基于末端反馈定位的无人机病虫害分层调查系统及方法

本发明涉及智慧农业与农业遥感，尤其涉及基于末端反馈定位的无人机病虫害分层调查系统及方法。

背景技术：

1、卫星遥感、有人机航测以及常规无人机可见光或多光谱调查，通常从作物冠层上方进行非接触式观测。对于水稻、小麦、玉米、棉花、蔬菜和果树等具有一定冠层密度的作物，叶片、叶鞘、茎秆和枝叶会形成遮挡，使冠层内部、叶片背面、株间、茎基部、近地表或水面附近的病虫害对象难以直接成像。常规航空影像还受飞行安全高度和视场覆盖需求限制，对微小害虫、早期病斑、蛀孔、虫卵和局部叶鞘症状的有效像素不足，容易在低密度或早期发生阶段漏检。

2、为克服上述不足，已有研究者尝试将成像设备从无人机机体向下延伸。例如，有专利提出在无人机上安装升降机构，通过牵引绳将摄像头下降至棉花植株内部，对叶片背面进行图像采集；另有技术方案采用卷扬机配合摄像机实现取土或图像采集；还有方案通过滑轮调节机构调节相机高度，以实现作物近距离成像。然而，上述技术主要解决的是成像设备从冠层上方单向下降的工程问题，未涉及末端成像单元在冠层上方、冠层内部与作物基部之间稳定切换并重复获得可比较影像的控制方法。

3、也有专利提出无人机飞行到作物冠层内获取图像，或利用深度信息使无人机飞行至棉花植株的上部、中部、下部进行图像采集。这类方案依赖无人机整体进入冠层内部，在密植作物中易受旋翼下洗气流扰动、叶片遮挡和碰撞风险的影响，且无人机本身的体积限制了其进入狭窄株间空间的能力。另有方案通过无人机搭载升降机构与激光测距装置，控制感知测量装置升降至目标测量高度，但其定位依据是无人机机载激光测距装置测量的距离信息，而非末端探测单元自身的反馈信息，难以适应冠层内部复杂遮挡和作物高度变化的条件。还有方案将相机固定安装于无人机机体下方并使相机与机体的间距大于株高，通过无人机整机垂直下降至包括近地面在内的多个高度位置取像，其成像单元全程固定朝下，且高度变换依赖整机动作而非末端自身反馈，在密植与高秆作物中同样存在旋翼下洗扰动与无法侧向近摄冠层内部目标的问题。

4、上述向下延伸或整机下降的方案还共同面对一个定位精度上的量级矛盾。要在冠层内部或茎基部清晰拍摄虫体、卵块、蛀孔与叶鞘病斑等小尺度对象，成像模组必须停留在距被摄目标厘米量级的位置：内窥式微型成像模组的清晰工作距离通常为数毫米至二百毫米，常用范围为五毫米至一百毫米。而无人飞行平台自身可用的定位手段，即卫星定位与气压定高，其误差为米量级，且受气压漂移、地形起伏与冠层高度不均的影响；机载测距装置虽可测得机体至冠层表面的距离，但其测距光路在进入冠层后即被叶片遮断，无法反映末端在冠层内部的实际位置。二者相差约两个数量级。因此，依靠无人飞行平台的高度或位置来间接确定末端的成像位置，在原理上即无法满足近距离成像对定位精度的要求，而须由末端探测单元自身产生的反馈信息直接闭环控制其到位。

5、此外，可下放的末端探头其外径为毫米量级，通常为二至十毫米，而可飞行的微型无人机整机其最小横向尺寸为百毫米量级，通常为一百至三百毫米。在行距与株距有限的密植作物中，前者可在茎叶间隙中通过而基本不改变冠层结构，后者则必然挤压、碰撞并以旋翼下洗气流扰动冠层。上述尺寸上的量级差别表明，使末端探头穿越冠层与使无人机整机进入冠层，并非同一技术手段的简单替换。

6、人工调查方面，五点取样、对角线取样、棋盘式取样或分层取样依赖调查人员进入田间观察、计数和分级，结果易受经验、取样位置、观察视野、计数口径和严重度判断影响，不同人员和地区之间难以形成完全一致的数据标准，且原始证据不足，调查过程难以复核。

7、在病虫害监测的组织实施层面，各级植保机构与农技人员需要按调查规程定期开展田间调查并逐级上报种类、发生密度与严重度等数据，用于测报预警与防治决策。然而人工调查不仅费时费力，且取样位置、计数口径与严重度分级判断因人而异、因地区而异，数据主观性强、标准化程度低、原始证据不足，难以快速共享与复核，制约了监测数据在决策中的可靠应用。

