低空经济背景下无人机植保作业效率优化分析

引言

农业现代化需高效，智能植保手段。植保无人机具有高效率，低成本以及精准喷洒能力等特点，已经成为农业生产过程中必不可少的重要设备。低空经济政策加持给无人机技术与农业深度融合带来机遇，但是在实际运行过程中仍然存在续航不足，智能化程度不高，多机协同效果不佳等诸多问题。本研究基于技术视角，以作业流程优化和智能调度算法为切入点，将遥感数据和AI 识别模型相结合，建立高效的植保体系，以期为促进农业数字化和绿色转型发展提供理论和技术支持。

一、低空经济背景下无人机植保作业的发展现（一）低空经济政策与产业背景概述

国家推动低空空域开放和低空经济战略的实施，无人机植保是智慧农业的重要环节正在从政策红利中获益。2023 年国务院明确提出要推进低空经济， 农业农村部 化技术的推广步伐。许多地区已由原来的按购机成本百分比补贴（如过去曾 如：江苏省根据新政策，购置植保无人机可享最高约 10,400 元的定额补 2024 年我 国低 1.5 万亿元人民币，其中农业无人机的比重超过 1 亿。政策驱动叠加资本注入有助于技术加速演进和市场拓展，为传统农业迈向智能高效模式提供坚实的支撑。

（二）当前植保无人机作业模式与市场现状

当前我国植保无人机以多旋翼机型为主，早期的 10L、20L 和 40L 机型已逐步被如大疆 T70 等高载重智能设备替代。T70 支持最大载重70 公斤、最多装载100 升药液或肥料，已在重庆等地广泛应用，显著提升复杂地形的作业能力。全国植保无人机保有量超过 18 万台，累计作业面积突破 16 亿亩。作业模式也从“集中调度+定点喷洒”向“智能路径+变量喷洒”转变，效率与精度不断提升 。

（三）技术瓶颈与作业挑战分析

尽管大疆 T70 等高性能植保无人机的推广显著提升了农业作业效率，但在复杂环境和长时间运行中仍存在瓶颈。T70 满载100 升时单次飞行仅约 12～15 分钟，续航限制影响连片作业连贯性；在果园、梯田等非规则地形中，导航路径易漂移，喷洒覆盖率可能降至85%以下；虽集成边缘计算与AI 识别，但对光照、能见度、风速等环境变化的自适应能力不足。加之操作水平不一、缺乏统一调度与标准化流程，制约智能系统效能发挥。

二、无人机植保作业效率优化关键技术路（一）航线规划与智能调度算法优化

航线的智能化是提高植保效率的核心内容。和规则路径或者人工操作相比较，细胞划分和区域分解式的路径设计等现代算法可以降低冗余飞行的发生率，研究表明：多机协同可以使单次覆盖时间被压缩到原来的三分之一，效率提升几倍[2]。在机器学习和仿真联动机制的支持下，该系统能根据实时风速，高度等参数对航速和轨迹进行调节，增强路径适应性。

（二）喷洒控制系统与作业参数自动调节

智能喷洒系统是提高效率和环保效果的关键。整合GBS,CSA 等模块，该系统可根据飞行参数及气象实现喷洒流量及粒径的自动调整。AI 辅助下变量喷洒已经能根据作物长势进行喷量自动调节和施药区域精准调控。与传统的恒定模式相比，这项技术能实现高达 50%的节药率，还能保证良好的附着率。作业过程更加绿色环保、覆盖更加均匀、降低化学品残留和资源浪费、帮助高值农区实现可持续管理、提高作业精准性。

（三）多机协同作业技术与边缘计算支持

多机协同为大规模高效作业提供一种重要方式。利用分布式群体控制算法可以进行区域分工和并行作业以促进作业总效率的提高。边缘计算模块让无人机 在本地完成识别和环境感知任务，避免对远程服务器的依赖，减少延迟。在实际操作中，覆盖率从 70 工作时间也减少近40%。协同机制和边缘智能相结合，既增强鲁棒性又促进农业作业向智能化和自动化逐渐发展，建立面向未来的智慧农业体系。

表1 不同技术路径对无人机植保关键效率指标的提升比较

图1 不同技术路径对无人机植保关键效率指标的提升比较

三、典型应用场景与未来发展方向（一）高值作物区域差异化植保实践

重庆的柑橘园、茶园等高价值经济作物区多分布在山地和丘陵地带，地形起伏大、作业难度高。以重庆武隆区的一个 320 亩柑橘园为例，园区平均坡度在55°左右，传统人工喷洒方式每日作业面积不足12 亩，而采用植保无人机后单日可覆盖超过 90 亩，效率提升约 7.5 倍。结合等高线飞行与纵坡路径优化策略，可在复杂坡地环境中保持喷洒均匀度和药液沉积率的稳定。通过三维地形建模和三维航线规划技术，无人机在果园作业中不仅提高作业速度，还降低因重喷、漏喷带来的药剂浪费，实现作业效率与作业质量的双提升。

（二）融合遥感与AI 识别的精准作业

遥感技术和AI 技术正在逐渐成为精准植保工作的关键支柱。无人机配备多光谱、热红外等多种传感器能收集到关于植被指数、作物营养和病虫害的识别信息，例如 NDVI 和 NDRE,这些都被广泛应用于监控作物的生长状况。利用机器学习模型对病害区域进行分析，可产生处方图引导喷洒路径。在“AI+农业等”的应用实践中，利用遥感数据进行无人机的精确喷洒，成功地减少农药的使用量 30%，提高出苗率 15% ，节水和节肥的效率也分别达到 40%和25%。

（三）未来趋势：低空+数字农业+绿色环保融合路径

未来农业将集低空飞行平台，数字技术和绿色理念于一体，建立高效，智能和可持续发展的生产。无人机通过遥感采集作物生长周期中的数据、AI 驱动决策和平台协调调度等技术实现从监控到运行的闭环服务。物联网对土壤和气象等环境数据进行收集，智能分析指导精准作业以减少农药和水肥的浪费，降低排放和提高生态效率 。这一融合路径既回应国家低空经济的发展定位又顺应农业绿色转型的潮流，促进农业向智能化升级和生态化发展，有力地支持数字农业的发展。

表2 典型应用场景效率与资源节约对比

结论

无人机植保技术正加速从单点作业向着系统化，智能化的方向发展。在对实际应用场景进行分析的基础上，提出效率提升关键路径和今后发展方 线智 能规划，变量喷 洒和多机协同可显著提高作业质量和资源利用效率，遥感和AI 的融合支持精 低空网络和绿色理念进一步融合，闭环无人机农业生产全周期应用。低空经济必然是农业智能化和生态化发展的主要动力。

参考文献

[1] 周风景,孙成明.基于低空经济 行业发展浅析[J].农业开发与装备, 2024(5):29-32.

[2] 郭哲伦,钱雄文.低空经济背 展探讨[J].空运商务, 2024(10):24-27.

[3] 陈勇,杨健,张余,等.面向低 管理政策,标准与技术[J].数据采集与处理, 2025,40(1):2-26.