高光谱成像在作物病虫害监测的研究进展

高光谱成像技术（Hyperspectral Imaging, HSI）是一种将光学成像与光谱分析相结合的多维信息获取技术，其核心在于通过连续窄波段（通常<10 nm）对目标物进行光谱-空间联合探测。近年来，随着传感器小型化、计算能力提升及人工智能算法的发展，该技术在精准农业领域（尤其是作物病虫害监测）展现出显著优势。

光谱特征基础

植物受病虫害侵袭后，其生理生化特性会发生显著变化，例如：

叶绿素含量下降：导致可见光波段（400-700 nm）反射率异常

细胞结构破坏：引起近红外波段（700-1300 nm）散射特征改变

水分与糖分异常：影响短波红外波段（1300-2500 nm）吸收峰分布

研究进展与关键技术突破

（一）光谱特征提取方法

植被指数优化

改进型归一化差异植被指数（NDVI）：引入红边波段（700-750 nm）提升早期病害检测灵敏度

水分胁迫指数（WI）：通过1450 nm与970 nm波段比值识别虫害诱导的蒸腾抑制

深度学习特征融合

卷积神经网络（CNN）直接提取空间-光谱联合特征

Transformer架构处理长距离光谱相关性（如Swin Transformer）

（二）病虫害识别模型

（三）多源数据融合技术

多时相融合：结合生长周期内多次观测，构建病害发展动态模型

多平台协同：无人机（UAV）与卫星（Sentinel-2）数据联合校正

多模态集成：融合热红外成像与高光谱数据实现生理胁迫定位

典型应用场景

1. 实验室级精准检测

优势：控制环境变量，实现亚毫米级病斑识别

案例：2022年《ISPRS Journal》报道基于高光谱成像的苹果黑星病早期检测系统，可提前7天识别症状

2. 田间实时监测

挑战：光照变化、作物背景干扰

解决方案：开发自适应白平衡算法与背景建模技术

设备：轻量化高光谱相机（如中达瑞和SKY机载高光谱相机）搭载无人机

3. 大田尺度预警系统

技术路线：卫星遥感+地面传感网+云平台处理

应用实例：欧盟CORN项目利用Sentinel-2数据结合地面高光谱验证，实现30米精度的玉米螟虫害预警

高光谱成像技术通过其独特的光谱-空间联合感知能力，为作物病虫害监测提供了全新的技术路径。尽管仍面临数据处理复杂度高、设备成本昂贵等挑战，但随着边缘计算、新型传感器材料和深度学习算法的持续突破，该技术有望在未来5-10年内成为智慧农业的核心感知手段之一。下一步研究应着重于建立标准化数据集、开发轻量化算法框架，并探索与农业物联网（Agri-IoT）的深度融合。

审核编辑 黄宇