8、另一方面，现有的病虫害智能识别技术大多止步于对单幅图像作出“病虫害种类”与“图像内个体数量或病斑有无”的判断，而未能进一步产出植保决策实际依赖的发生程度与危害程度指标，例如每百丛虫量、虫口密度、被害株率、病情指数、病叶率等按调查规程规定的取样单元计量的指标。其根本原因在于：由图像内计数换算为规程指标，必须已知该幅影像所覆盖的取样单元数量、镜头至被摄目标的实际距离以及所处的作物层位；而在从冠层上方数米处俯拍或由地面固定装置拍摄的方式下，上述量值无法准确获得，冠层内部与茎基部的虫体、卵块、蛀孔和叶鞘病斑更是难以进入画面。因此识别结果只能作为定性参考，无法直接作为测报数据上报与防治指标比对之用。

9、因此，现有技术仍缺乏一种既能使成像单元从无人机机体向下延伸至作物不同层位、并依据末端探测单元自身的反馈信息进行精确定位控制，从而在冠层上方、冠层内部以及茎基部或树冠内膛等不同层位获取标准化、可追溯的近距离影像，又能在采集环节同步获得层位、距离与标定尺度，进而按统一规程自动换算输出可追溯的发生程度与危害程度指标的方法及系统。

10、鉴于此我们提出基于末端反馈定位的无人机病虫害分层调查系统及方法来解决现有的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于末端反馈定位的无人机病虫害分层调查系统及方法，以解决上述背景技术中提出的下述技术问题：

2、其一，冠层遮挡与定位精度之间的量级矛盾。冠层内部、叶片背面、茎基部及近地表或水面附近的病虫害对象无法由冠层上方的非接触观测成像，而在冠层内部近距离成像所要求的定位精度为厘米量级，无人飞行平台自身可用的卫星定位与气压定高为米量级，机载测距的光路进入冠层后即被叶片遮断，二者相差约两个数量级，故依靠机体的高度或位置无法间接确定末端的成像位置。

3、其二，同一采样点无法在不同作物层位之间稳定切换并采集侧向近距离影像。既有的向下延伸方案仅解决成像设备单向下降的工程问题，成像方向全程固定朝下，无法对茎秆、叶鞘、叶腋、内膛枝条、主干、心叶或花穗等侧向部位近距离取景。

4、其三，识别结果无法换算为调查规程口径的指标。由图像内计数换算为按取样单元计量的发生程度与危害程度指标，必须已知该幅影像所处的作物层位、镜头至被摄目标的实际距离以及图像标定尺度，而上述量值在冠层上方俯拍或地面固定装置拍摄的方式下无法准确获得，致使识别结果只能作定性参考，且同一部位在不同时次之间无法重复定位、影像不可比较。

5、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于末端反馈定位的无人机病虫害分层调查系统，包括无人飞行平台、下向延伸组件、末端探测单元、长度调节及锁止组件、控制单元以及任务与数据单元；无人飞行平台用于在多个采样点之间移动、悬停及进行位置调节；下向延伸组件的近端与无人飞行平台连接，远端与末端探测单元连接，用于使末端探测单元位于无人飞行平台下方；长度调节及锁止组件用于收放并锁止下向延伸组件，使无人飞行平台保持在作物冠层上方的同时，将末端探测单元经下向延伸组件下放、穿入或穿过作物冠层接近或到达目标作物层位；末端探测单元包括成像模组；末端探测单元上和下向延伸组件上设置有用于产生末端反馈信息的感知部件，末端反馈信息为由该感知部件获取的末端探测单元自身相对于目标层位的距离反馈、姿态反馈、图像反馈、张力反馈、接触反馈或位置反馈中的至少一种；控制单元用于根据末端反馈信息与目标层位条件之间的偏差，调节下向延伸组件的延伸长度和末端探测单元的姿态，使末端探测单元到达目标成像位置；且在同一采样点使末端探测单元依次到达至少两个目标层位，至少两个目标层位包括位于作物冠层上方的第一层位与位于作物冠层内部或冠层下方的第二层位，且在第二层位成像模组的成像光轴调整至横向或斜向以采集侧向近距离影像；任务与数据单元用于按调查取样规则存储采样点、取样顺序和目标层位，并将所采集的影像与位置、时间、层位、设备状态及控制参数关联并输出调查结果。

