集区巡查） 无人机设备性能、AI 算法精度、平台稳定性等技术要素需 经过实战检验。例如，试点阶段可测试某型号无人机在多雾 天气下的影像采集清晰度，或验证 AI 模型对耕地 “非粮化” （如大棚种植非粮食作物）的识别准确率。若直接全域推广 一旦技术出现 “水土不服”（如设备在高温环境下频繁故障、 算法对特殊地类误判），将导致监管数据失准、处置决策偏 差。通过试点，能精准定位技术短板（如数据传输延迟、模 头对特定区域进行 24 小时不间断的定点监测，确保数据的 实时性与连续性。以耕地保护为例，无人机低空采集的高分 辨率影像，能够精准识别耕地 “非农化”（如违规建设、硬化 地面）、“非粮化”（种植非粮食作物）等迹象；卫星遥感定 期监测耕地面积的动态变化；地面传感器实时提供土壤肥力 等信息，三者有机协同，实现对耕地全时段、全方位的精细 化监测。  数据处理与分析技术路线 采用云计算与边缘计算相结合的创新架构，优化 有效改善。 （二）耕地保护与动态监测 1.场景监管目标 严格坚守耕地红线，实现对耕地 “非农化”“非粮 化” 现象的动态监测，以及对耕地数量、质量和生态的 “三 位一体” 综合监管，切实保障国家粮食安全与耕地资源的可 持续利用。 2.技术方案架构  数据采集层：高频次多维度监测 基础巡查：在永久基本农田区域部署大疆机场 3，配备 M4E 无人机执行 “3 + 2” 巡检模式，即每周进行

走廊”，目 标 2030 年覆盖 80%一线城市核心区域。 2、农业监测与环境保护 多光谱无人机结合 RTK 定位，精准识别病虫害与土壤墒情，黑龙江农垦项目显示农药 使用量减少 30%，粮食增产 8%。 生态监测中，无人机搭载 LiDAR 与热成像传感器，完成自然保护区 3D 建模与非法活动 追踪，巡逻效率较人工提升 15 倍。 数字低空工作组 49