大量无人机在水稻田的作业参数数据，为无人机水稻植保作业参数的选择提供指导。对植保无人机大田作业规律的探究中，大部分工作都是将不同机型的植保无人机分开研究，虽在理论上明确了各机型植保无人机的旋翼风场特点，但在田间试验中，验证并对比拥有不同旋翼风场的各植保无人机田间作业效果的试验研究较少，机型对植保无人机作业效果的影响尚不明确。本研究对HY-B-15L型电动单旋翼与MG-1S型电动多旋翼2款不同机型的植保无人机进行田间试验，探究植保无人机机型、作业高度和农药喷洒量等因素对雾滴在水稻冠层沉积分布规律及对稻飞虱、稻纵卷叶螟等5种主要水稻病虫害防治效果的影响，以期为植保无人机在水稻田间作业中无人机机型和作业参数的选择等提供理论支撑和技术指导。
1. 材料与方法
1.1 无人机机型和作业参数
植保无人机机型有2个，分别为HY-B-15L型电动单旋翼植保无人机（手动飞行方式）和MG-1S型电动多旋翼植保无人机（手/自动飞行方式）各1架。无人机主要性能参数如表1所示。具体作业参数设计如表2所示，农药喷洒量设计了3个水平值，分别为46.67、66.67和100.00 mL·hm–2，3个喷洒量中，纳米农药与水的体积比分别为2∶5、1∶4和2∶13；根据田间作业经验，无人机作业高度设计了2个水平：1.5和2.5 m。每组试验重复3次，试验过程中，温度27 ℃左右，湿度78%左右，风速在0.8~1.2 m·s–1之间变化。
表 1 植保无人机的主要性能参数1)Table 1. Main performance index of protection UAV机型
Model作业速度/(m·s–1)
Spraying speed作业高度/m
Spraying height喷头数量
Nozzle number单喷头流量/
(mL·min–1)
Single nozzle flow总喷施流量/
(mL·min–1)
Total flow最大载荷量/L
Maximum loadHY-B-15L 1~8 1~3 5 200~400 1 000~2 000 15 MG-1S 1~7 1~5 4 379 1 516 10 1) 喷头类型均为扇形喷头，有效喷幅 4~7 m
1) The nozzle type was fan-shaped nozzle and the effective spraying swaths ranged from four to seven meters表 2 试验参数的设置Table 2. The setting of test parameters机型
Model处理
Treatment喷洒量/(mL·hm–2)
Spray application作业速度/(m·s–1)
Spraying speed作业高度/m
Spraying heightHY-B-15L T1 46.67 6.0 1.5 T2 66.67 4.2 1.5 T3 100.00 2.8 1.5 T4 46.67 4.0 2.5 MG-1S T5 46.67 3.2 1.5 T6 66.67 2.2 1.5 T7 100.00 1.5 1.5 T8 46.67 2.3 2.5 1.2 试验药剂
喷施的农药为善思纳米农药（善思纳米农药公司提供），其主要成分包括辛菌胺、氨基寡糖素和呋虫胺等，不含任何有机溶剂和基酚结构，完全以水为介质，对环境友好，是基于纳米农药技术研制推出的纳米级航空植保专用药剂，可以解决植保无人机喷施高浓度传统农药时所出现的喷头堵塞问题，提高植保无人机作业效率和防治效果。按1 L善思纳米农药中掺入5 g罗丹明B粉末的比例配置成含荧光示踪剂的农药试剂。采用水敏纸和麦乐卡收集雾滴，水敏纸尺寸为25 mm×75 mm，麦乐卡尺寸为50 mm×80 mm。
1.3 无人机施药试验与防治效果调查
试验在云南省勐海县农业部指定的水稻重大病虫害绿色防控示范区内进行。作业对象是分蘖期的水稻，水稻株高30 cm。试验进行前，在3.33 hm2水稻田中用彩带规划出25个矩形小区(25 m×27 m)，其中，1个小区为空白对照小区，其他24个小区为施药小区，每个小区间都留有0.5 m的保护带(图1a)。
为了测试不同作业参数条件下2架植保无人机喷施的药液在靶标上沉积分布情况，按图1b所示的布点方式在1~8施药小区布置采样点，并按表2的试验参数依次进行施药试验。
无人机作业和田间布点图如图2所示。试验前，请勐海县植保质检站工作人员调查田间的病虫害发生情况，发现水稻患有的虫害主要有稻秆潜蝇Chlorops oryzae、稻飞虱、稻纵卷叶螟等，病害主要有细菌性条斑病和稻瘟病等。为了测试植保无人机作业参数对上述水稻病虫害防治效果的影响，结束图1a中第1行1~8小区的植保无人机喷施雾滴的沉积分布试验后，在剩余的16个小区完成8个处理的重复试验，并在施药前和施药3 d后，统计24个试验小区和空白对照组中稻飞虱等水稻病虫害的防治情况，计算不同施药条件下，农药对水稻病虫害的防治效果：
![]()
图 2 田间试验布点图a: 无人机作业图；b: 布点图；c: 水敏纸和麦乐卡布置图；d: 病虫害调查图Figure 2. The diagram of test layouts in fielda: Spray test site; b: Single point layouts; c: Droplet collection card layouts; d: Rice diseases and pests survy1)稻飞虱: 每试验小区采用平行跳跃法调查施药前虫口基数，施药3 d后，调查每个试验小区内稻飞虱数量。调查时用15 cm×40 cm白瓷盘每小区随机拍15盘，每盘拍2丛水稻，每个试验小区共调查30丛水稻。不区分稻飞虱种类和虫龄，计算总稻飞虱防效。稻飞虱的调查、记录参考农药田间药效试验准则[13] 。根据各小区施药前和施药后调查的活虫数，计算虫口减退率和校正防效。
虫口减退率 = （施药前活虫数−施药后活虫数）/施药前活虫数×100%，
校正防效 = （施药区虫口减退率−对照区虫口减退率）/（100−对照区虫口减退率）×100%。
2)稻纵卷叶螟和稻秆潜蝇: 施药前和施药3 d后，各调查1次试验小区内稻纵卷叶螟的病害情况。每个小区采用五点平行取样的方法，每个点5穴，共25穴。调查、记录总叶片数和卷叶数，计算卷叶率和相对防效。调查时采下所有虫苞，带回实验室检查残留活虫数。计算虫口下降率和活虫防效。稻纵卷叶螟的调查、记录参考农药田间药效试验准则[14] 。