6、进一步地，末端反馈信息包括距离反馈、姿态反馈、图像反馈、张力反馈、接触反馈以及位置反馈中的至少两种；其中，距离反馈由末端探测单元上设置的距离感知部件获取末端探测单元至冠层表面、作物组织、近地表、水面或地面的距离；姿态反馈由末端探测单元上设置的姿态感知部件获取末端探测单元的倾角、偏航、旋转状态或摆动幅度；图像反馈由成像模组获取图像清晰度、目标占比、遮挡比例、对焦状态或特征尺度；张力反馈由下向延伸组件上设置的张力或载荷感知组件获取下向延伸组件受到的拉力、卡滞或异常阻力；接触反馈由末端探测单元上设置的接触传感器获取末端探测单元与叶片、茎秆、地面或水面的接触状态；位置反馈为通过视觉定位、超宽带、rtk或惯性测量方式获得的末端探测单元的空间位置。

7、进一步地，目标层位条件为与各目标层位一一对应预设的并且由末端反馈信息直接判定的量化条件集合，包括目标距离范围、允许姿态偏差范围、图像质量阈值、张力正常范围、接触状态要求以及成像方向要求中的至少一项；控制单元将实时获取的末端反馈信息与当前目标层位所对应的上述量化条件逐项比较得到偏差量，当全部相关项均落入相应允许范围时，判定末端探测单元已到达该目标层位的目标成像位置；当由第一层位转入第二层位时，控制单元将目标层位条件切换为第二层位所对应的条件集合。目标层位条件亦可由同一采样点、同一层位历次采集所记录的延伸长度、末端姿态角、实测距离与成像方向反演给出，用以复现历次采集的成像位姿。

8、3.根据权利要求1所述的基于末端反馈定位的无人机病虫害分层调查系统，其特征在于：第一层位为位于作物冠层上方且成像光轴朝下的俯视层位；第二层位随目标作物类型确定，对于禾本科密植作物为茎基部或叶鞘区域层位，对于高秆作物为中下部茎节、叶腋或雌穗区域层位，对于地上部匍匐或近地结实作物为近地面的茎蔓、果针或结实部位层位，对于木本果树为树冠内部、内膛枝条、主干或主枝区域层位，对于棕榔科高干作物为冠丛基部、心叶、叶鞘或花穗区域层位；控制单元根据目标层位、目标对象尺寸和成像方向调用相应的成像参数；在第二层位，成像光轴调整至横向或斜向以采集侧向近距离影像。

9、进一步地，长度调节及锁止组件选自卷扬机构、卷线机构、直线驱动机构以及伸缩机构中的至少一种；控制单元使系统工作在固定长度模式、分级长度模式、连续收放模式以及协同调节模式中的至少一种；对于固定长度模式，调查阶段保持预设长度，通过无人飞行平台升降和横移改变末端位置；对于分级长度模式，在巡航长度、冠层成像长度和第二层位成像长度之间切换；对于连续收放模式，长度调节及锁止组件根据末端反馈连续改变延伸长度；对于协同调节模式，无人飞行平台的高度与下向延伸组件的长度按优先级、比例或闭环算法共同调节。

10、进一步地，末端探测单元的成像模组为可转向内窥式成像模组，可转向内窥式成像模组通过探头弯曲、俯仰调节以及方位旋转中的至少一种方式将成像光轴从朝下方向调整至横向方向；或者，末端探测单元包括下视成像模组和横向成像模组的组合，下视成像模组固定朝下，横向成像模组固定朝侧向或可调侧向，用于获取不同方位的侧向影像；成像模组具有补光部件和清洁部件。

11、进一步地，控制单元获取成像模组采集的预览视频或影像，并判断图像清晰度、遮挡程度、目标尺度、运动模糊或曝光状态是否满足预设阈值；当不满足预设阈值时，控制单元调整末端探测单元的位置、镜头方向、姿态或成像参数并重新采集影像；满足预设阈值后，采集多张高分辨率照片、连拍图像或视频。

12、进一步地，任务与数据单元按照预设空间取样规则生成多个采样点，无人飞行平台依次到达各采样点，重复执行末端定位和分层影像采集流程；任务与数据单元将每个单幅图像、连拍序列、视频片段或视频帧与采样点标识、拍摄时间和飞行平台位置关联，并关联末端层位、末端距离、延伸长度、镜头方向、相机姿态、图像尺度、设备编号或任务编号中的至少一项。

13、进一步地，下向延伸组件选自柔性线缆、半刚性管、分段刚度杆、导向套管以及可伸缩探杆中的至少一种；末端探测单元设置于下向延伸组件的远端；下向延伸组件的出线位置设置于无人飞行平台的腹部、侧方以及起落架位置中的一处。

14、进一步地，控制单元根据末端反馈信息执行异常安全控制；当检测到张力异常、摆动幅度超限、触地、入水、镜头遮挡、图像持续不合格或通信异常时，控制单元执行停止下降、复位、回收末端探测单元或控制无人飞行平台安全爬升中的至少一种处置操作。

