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高光譜成像技術:給植物“看病”的新“眼睛”——作物病蟲害監(jiān)測新方法

鐘小瑞 ? 來源:jf_56671478 ? 作者:jf_56671478 ? 2025-07-11 17:39 ? 次閱讀
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想象一下,不用走到田里一片片葉子檢查,也不用等作物明顯枯萎了才發(fā)現(xiàn)問題,而是通過“看”作物反射的光線,就能早期發(fā)現(xiàn)它是不是生病或長蟲了。這就是光譜技術在作物病蟲害監(jiān)測上的神奇應用!它就像給植物裝上了一雙特殊的“健康監(jiān)測眼”。

為什么需要這種技術?

病蟲害危害大:全球糧食每年因病蟲害損失巨大(20-40%甚至更多),威脅糧食安全和經(jīng)濟。

傳統(tǒng)方法太慢:靠人眼田間巡查、取樣化驗,費時費力,等發(fā)現(xiàn)問題時,往往錯過了最佳防治時機,效果差,成本高。

農(nóng)業(yè)挑戰(zhàn)多:農(nóng)田分散、各地情況不同、天氣變化快,需要快速、大范圍、無損的監(jiān)測手段。

光譜技術怎么“看”???

基本原理:健康植物有“指紋”光:

就像不同物體有不同顏色一樣,健康的植物葉子對陽光中的不同顏色(波段)反射率有特定規(guī)律。

關鍵特征:健康葉子反射綠光多(所以我們看它是綠的),反射紅外(肉眼看不見)特別強。在紅光和近紅外光交界處(約700-800納米),反射率會急劇上升,形成一個陡峭的“紅邊”。

生病/生蟲會改變“指紋”:當植物受到病蟲害侵襲,內(nèi)部結(jié)構(如細胞破壞)、化學成分(如葉綠素減少)和外部形態(tài)(如出現(xiàn)病斑、枯萎)都會變化。這些變化會改變它對光的反射特性:

可能反射更多紅光(看起來發(fā)黃、發(fā)紅)。

反射的近紅外光會減弱。

那個關鍵的“紅邊”位置會移動(比如向藍光方向偏移)。

傳感器捕捉變化:特殊的光譜儀器(像精密的相機或掃描儀)能捕捉到植物反射的這些細微的光譜變化,從而判斷其健康狀況。

怎么用光譜技術“看病”?兩種主要方式

“拍照看病”(成像光譜技術 - 像做CT):

原理:給農(nóng)田“拍照片”,但不是普通照片,而是能記錄成百上千個不同波段光譜信息的“超級照片”(高光譜/多光譜圖像)。通過分析圖像上每個“像素點”的光譜特征,找出異常區(qū)域(病斑、變色等)。

怎么做?

近距離:用相機或手持掃描儀對準單株或小片葉子拍照分析(適合溫室、實驗田)。

高空:裝在無人機或飛機上,掃描大田塊。

太空:利用衛(wèi)星拍攝,監(jiān)測超大區(qū)域(省、國家甚至全球)。

優(yōu)點:直觀,能看到病蟲害在哪里分布,嚴重程度如何。

例子:

國內(nèi):識別棉花葉子上的蟲咬孔洞(準確率95%),區(qū)分小麥的銹病、白粉病(準確率98%),用無人機監(jiān)測小麥條銹病范圍。

國外:用衛(wèi)星影像監(jiān)測大面積的甜菜線蟲病、森林松毛蟲災害等。

“測光看病”(非成像光譜技術 - 像驗血):

原理:不生成圖像,而是直接測量一小塊區(qū)域(或單株)反射的光譜曲線。然后通過復雜的數(shù)學計算(模型、算法)從這條“光曲線”中提取信息,判斷是否有病蟲害、是什么病蟲害、有多嚴重。

怎么做?常用手持式內(nèi)置推掃式高光譜相機在田間測量。核心是建立光譜特征(如特定波段的反射率、導數(shù)變換后的值)與病蟲害類型/嚴重度的關系模型。

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VIX-N320基于推掃式高光譜成像原理,覆蓋400-1000nm光譜范圍,光譜分辨率可達2.5nm,可最快在6秒內(nèi)完成一次全譜推掃成像,并具備高靈敏度和優(yōu)越的信噪比,可結(jié)合目標物的空間圖像信息和光譜信息,利用目標物不同部位或成分的光譜特征,進行無損、無接觸、快速高效的精準獲取、發(fā)現(xiàn)識別、分類選和分析應用,用于戶外和室內(nèi)多種應用場景下的便攜式高光譜數(shù)據(jù)采集。

常用“算法醫(yī)生”:

支持向量機 (SVM):像聰明的分類器,能區(qū)分健康葉子和不同病害葉子(如黃瓜霜霉病識別率>90%)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡 (ANN/BP):模擬人腦學習,訓練后能根據(jù)光譜預測病情(如判斷番茄灰霉病嚴重度)。

