无人机作为农业领域的新兴智能设备,为农业生产提供强大的动力,是当前精准农业研究和应用的热点。利用无人机代替人工完成田间巡查任务,可及时获取作物的长势长相、田间杂草与作物病虫害等情况,并及时指导施肥、灌溉、施除草剂和农药等田间管理工作,解决劳动力不足、人工巡查费时费力等问题。无人机田间巡查首要解决的关键问题之一是航线规划。航线规划的合理性直接影响无人机田间巡查任务的质量。因此,本文以湖南农业大学耘园基地为试验场景,结合无人机的特点,对无人机田间巡查航线规划进行了研究,主要研究内容如下:（1）针对现阶段尚无统一的无人机田间巡查航线规划和巡查作业规范,本文提出了一种合理有效的无人机田间巡查作业流程。首先,为观察单块农田的整体情况,提出全覆盖式的无人机田间初次巡查。其次,在无人机田间初次巡查的基础上,筛选出田间存在出苗率低、杂草生长旺盛等问题的病害点,对病害点进行快速精准定位的无人机田间二次定点巡查,掌握病害点后续的发展情况,对实现全方位监测农田及其作物长势情况有一定的现实意义和参考价值。（2）针对无人机田间初次巡查的全覆盖航线规划问题,采用Canny边缘检测算法提取出农田的理想边界,再根据农田边界范围,利用栅格法建立无人机田间初次巡查的环境模型。采用A*搜索算法实现了栅格间的连通,保证无人机田间初次巡查时可以自主避障并顺利完成巡查任务。利用作业航程、转弯次数和覆盖重复率等三个指标对牛耕式和向内螺旋式全覆盖作业方式进行了航线评价。基于MATLAB软件的仿真结果表明牛耕式更适合无人机田间初次巡查,同时,进行实地验证。通过控制无人机航摄参数,保证了无人机田间初次巡查航拍拼接的正射影像图质量,实现无人机农田初次巡查的全覆盖航线规划。（3）针对无人机田间二次定点巡查的点到点航线规划问题,利用髙斯-克吕格投影法对病害点进行环境坐标系的构建,获得了更精准的二维平面坐标,通过引入邻接矩对病害点的位置信息进行关联,确定各病害点间的距离关系,采用几何描述法建立无人机田间二次定点巡查的环境模型。基于MATLAB仿真平台,利用遗传算法、模拟退火算法和改进遗传模拟退火算法对无人机田间二次定点巡查的环境模型进行求解,获得三种算法的最优调度航线。对三种算法的调度航线进行实地巡查,结果表明,改进遗传模拟退火算法的调度航线结果最优,减少了非作业航线距离,降低了无人机能耗,提高了巡查工作效率。