15、进一步地，还包括与无人飞行平台可拆卸连接的挂载座，长度调节及锁止组件设置于挂载座；挂载座包括上安装板、下承载座以及连接于上安装板与下承载座之间的减振连接件，上安装板设置有与无人飞行平台配合的快拆件或安装孔组；挂载座设置有供下向延伸组件向下伸出的导向出口，导向出口位于或邻近无人飞行平台重心的竖直投影区域，使下向延伸组件沿无人飞行平台重心的竖直方向向下伸出。

16、进一步地，长度调节及锁止组件包括机构壳体、设置于机构壳体内的卷绕件、驱动卷绕件正反转的驱动件、限制卷绕件转动的锁止件以及设置于下向延伸组件伸出路径上的导向件；锁止件选自棘爪棘轮件、电磁制动器、摩擦锁紧件、自锁减速器、蜗轮蜗杆自锁件或抱闸件中的至少一种；导向件选自导向轮、导向套、导向管或排线件中的至少一种。

17、进一步地，下向延伸组件包括外护套、设置于外护套内的承力芯以及沿外护套长度方向穿设的供电导线和数据导线，承力芯的两端分别与长度调节及锁止组件和末端探测单元连接以承受拉力；外护套的外周设置有耐磨防缠绕套，耐磨防缠绕套的外表面选自光滑面、螺旋导流面以及低摩擦涂层面中的至少一种。

18、进一步地，末端探测单元包括探头壳体以及设置于探头壳体上的姿态调节部件，成像模组设置于探头壳体内或探头壳体上，姿态调节部件使成像模组的成像方向在朝下方向与横向方向之间切换；姿态调节部件包括可弯曲探头段、俯仰驱动件或方位旋转件中的至少一种；探头壳体与下向延伸组件的远端之间设置有绕下向延伸组件轴线旋转的旋转连接件；探头壳体的下端和侧部设置有镜头保护结构，镜头保护结构包括透明保护窗、防撞环、防护罩或格栅中的至少一种。

19、进一步地，还包括设置于旋转连接件处的旋转电连接件，旋转电连接件为导电滑环，其定子部分与下向延伸组件的远端固定连接，转子部分与探头壳体的上端固定连接，供电导线和数据导线经导电滑环在探头壳体绕轴旋转过程中保持连续电连接。

20、进一步地，当末端探测单元包括下视成像模组和横向成像模组的组合时，下视成像模组为广角成像模组，其视场角大于横向成像模组的视场角，其对焦距离大于横向成像模组的对焦距离；横向成像模组为微距或长焦成像模组；下视成像模组与横向成像模组分别配备独立的光学系统与补光部件，并由控制单元控制同步采集或分时采集；末端探测单元还包括供电转换模块，供电转换模块的输入端与无人飞行平台的电源连接，输出端经供电导线向成像模组、补光部件及感知部件供给工作电压。

21、进一步地，挂载座上设置有导向臂，导向臂呈l形或折弯形，其臂根固定于挂载座且位于无人飞行平台的下视感知部件的视场范围之外，其臂端向前或向侧伸出并设置导向出口，使导向出口邻近无人飞行平台重心的竖直投影区域且位于下视感知部件的视场范围之外；长度调节及锁止组件的机构壳体与导向臂的臂身均位于下视感知部件的视场范围之外；下视感知部件包括下视视觉传感器、下视测距传感器以及下视补光部件中的至少一种。

22、基于末端反馈定位的无人机病虫害分层调查方法，包括：

23、s1、规程化取样规划：根据目标田块或园区的形状、面积、作物种类、种植密度及生育期，按照病虫害调查技术规程确定的取样方式与取样单元，生成多个采样点及各采样点对应的目标层位序列，目标层位序列包括位于作物冠层上方的第一层位与位于作物冠层内部或冠层下方的第二层位；

24、s2、到点悬停：控制无人飞行平台飞抵采样点并保持在作物冠层上方的悬停位置；

25、s3、下放末端：在无人飞行平台保持于冠层上方的状态下，通过长度调节及锁止组件收放下向延伸组件，将末端探测单元从无人飞行平台下方下放、穿入或穿过作物冠层并且接近或到达目标层位；

26、s4、末端反馈闭环定位：通过设置于末端探测单元上和下向延伸组件上的感知部件，获取末端探测单元自身相对于目标层位的距离、姿态、图像、张力、接触或位置中的至少一种反馈信息，根据该反馈信息与目标层位条件之间的偏差，调节下向延伸组件的延伸长度和末端探测单元的姿态，使末端探测单元到达该目标层位的目标成像位置；