保叶效果 = （对照区虫苞数−防治区虫苞数）/对照区虫苞数×100%，
防治效果 = （对照区活虫数−施药区活虫数）/对照区活虫数×100%。
3)稻瘟病：施药前调查病情基数，施药3 d后，调查病害的防治情况，每个小区采用五点平行取样的方法，每点取50株，每株调查旗叶及旗叶以下2片叶。记录总叶片数和发病叶片数，确定稻瘟病的发病级别，计算稻瘟病的病情指数和防治效果。稻瘟病的调查、记录参考农药田间药效试验准则[15]。
病情指数 =
$\displaystyle\sum$ （各级病叶穗数×相对级数值）/（调查总数×9）×100，$$ {\text{防治效果}}{\rm{ = }}\left( {{\rm{1 - }}\frac{{{\rm{C}}{{\rm{K}}_{\rm{0}}}{\rm{ \times P}}{{\rm{T}}_{\rm{1}}}}}{{{\rm{C}}{{\rm{K}}_{\rm{1}}}{\rm{ \times P}}{{\rm{T}}_{\rm{0}}}}}} \right) \times 100{\rm\text{% }}{\text{，}} $$ 式中，CK0为空白对照区施药前病情指数，CK1为空白对照区施药后病情指数，PT0为药剂处理区施药前病情指数，PT1为药剂处理区施药后病情指数。
4)细菌性条斑病：施药前调查病情基数，施药3 d后，调查病害的防治情况。每个小区采用五点平行取样的方法，每点调查25丛，记录水稻总叶片数和发病叶片数，确定细菌性条斑病的发病级别，计算细菌性条斑病的病情指数和防治效果。细菌性条斑病的调查、记载参考农药田间药效试验准则[16]
1.4 喷嘴雾滴粒径信息测定
雾滴粒径是影响雾滴在靶标上沉积的重要因素之一[17-18]。为了更全面地分析不同浓度的纳米农药在水稻上的沉积结果，大田试验前在实验室内通过激光粒度仪对2个型号喷嘴雾化的雾滴粒径信息进行采集、计算和分析。试验时，喷嘴放置于激光粒度仪的激光发射装置与激光接收装置正中间、激光光束正上方0.35 m处，试验过程中，11001 VS型喷嘴和110-015-VP型喷嘴的喷施流量分别为250和300 mL·min–1，2种喷嘴的喷施流量保持不变，仅改变农药的喷施浓度，每次试验采样时间为1 min。
1.5 数据处理
每次试验完成，待采集卡上的雾滴干燥后，按照序号收集雾滴采集卡，并逐一放入相对应的密封袋中。回到酒店后，将收集的水敏纸逐一用扫描仪扫描，扫描后的图像通过图像分析软件DepositScan进行分析，获得纳米农药不同喷施条件下在水稻上的沉积密度。由于荧光分光光度计体积过大，无法携带，因此麦乐卡采集回来后放入冰盒，低温收藏，带回实验室处理，处理方法为：根据麦乐卡的着色情况，预估示踪剂的沉积浓度在1.500 μg·mL–1以内，因此本次处理配置了6个质量浓度的标准溶液，分别为0.005、0.300、0.600、0.900、1.200和1.500 μg·mL–1，用这6个标准溶液完成标准浓度曲线拟合(拟合度为0.996 7)。然后，用蒸馏水清洗麦乐卡2~3次，将麦乐卡上的荧光示踪剂洗净，转移到对应编号的比色管内，用比色皿装样，利用已经拟合好的标准曲线逐点进行测量。
2. 结果与分析
2.1 无人机有效沉积区域的判定
表3是2架无人机上安装的喷嘴雾化的雾滴粒径测定信息。从表3可以看出，随着药液喷洒量的增加，2个喷嘴的雾滴体积中径(DV0.5)均减小，但减小趋势较平缓，喷洒量为100.00 mL·hm–2时，2个喷嘴雾化的雾滴体积中径最小，11001VS喷嘴的体积中径为108.20 μm，110-015-VP喷嘴的体积中径为123.60 μm；在相同喷洒量条件下，110-015-VP喷嘴雾化的雾滴体积中径均大于11001 VS喷嘴雾化的雾滴的体积中径。
表 3 不同喷洒量条件下2种机型喷嘴的雾滴粒径Table 3. The droplet diameters of two kinds of nozzles under different spray applications机型
Model喷嘴型号
Nozzle model雾滴分类
Droplet classification雾滴粒径 Droplet diameter/μm 46.67 mL·min–1 66.67 mL·min–1 100.00 mL·min–1 MG-1S 11001 VS Dv0.1 50.65 49.22 49.57 Dv0.5 111.80 111.20 108.20 Dv0.9 193.10 200.10 174.10 HY-B-15L 110-015-VP Dv0.1 57.62 60.89 60.29 Dv0.5 132.20 127.90 123.60 Dv0.9 238.20 208.00 203.10 表4为2架无人机在各个采样点上的雾滴沉积密度结果。根据表4的结果及有效沉积区域的判定方法，对2架无人机的有效沉积区域进行判定，2架无人机的有效沉积区域结果如表5所示。由表5可见，在1.5 m的作业高度下，HY-B-15L型单旋翼植保无人机在46.67、66.67和100.00 mL·hm–2喷洒量的喷施条件下有效沉积区域分别为–2~2、–2~2和–3~3，MG-1S型多旋翼植保无人机分别为–3~2、–3~2和–3~3；在2.5 m作业高度和46.67 mL·hm–2的喷施条件下，2架无人机的有效沉积区域分别为–3~2和–3~2。
表 4 不同处理2种机型无人机在各个采样点的雾滴沉积密度Table 4. The droplet deposition densities of two UAVs on different sample points under different treatments个·cm–2 采样点
