无人机+农业：无人机如何促进生物燃料发展？

无人机+农业：无人机如何促进生物燃料发展？

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　　编者按：作者 Christina Couch 是居住于波士顿的科学作家专门报道科技和电子游戏

　　某研究团队将于 5月 份为一架小型空中无人机和两辆无人地面车辆安装上传感器然后将其投放于种着数百种高粱的农田这三架装有固定传感器的无人机在环绕整个农场转完一圈后可以收集信息希望构建一个 3D 农场帮助研究家们精确定位出农场里每一株高粱生长势头好过预期的具体时间为实现这一目标植物育种家已花费了数年的时间

　　和另一主要生物燃料（玉米）相比高粱抗旱力更强能在其他农作物无法存活的干旱炎热环境中生存但是具体哪个品种是生物燃料的最好来源目前还不得而知这个研究团队的目标是尽可能多地测量出每一株高粱的物理性状——从高度和密度到光和作用下叶子的生长角度

　　空中无人机是一架 25 磅重的无人直升机装有激光雷达、可见像、热红外以及高光谱相机每两周这架微型直升机会花 20 分钟围绕这片 10 英亩的高粱地至少转一个来回同时地面无人车辆也会至少进行一次巡逻以此来对高粱进行测量以及在高粱的茎叶上安放微型传感器

　　“我们的总体目标就是要大大提高高粱这一生物能源作物的产量” Near Earth Autonomy 公司的高级机器人工程师 Paul Bartlett 表示该项目的空中无人机传感系统就是这家公司做的如果产量能够大幅增加“那么高粱就能真正成为可持续生物能源的来源”

　　在美国国内种植生物能源作物兼具环境和经济效益高粱这一生物能源作物和传统的石油相比所产生的温室气体排放量要要想替代传统燃料就必须大量增加高粱的产量正因如此美国能源部先进能源研究计划署 （ARPAE） 为诸如 Bartlett 所做的这类项目投入了 3000 万美元这类项目利用机器人和自动传感系统来收集作物的物理 “表现型”数据速度上比以往的人工测量要快很多

　　这正是植物遗传学研究中面临的主要难题威斯康辛大学麦迪逊分校植物生理学家 Edgar Spalding 说到得益于基因组测序科学家们能够获得大量关于植物基因结构的数据但是关于这些基因信息如何转换成植物生理机能（或表现型）的数据却很少由于对表现型进行人工测定是一项耗时耗力且成本颇高的工作因此科学家的研究范围受到了限制

　　不过这一难题很快就能得到解决通过与卡内基梅隆大学机器人研究所、唐纳德丹弗思植物科学中心和克莱姆森大学植物研究员的合作Bartlett 所在的研究小组（ARPAE 资助的 6 个研究小组的其中之一）争取在接下来 2 到 4年 内完成自动系统的开发以此来收集大量精确的表现型数据、分析作物的生长情况以及开发些算法来选出适合再生产的最佳作物品种圣路易斯丹弗思植物科学中心的研究组将利用这些小组所作的研究来创建一个开源的表现型数据集供全球各地的科学家们使用

　　通过无人机来研究植物表现型的这类项目将消除植物表现型研究中所遇到的瓶颈Spalding 表示但这些项目的实施需要植物研究家同数据分析专家通力合作

　　“我觉得一旦研究家们能够很好地运用这些飞行传感器那他们就会意识到接下来要面临的就是计算这一艰巨任务了” Spalding 说到“这些数据的计算可不是在电脑桌面上就能完成的”

编者按：作者 Christina Couch 是居住于波士顿的科学作家专门报道科技和电子游戏

　　某研究团队将于 5月 份为一架小型空中无人机和两辆无人地面车辆安装上传感器然后将其投放于种着数百种高粱的农田这三架装有固定传感器的无人机在环绕整个农场转完一圈后可以收集信息希望构建一个 3D 农场帮助研究家们精确定位出农场里每一株高粱生长势头好过预期的具体时间为实现这一目标植物育种家已花费了数年的时间

　　和另一主要生物燃料（玉米）相比高粱抗旱力更强能在其他农作物无法存活的干旱炎热环境中生存但是具体哪个品种是生物燃料的最好来源目前还不得而知这个研究团队的目标是尽可能多地测量出每一株高粱的物理性状——从高度和密度到光和作用下叶子的生长角度

　　空中无人机是一架 25 磅重的无人直升机装有激光雷达、可见像、热红外以及高光谱相机每两周这架微型直升机会花 20 分钟围绕这片 10 英亩的高粱地至少转一个来回同时地面无人车辆也会至少进行一次巡逻以此来对高粱进行测量以及在高粱的茎叶上安放微型传感器

　　“我们的总体目标就是要大大提高高粱这一生物能源作物的产量” Near Earth Autonomy 公司的高级机器人工程师 Paul Bartlett 表示该项目的空中无人机传感系统就是这家公司做的如果产量能够大幅增加“那么高粱就能真正成为可持续生物能源的来源”

　　在美国国内种植生物能源作物兼具环境和经济效益高粱这一生物能源作物和传统的石油相比所产生的温室气体排放量要要想替代传统燃料就必须大量增加高粱的产量正因如此美国能源部先进能源研究计划署 （ARPAE） 为诸如 Bartlett 所做的这类项目投入了 3000 万美元这类项目利用机器人和自动传感系统来收集作物的物理 “表现型”数据速度上比以往的人工测量要快很多

　　这正是植物遗传学研究中面临的主要难题威斯康辛大学麦迪逊分校植物生理学家 Edgar Spalding 说到得益于基因组测序科学家们能够获得大量关于植物基因结构的数据但是关于这些基因信息如何转换成植物生理机能（或表现型）的数据却很少由于对表现型进行人工测定是一项耗时耗力且成本颇高的工作因此科学家的研究范围受到了限制

　　不过这一难题很快就能得到解决通过与卡内基梅隆大学机器人研究所、唐纳德丹弗思植物科学中心和克莱姆森大学植物研究员的合作Bartlett 所在的研究小组（ARPAE 资助的 6 个研究小组的其中之一）争取在接下来 2 到 4年 内完成自动系统的开发以此来收集大量精确的表现型数据、分析作物的生长情况以及开发些算法来选出适合再生产的最佳作物品种圣路易斯丹弗思植物科学中心的研究组将利用这些小组所作的研究来创建一个开源的表现型数据集供全球各地的科学家们使用

　　通过无人机来研究植物表现型的这类项目将消除植物表现型研究中所遇到的瓶颈Spalding 表示但这些项目的实施需要植物研究家同数据分析专家通力合作

　　“我觉得一旦研究家们能够很好地运用这些飞行传感器那他们就会意识到接下来要面临的就是计算这一艰巨任务了” Spalding 说到“这些数据的计算可不是在电脑桌面上就能完成的”