在農業現代化的進程中，如何更加精準和高效地管理農作物，以實現增產、提質和降耗，成為了一個重要的課題。高光譜成像技術憑借其優勢，正在為智慧農業的發展提供新的解決方案。本篇我們將探討高光譜技術在精準農業中的幾種主要應用，揭示其在推動農業生產革新與提升效率方面的作用。

高光譜成像的優勢

• 無損檢測

• 高效獲取大面積農田的光譜數據

• 降低人工成本，實現智能化管理

高光譜成像線掃描示意圖，不僅能捕捉到農作物的圖像，還能獲取其在數百個極窄波長范圍內的光譜信息（圖源網絡）

典型濕地植物葉片的光譜曲線

高光譜成像在農業中的應用

1. 作物生長監測

養分管理：高光譜成像技術能夠有效監測農作物對氮、磷、鉀等營養元素的吸收。當作物缺乏某種營養元素時，其葉片的光譜反射率會發生變化。例如，缺氮的作物葉綠素含量降低，導致可見光波段的反射率上升，而近紅外波段的反射率則下降。通過分析高光譜數據，種植者可以準確評估作物的營養狀態，從而優化施肥策略。

干旱脅迫監測：干旱是影響作物產量的關鍵因素。高光譜成像可以通過監測植物葉片在特定波段的反射率變化來判斷干旱脅迫的程度。例如，在干旱條件下，植物葉片的水分含量減少，導致近紅外和中紅外波段的反射率發生變化。

大麥在干旱脅迫下的時空動態，可以通過假彩色圖像進行可視化。干旱脅迫植物的圖像只記錄到第10天，也就是僅在肉眼可見的干旱脅迫出現之前，進行對植物狀態的觀察。圖像中，綠色區域表示植物健康的概率較高，而深紅色區域則表示與干旱脅迫相關的概率較高。

葉綠素監測：葉綠素是植物光合作用的關鍵成分，主要吸收可見光譜中的輻射能量，尤其是在藍光和紅光區域。農作物的“紅邊”特性與葉綠素含量密切相關，葉綠素濃度越高，紅光區域的吸收效果越好，表明植物光合作用的效率更高。結合高光譜遙感技術與人工智能方法，可以有效監測農作物的葉綠素含量，實現作物生長動態的分析。

2. 產量預估

通過分析作物在特定生長階段的高光譜光譜特征，結合歷史氣象數據、土壤信息等，可以建立產量預測模型。Li, K.-Y等人使用高光譜成像儀，提取窄波段植被指數，評估春小麥、豌豆和燕麥混合種植的谷物產量和秸稈產量。Feng, H等人研究使用地物光譜數據（350~2500nm）和無人機高光譜數據（450~950nm）估算冬小麥產量。

平均輻射度，來自春小麥（SW）、豌豆和燕麥混合物（P+O）的高光譜數據，按照A.土壤耕作法（STM）和B.耕作法（CM）農業作分組，其中包含子集。

3. 病蟲害監測

被昆蟲啃食的植物，葉綠素下降，葉面積、葉片機構也會發生變化；而感染真菌病害的植物葉片，其細胞結構會被破壞，葉綠素會分解。這些都會導致葉片在可見光波段的反射率升高，近紅外波段的反射率也會發生變化。通過定期監測農田的光譜，可以及時發現病蟲害，采取防治措施。

結語

隨著高光譜成像技術的不斷發展，我們期待其在農業中的廣泛應用，助力實現更高效的作物監測和管理。

參考論文：

1. M. Rossini , F. Fava , S. Cogliati , M. Meroni , A. Marchesi , C. Panigada , C. Giardino , L. Busetto , M. Migliavacca , S. Amaducci , R. Colombo. Assessing canopy PRI from airborne imagery to map water stress in maize. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2013, Volume 86, 168-177.

2. Li, K.-Y.; Sampaio de Lima, R.; Burnside, N.G.; Vahtm?e, E.; Kutser, T.; Sepp, K.; Cabral Pinheiro, V.H.; Yang, M.-D.; Vain, A.; Sepp, K. Toward Automated Machine Learning-Based Hyperspectral Image Analysis in Crop Yield and Biomass Estimation. Remote Sens. 2022, 14, 1114.

3. Feng, H.; Tao, H.; Fan, Y.; Liu, Y.; Li, Z.; Yang, G.; Zhao, C. Comparison of Winter Wheat Yield Estimation Based on Near-Surface Hyperspectral and UAV Hyperspectral Remote Sensing Data. Remote Sens. 2022, 14, 4158.

4. 譚雨蕾, 李雪巖, 張力元. 高光譜遙感在農作物研究中的應用與發展趨勢. 中國農學通報 . 2024, (34): 141 -148.