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

來源:深圳市中達(dá)瑞和科技有限公司   2025年07月11日 17:43  

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(shù)在作物病蟲害監(jiān)測上的神奇應(yīng)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(shù)?

  • 病蟲害危害大: 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(jì),。

  • 傳統(tǒng)方法太慢: 靠人眼田間巡查、取樣化驗(yàn),,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,,等發(fā)現(xiàn)問題時(shí),往往錯(cuò)過了防治時(shí)機(jī),,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(shù)怎么“看”病,?

  1. 基本原理:健康植物有“指紋”光:

    • 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(huì)減弱,。

    • 那個(gè)關(guān)鍵的“紅邊”位置會(huì)移動(dòng)(比如向藍(lán)光方向偏移),。

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

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

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

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

怎么用光譜技術(shù)“看病”,?兩種主要方式

  1. “拍照看病”(成像光譜技術(shù) - 像做CT):

    • 國內(nèi):識(shí)別棉花葉子上的蟲咬孔洞(準(zhǔn)確率95%),,區(qū)分小麥的銹病、白粉?。?zhǔn)確率98%),用無人機(jī)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(zāi)害等。

    • 近距離: 用相機(jī)或手持掃描儀對(duì)準(zhǔn)單株或小片葉子拍照分析(適合溫室,、實(shí)驗(yàn)田),。

    • 高空: 裝在無人機(jī)或飛機(jī)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)。

    • 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(gè)不同波段光譜信息的“超級(jí)照片”(高光譜/多光譜圖像)。通過分析圖像上每個(gè)“像素點(diǎn)”的光譜特征,,找出異常區(qū)域(病斑,、變色等)。

    • 怎么做,?

    • 優(yōu)點(diǎn): 直觀,,能看到病蟲害在哪里分布,嚴(yán)重程度如何,。

    • 例子:

  2. “測光看病”(非成像光譜技術(shù) - 像驗(yàn)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(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算(模型,、算法)從這條“光曲線”中提取信息,,判斷是否有蟲害、是什么病蟲害,、有多嚴(yán)重,。

    • 怎么做? 常用手持式內(nèi)置推掃式高光譜相機(jī)在田間測量,。核心是建立光譜特征(如特定波段的反射率,、導(dǎo)數(shù)變換后的值)與病蟲害類型/嚴(yán)重度的關(guān)系模型。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(dá)2.5nm,可在6秒內(nèi)完成一次全譜推掃成像,,并具備高靈敏度和的信噪比,,可結(jié)合目標(biāo)物的空間圖像信息和光譜信息,利用目標(biāo)物不同部位或成分的光譜特征,,進(jìn)行無損,、無接觸、快速高效的精準(zhǔn)獲取,、發(fā)現(xiàn)識(shí)別,、分類選和分析應(yīng)用,用于戶外和室內(nèi)多種應(yīng)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(jī) (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(shí)別率>90%)。

    • 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN/BP): 模擬人腦學(xué)習(xí),,訓(xùn)練后能根據(jù)光譜預(yù)測病情(如判斷番茄灰霉病嚴(yán)重度),。

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

    • 導(dǎo)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(xì)微光譜變化,提高診斷精度(如監(jiān)測小麥早期病害),。

  • 優(yōu)點(diǎn): 對(duì)早期,、肉眼不可見的生化變化更敏感,設(shè)備相對(duì)便宜便攜,。

  • 例子:

    • 國內(nèi):用SVM判斷小麥條銹病嚴(yán)重度(準(zhǔn)確率97%),,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合導(dǎo)數(shù)光譜識(shí)別水稻病害(精度>95%),找到能預(yù)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(dǎo)數(shù)光譜在監(jiān)測中的應(yīng)用,。

神奇的“健康指標(biāo)”——植被指數(shù)

直接看原始光譜數(shù)據(jù)太復(fù)雜,。科學(xué)家們發(fā)明了植被指數(shù),,就是用簡單的數(shù)學(xué)公式把幾個(gè)關(guān)鍵波段的反射率組合起來,,形成一個(gè)數(shù)值。這個(gè)數(shù)值就像是植物的“綜合健康評(píng)分”或“專項(xiàng)健康指標(biāo)”,,能更直觀,、更穩(wěn)定地反映病蟲害脅迫。

  • 常見“健康評(píng)分卡”:

    • NDVI (歸一化植被指數(shù)): 用近紅外和紅光反射率計(jì)算,。健康植物值高,,受病蟲害脅迫(葉綠素減少)時(shí)值會(huì)下降。

    • PRI (光化學(xué)植被指數(shù)): 對(duì)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(duì)性指數(shù): 還有很多針對(duì)不同問題(如水分脅迫,、氮素缺乏,、特定病害)設(shè)計(jì)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(shù)雖好,挑戰(zhàn)也不少

  1. “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(jì)作物(黃瓜,、番茄)上,。對(duì)油菜,、果樹、大多數(shù)蔬菜的研究還很少,。

  2. “監(jiān)測網(wǎng)”覆蓋有限: 發(fā)達(dá)地區(qū),、大農(nóng)場應(yīng)用研究多,偏遠(yuǎn),、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(luò),。

  3. “癥狀”太像難區(qū)分: 有時(shí)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”。

  4. “眼睛”受天氣影響: 主要靠被動(dòng)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(qiáng)大(主動(dòng)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(zhǔn),、更普及

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

  2. “天地結(jié)合”大監(jiān)測網(wǎng):

    • 衛(wèi)星/無人機(jī): 負(fù)責(zé)大范圍掃描,快速定位病蟲害發(fā)生區(qū)域和范圍,。

    • 地面設(shè)備/人工: 負(fù)責(zé)重點(diǎn)區(qū)域精準(zhǔn)診斷和驗(yàn)證,。

    • 結(jié)合氣象數(shù)據(jù): 預(yù)測病蟲害爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。

  3. 建立“光譜病歷本”: 收集不同作物,、不同病蟲害,、不同嚴(yán)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(tái),,農(nóng)民或技術(shù)人員可以隨時(shí)查詢比對(duì)。

  4. 自動(dòng)化“植物醫(yī)生”: 將高精度光譜傳感器裝在無人機(jī)或自動(dòng)農(nóng)機(jī)上,,實(shí)現(xiàn):

    • 自動(dòng)巡田檢查,。

    • 實(shí)時(shí)分析診斷。

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

    • 真正實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè),。

總結(jié)來說:

光譜技術(shù)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(qiáng)大的“算法大腦”(模型)和直觀的“健康評(píng)分卡”(植被指數(shù)),,正在幫助人類更早發(fā)現(xiàn),、更準(zhǔn)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(xiàn)力量,。雖然目前還存在一些挑戰(zhàn),但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)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(zhǔn),。


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