信息化時代下，大數據逐漸深入到我國各個領域，促使了各行各業現代化發展。在農業中應用大數據，為農業發展提供了戰略指導，卻也受到多種因素制約。農業無人機作為一種高新科技產物，為農業發展提供了數據支持，是大數據的一種有效應用。探討了大數據在農業無人機上的應用。
農業無人機作為無人機應用的重要類型，利用大數據技術，其功能性、覆蓋范圍等顯著擴大，為農業發展提供了更有力的支持，提高了農業種植效率，實現了對農業生產的高效管控。但是，在實際應用中，仍存在一定問題，如數據挖掘、數據預測與數據安全等難以保障，影響了大數據效用發揮，阻礙了農業無人機技術的完善。如何應用大數據技術來推動農業無人機發展，具有重要意義。
1 、農業無人機簡述
本質上，無人機和大數據間存在相似處，都以收集數據、存儲數據、分析數據等為基礎。大數據主要是指海量數據。無人機是在計算機技術、信息技術等基礎上發展起來的一門現代化技術，是無人駕駛航空飛行器的簡稱。依照構成，無人機可分為固定翼、旋翼等形式，主要由飛行器、遙控站、通訊系統等構成。無人機應用范圍較廣，被用于很多領域，如農業、測繪等[2]。在農業領域，常用的無人機為旋翼類型。通過無人機航拍農業生產情況，生成并存儲數據，供人們分析，并為農業領域提供幫助。將無人機和大數據技術結合，不僅能提升大數據的使用范圍，還進一步提升了無人機使用性能和效率。
2 、農業大數據關鍵技術
在農業發展中，大數據應用的關鍵技術主要包含以下幾種。
第一，大數據獲取技術。農業大數據具有多樣性、泛在性、規模化與高速率特點，僅依靠傳統數據獲取技術、集成技術、存儲技術和處理技術，并不能滿足農業發展需求，因此，大數據獲取技術的應用成為關鍵。例如，在農業無人機應用中，傳統信息收集方式無法快速、全面獲取知識，且所獲信息難以被有效利用。
第二，大數據集成技術。農業大數據包括結構化、半結構、非結構化3類數據，為了對農業大數據展開后續存儲和分析，常常將復雜數據轉變為易處理的單一數據，導致所轉化的部分數據不正確，甚至無價值，最終需要對信息進行過濾，因此大數據集成技術不可或缺。
第三，云計算。在大數據分析中，云計算作為核心，是大數據分析與應用的平臺。為發揮云計算作用，應保障云計算的靈活性，為異構網絡的資源應用提供支持，強調大數據的可用性、容錯性等，以此為大數據分析提供支撐。
3 、大數據在農業無人機上的應用
3.1 硬件設備
在大數據在農業無人機的應用研究中，參與研究的硬件設備主要包含3部分，即無人機平臺、地面站和無線傳輸設備。其中，無人機平臺選擇了專業性智能無人機，該無人機飛行最長時間為30 min，能夠紅外避障，采用GPS、GLONASS雙模式定位。無線傳輸設備的傳輸速度為Class10，通訊距離最長為7 km。
農業無人機上裝設了數據采集裝置，由多種傳感器構成，如角速度傳感器、加速度傳感器、氣壓高度傳感器及風速與風向傳感器等。飛行控制裝置安裝在無人機機翼上，由方向舵、升降舵與副翼舵構成，在舵面偏轉時，無人機飛行方向、飛行姿態進行相應轉變，以此實現自動駕駛。在無人機上裝置了圖像采集設備，可搭載2 000萬像素的影像傳感器，并安裝信息轉換裝置，將圖片影像轉化為數字信號傳輸。地面站主要用來接收無人機傳輸的數據。人們在地面站對PB級數據進行讀取寫入，利用計算機建模并運算，同時，安裝信號還原裝置，將數字信號還原為圖形。地面站在對大數據分析時，硬件選擇了PC服務器，配置兩路8核的CPU，以千兆網卡滿足對存儲空間、運算速率與結果展示等的需求。
3.2 、具體處理工作流程
在大數據應用到農業無人機上后，通過無人機收集海量數據，還擁有眾多價值數據，充分展現了大數據的優勢。在農業無人機上，搭載較多傳感器系統、數據信息采集設施、攝像機、交換機設備及網絡連接數據采集器等，提高了數據收集的全面性，增強了數據實時性和科學性，為農業發展提供了充分的數據支持。大數據在農業無人機上的應用，會受到無人機性能影響，當無人機系統無法采集數據并分析時，應及時將數據通過無線通訊傳輸至地面站。在傳統數據信息使用中，大數據傳輸頻率、效率顯著提升。通信鏈路下，數值型調制寬帶的應用，便利了數據信息向地面站的傳輸。地面站接收無人機傳輸的信息后，可依照規范對數據信息進行規整，根據具體需求，重放數據信息，為數據分析提供支持。在處理農業大數據時，可進行精細化劃分，實現多種目的。在處理農業數據時，工作人員可依照半結構、非結構等類型對數據進行特殊處理，提高數據處理速度，提升農業數據分析的科學性與合理性。在記錄農業數據時，應集中處理數據，結合知識庫輔助決策，合理挖掘數據，全面發揮大數據的效果，進一步增強農業無人機的作用。