27、s5、分层影像采集：在同一采样点使末端探测单元依次到达至少两个目标层位；在第一层位以成像光轴朝下采集俯视影像，在第二层位将成像光轴调整至横向或斜向，采集作物茎秆、叶鞘、叶腋、内膛枝条、主干、心叶或花穗中至少一个部位的侧向近距离影像；

28、s6、数据关联：将所采集的影像与采样点标识、拍摄时间、无人飞行平台位置、末端层位、延伸长度及镜头方向中的至少一项关联，形成可追溯的调查影像记录；

29、s7、回收转场：回收末端探测单元后飞往下一采样点，重复步骤s2至步骤s6，直至完成全部采样点的调查。

30、进一步地，还包括步骤s8标准化调查数据生成：将各采样点分层采集的影像输入病虫害识别模型，识别病虫害种类与个体数量或病斑区域；并依据每幅影像所关联的末端层位、末端至目标的距离及图像标定尺度，将所识别的数量或病斑区域换算为按调查规程规定的取样单元计量的发生程度与危害程度指标，例如百丛虫量、虫口密度、被害株率、病株率、病情指数、病叶率、卵量等；按采样点及田块汇总，形成用于植保决策的标准化调查结果。

31、进一步地，还包括图像质量闭环、多源末端反馈的自适应置信度融合、目标层位的模糊隶属与滞回判别、动态优先级协同调节、抗扰与防摆控制、图像质量驱动的视觉伺服微调以及异常安全控制中的至少一种。

32、进一步地，发生程度与危害程度指标选自百丛虫量、虫口密度、每株虫量、被害株率、病株率、病叶率、病情指数、卵量、卵块密度、被害面积率及天敌数量中的至少一种；调查规程规定的取样单元包括丛、株、叶、穗、单位面积或单位长度行段。

33、进一步地，换算以每幅影像关联的末端层位、末端距离及图像标定尺度为依据，依次进行尺度还原、取样单元计数与严重度分级；尺度还原为由末端距离与成像模组内参得出该幅影像的每像素实际长度及实际覆盖面积；取样单元计数为由实际覆盖面积与种植密度得出该幅影像所覆盖的取样单元数；严重度分级为由病斑实际面积与器官实际面积之比对照调查规程的分级标准归级。

34、进一步地，病虫害识别模型包括卷积神经网络、目标检测网络、语义分割网络、分类网络以及视觉大模型中的至少一种；其中以目标检测网络对害虫个体、卵块及蛀孔进行定位与计数，以语义分割网络对病斑区域进行像素级分割以计算病斑面积占比，以分类网络对病虫害种类及严重度等级进行判别；图像标定尺度由末端探测单元的实测距离与成像模组的内参换算得到。

35、进一步地，在步骤s5采集前，控制单元获取成像模组的预览影像并评估清晰度、遮挡比例、目标尺度、运动模糊或曝光状态；不满足预设阈值时调整末端位置、镜头方向、姿态或成像参数并重新采集，满足阈值后再采集高分辨率照片、连拍图像或视频。

36、进一步地，步骤s4中对每一类末端反馈实时计算取值于0到1的置信度，按置信度加权融合得到末端状态估计，并引入置信度激励指数使高置信度反馈获得超比例权重并且低于低置信度阈值的反馈被剔除；采用卡尔曼滤波对末端状态进行最优估计，其观测噪声协方差随置信度动态调整。

37、进一步地，为巡航、冠层上方、冠层内部、第二层位俯视以及第二层位侧向各层位定义状态量的隶属度函数，取综合隶属度最高者为当前层位；并设置滞回量形成切换死区。

38、进一步地，步骤s4中在调节下向延伸组件的延伸长度与末端探测单元的姿态的同时，协同调节无人飞行平台的高度；无人飞行平台高度调节、延伸长度调节以及末端姿态调节三个通道的控制量权重之和为1且随末端状态自适应变化；末端远离目标层位时增大平台高度调节权重，接近目标层位时增大延伸长度调节权重，根据第二层位侧向成像图像质量调整末端姿态调节权重。

39、进一步地，对末端位置控制通道建立二阶模型并以线性扩张状态观测器实时估计并补偿包含风扰、旋翼下洗与叶片接触力的总扰动；对位置指令施加输入整形，将指令进行分解实现错时以避开悬吊系统固有频率并且抑制末端摆动。

40、进一步地，在第二层位进行侧向成像时，当末端已到达目标层位但图像质量未达标时，提取目标部位的质心、面积及方向角图像特征，经图像雅可比矩阵将特征偏差映射为末端运动速度指令进行像素级调整，直至图像特征偏差收敛后触发采集；目标部位为茎秆、叶鞘、枝条或主干。

