高光譜成像技術(shù)（Hyperspectral Imaging, HSI）是一種將光學(xué)成像與光譜分析相結(jié)合的多維信息獲取技術(shù)，其核心在于通過(guò)連續(xù)窄波段（通常<10 nm）對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行光譜-空間聯(lián)合探測(cè)。近年來(lái)，隨著傳感器小型化、計(jì)算能力提升及人工智能算法的發(fā)展，該技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域（尤其是作物病蟲害監(jiān)測(cè)）展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。

光譜特征基礎(chǔ)

植物受病蟲害侵襲后，其生理生化特性會(huì)發(fā)生顯著變化，例如：

葉綠素含量下降：導(dǎo)致可見光波段（400-700 nm）反射率異常

細(xì)胞結(jié)構(gòu)破壞：引起近紅外波段（700-1300 nm）散射特征改變

水分與糖分異常：影響短波紅外波段（1300-2500 nm）吸收峰分布

研究進(jìn)展與關(guān)鍵技術(shù)突破

（一）光譜特征提取方法

植被指數(shù)優(yōu)化

改進(jìn)型歸一化差異植被指數(shù)（NDVI）：引入紅邊波段（700-750 nm）提升早期病害檢測(cè)靈敏度

水分脅迫指數(shù)（WI）：通過(guò)1450 nm與970 nm波段比值識(shí)別蟲害誘導(dǎo)的蒸騰抑制

深度學(xué)習(xí)特征融合

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）直接提取空間-光譜聯(lián)合特征

Transformer架構(gòu)處理長(zhǎng)距離光譜相關(guān)性（如Swin Transformer）

（二）病蟲害識(shí)別模型

（三）多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)

多時(shí)相融合：結(jié)合生長(zhǎng)周期內(nèi)多次觀測(cè)，構(gòu)建病害發(fā)展動(dòng)態(tài)模型

多平臺(tái)協(xié)同：無(wú)人機(jī)（UAV）與衛(wèi)星（Sentinel-2）數(shù)據(jù)聯(lián)合校正

多模態(tài)集成：融合熱紅外成像與高光譜數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)生理脅迫定位

典型應(yīng)用場(chǎng)景

1. 實(shí)驗(yàn)室級(jí)精準(zhǔn)檢測(cè)

優(yōu)勢(shì)：控制環(huán)境變量，實(shí)現(xiàn)亞毫米級(jí)病斑識(shí)別

案例：2022年《ISPRS Journal》報(bào)道基于高光譜成像的蘋果黑星病早期檢測(cè)系統(tǒng)，可提前7天識(shí)別癥狀

2. 田間實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)

挑戰(zhàn)：光照變化、作物背景干擾

解決方案：開發(fā)自適應(yīng)白平衡算法與背景建模技術(shù)

設(shè)備：輕量化高光譜相機(jī)（如中達(dá)瑞和SKY機(jī)載高光譜相機(jī)）搭載無(wú)人機(jī)

3. 大田尺度預(yù)警系統(tǒng)

技術(shù)路線：衛(wèi)星遙感+地面?zhèn)鞲芯W(wǎng)+云平臺(tái)處理

應(yīng)用實(shí)例：歐盟CORN項(xiàng)目利用Sentinel-2數(shù)據(jù)結(jié)合地面高光譜驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)30米精度的玉米螟蟲害預(yù)警

高光譜成像技術(shù)通過(guò)其獨(dú)特的光譜-空間聯(lián)合感知能力，為作物病蟲害監(jiān)測(cè)提供了全新的技術(shù)路徑。盡管仍面臨數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度高、設(shè)備成本昂貴等挑戰(zhàn)，但隨著邊緣計(jì)算、新型傳感器材料和深度學(xué)習(xí)算法的持續(xù)突破，該技術(shù)有望在未來(lái)5-10年內(nèi)成為智慧農(nóng)業(yè)的核心感知手段之一。下一步研究應(yīng)著重于建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集、開發(fā)輕量化算法框架，并探索與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Agri-IoT）的深度融合。

審核編輯 黃宇