在国家自然科学基金等项目资助下，华南农业大学教授文晟团队与海南大学教授王娟团队合作，在植保无人机下洗流场的雾滴动态表征研究领域取得重要进展，创新提出一种基于双无人机协同作业的雾滴动态监测框架。近日，相关成果发表于《农业中的计算机和电子产品》（Computers and Electronics in Agriculture）。

论文第一作者、华南农业大学工程学院硕士研究生李斯培介绍，植保无人机作业时，旋翼下洗流场与液滴的交互机理极为复杂，能否在田间环境中精准监测液滴运动轨迹，长期制约着精准施药技术的发展。传统的计算流体动力学模拟在多变环境中精度受限，而水敏纸测试仅能获得静态沉积结果，粒子图像测速技术则难以克服野外光照干扰及测量范围有限的局限。

双无人机协同感知平台。研究团队供图

针对复杂农田环境下喷雾飘移精准表征的难题，研究团队自主研发了一套双无人机协同感知与作业系统。该系统集成激光雷达主动感知技术，其中一架无人机用于还原真实作业流场，另一架作为感知平台，可获取高频、高密度的三维点云数据。

在此基础上，团队进一步提出了基于深度学习语义分割与体素化局部光流估计的三维动态分析框架。通过深度学习模型，系统能从复杂背景噪声中精准提取微小液滴的点云特征；结合改进的光流算法，实现了对下洗流场中液滴群从宏观时空分布到微观运动特征的全过程、高维度解析。

研究结果表明，该系统在非结构化果园环境中具有较强的抗干扰能力，成功揭示了无人机旋翼下洗流场对液滴群的卷吸与输送机制。与传统测量手段相比，该方案不仅显著提升了监测维度，还具备更低的成本和更好的野外适应性。该成果为优化无人机抗飘移喷施策略、构建植保作业数字孪生模型、实现精准变量施药提供了关键科学依据与数据支撑。

相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.compag.2026.111849