41、进一步地，作业全程监测末端反馈，检测到张力异常、摆动超限、触地、入水、镜头遮挡、图像持续不合格或通信异常时，执行停止下放、回收末端、复位或控制无人飞行平台安全爬升中的至少一种处置。

42、进一步地，还包括同一采样点并且同一层位在不同时次之间的复测与预警步骤：首次采集到达目标成像位置时，记录下向延伸组件的延伸长度、末端探测单元的姿态角、末端实测距离及成像方向，构成该采样点该层位的成像位姿档案；复测时调取成像位姿档案，将档案中的延伸长度、姿态角、实测距离及成像方向作为本次的目标层位条件进行闭环调节，并以图像反馈将画面对准上一时次影像中的同名部位后触发采集；对历次影像的同名部位进行配准比对，依据各次影像的标定尺度得到病斑面积、害虫个体、卵块、蛀孔或虫粪的实际增量，并除以采集时间间隔得到变化速率；当变化速率超过预设增长速率阈值，或首次检出虫卵、卵块、初孵幼虫、初期病斑、初期蛀孔、虫粪、蜜露或叶背螨点中预设的早期症状类别时，输出预警信息，并提高该采样点的复测频次或增加该采样点的目标层位数量或成像方位数量。由此在指标数值尚未达到防治指标之前即可依据趋势发出预警。

43、进一步地，将各采样点的标准化调查结果组织为统一结构的调查记录，调查记录包括采样点标识与坐标、采集时间、层位标识、影像清单及各幅影像的实测距离与标定尺度、识别所得的病虫害种类与数量或病斑面积、换算所得的指标名称与数值、所依据的调查规程标识以及识别模型与换算规则的版本号；调查记录经通信链路上传，并按取样单元数、田块面积及区域面积逐级加权汇总后上报；各级汇总结果保留其下级调查记录与原始影像的索引，使上级依据标定尺度与换算规则对原始影像重新计算，以核验下级上报的指标数值，使不同人员、不同年份、不同地区的调查数据口径一致、可快速共享且可核复。

44、进一步地，在步骤s3下放末端的过程中依据末端反馈择隙下放与寻隙；择隙下放为：由成像模组的下视预览影像与末端的实测距离判定末端下方的冠层间隙，将预览影像中由叶片边缘围合而成且亮度或纹理不同于叶片区域的连通区域，或者实测距离大于相邻探测方位的方位，判定为冠层间隙，并使末端探测单元对准所判定的冠层间隙后继续下放；寻隙为：当下放过程中出现张力升高超过预设阈值、实测距离突变或者预览影像被遮蔽的受阻特征时，停止下放并执行下述至少一种动作：使末端探测单元绕下向延伸组件的轴线旋转以改变探入方位与成像方位、改变末端探测单元的倾角、回收下向延伸组件一段预设长度后重新对准冠层间隙下放、以及控制无人飞行平台在水平方向移动以改变探入点的平面位置；重复动作直至末端探测单元通过遮挡到达目标层位；在第二层位采集侧向影像时，当目标部位被叶片、叶鞘或分蘖遮挡时，使末端探测单元绕轴线旋转并逐个方位评估预览影像的遮挡比例与目标占比，选择遮挡比例最低的方位触发采集。由此使穿越冠层与侧向取景均不依赖冠层结构的均匀性，提高密植与郁闭冠层条件下的穿冠成功率与取景成功率。

45、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

46、1、本发明通过无人飞行平台搭载下向延伸组件，使末端探测单元能够从冠层上方延伸进入冠层内部、株间及茎基部区域，在同一采样点获取至少两个不同作物层位的近距离影像。相比仅能从冠层上方成像的卫星遥感和常规无人机调查，本发明能够越过冠层遮挡，对叶片背面、叶鞘、茎秆、株间及近地表处的微小害虫、早期病斑、蛀孔、虫卵等隐蔽目标进行有效成像，使有效像素与目标尺度相匹配，从而在低密度与发生初期阶段仍可检出，弥补了航空遥感的空间分辨率与人工调查的近距离观察之间的成像尺度缺口。

47、2、本发明不以无人飞行平台机体的绝对高度或位置作为末端成像位置的定位依据，而是由末端探测单元自身产生的相对于目标层位的距离、姿态、图像、张力、接触或位置反馈信息进行闭环定位控制。由此使定位量与被控量在同一位置、同一量级上直接对应：冠层内部近距离成像所要求的位置精度为厘米量级，而卫星定位与气压定高的误差为米量级，机载测距的光路进入冠层后即被叶片遮断，二者相差约两个数量级；改由末端自身反馈直接闭环后，作物高度、冠层厚度、地形起伏、气压漂移或地面条件的变化均不再传递为末端的位置偏差，使末端探测单元在不同采样点、不同时次到达一致的相对成像位置，从而获得尺度可比、重复性高的标准化影像数据。