3.3 、軟件與算法
在大數據應用于農業無人機上時，大數據分析采用Hadoop技術。在Hadoop結構框架中，包含了通用模塊與分布式的文件系統等，集群文件被儲存在分布式文件系統，在特定節點構建分布式的文件架構。Hadoop技術下，通過運用間接并行計算模型，容錯性與擴展性較強，適合大規模數據分析與處理。
在農業無人機航線規劃中，利用大數據選擇區域路徑算法非常重要。大數據應用雖然便利了無人機檢測，但是區域劃分不科學，在無人機系統聚合數據過程中，存在區域重疊，會增加大數據計算難度。對此，應利用二維跟隨算法規劃航線，可以避免區域重疊，增加大數據中的有效數據。在航線規劃中，應遵照理論基礎：路徑不合理主要源自于對作業區域方格重復監測。為降低該現象，應建設二維坐標，計算飛行方向角速度，得到無人機投影航線。以優先原則，選擇同一行方格作為下個規劃方格依次飛行，收集方塊內的相應數據并分析，直至將全部方格涵蓋。同時，加強異常檢測，避免無人機脫離航線。利用大數據技術，全面覆蓋所需測量區域，同時避免重復測量，發揮無人機的最大作用。
4 、結束語
在農業生產中應用農業無人機，能夠得到大量生產數據，但是利用普通的機械設備并不能合理分析龐大的數據，數據利用率不佳，無人機的作用難以全面發揮。實踐表明，大數據支持下的農業無人機，能夠采集農作物生長全過程的信息，實現航線規劃、飛行合理控制、圖像有效處理等目的。因此，應依照農業無人機特點和需求，積極引進大數據技術，通過硬件設備、軟件系統支持，設置具體流程，全面提升農業無人機應用效果，推動農業現代化、數字化發展。
農業無人機作為無人機應用的重要類型，利用大數據技術，其功能性、覆蓋范圍等顯著擴大，為農業發展提供了更有力的支持，提高了農業種植效率，實現了對農業生產的高效管控。但是，在實際應用中，仍存在一定問題，如數據挖掘、數據預測與數據安全等難以保障，影響了大數據效用發揮，阻礙了農業無人機技術的完善。如何應用大數據技術來推動農業無人機發展，具有重要意義。
1 、農業無人機簡述
本質上，無人機和大數據間存在相似處，都以收集數據、存儲數據、分析數據等為基礎。大數據主要是指海量數據。無人機是在計算機技術、信息技術等基礎上發展起來的一門現代化技術，是無人駕駛航空飛行器的簡稱。依照構成，無人機可分為固定翼、旋翼等形式，主要由飛行器、遙控站、通訊系統等構成。無人機應用范圍較廣，被用于很多領域，如農業、測繪等[2]。在農業領域，常用的無人機為旋翼類型。通過無人機航拍農業生產情況，生成并存儲數據，供人們分析，并為農業領域提供幫助。將無人機和大數據技術結合，不僅能提升大數據的使用范圍，還進一步提升了無人機使用性能和效率。
2 、農業大數據關鍵技術
在農業發展中，大數據應用的關鍵技術主要包含以下幾種。
第一，大數據獲取技術。農業大數據具有多樣性、泛在性、規模化與高速率特點，僅依靠傳統數據獲取技術、集成技術、存儲技術和處理技術，并不能滿足農業發展需求，因此，大數據獲取技術的應用成為關鍵。例如，在農業無人機應用中，傳統信息收集方式無法快速、全面獲取知識，且所獲信息難以被有效利用。
第二，大數據集成技術。農業大數據包括結構化、半結構、非結構化3類數據，為了對農業大數據展開后續存儲和分析，常常將復雜數據轉變為易處理的單一數據，導致所轉化的部分數據不正確，甚至無價值，最終需要對信息進行過濾，因此大數據集成技術不可或缺。
第三，云計算。在大數據分析中，云計算作為核心，是大數據分析與應用的平臺。為發揮云計算作用，應保障云計算的靈活性，為異構網絡的資源應用提供支持，強調大數據的可用性、容錯性等，以此為大數據分析提供支撐。