Sample pointHY-B-15L MG-1S T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 –5 4.80 2.85 4.10 4.00 3.05 1.25 0.50 3.65 –4 4.10 1.60 2.40 12.35 7.80 6.90 9.10 8.65 –3 5.75 4.65 15.80 21.35 16.65 23.45 42.15 15.05 –2 21.65 46.65 27.90 34.20 34.50 49.25 69.65 31.10 –1 80.45 137.85 88.70 77.60 86.65 98.45 78.70 58.35 0 64.20 86.10 55.60 58.35 78.50 88.55 66.30 42.10 1 48.15 68.50 62.70 20.35 56.85 65.05 53.45 58.35 2 30.30 37.20 34.00 17.80 31.70 30.00 55.20 23.35 3 8.30 11.90 19.80 5.30 12.20 5.50 25.85 14.00 4 0 0 0 0 0.80 5.90 10.00 3.90 5 0 0 0 0 0 0 21.00 4.25 表 5 不同作业高度下2种无人机的有效沉积区域Table 5. The effective spray area of two UAVs under different operating heights作业高度/m
Spraying
height喷洒量/(mL·min–1 )
Spray applicationHY-B-15L MG-1S 1.5 46.67 –2~2 –3~2 66.67 –2~2 –3~2 100.00 –3~3 –3~3 2.5 46.67 –3~2 –3~2 由表5可见，当农药喷洒量为46.67和66.67 mL·hm–2 时，2架植保无人机的有效沉积区域并未随农药喷洒量的增加而发生变化，但当农药喷洒量增加至100.00 mL·hm–2时，2架植保无人机的有效沉积区域均增加，且2架植保无人机有效沉积区域相同；当植保无人机作业高度为1.5 m、农药喷洒量为46.67 mL·hm–2时，HY-B-15L型单旋翼植保无人机的有效沉积区域为–2~2，MG-1S型多旋翼植保无人机的有效沉积区域为–3~2；当植保无人机作业高度增加至2.5 m时，2架植保无人机的有效沉积区域均为–3~2，HY-B-15L型植保无人机有效沉积区域增加，而MG-1S型植保无人机的有效沉积区域未发生变化；在前2个处理条件下，MG-1S型多旋翼植保无人机的有效沉积区域高于HY-B-15L型单旋翼植保无人机，但在后2个处理中，2架无人机的有效沉积区域相同。
以表5中2架植保无人机的有效沉积区域为参考，对有效沉积点上的沉积量数据进行统计学处理，得到表6所示的结果。
表 6 不同处理2种无人机的雾滴沉积结果Table 6. The droplet deposition results of two UAVs under different treatments机型
Model处理
Treatment沉积量/(mg·cm–2)
Deposition极差值/(mg·cm–2)
Extreme range变异系数/%
Coefficient of variationHY-B-15L T1 0.239 0 0.166 6 29.91 T2 0.354 8 0.262 8 29.50 T3 0.568 1 0.569 4 36.27 T4 0.192 8 0.250 1 45.94 MG-1S T5 0.168 3 0.142 0 29.19 T6 0.280 4 0.342 1 42.18 T7 0.356 5 0.238 8 25.65 T8 0.086 3 0.082 5 35.60 2.2 农药喷洒量对雾滴沉积效果的影响
在1.5 m作业高度下，无人机在各个采样点的雾滴沉积量见图3。由图3可以看出，随着喷洒量的增加，2架无人机喷施的雾滴在各采样点上的沉积量均出现增加趋势，当喷洒量为66.67和100.00 mL·hm–2时，HY-B-15L型无人机在采样点上的平均沉积量比喷洒量为46.67 mL·hm–2时分别增加了48.50%和137.73%，MG-1S型无人机分别增加了66.60%和111.88%。2架无人机喷施的雾滴在采样点上沉积的均匀性随喷洒量的增加出现波动，其中，HY-B-15L型无人机在喷洒量为66.67 mL·hm–2时，雾滴的均匀性最好，雾滴沉积量变异系数为29.50%；MG-1S型无人机在喷洒量为100.00 mL·hm–2 时，雾滴沉积均匀性最好，雾滴沉积量的变异系数为25.65%（表6）。
![]()
图 3 不同喷洒量下2架无人机的雾滴沉积量曲线图(作业高度1.5 m)Figure 3. The curves of droplet depositions of two UAVs under different spray applications(Spraying height was 1.5 m)从图3也可以看出，在各喷施条件下，HY-B-15L型单旋翼无人机在采样点上的沉积量均高于MG-1S型多旋翼无人机。结合表6可知，在T1~T3的3个喷洒条件下，HY-B-15L型单旋翼无人机喷施的雾滴在采样点上的沉积量比MG-1S型多旋翼无人机依次高出85.8%、26.5%和59.4%。原因可能是：多旋翼植保无人机的旋翼风场由多个无人机旋翼产生的旋翼风场及自然风场等多个风场耦合形成，使多旋翼的旋翼风场较复杂，存在多个协迫雾滴沉降的方向，使有效沉积方向上的雾滴数量减少；单旋翼植保无人机的旋翼风场仅由1个旋翼产生，旋翼风场结构相比于多旋翼的旋翼风场简单，由翼尖涡等非有效旋翼风卷走的雾滴数量较少。同时，由表3可知，单旋翼无人机上的喷嘴所雾化的雾滴粒径较大，抗风场干扰能力较强，使得翼尖涡等非沉积方向的风力携带走的雾滴较少，因此，单旋翼无人机喷施的农药在采样点上的沉积量高于多旋翼无人机。
仅从沉积量角度考虑，在3个喷洒量中，喷洒量为100.00 mL·hm–2时，善思纳米农药在靶标上的沉积量最高；HY-B-15L型单旋翼在靶标上的沉积效果稍好于MG-1S型多旋翼无人机。
2.3 无人机作业高度对雾滴沉积效果的影响
图4描述了2架无人机在1.5和2.5 m作业高度条件下，雾滴在各个采样点上的沉积量情况。由图4知，2架无人机在1.5 m作业高度时，雾滴在采样点上的沉积量和沉积均匀性均高于2.5 m作业高度。当作业高度由1.5 m增加至2.5 m时，HY-B-15L型单旋翼无人机和MG-1S型多旋翼无人机在采样点上的沉积量分别降低了19.3%和48.7%，雾滴沉积均匀性降低了53.6%和22.9%。
