7月17日至22日，浙江广厦建设职业技术大学智能制造学院“造物工坊”实践队6名师生携带自主研制的450mm四旋翼无人机，赴浙江省丽水市庆元县岭头乡开展为期6天的智慧农业专项调研。团队深入岭头乡5个行政村，累计完成航拍建图覆盖约1200亩山地，入户访谈农户32户，回收有效问卷47份，采集航拍影像素材68G。
此次调研聚焦山区农业地块分散、坡地高差明显、人工巡查耗时较长等问题。实践队以自研无人机为低空数据采集入口，配套开发可控制一键巡航的小程序，并结合不同村庄地形生成巡检航线，探索“低空巡检+AI识别+地面传感+移动端操作”在山区农业管护中的应用路径。
实践队赴岭头乡合照
调研首站，实践队走进庆元县食用菌产业中心。该中心已形成较成熟的智能控制体系，封闭式菇棚内的温湿度、光照、二氧化碳浓度等参数通过物联网传感器回传至中控平台，香菇、龙爪菇等不同品种对应独立生长模型与调控策略。队员查看环境监测设备布设点位，记录各品种生长周期对应的参数阈值，梳理传感器数据采集频率、异常预警触发机制等内容，为后续空中勘测与地面监测协同方案提供参照。
实地调研食用菌产业中心
自研无人机建立山区地块基础底图
实践队携带的450mm四旋翼无人机由团队自主研发，队员参与完成碳纤维机架设计、飞控系统参数调校、图传模块集成及AI识别算法部署。该机型载重5kg、续航35分钟，搭载的YOLOv8病害识别模型经团队训练后压缩至3MB并部署于边缘端，可在离线条件下判断6类作物病害，识别精度超85%。
自研无人机开展农田巡检与数据采集
在岗后洋等农田集中片区，无人机沿规划路线逐块扫描，获取1200亩山地的高精度数字地图与数字影像。通过空中视角，团队直观掌握地块破碎化分布和坡地高差变化，并结合各村地形与地块边界生成巡检航线。地块边界、高程等数据为后续方案设计提供了基础底图，也让团队初步锁定低空技术介入方向。
岭头乡无人机全域航拍
AI识别结合人工复核验证田间需求
带着无人机数据，实践队进入田间开展地面复核与入户走访。队员在茭白田测量水位，在黄精地记录长势与病虫害痕迹，并采集土壤温湿度数据，将空中勘测结果与地面情况逐块比对。团队还走访黄精种植基地负责人，了解管护难点与采收标准，并参观深加工工厂。
“黄精地里草比苗高是常态，病虫害发现时往往已经晚了。”种植负责人的反馈，与无人机数字影像显示的长势异常区域相互印证，也说明空中巡检与AI识别在山区作物管护中具有应用必要性。
队员通过负责人了解黄精种植方式
低空技术回应山区管护难题
调研中，实践队还关注到山区村庄空心化带来的农业管护压力。在岭头村走访时，队员了解到，部分自然村留守村民以高龄老人为主，青壮年多在外务工。对这类村庄而言，无人机巡检能够减少人工巡田频次，帮助基层更快掌握地块位置、面积、长势和异常情况。
实践队队员在胡奶奶家中进行入户访谈
小程序控制一键巡航，按村庄地形生成航线
7月22日，实践队向岭头乡人民政府汇报高山智慧农场应用方案。方案以自研无人机智能巡检系统为核心，无人机搭载高清摄像头与AI识别模块，配备一键自动巡航功能。配套小程序可控制巡航任务，并根据不同村庄地形与地块分布生成适配航线；在完成安全确认后，无人机可按预设航线开展巡航、影像采集与云端回传。系统后台由YOLOv8模型判断叶片病害迹象，可识别6类作物常见病害。病虫害预警和灌溉决策由空中数字影像与地面无线传感器网络回传的土壤湿度、水位、气象数据融合生成，形成“空中感知—地面监测—云端决策—移动端操控”的技术链路。团队同步开发小程序原型，集成数据看板、病害识别、气象预警、农事记录、远程控制、溯源查询六大功能模块。
演示现场，村民围在屏幕前查看黄精叶片识别结果。乡政府认为，无人机建图标注、自动巡航、环境监测等功能贴合本乡山地种植实际，可有效降低人工巡查压力；小程序等数字化工具具备试点推广条件。实践队拍摄的航拍宣传视频也被乡政府用于村庄对外推介。
目前，实践队已形成《岭头乡高山智慧农场应用方案》初稿，包含软硬件清单与成本测算。团队后续将继续完善系统功能和小程序开发测试，围绕低空巡检路线规划、作物病害识别、农事数据回传等环节迭代方案，为山区智慧农业建设提供参考。（浙江广厦建设职业技术大学智能制造学院 高航涛 顾卓仑）
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