3 、大數據在農業無人機上的應用
3.1 硬件設備
在大數據在農業無人機的應用研究中，參與研究的硬件設備主要包含3部分，即無人機平臺、地面站和無線傳輸設備。其中，無人機平臺選擇了專業性智能無人機，該無人機飛行最長時間為30 min，能夠紅外避障，采用GPS、GLONASS雙模式定位。無線傳輸設備的傳輸速度為Class10，通訊距離最長為7 km。
農業無人機上裝設了數據采集裝置，由多種傳感器構成，如角速度傳感器、加速度傳感器、氣壓高度傳感器及風速與風向傳感器等。飛行控制裝置安裝在無人機機翼上，由方向舵、升降舵與副翼舵構成，在舵面偏轉時，無人機飛行方向、飛行姿態進行相應轉變，以此實現自動駕駛。在無人機上裝置了圖像采集設備，可搭載2 000萬像素的影像傳感器，并安裝信息轉換裝置，將圖片影像轉化為數字信號傳輸。地面站主要用來接收無人機傳輸的數據。人們在地面站對PB級數據進行讀取寫入，利用計算機建模并運算，同時，安裝信號還原裝置，將數字信號還原為圖形。地面站在對大數據分析時，硬件選擇了PC服務器，配置兩路8核的CPU，以千兆網卡滿足對存儲空間、運算速率與結果展示等的需求。
3.2 、具體處理工作流程
在大數據應用到農業無人機上后，通過無人機收集海量數據，還擁有眾多價值數據，充分展現了大數據的優勢。在農業無人機上，搭載較多傳感器系統、數據信息采集設施、攝像機、交換機設備及網絡連接數據采集器等，提高了數據收集的全面性，增強了數據實時性和科學性，為農業發展提供了充分的數據支持。大數據在農業無人機上的應用，會受到無人機性能影響，當無人機系統無法采集數據并分析時，應及時將數據通過無線通訊傳輸至地面站。在傳統數據信息使用中，大數據傳輸頻率、效率顯著提升。通信鏈路下，數值型調制寬帶的應用，便利了數據信息向地面站的傳輸。地面站接收無人機傳輸的信息后，可依照規范對數據信息進行規整，根據具體需求，重放數據信息，為數據分析提供支持。在處理農業大數據時，可進行精細化劃分，實現多種目的。在處理農業數據時，工作人員可依照半結構、非結構等類型對數據進行特殊處理，提高數據處理速度，提升農業數據分析的科學性與合理性。在記錄農業數據時，應集中處理數據，結合知識庫輔助決策，合理挖掘數據，全面發揮大數據的效果，進一步增強農業無人機的作用。
3.3 、軟件與算法
在大數據應用于農業無人機上時，大數據分析采用Hadoop技術。在Hadoop結構框架中，包含了通用模塊與分布式的文件系統等，集群文件被儲存在分布式文件系統，在特定節點構建分布式的文件架構。Hadoop技術下，通過運用間接并行計算模型，容錯性與擴展性較強，適合大規模數據分析與處理。
在農業無人機航線規劃中，利用大數據選擇區域路徑算法非常重要。大數據應用雖然便利了無人機檢測，但是區域劃分不科學，在無人機系統聚合數據過程中，存在區域重疊，會增加大數據計算難度。對此，應利用二維跟隨算法規劃航線，可以避免區域重疊，增加大數據中的有效數據。在航線規劃中，應遵照理論基礎：路徑不合理主要源自于對作業區域方格重復監測。為降低該現象，應建設二維坐標，計算飛行方向角速度，得到無人機投影航線。以優先原則，選擇同一行方格作為下個規劃方格依次飛行，收集方塊內的相應數據并分析，直至將全部方格涵蓋。同時，加強異常檢測，避免無人機脫離航線。利用大數據技術，全面覆蓋所需測量區域，同時避免重復測量，發揮無人機的最大作用。
4 、結束語
在農業生產中應用農業無人機，能夠得到大量生產數據，但是利用普通的機械設備并不能合理分析龐大的數據，數據利用率不佳，無人機的作用難以全面發揮。實踐表明，大數據支持下的農業無人機，能夠采集農作物生長全過程的信息，實現航線規劃、飛行合理控制、圖像有效處理等目的。因此，應依照農業無人機特點和需求，積極引進大數據技術，通過硬件設備、軟件系統支持，設置具體流程，全面提升農業無人機應用效果，推動農業現代化、數字化發展。
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