清晨六點(diǎn),，廣東黃埔的稻田籠罩在薄霧中,。種植負(fù)責(zé)人蹲在田埂上，指尖捏著一片卷曲發(fā)黃的稻葉,，眉頭緊鎖——又是稻縱卷葉螟,。這種僅有指甲蓋大小的害蟲，每年能讓他的收成減少三成,。過去,，他們只能憑經(jīng)驗(yàn)噴灑農(nóng)藥，但蟲害總是“春風(fēng)吹又生",，農(nóng)藥成本卻像滾雪球般攀升,。

而此刻，一架搭載銀色方盒的無人機(jī)掠過稻田上空,。這個(gè)不起眼的“方盒",，正是無人機(jī)載高光譜成像系統(tǒng),。它像一雙透視眼，能透過葉片表層,，捕捉到害蟲啃食后葉肉細(xì)胞變化的細(xì)微光譜變化,。不久，種植負(fù)責(zé)人收到一張“蟲害熱力圖",，圖中紅色區(qū)域精準(zhǔn)標(biāo)注了蟲害區(qū)域,。只需按圖施藥，農(nóng)藥用量比往年減少了,，蟲害卻銷聲匿跡,。

水稻害蟲發(fā)生空間分布：(A)水稻拔節(jié)期（9月28日）和(B)抽穗期（10月25日）

科研團(tuán)隊(duì)將這臺(tái)無人機(jī)高光譜比作“農(nóng)作物的CT掃描"：無人機(jī)如同移動(dòng)的掃描儀,，可完成全景成像；AI算法則像經(jīng)驗(yàn)豐富的“放射科醫(yī)生",，從數(shù)萬條光譜曲線中揪出蟲害信號(hào),。當(dāng)?shù)究v卷葉螟幼蟲啃食葉片時(shí)，葉綠素結(jié)構(gòu)被破壞,，在可見光-紅邊波段范圍內(nèi),，蟲害葉片的反射率普遍不同于健康葉片——這種肉眼無法察覺的“光譜指紋"，正是蟲害預(yù)警的關(guān)鍵,。

遭受稻縱卷葉螟的水稻和健康水稻葉片的光譜曲線

走進(jìn)上海農(nóng)科院的實(shí)驗(yàn)室,，研究團(tuán)隊(duì)正對(duì)著高光譜影像“破譯"蟲害密碼,。團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，受害葉片在690nm波段的反射率差異顯著,；而在南京,，另一團(tuán)隊(duì)也發(fā)現(xiàn)水稻葉片受蟲侵害的程度越嚴(yán)重，620~710nm這一波段范圍內(nèi)的反射率越高,，720~760nm波段的反射率越低,，不同蟲害等級(jí)間的差異在孕穗期和灌漿期最為明顯。

水稻主要生育期受不同等級(jí)蟲害影響葉片的原始光譜反射率

在廣州，一研究團(tuán)隊(duì)使用無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)（光譜范圍400-1000nm,，光譜分辨率3nm，圖像分辨率高達(dá)4.5cm（100米飛行高度））,，對(duì)兩個(gè)試驗(yàn)田進(jìn)行檢測(cè),，在水稻拔節(jié)期（9月28日）和抽穗期（10月25日）分別采集光譜數(shù)據(jù),。

數(shù)據(jù)經(jīng)過ENVI軟件拼接、ArcGIS地理配準(zhǔn),，并結(jié)合高光譜數(shù)據(jù)與人工智能算法（XGBoost模型）,，研究團(tuán)隊(duì)成功提取了受害水稻的光譜特征，并繪制了害蟲分布圖,，為精準(zhǔn)施藥提供了科學(xué)依據(jù),。

廣州科研團(tuán)隊(duì)的技術(shù)流程

2024年,，作物高光譜對(duì)比試驗(yàn)研討會(huì)在安徽召開，由氣象探測(cè)中心組織,，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)和中國(guó)林科院等11家高校和科研院所共同探討高光譜遙感技術(shù)在作物病蟲害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用,。同年，氣象探測(cè)中心選取7個(gè)農(nóng)試站開展農(nóng)作物的災(zāi)害識(shí)別對(duì)比試驗(yàn),，基于高光譜技術(shù)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)作物的長(zhǎng)勢(shì)和品質(zhì),。

高光譜技術(shù)正在推動(dòng)農(nóng)業(yè)從“大水漫灌"轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)滴灌"。這種技術(shù)不僅能精準(zhǔn)識(shí)別病蟲害,，還提高了農(nóng)藥利用率,，減少了殘留，實(shí)現(xiàn)更低的環(huán)境影響,。通過科學(xué)施藥,，農(nóng)民不僅維護(hù)了作物安全，更提升了經(jīng)濟(jì)效益,，推動(dòng)了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,。

案例來源：

1. Feng, S.; Jiang, S.; Huang, X.; Zhang, L.; Gan, Y.; Wang, L.; Zhou, C. Detection of Rice Leaf Folder in Paddy Fields Based on Unmanned Aerial Vehicle-Based Hyperspectral Images. Agronomy 2024, 14, 2660.

2. 田明璐,班松濤,袁濤,等. 基于高光譜成像技術(shù)的水稻葉片稻縱卷葉螟蟲害信息提取［J］. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),，2022,，38（1）：90-94.

3. 黃璐,包云軒,郭銘淇,等.稻縱卷葉螟危害下水稻葉片光譜特征及產(chǎn)量估測(cè)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2023,44(2):154-164

4. 深耕農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)現(xiàn)代化技術(shù)——高光譜技術(shù)為農(nóng)作物“做健康體檢"