48、3、本发明的长度调节及锁止组件支持固定长度、分级长度、连续收放及协同调节等多种工作模式。固定长度模式结构简单、可靠性高；分级长度模式兼顾转场安全与调查效率；连续收放模式适合冠层高度变化较大的场景；协同调节模式实现无人机升降与延伸收放的联动优化。上述多种模式可根据实际作物类型、生育期和作业条件灵活选择，适应不同作物类型和作业场景，避免单一调节方式在密植、高秆或倒伏作物中的局限性。

49、4、本发明在同一采样点依次获取冠层上方俯视影像、第二层位俯视影像以及第二层位横向或多方位侧向影像。对于禾本科密植作物，第二层位为茎基部与叶鞘区域；对于木本果树与棕榔科高干作物，第二层位为树冠内膛或冠丛内部。冠层俯视影像提供群体尺度的覆盖度和生长信息，第二层位俯视影像反映植株基部或内膛的病虫害发生密度，横向影像则提供茎秆、叶鞘、枝条表面的细节特征。三种影像相互补充，能够为病虫害种类识别、发生程度分级和精准定位提供更完整的信息支撑。其中，采用可转向内窥式成像模组时，以单一微小外径的探头即可兼顾俯视与侧向两个成像方向，末端的横向尺寸与重量最小，便于在狭窄株间通过；采用下视与横向双成像模组时，则可按广域成像与近摄特写的不同要求分别配置视场角、对焦距离与补光，并支持两个方向同步采集。二者可根据作物株行距与目标部位尺度择一选用。

50、5、本发明按照预设空间取样规则自动生成多个采样点，在各采样点重复执行统一的末端定位和分层影像采集流程，并将每幅影像至少与采样点标识、拍摄时间和飞行平台位置关联，进一步可关联末端层位、延伸长度、镜头方向、设备编号等元数据。相比依赖调查人员经验和主观判断的人工取样，本发明显著降低了不同人员、不同地区之间的调查标准差异，同时为每一采样点保留了完整的原始影像和过程记录，调查数据可复核、可追溯，消除人工主观差异并形成可追溯证据链，满足农业灾害监测中对数据真实性和可靠性的要求。

51、6、本发明通过末端姿态感知、张力或载荷感知以及图像质量评估，实时监测末端探测单元的工作状态。当检测到摆动过大、张力异常、触地、入水、镜头遮挡或图像持续不合格时，控制单元自动执行停止下降、复位、回收末端或控制无人机安全爬升等处置操作，完善的异常安全控制机制保障连续作业可靠性，有效降低了密植作物中探头挂叶、缠绕、触泥和卡滞等风险，提高了系统在复杂田间环境下的连续作业可靠性。

52、7、本发明不限于特定无人机品牌或安装方式，下向延伸组件可采用柔性线缆、半刚性管或可伸缩探杆等多种结构形式，无人飞行平台亦可替换为无人地面车辆或无人水面船舶。在应用对象方面，可覆盖水稻、小麦、玉米、花生、棉花、大豆、油菜、甘蔗、蔬菜、芒果、荔枝、槟榔、椰子等果树与温室作物，调查对象包括成虫、若虫、幼虫、虫卵、病斑、蛀孔、虫粪、蜜露、卷叶、枯心、倒伏、杂草及营养缺素症状等，具备良好的通用性和扩展能力，可作为农业病虫害智能调查的通用数据获取平台。

53、8、本发明按病虫害调查规程标准化定点、定层采集，并将每幅影像与层位、末端距离、图像标定尺度关联，使识别结果不止于“是什么病虫、图上有几头”，而可进一步换算为按规程取样单元计量的发生程度与危害程度指标，例如百丛虫量、虫口密度、被害株率、病情指数、病叶率等。相比现有智能识别方案普遍只输出种类与图像内数量、需人工再行折算甚至无法折算的状况，本发明在采集环节即同步获得换算所必需的层位、实距与尺度信息，从而消除人工调查的主观差异，实现调查数据的标准化、可复核、可追溯与快速共享，输出结果可直接与防治指标比对，直接服务于测报预警与防治决策。

54、9、本发明使无人飞行平台在采集期间保持于作物冠层上方、仅将细长的末端探测单元经收放组件下放穿过冠层，旋翼不进入冠层，相比使整机飞入冠层或降落至作物间的方案，显著降低了旋翼下洗扰动、机体碰撞与缠绕风险，更适合密植与高秆作物的连续作业。