![]()
图 4 不同作业高度下2架无人机在各个采样点的雾滴沉积量曲线图Figure 4. The curves of droplet depositions of two UAVs under different spraying heights结合表6中T4和T8的试验结果可知，在2.5 m作业高度时，HY-B-15L型单旋翼无人机喷施的雾滴在采样点上的沉积量高于MG-1S型多旋翼无人机，且增加了123.4%。出现这个现象的原因与“2.2”中阐述的原因一样：单旋翼植保无人机的旋翼风场分布较简单，协迫雾滴沉积于靶标上的气流较强，因此，单旋翼植保无人机喷施的雾滴中，在旋翼风场下洗气流的协迫下沉降的雾滴数量更多，且这些雾滴的沉降速度更快、沉降时间更短，蒸发和飘移损失的雾滴数量减少，所以，雾滴沉降量更大。
2.4 农药喷洒量对水稻病虫害防效的影响
从图5a可以看出，当农药喷洒量为46.67 mL·hm–2时，HY-B-15L型电动单旋翼植保无人机喷施的农药对稻飞虱、稻纵卷叶螟、稻秆潜蝇、细菌性条纹病和稻瘟病等水稻病虫害的防治效果最好，防效分别为87.63%、76.67%、84.08%、59.26%和82.33%。从图5b可以看出，在喷洒量为66.67 mL·hm–2时，MG-1S型电动多旋翼植保无人机喷施的农药对稻飞虱等水稻病虫害防治效果最好，防效分别为86.54%、78.62%、89.47%、66.67%和83.33%。
![]()
图 5 不同喷施量2种无人机对水稻病虫害防治效果1：稻飞虱, 2: 稻纵卷叶螟, 3: 稻秆潜蝇, 4: 细菌性条纹病, 5：稻瘟病Figure 5. The control efficacy of two UAVs against rice pests and diseases under different pesticide applications1: Nilaparvata lugens, 2: Cnaphalocrocis medinalis , 3: Chlorops oryzae, 4: Bacterial stripe, 5: Rice blast2.5 无人机作业高度对水稻病虫害的影响
从图6可以看出，2架植保无人机在1.5 m作业高度条件下，农药对稻飞虱等水稻病虫害的防治效果更好；综合“2.4”的结果表明，HY-B-15L型单旋翼植保无人机在1.5 m和46.67 mL·hm–2的喷施条件下的作业效果最好，MG-1S型电动多旋翼植保无人机在1.5 m和66.67 mL·hm–2的喷施条件下的作业效果最好。
![]()
图 6 不同作业高度条件下2种无人机对水稻病虫害的防治效果1：稻飞虱, 2: 稻纵卷叶螟, 3: 稻秆潜蝇, 4: 细菌性条纹病, 5：稻瘟病Figure 6. The control efficacy of two UAVs against rice pests and diseases of under different spraying heights1: Nilaparvata lugens, 2: Cnaphalocrocis medinalis , 3: Chlorops oryzae, 4: Bacterial stripe, 5: Rice blast3. 结论
HY-B-15L型单旋翼植保无人机和MG-1S型多旋翼植保无人机喷施的雾滴在各采样点上的沉积量随农药喷洒量的增加而增加，当喷洒量为66.67和100.00 mL·hm–2时，HY-B-15L型单旋翼无人机在各采样点上的沉积量比喷洒量为46.67 mL·hm–2的分别增加了48.50%和137.73%，MG-1S型多旋翼无人机分别增加66.60%和111.88%。2架植保无人机在1.5 m作业高度条件下，喷施的雾滴在采样点上的沉积量和沉积均匀性均高于2.5 m作业高度，当作业高度为2.5 m时，HY-B-15L型单旋翼无人机和MG-1S型多旋翼无人机喷施的雾滴在采样点上的沉积量比作业高度1.5 m时分别降低了19.3%和48.7%，沉积均匀性分别降低了53.6%和22.9%。在4个喷施条件下，HY-B-15L型单旋翼无人机在采样点上的沉积量比MG-1S型多旋翼无人机同条件下高出85.8%、26.5%、59.4%和123.4%，喷施效果稍好。
HY-B-15L型单旋翼无人机在1.5 m和46.67 mL·hm–2作业条件下，农药对稻飞虱、稻纵卷叶螟、稻秆蝇、细菌性条纹病和稻飞虱等水稻病虫害防治效果最好，防效分别为87.63%、76.67%、84.08%、59.26%和82.33%；MG-1S型多旋翼无人机在1.5 m和66.67 mL·hm–2作业条件下，农药对稻飞虱、稻纵卷叶螟稻秆蝇、细菌性条纹病和稻飞虱等水稻病虫害的防治效果最好，防效分别为86.54%、78.62%、89.47%、66.67%和83.33%。2种型号植保无人机喷施农药对水稻病虫害的防治效果差异不大。
-
![]()
图 2 田间试验布点图
a: 无人机作业图；b: 布点图；c: 水敏纸和麦乐卡布置图；d: 病虫害调查图
Figure 2. The diagram of test layouts in field
a: Spray test site; b: Single point layouts; c: Droplet collection card layouts; d: Rice diseases and pests survy
![]()
图 3 不同喷洒量下2架无人机的雾滴沉积量曲线图(作业高度1.5 m)
Figure 3. The curves of droplet depositions of two UAVs under different spray applications(Spraying height was 1.5 m)
![]()
图 4 不同作业高度下2架无人机在各个采样点的雾滴沉积量曲线图
Figure 4. The curves of droplet depositions of two UAVs under different spraying heights
