随着农业加速迈向精细化与智能化,传统的“看长势、凭经验”模式正迅速被数据驱动的科学决策所取代。在这一变革浪潮中,高光谱相机凭借其无与伦比的精准感知能力,已成为农业信息获取的核心工具,深度渗透于从作物育种、田间管理到采后分选的全产业链环节。
与普通可见光相机仅能“看见”不同,高光谱相机更能“看懂”。它能在每个像素点上获取连续且精细的光谱信息,构建独特的“光谱指纹”,从而精准识别作物种类、实时监测营养状态、预警病虫害侵袭,为智慧农业提供不可替代的数据支撑。
一、育种革新:早期识别,精准选优
作为农业的源头,育种环节在高光谱技术的赋能下实现了质的飞跃。传统育种依赖人工观察与漫长田间试验,效率低下。高光谱影像则能在作物早期生长阶段,通过分析叶绿素含量、水分状况、光合效率等关键生理性状的光谱特征,实现:
精准筛选:快速识别出具有优良性状(如抗病、高产、早熟)的单株;
抗逆评估:客观评价新品种在不同环境胁迫下的适应性与稳定性;
效率倍增:显著缩短育种周期,加速良种选育进程。
技术协同:通过与多光谱、红外热成像等数据融合,高光谱技术可进一步提升表型识别的精度和广度。
二、生长管理:动态监测,按需调控
在作物生长的全周期,搭载于无人机、轨道平台或背负设备的高光谱相机,化身田间管理的“千里眼”,实现动态精准调控。
1、营养精准管理:
通过分析特定波段响应,反演作物氮、磷、钾含量及叶绿素浓度;
生成精准施肥处方图,指导变量施肥机作业,最大化肥料利用率,减少环境污染。
2、水分与胁迫预警:
利用近红外与短波红外波段对水分变化的敏感性,实时监测作物水分胁迫状况(干旱/渍涝);
为精准灌溉提供决策依据,优化水资源利用。
3、病虫害早期诊断:
作物受病虫害侵染时,其内部生理变化(叶绿素降解、结构破坏)会早于肉眼症状在光谱上显现特征响应;
实现对白粉病、条锈病、病毒病等的无接触早期预警,最大限度降低损失。
4、长势评估与产量预测:
系统性获取高光谱数据,分析田间作物生长一致性,识别弱苗区域;
评估最终产量潜力,为密度调整、化控等农艺措施提供数据支持。
三、采后分选:内外兼修,提升价值
高光谱技术的应用延伸至农产品采后处理环节,尤其在果蔬、谷物、茶叶等高附加值产品的分级分选中大放异彩。
超越外观的品质洞察:
突破传统机器视觉仅能检测颜色、形状的局限;
无损检测内部品质指标:如水果糖度、干物质含量、谷物油脂比例、茶叶嫩度与水分、霉变程度等。
应用实例:葡萄按糖度分级、番茄精准识别病斑与成熟度、茶叶鲜叶按内在品质分档。
保障品质与安全:
精准筛除表面无症状但内部已病变的“潜在问题果”;
显著提升产品批次一致性、安全性和市场竞争力。
四、数据驱动:从感知到智能决策的“农业大脑”
高光谱影像的价值核心在于数据的深度挖掘与应用。现代精准农业平台正将高光谱数据与机器学习、深度学习、作物模型紧密结合,构建强大的智能分析闭环:
数据预处理:图像校正、去噪、辐射定标。
特征工程:关键波段选择、光谱特征提取。
智能建模:应用 PLS 回归、SVM 分类、神经网络等算法建立预测/诊断模型。
结果可视化:生成直观的长势图、胁迫风险图、产量预测图、施肥/灌溉处方图。
决策与执行:与智能农机、农场管理系统联动,驱动精准农事操作(如变量施肥、灌溉、喷药)。
结语:
高光谱相机已超越单纯的“拍摄工具”角色,进化为驱动现代农业智能化转型的核心数据引擎。它通过揭示作物隐藏的“光谱密码”,赋能农业全链条实现从“经验驱动”到“数据驱动”的革命性跨越,为保障粮食安全、提升农业生产效率与可持续性提供了强大的科技支撑。随着算法算力的持续进步和成本的不断优化,高光谱技术在农业领域的深度和广度应用前景将更加广阔。
中达瑞和作为国内高光谱成像系统的领航者,自2005年成立以来,已经深耕20余年,多款光谱成像相机受到科研院校的青睐和应用,帮助许多学者科研人员用于论文研究和案例研究。
审核编辑 黄宇
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高光谱成像技术:给植物“看病”的新“眼睛”——作物病虫害监测新方法

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