55、10、本发明通过在旋转连接件处设置导电滑环形式的旋转电连接件，使末端探测单元在绕下向延伸组件轴线连续旋转以采集前、后、左、右多方位侧向影像时，供电与影像数据始终保持连续传输，避免线缆随旋转累积扭转而扭断或接触不良，提高了多方位近摄作业的可靠性。

56、11、本发明将同一采样点、同一层位历次采集所记录的延伸长度、末端姿态角、实测距离与成像方向作为本次采集的目标层位条件，通过末端反馈闭环复现历次的成像位姿，使不同时次采集的影像在同一部位、同一尺度下具有可比性；由此可对同名部位的病斑面积、虫口数量、蛀孔或虫粪数量逐次比对，得到变化量与变化速率。相比现有依赖机体高度定位、无法重复到达冠层内部同一部位的方案，本发明能够在指标数值尚未达到防治指标之前，依据近摄影像所反映的早期症状及其增长速率发出预警，并对预警采样点自动提高复测频次与加采层位，把“达标后上报”提前为“趋势预警”，为早期防治争取时间窗口。

57、12、本发明将换算所得的规程口径指标与其依据的层位、采样点坐标、时间、原始影像清单、标定尺度以及识别模型版本一并组织为统一结构的调查记录，经通信链路上传并按采样点、田块、区域逐级加权汇总后上报，上级机构可抽取原始影像重算复核。由此不同人员、不同年份、不同地区的调查结果在同一数据结构与同一换算口径下生成，实现调查数据的标准化、快速共享与可核复，解决人工上报数据口径不一、真实性难以核实的问题。

58、13、本发明在下放过程中依据末端自身的预览影像与实测距离判定冠层间隙并对准间隙下放，遇阻时以绕轴旋转、改变倾角、回收重试或水平改点等方式寻隙，在第二层位取景受遮挡时以绕轴旋转逐方位比较遮挡比例后再采集。由此穿越冠层与侧向取景均不依赖冠层结构的均匀性，在密植、郁闭、倒伏或枝叶交错的冠层条件下仍能到达目标层位并取得无遮挡视角，进一步降低了探头挂叶与缠绕的概率，提高了单点采集的成功率与影像可用率。

59、14、本发明在挂载座上设置l形或折弯形的导向臂，使下向延伸组件的导向出口邻近无人飞行平台重心的竖直投影区域，同时使导向出口、机构壳体与臂身均避开无人飞行平台下视视觉、下视测距与下视补光部件的视场范围。由此在减小末端悬垂与摆动所产生的偏载力矩的同时，不遮挡无人飞行平台自身赖以定高与视觉悬停的下视感知，使本系统能够以附加载荷的形式直接装用于现有多旋翼机型而不损害其悬停精度，兼顾了悬停稳定性与飞行安全。

60、15、本发明以距离、接触、张力、图像与延伸长度五类判据并行、先满足者优先的方式判定末端到位，且主判据随作物类型改变：株高较低的作物以末端至地表或水面的实测距离为主判据，木本果树与棕榔科作物因其冠丛位于地面以上数米至二十米、至地面距离已不构成有效判据，则改以末端至枝条、主干或叶鞘的侧向实测距离与目标部位的成像质量为主判据，并以延伸长度上限作为测距与成像双双失效时的开环兜底。由此同一套系统无需更换硬件即可适用于自地表茎基部至高干树冠内膛的各类目标部位，避免了单一以对地距离或以机体高度作为停止依据在高干作物上完全失效的问题，同时防止末端无限下放而触地拖行或缠绕。

61、16、本发明的末端目标距离并非取自经验值或对地高度，而是由该层位调查所需的单幅影像覆盖面积与成像模组视场角反算得到，并同时受空间分辨力约束：覆盖面积决定所需距离，距离与像素数共同决定每像素对应的实际长度，而该长度须不大于待检目标最小尺度的若干分之一。由此使第一层位以约0.6至1.2平方米的覆盖面积获取群体尺度症状、第二层位以0.01至0.12平方米的覆盖面积获取微小虫体与器官细节，二者各自在覆盖范围与分辨能力之间取得可实施的平衡，避免了以单幅影像既要覆盖大面积又要分辨毫米级目标这一在像素数上不可实现的要求。更重要的是，由于覆盖面积由末端拍摄瞬间的实测距离直接得出，图像内计数除以覆盖面积所得的单位面积发生程度才具有确定的量纲与可比性，多个采样点的数值方可取均并与规程防治指标阈值比较；而在成像距离由机体高度间接推算的情况下，各幅影像的覆盖面积随冠层起伏与气压漂移而未知，其计数无法作为密度指标使用。