![]()
图 5 不同喷施量2种无人机对水稻病虫害防治效果
1：稻飞虱, 2: 稻纵卷叶螟, 3: 稻秆潜蝇, 4: 细菌性条纹病, 5：稻瘟病
Figure 5. The control efficacy of two UAVs against rice pests and diseases under different pesticide applications
1: Nilaparvata lugens, 2: Cnaphalocrocis medinalis , 3: Chlorops oryzae, 4: Bacterial stripe, 5: Rice blast
![]()
图 6 不同作业高度条件下2种无人机对水稻病虫害的防治效果
1：稻飞虱, 2: 稻纵卷叶螟, 3: 稻秆潜蝇, 4: 细菌性条纹病, 5：稻瘟病
Figure 6. The control efficacy of two UAVs against rice pests and diseases of under different spraying heights
1: Nilaparvata lugens, 2: Cnaphalocrocis medinalis , 3: Chlorops oryzae, 4: Bacterial stripe, 5: Rice blast
表 1 植保无人机的主要性能参数1)
Table 1 Main performance index of protection UAV
机型
Model作业速度/(m·s–1)
Spraying speed作业高度/m
Spraying height喷头数量
Nozzle number单喷头流量/
(mL·min–1)
Single nozzle flow总喷施流量/
(mL·min–1)
Total flow最大载荷量/L
Maximum loadHY-B-15L 1~8 1~3 5 200~400 1 000~2 000 15 MG-1S 1~7 1~5 4 379 1 516 10 1) 喷头类型均为扇形喷头，有效喷幅 4~7 m
1) The nozzle type was fan-shaped nozzle and the effective spraying swaths ranged from four to seven meters
下载: 导出CSV
表 2 试验参数的设置
Table 2 The setting of test parameters
机型
Model处理
Treatment喷洒量/(mL·hm–2)
Spray application作业速度/(m·s–1)
Spraying speed作业高度/m
Spraying heightHY-B-15L T1 46.67 6.0 1.5 T2 66.67 4.2 1.5 T3 100.00 2.8 1.5 T4 46.67 4.0 2.5 MG-1S T5 46.67 3.2 1.5 T6 66.67 2.2 1.5 T7 100.00 1.5 1.5 T8 46.67 2.3 2.5
下载: 导出CSV
表 3 不同喷洒量条件下2种机型喷嘴的雾滴粒径
Table 3 The droplet diameters of two kinds of nozzles under different spray applications
机型
Model喷嘴型号
Nozzle model雾滴分类
Droplet classification雾滴粒径 Droplet diameter/μm 46.67 mL·min–1 66.67 mL·min–1 100.00 mL·min–1 MG-1S 11001 VS Dv0.1 50.65 49.22 49.57 Dv0.5 111.80 111.20 108.20 Dv0.9 193.10 200.10 174.10 HY-B-15L 110-015-VP Dv0.1 57.62 60.89 60.29 Dv0.5 132.20 127.90 123.60 Dv0.9 238.20 208.00 203.10
下载: 导出CSV
表 4 不同处理2种机型无人机在各个采样点的雾滴沉积密度
Table 4 The droplet deposition densities of two UAVs on different sample points under different treatments
个·cm–2 采样点
Sample pointHY-B-15L MG-1S T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 –5 4.80 2.85 4.10 4.00 3.05 1.25 0.50 3.65 –4 4.10 1.60 2.40 12.35 7.80 6.90 9.10 8.65 –3 5.75 4.65 15.80 21.35 16.65 23.45 42.15 15.05 –2 21.65 46.65 27.90 34.20 34.50 49.25 69.65 31.10 –1 80.45 137.85 88.70 77.60 86.65 98.45 78.70 58.35 0 64.20 86.10 55.60 58.35 78.50 88.55 66.30 42.10 1 48.15 68.50 62.70 20.35 56.85 65.05 53.45 58.35 2 30.30 37.20 34.00 17.80 31.70 30.00 55.20 23.35 3 8.30 11.90 19.80 5.30 12.20 5.50 25.85 14.00 4 0 0 0 0 0.80 5.90 10.00 3.90 5 0 0 0 0 0 0 21.00 4.25
下载: 导出CSV
表 5 不同作业高度下2种无人机的有效沉积区域
Table 5 The effective spray area of two UAVs under different operating heights
作业高度/m
Spraying
height喷洒量/(mL·min–1 )