主成分分析 (PCA):把大量光譜數(shù)據(jù)簡化,找出最關鍵的信息(常與其他方法結(jié)合)。

導數(shù)變換:特別有用!能消除土壤背景干擾,放大病蟲害引起的細微光譜變化,提高診斷精度(如監(jiān)測小麥早期病害)。

優(yōu)點:對早期、肉眼不可見的生化變化更敏感,設備相對便宜便攜。

例子:

國內(nèi):用SVM判斷小麥條銹病嚴重度(準確率97%),用神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合導數(shù)光譜識別水稻病害(精度>95%),找到能預警小麥早期病害的光譜比值。

國外:研究大豆、甘蔗等作物的病害光譜模型,探索導數(shù)光譜在監(jiān)測中的應用。

神奇的“健康指標”——植被指數(shù)

直接看原始光譜數(shù)據(jù)太復雜??茖W家們發(fā)明了植被指數(shù),就是用簡單的數(shù)學公式把幾個關鍵波段的反射率組合起來,形成一個數(shù)值。這個數(shù)值就像是植物的“綜合健康評分”或“專項健康指標”,能更直觀、更穩(wěn)定地反映病蟲害脅迫。

常見“健康評分卡”:

NDVI (歸一化植被指數(shù)):最著名!用近紅外和紅光反射率計算。健康植物值高,受病蟲害脅迫(葉綠素減少)時值會下降。

PRI (光化學植被指數(shù)):對植物生理壓力敏感,能早期指示病害(如研究發(fā)現(xiàn)小麥條銹病越重,PRI值越低)。

其他針對性指數(shù):還有很多針對不同問題(如水分脅迫、氮素缺乏、特定病害)設計的指數(shù),比如MCARI(調(diào)節(jié)葉綠素吸收指數(shù))、RVSI(紅邊脅迫指數(shù))等。

技術雖好,挑戰(zhàn)也不少

“病種庫”不全:目前研究集中在主要糧食(小麥、水稻、玉米)和少數(shù)經(jīng)濟作物(黃瓜、番茄)上。對油菜、果樹、大多數(shù)蔬菜的研究還很少。

“監(jiān)測網(wǎng)”覆蓋有限:發(fā)達地區(qū)、大農(nóng)場應用研究多,偏遠、貧困、小農(nóng)地區(qū)覆蓋不足。未來需要更廣泛的監(jiān)測網(wǎng)絡。

“癥狀”太像難區(qū)分:有時病蟲害的光譜特征和缺水、缺肥等脅迫很像(比如小麥銹病和肥水不足),容易誤診。同一種病在不同生長階段光譜也不同,需要建立更龐大精確的“光譜病歷庫”。

“眼睛”受天氣影響:主要靠被動接收太陽光反射的傳感器,陰天、下雨就沒法正常工作。需要開發(fā)更強大(主動發(fā)射光源)、更便宜、更高分辨率的傳感器。

未來展望:更智能、更精準、更普及

“火眼金睛”升級:研發(fā)更高分辨率(看得更細)、不受天氣影響(主動式)、更便攜便宜的傳感器。

“天地結(jié)合”大監(jiān)測網(wǎng):

衛(wèi)星/無人機:負責大范圍掃描,快速定位病蟲害發(fā)生區(qū)域和范圍。

地面設備/人工:負責重點區(qū)域精準診斷和驗證。

結(jié)合氣象數(shù)據(jù):預測病蟲害爆發(fā)的風險。

建立“全球光譜病歷本”:收集不同作物、不同病蟲害、不同嚴重度、不同生長階段的光譜數(shù)據(jù),建立龐大的數(shù)據(jù)庫和在線診斷平臺,農(nóng)民或技術人員可以隨時查詢比對。

自動化“植物醫(yī)生”:高精度光譜傳感器裝在無人機或自動農(nóng)機上,實現(xiàn):

自動巡田檢查。

實時分析診斷。

精準定位噴藥(只噴生病區(qū)域,大大減少農(nóng)藥用量,保護環(huán)境)。

真正實現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)、精準農(nóng)業(yè)。

總結(jié)來說:

光譜技術通過捕捉植物“健康光指紋”的變化,為快速、無損、大范圍監(jiān)測作物病蟲害提供了革命性的工具。它像一雙敏銳的“健康之眼”,結(jié)合強大的“算法大腦”(模型)和直觀的“健康評分卡”(植被指數(shù)),正在幫助人類更早發(fā)現(xiàn)、更準判斷、更高效地防治作物病蟲害,為保障糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展貢獻力量。雖然目前還存在一些挑戰(zhàn),但隨著技術的不斷進步(更高清的“眼睛”、更聰明的“大腦”、更完善的“病歷本”),未來的農(nóng)田管理將變得更加智能和精準。

審核編輯 黃宇

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