一、地物光譜儀在農業(yè)調查中的核心價值

“光譜就是作物的指紋”

不同農作物、不同生長階段、不同健康狀態(tài)的植被，其在400–2500nm范圍內的反射率曲線具有顯著差異，這些差異可以被地物光譜儀高精度地記錄下來。

二、可量化的典型應用場景

1. 作物分類與制圖

目標：區(qū)分玉米、水稻、大豆、小麥等作物類型;

操作方式：

地面布點實測各類作物的反射率曲線;

構建典型作物光譜庫(Spectral Library);

用于訓練高分遙感影像的分類模型(如隨機森林、SVM);

優(yōu)勢：比單靠遙感影像的RGB/NDVI等指標更加準確，特別是在混作區(qū)或小地塊區(qū)域;

案例：中國農業(yè)科學院在華北平原開展農作物遙感普查時，地物光譜儀用于快速建立樣本標簽庫，遙感分類精度可達90%以上。

2. 作物長勢監(jiān)測與營養(yǎng)診斷

目標：判斷作物是否健康、生長是否旺盛、是否缺氮缺磷;

操作方式：

獲取作物不同時期的冠層光譜曲線;

提取植被指數(如NDVI、PRI、RENDVI);

與葉綠素、氮含量、LAI等生理指標回歸分析;

優(yōu)勢：實現“非破壞式、連續(xù)化”營養(yǎng)狀況評估;

案例：在冬小麥田區(qū)，用地物光譜監(jiān)測紅邊位移與氮含量變化，精度優(yōu)于傳統(tǒng)葉片化驗方法，且響應速度更快。

3. 病蟲害早期識別

目標：快速發(fā)現病斑、蟲害、病毒傳播跡象;

操作方式：

對病變與健康植株分別采集高光譜數據;

分析波段間的反射差異(常集中在紅邊、近紅外);

訓練AI模型進行分類識別;

優(yōu)勢：敏感度高、可提前幾天發(fā)現肉眼未可見的感染情況;

案例：某省農業(yè)大學在玉米螟早期監(jiān)測中，通過地面光譜儀建立早期識別算法，準確率超過85%。

4. 產量預估與成熟度判斷

目標：在收割前科學預估單產;

操作方式：

定期采集不同田塊的冠層光譜;

結合氣象和土壤數據，訓練反演模型;

預測最終干物質量或籽粒重量;

優(yōu)勢：大面積、快速預估，不受人為經驗影響;

案例：某航遙所聯(lián)合企業(yè)在黑龍江大豆主產區(qū)部署地面光譜觀測，結合衛(wèi)星反演產量，誤差控制在±10%以內。

三、與遙感影像的聯(lián)動使用

地物光譜儀的最大優(yōu)勢在于：

為無人機、高分衛(wèi)星、多光譜相機提供“校正錨點”和“訓練樣本”。

也就是說，你可以用它：

提供遙感圖像的真實反射率參考(輻射校正);

參與機器學習模型的標簽數據構建;

校準不同傳感器間的波段偏差(如多光譜相機vs Sentinel-2);

四、農業(yè)場景下的采集建議與注意事項

總結一句話：

地物光譜儀，是連接作物實際狀態(tài)與遙感影像模型之間的“橋梁”，它將作物的長勢、營養(yǎng)、病害等狀態(tài)轉化為可分析的“光譜語言”，為精細農業(yè)、智慧農田和遙感制圖提供了可量化、可重復的基礎數據。

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審核編輯 黃宇