Spray applicationHY-B-15L MG-1S 1.5 46.67 –2~2 –3~2 66.67 –2~2 –3~2 100.00 –3~3 –3~3 2.5 46.67 –3~2 –3~2
下载: 导出CSV
表 6 不同处理2种无人机的雾滴沉积结果
Table 6 The droplet deposition results of two UAVs under different treatments
机型
Model处理
Treatment沉积量/(mg·cm–2)
Deposition极差值/(mg·cm–2)
Extreme range变异系数/%
Coefficient of variationHY-B-15L T1 0.239 0 0.166 6 29.91 T2 0.354 8 0.262 8 29.50 T3 0.568 1 0.569 4 36.27 T4 0.192 8 0.250 1 45.94 MG-1S T5 0.168 3 0.142 0 29.19 T6 0.280 4 0.342 1 42.18 T7 0.356 5 0.238 8 25.65 T8 0.086 3 0.082 5 35.60
下载: 导出CSV
-
[1] 贺奇, 杨锋, 马洪文, 等. 1991—2010年宁夏水稻病虫害发生特征与经济损失分析[J]. 环境昆虫学报, 2016, 38(3): 500-507. [2] 吕信河, 肖丽萍, 李涛斌, 等. 我国水稻植保机械存在的问题及相应对策[J]. 南方农机, 2016, 47(3): 47-49. doi: 10.3969/j.issn.1672-3872.2016.03.043 [3] 陈富启, 刘暮莲, 马德发, 等. 几种药剂对水稻稻飞虱的田间防效试验[J]. 广西植保, 2017, 30(1): 28-29. doi: 10.3969/j.issn.1003-8779.2017.01.007 [4] 张东彦, 兰玉彬, 陈立平, 等. 中国农业航空施药技术研究进展与展望[J]. 农业机械学报, 2014, 45(10): 53-59. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2014.10.009 [5] 薛新宇. 农业航空植保技术现状[J]. 农业技术与装备, 2014(5): 16-18. [6] LAN Y B, CHEN S D, FRITZ B K. Current status and future trends of precision agricultural aviation technologies[J]. Int J Agric Biol, 2017, 10(3): 1-17.
[7] WANG Z G, LAN Y B, HOFFMANN W C, et al. Low altitude and multiple helicopter formation in precision agriculture//[C]. ASABE Annual International Meeting, Kansas City, USA, 2013.
[8] 王昌陵, 何雄奎, 王潇楠, 等. 基于空间质量平衡法的植保无人机施药雾滴沉积分布特性测试[J]. 农业工程学报, 2016, 32(24): 89-97. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.24.012 [9] 薛新宇, 秦维彩, 孙竹, 等. N-3型无人直升机施药方式对稻飞虱和稻纵卷叶螟防治效果的影响[J]. 植物保护学报, 2013, 40(3): 273-278. [10] 陈盛德, 兰玉彬, BRADLEY K F, et al. 多旋翼无人机旋翼下方风场对航空喷施雾滴沉积的影响[J]. 农业机械学报, 2017, 48(8): 105-113. [11] 陈盛德, 兰玉彬, 李继宇, 等. 小型无人直升机喷雾参数对杂交水稻冠层雾滴沉积分布的影响[J]. 农业工程学报, 2016, 32(17): 40-46. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2016.17.006 [12] CHEN S D, LAN Y B, LI J Y, et al. Effect of wind field below unmanned helicopter on droplet deposition distribution of aerial spraying[J]. Int J Agric Biol, 2017, 10(3): 67-77.
[13] 中华人民共和国农业部农药检定所. 农药田间药效试验准则(一)杀虫剂防治水稻稻飞虱: GB/T179804—2000[S]. 北京: 中国标准出版社, 2000. [14] 中华人民共和国农业部农药检定所. 农药田间药效试验准则(一)杀虫剂防治稻纵卷叶螟: GB/T179802—2000[S]. 北京: 中国标准出版社, 2000. [15] 中华人民共和国农业部农药检定所. 稻瘟病测报调查规范: GB/T15790—2009[S]. 北京: 中国标准出版社, 2009. [16] 中华人民共和国农业部农药检定所. 农药田间药效试验准则(二)第105部分: 杀菌剂防治水稻细菌性条斑病: GB/T17980105—2004[S]. 北京: 中国标准出版社, 2004. [17] 贾卫东, 薛飞, 李成, 等. 荷电雾滴群撞击界面过程的PDPA测试[J]. 农业机械学报, 2012, 43(8): 78-82. doi: 10.6041/j.issn.1000-1298.2012.08.015 [18] GUPTA A, KUMAR R. Droplet impingement and breakup on a dry surface[J]. Comput Fluids, 2010, 39(9): 1696-1703.
-
期刊类型引用(57)
1. 叶树才，董易之，柳浩. 植保无人机喷施纳米农药制剂对水稻害虫的防效研究. 现代农业科技. 2024(01): 67-68+71 . 
