在傳統農業中，判斷作物是否健康，主要依賴經驗和肉眼觀察：葉子黃了，是不是缺氮?葉片上有斑，是不是病害?但這些判斷不僅主觀性強，而且往往滯后——等肉眼看到問題，作物可能已經受損。

現在，一種新技術正在改變這一切。它就是高光譜相機。在智慧農業場景中，它被稱為“作物的醫生眼”，能看見作物細胞層級的變化，用光譜語言解讀植物的真實狀態。

一、什么是高光譜相機？

高光譜相機不是普通照相機。它不是拍“彩照”，而是捕捉物體對數百個窄波段光的反射信息，構建出一張“光譜圖像立方體”——每一個像素點都帶有完整的光譜曲線，就像給每一個葉片都拍了一張化驗單。

通過分析這些光譜數據，可以反推出植物的多種生理信息，比如：

葉綠素含量

含氮量

水分狀態

光合活性

是否受到病害或蟲害影響

這也意味著，只要“拍一張”，系統就能知道作物健不健康，問題出在哪。

二、高光譜相機如何識別病蟲害？

作物一旦感染病害(如葉斑病、白粉病)或受到蟲害(如蚜蟲、螟蟲)侵擾，其葉片的生理狀態會迅速改變，光譜響應也隨之變化。主要表現在：

可見光區：葉綠素減少，紅邊波段藍移，綠光峰降低;

近紅外區：細胞結構受損，反射率下降;

短波紅外區：水分變化明顯，吸收峰變化異常。

高光譜相機可以在早期捕捉到這些變化，在作物尚未出現明顯外觀病癥之前就發出預警。再結合機器學習模型(如SVM、CNN等)，即可實現自動分類識別不同類型的病蟲害。

舉個例子：

水稻紋枯病和稻瘟病在可見光區表現相似，但在近紅外區的反射差異顯著;

棉花紅蜘蛛早期為局部葉片光譜曲線“輕微塌陷”，而黃萎病則表現為整株光譜結構異常;

系統通過訓練大量樣本，即可實現“自動識別+定位+分級”。

三、在農業管理中還有哪些用處？

1. 精準施肥與缺素診斷

不同養分缺失會造成不同的光譜特征。例如，氮缺乏表現為紅邊藍移、綠光下降;磷缺乏影響藍光吸收;鉀缺乏導致近紅外反射下降。

高光譜可以自動診斷營養狀況，實現精準施肥，避免“多了浪費、少了產量”。

2. 作物長勢評估與產量預測

通過提取NDVI、RENDVI、MCARI等植被指數，并結合光譜反演模型，可以實時監控作物長勢、覆蓋度、生物量，為后續產量預測提供基礎。

3. 異常區域快速識別

在大田管理中，高光譜可搭載無人機進行航拍，快速生成全田塊的病害熱力圖、水分脅迫圖、營養分布圖。田塊異常區域一目了然，助力農戶針對性處理，不再“滿地撒藥”或“盲目澆水”。

四、一拍識別，是“拍”給人看，更是拍給算法看

高光譜數據本身復雜，波段多達上百甚至幾百個，人眼很難直接從曲線上“看懂”。但正是這種高維數據結構，非常適合與深度學習模型結合。

如今的系統流程大致如下：

拍攝：用高光譜相機獲取農作物圖像;

分析：光譜數據進入模型，進行預處理、降維、特征提取;

輸出：模型判斷作物是否健康，是否病蟲害，屬于哪一類病害，病害面積有多大。

這樣的“自動識別系統”，已廣泛應用于水稻、小麥、玉米、大豆、棉花、果樹等作物，支持田間管理、科研試驗、種質選育、農資企業巡田等多個場景。

五、高光譜農業的未來價值

高光譜相機的出現，不只是讓農業“更好看”，更是讓農業真正看得懂作物。它將推動農業從依賴經驗走向依賴數據，從事后處理走向提前預警，從粗放管理走向精準農業。

未來，它將可能走進更多農業裝備中：

搭載在無人機上，實現大田快速掃描;

搭載在農機設備上，邊播種邊識別土壤與苗情;

集成在農事終端中，農戶拿起就能看作物有沒有問題;

與衛星遙感協同，實現地空一體化農業監測系統。

結語

高光譜相機并不是簡單拍照的工具，而是一種具備生物識別能力的“農業眼”。它能讓作物“開口說話”，把健康狀態、病蟲害信號、營養需求都傳達出來。

在未來智慧農業系統中，它將成為不可或缺的一環。不需要靠猜、不需要等癥狀、也不需要盲目處理，一拍即識、精準管理，真正實現“看得懂作物，管得好田地”。

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審核編輯 黃宇