百度学术
2. 詹莜国，吕明站，杨兴党，麻莉娜，李伟. 基于无人机作业轨迹的数字烟田信息采集优化与应用. 中南农业科技. 2024(03): 65-70 . 百度学术
3. 柳建伟，赵智慧，李金峰，魏江文，李青梅，史广亮，梁冰，胡珍娣. 植保无人飞机低容量喷洒15%苯甲·吡唑酯微乳剂对3种苹果叶部病害的防效评价. 植物保护. 2024(02): 366-372 . 百度学术
4. 陈红，吴家乐，叶徐豪，方辉，汤学军. 20%环丙氟虫胺悬浮剂飞防早稻二化螟技术要素探析. 中国稻米. 2024(04): 101-104 . 百度学术
5. 袁忠勤，顾国伟，冯新军，谢蓉，吴晔超. 农业无人机对直播水稻杂草防除及减量化用药效果分析. 南方农业. 2024(11): 52-55 . 百度学术
6. 柳建伟，史广亮，魏江文，李金峰，韩菊红，李青梅，赵智慧，姜延军. 纳米杀菌剂对苹果叶部病害的田间药效评价. 浙江农业科学. 2024(09): 2160-2164 . 百度学术
7. 尤海，吴峰. 15%肟菌·戊唑醇纳米乳剂防治小麦赤霉病效果分析. 种子科技. 2024(24): 21-23 . 百度学术
8. 于春霞. 视觉传达技术应用于植保无人机的设计研究. 农机化研究. 2023(05): 210-214 . 百度学术
9. 左娇，陈秋芳，莫长安，胡荣娟，夏爱萍，张万利，张瑞萍. 3%卵磷脂·维生素E悬乳剂对直播稻田除草剂的减量增效作用. 世界农药. 2023(02): 54-60 . 百度学术
10. 徐广春，徐鹿，石伟山，王聪博，胡双女，徐德进. 植保无人机施药防治水稻病虫害的研究进展. 江苏农业科学. 2023(07): 1-7 . 百度学术
11. 严羽，张晓伟，陈夕军，冯建国，陈宸，王维建. 3种不同型号植保无人机施药对水稻几种病虫害的防治效果. 天津农业科学. 2023(04): 58-62 . 百度学术
12. 王冰洁，潘波，姜蕾，林勇. 日本防治稻瘟病的航空植保登记药剂及其对我国的启示. 现代农药. 2023(03): 47-51 . 百度学术
13. 胡红岩，马亚杰，单永潘，宋贤鹏，王丹，任相亮，李洁，牛一搏，吴长才，马小艳，马艳. 助剂对植保无人机喷施纳米农药理化性质和防治棉田蚜虫效果的影响. 棉花学报. 2023(03): 239-250 . 百度学术
14. 许唯，董卉，陆学峰，许永超，王维艳，李罕琼，黄耀亮. 纳米农药防治水稻病虫害的田间药效试验. 浙江农业科学. 2023(09): 2220-2224 . 百度学术
15. 张强，朱晓敏，赫思聪，高悦，李启云，田志来. 植保无人机喷施球孢白僵菌制剂防治水稻二化螟飞行参数筛选. 中国生物防治学报. 2023(04): 789-796 . 百度学术
16. 张智泓，曾荣壕，赖庆辉，袁烁，申思雨，杨乐. 小型植保无人机下洗气流场影响雾滴运动特性规律研究. 农业机械学报. 2023(09): 208-216+226 . 百度学术
17. 陈玉国，姚晨虓，李洪亮，杨晋燕，张玉林，苗淑月，白静科，李成军，董春浩，李淑君，王志军. 不同植保施药器械的喷雾效果及对烟草赤星病的防效. 烟草科技. 2023(10): 30-39 . 百度学术
18. 邵益栋，夏秋霞，荣利，张权. 植保无人机对小麦田间主要病虫害的防治效果. 农技服务. 2022(01): 29-31 . 百度学术
19. 吕霞. 水稻分蘖颗粒肥无人机投放电控系统设计. 农业科技与装备. 2022(04): 32-33 . 百度学术
20. 张海艳，兰玉彬，文晟，陈春玲，许童羽，陈盛德. 无人机旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上的黏附量模型构建. 农业工程学报. 2022(18): 40-50 . 百度学术
21. 陈智虎，舒田，刘春艳，许元红. 基于无人机高光谱影像的火龙果波段筛选研究. 湖北农业科学. 2022(22): 158-162 . 百度学术
22. 汤东. 大数据运作平台下的植保机作业布局研究. 农机化研究. 2021(03): 254-259 . 百度学术
23. 周杭超，吴垠舟，李威霖，张璐，陈锋，翁海舟，王恪聿. 一种无人机农药喷洒均匀性检测平台的设计. 装备制造技术. 2021(01): 76-79 . 百度学术
24. 翁海舟，周杭超，孙琳，李威霖，陈锋，董晨晨，吴垠舟. 植保无人机喷雾性能影响因素分析. 装备制造技术. 2021(01): 171-174+185 . 百度学术
25. 宋睿，沈国清，张永涛，唐飞龙，吴仁铭，马云良，张乃昌. 植保无人机飞防助剂的筛选及其性能评价. 江苏农业学报. 2021(02): 333-339 . 百度学术
26. 顾吉如. 应用植保无人机防治水稻病虫害. 农业机械. 2021(04): 72-73+76 . 百度学术
27. 吴海霞，张杰峰，陈蓓，王风良，沈田辉，朱展飞，周国妹，卞康亚，张玉，崔家华，陈华，车晋英. 2020年大丰区草庙镇稻纵卷叶螟、褐飞虱重发特点及科学防控技术. 上海农业科技. 2021(03): 98-100 . 百度学术
28. 章勇杰，黄政晖，倪忠进，倪益华，杨自栋. 浙江丘陵山区浙贝母全程机械化生产模式探讨. 南方农机. 2021(11): 205+1-3+6 . 百度学术
29. 孙涛，张宋超，薛新宇，顾伟，焦雨轩，孙向东. 小麦不同生育期单旋翼植保无人机施药作业参数优化. 植物保护学报. 2021(03): 501-509 . 百度学术
30. 马钰，贡常委，张韫政，李彬，王学贵. 喷头类型对植保无人机低容量喷雾雾滴在稻田冠层沉积分布及防治效果的影响. 植物保护学报. 2021(03): 518-527 . 百度学术
31. 闫晓静，褚世海，杨代斌，袁会珠. 给农业插上科技的翅膀：植保无人机低容量喷雾技术助力农药减施增效. 植物保护学报. 2021(03): 469-476 . 百度学术
32. 应俊杰，杨俞娟，林泽宇，应雨蓓，周奶弟，王会福. 仙居县植保无人机飞防技术推广中的几点思考. 农业科技通讯. 2021(07): 8-11 . 百度学术
33. 杨志恒，刘广甫，孙艳，林博，李翰书，张娟. P-20植保无人机不同作业参数在月季上有效喷幅的比较分析. 河南科学. 2021(07): 1113-1118 . 百度学术
34. 谭立云，王红春，徐蓬，娄远来. 丙嗪嘧磺隆与氰氟草酯桶混剂航空喷施和人工喷施的除草效果比较. 杂草学报. 2021(02): 71-75 . 百度学术
35. 张亚莉，高启超，邓继忠，陈鹏超，黄晓宇，林芳源，曾文，贾瑞昌. M45型多旋翼植保无人机减量施药对稻飞虱防治效果的影响. 华南农业大学学报. 2021(06): 36-42 . 本站查看
36. 曾文，邓继忠，高启超，贾瑞昌，兰玉彬，张建瓴，陈鹏超，肖汉祥，张亚莉. 用P20型植保无人机减量施药防治稻纵卷叶螟. 农业工程学报. 2021(15): 53-59 . 百度学术
37. 王希，胡珍娣，石新月，杨帅，赖伍生，王旭明，廖晓军，邹志文. 纳米农药噻虫嗪在柑橘木虱飞防中的应用效果. 中国植保导刊. 2021(10): 80-82 . 百度学术
38. 杨普，赵远洋，李一鸣，吴宇峰，李蔚然，李振波. 基于多源信息融合的农业空地一体化研究综述. 农业机械学报. 2021(S1): 185-196 . 百度学术
39. 刘琪，兰玉彬，单常峰，毛越东. 航空植保喷施参数对苹果树雾滴沉积特性影响. 农机化研究. 2020(09): 173-180 . 百度学术
40. 赵静，龙腾，兰玉彬，龙拥兵，李继宇. 多旋翼无人机近地遥感光谱成像装置研制. 农业工程学报. 2020(03): 78-85 . 百度学术
41. 张莉. 基于参数优化的植保无人机飞控系统性能分析. 农机化研究. 2020(11): 40-44 . 百度学术
42. 兰玉彬，成胜南，漆海霞，陈盛德. 植保无人机抗电磁干扰技术探讨. 农机化研究. 2020(11): 1-8+28 . 百度学术
43. 刘琪，兰玉彬，单常峰，毛越东，赵德楠，鲁文霞. 四旋翼无人机撒播参数对黄芪种子分布的影响. 农机化研究. 2020(11): 127-132 . 百度学术
44. 吴海霞，张杰峰，崔家华，沈田辉，朱展飞，卞康亚，车晋英，周国妹. 航空植保专用药剂对小麦赤霉病的防治效果研究. 安徽农学通报. 2020(09): 101-102+114 . 百度学术
45. 唐中兴，李婷，雍其安，张远芳，李志芬，迟元凯，赵伟. 植保无人机对水稻病虫害的防治效果. 安徽农业科学. 2020(10): 123-125 . 百度学术
46. 秦辉. 小型无人机水稻植保作业附着率测定试验研究. 农业工程技术. 2020(09): 37-38 . 百度学术
47. 兰波，杨迎青，陈建，雷良辉，徐荣仔，李湘民. 无人飞机低容量喷雾中影响药剂对水稻纹枯病和二化螟防治效果的因素分析. 农药学学报. 2020(03): 543-549 . 百度学术
48. 陆碧秀，莫新媛. 植保无人机水稻田间农药喷施的作业效果研究. 农业工程技术. 2020(15): 40-42 . 百度学术
49. 马金龙，陈吟. 直播稻田无人机全程防治病虫草害初探. 中国农学通报. 2020(27): 135-141 . 百度学术
50. 徐少卿，宋坚利，王士林，贾晓铭，徐林，刘亚佳. 多旋翼植保无人飞机水稻飞防中的农药飘移和施药人员暴露. 农药学学报. 2020(06): 1085-1093 . 百度学术
51. 余为仆，周忠雄，徐国华，吴芸紫，柳冕，许晖，杨洪勇，谢磊. 再生稻植保无人机病虫害防治适宜飞行参数研究. 湖北农业科学. 2020(22): 125-127 . 百度学术
52. 张海艳，兰玉彬，文晟，许童羽，于丰华. 植保无人机旋翼风场模型与雾滴运动机理研究进展. 农业工程学报. 2020(22): 1-12 . 百度学术
53. 王瑾. 农药减量下无人机施药对水稻病虫害防治效果. 农业工程技术. 2020(33): 37-39 . 百度学术
54. 夏纵印，张海清，刘爱民，董帅厅，曹衍，苏和，熊豆. 农用无人机喷施高浓度赤霉素对杂交水稻制种异交态势和种子质量的影响. 杂交水稻. 2019(03): 27-31 . 百度学术
55. 韩根成. 不同植保施药机械喷雾对崇明区2种主要水稻害虫的控制作用. 安徽农业科学. 2019(12): 166-167+173 . 百度学术
56. 肖汉祥，周振标，陆世忠，李燕芳. 植保无人机喷施纳米农药防治水稻稻飞虱和稻纵卷叶螟示范试验. 现代农业科技. 2019(22): 58-59 . 百度学术
57. 王大帅，LIU Xiaoguang，李伟，张俊雄，袁挺，张春龙. 基于多传感器融合的无人机精准自主飞行控制方法. 农业机械学报. 2019(12): 98-106 . 百度学术
其他类型引用(13)
计量
- 文章访问数: 1480
- HTML全文浏览量: 7
- PDF下载量: 1740
- 被引次数: 70
