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多光譜豐富內涵、高光譜在農(nóng)作物信息診斷上的應(yīng)用研究

1  前言

農(nóng)業(yè)技術(shù)包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業(yè)3個(gè)部分產能提升，其中如何方便適應性、快速、準(zhǔn)確總之、可靠地獲取作物信息面向，已經(jīng)成為實(shí)施農(nóng)業(yè)為關(guān)鍵的問(wèn)題。養(yǎng)分生理指標(biāo)作為作物內(nèi)部指標(biāo)研學體驗，與作物生長(zhǎng)的狀態(tài)以及產(chǎn)量密切相關(guān)。如氮最為突出、磷落實落細、鉀、鋅等營(yíng)養(yǎng)元素與作物生長(zhǎng)狀態(tài)密切相關(guān)，缺少任何一種元素都可能會(huì)引起植物的不正常生長(zhǎng)製高點項目；而氮為產業發展、葉綠素含量、冠層參數(shù)等指標(biāo)與作物的產(chǎn)量相關(guān)有所增加，可以作為作物產(chǎn)量預(yù)估指標(biāo)各項要求；當(dāng)作物受到環(huán)境脅迫時(shí)，其生理信息和外部形態(tài)都會(huì)發(fā)生改變估算，如受到病蟲(chóng)害侵染時(shí)講理論，作物會(huì)作出應(yīng)激反應(yīng)產(chǎn)生酶以及某些產(chǎn)物。因此不要畏懼，作物當(dāng)中一些特定的酶含量服務為一體、氨基酸含量、蛋白含量的變化反映了作物在逆境中的狀況逐漸顯現，可以作為作物逆境脅迫響應(yīng)指標(biāo)全會精神。目前隨著光譜傳感技術(shù)和圖像處理分析技術(shù)的日益發(fā)展,無(wú)人機(jī)與光譜軟硬件的結(jié)合也越發(fā)純熟。在農(nóng)業(yè)拓展基地、林業(yè)集中展示、資源、生態(tài)體系流動性、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用宣講手段。

作物的光譜特征是環(huán)境因子（生物因子和非生物因子）影響的結(jié)果。利用光譜和成像技術(shù)快速積極拓展新的領域、無(wú)損地獲取作物的養(yǎng)分生理信息配套設備，間接預(yù)估作物的產(chǎn)量以及監(jiān)測(cè)作物長(zhǎng)勢(shì)與逆境脅迫響應(yīng)，有助于實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)化相對開放、數(shù)字化推進高水平、信息化以及智能化管理作業(yè)。光譜成像技術(shù)將光譜分析技術(shù)和成像技術(shù)結(jié)合起來(lái)拓展應用，它既能獲取樣本的光譜信息也能獲取空間信息生產創效，并且能同時(shí)獲取樣本的物理特性和化學(xué)特性。光譜圖像通常是三維（3D）的管理，由二維的空間信息和一維的光譜信息組成優化上下。根據(jù)波段的多少，光譜成像技術(shù)可以分為多光譜成像技術(shù)和高光譜成像技術(shù)模樣。通常來(lái)說(shuō)生產體系，高光譜成像技術(shù)獲取的圖像由大量連續(xù)的波段（幾十個(gè)或幾百個(gè)）組成，而多光譜成像技術(shù)的圖像由一系列離散的波段（一般少于10個(gè)）組成很重要。

高光譜圖像的光譜分辨率更高能力和水平，能夠更好地獲取樣本的信息覆蓋，對(duì)于監(jiān)測(cè)作物信息精度更高。然而研究，由于高光譜圖像通常攜帶有大量的信息流動性，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，去除冗余信息競爭激烈。高光譜成像技術(shù)也有它的局限性持續創新，如成本高，處理速度慢等空白區。因此協調機製，高光譜成像技術(shù)主要用于基礎(chǔ)研究。相比高光譜成像技術(shù)充分發揮，多光譜成像技術(shù)更適合田間的大面積監(jiān)測(cè)高質量。

2  植被指數(shù)

植被指數(shù)是一類具有一定生化意義的不同波段光譜值的組合，通常有比值植被指數(shù)選擇適用、線性組合植被指數(shù)管理、修正植被指數(shù)、差值植被指數(shù)等業務指導。不同波段組合的植被指數(shù)對(duì)于不同指標(biāo)預(yù)測(cè)效果不同改進措施。在農(nóng)業(yè)上，基于光譜技術(shù)檢測(cè)作物生理指數(shù)的波段范圍一般在400～2 500 nm之間長足發展，涉及到色素（葉綠素今年、類胡蘿卜素等）、氮結構不合理、水分等吸收和葉片細(xì)胞的內(nèi)部結(jié)構(gòu)動手能力。在400～740 nm 可見(jiàn)光波段，葉綠素在480意見征詢、650提升、670～680、740 nm 處有吸收峰的必然要求，類胡蘿卜素在 420研究成果、425、440完善好、450大面積、470、480 nm均有吸收峰問題分析，葉黃素在 425培養、445、475 nm 有吸收峰生產能力。而在 740～1 300 nm 近紅外波段由于健康的葉肉細(xì)胞反射作用標準，其反射率急劇升高示範推廣；作物水分的吸收峰主要集中在970堅持好、1 450即將展開、1 944 nm 處。因此當(dāng)作物受到脅迫作用時(shí)特性，相應(yīng)的氮傳承、色素、酶等發(fā)生變化建言直達，通過(guò)應(yīng)用各種植被指數(shù)監(jiān)測(cè)這些生理指標(biāo)變化多種，可判斷作物脅迫情況、生長(zhǎng)狀況以及產(chǎn)量情況充分發揮。然而發展成就，多光譜只有區(qū)區(qū)幾個(gè)波段，雖然能構(gòu)建一些植被指數(shù)重要方式，但是構(gòu)建的植被指數(shù)未必能反映作物的生理生化信息及長(zhǎng)勢(shì)狀態(tài)開展面對面。高光譜則不同，其數(shù)百上千個(gè)波段信息非常重要，即使同一植被指數(shù)進一步提升，也能有成千上萬(wàn)種組合，而這么多種組合以及這么多的植被指數(shù)營造一處，總能找到適合監(jiān)測(cè)作物的生理生化信息及長(zhǎng)勢(shì)狀態(tài)的敏感指數(shù)改革創新。

圖1 無(wú)人機(jī)高光譜影像下作物長(zhǎng)勢(shì)分布圖

3  養(yǎng)分指標(biāo)檢測(cè)

氮和葉綠素類含量是作物重要的養(yǎng)分指標(biāo)，與作物產(chǎn)量密切相關(guān)取得顯著成效⌒履Ｊ?；诠庾V和成像技術(shù)作物養(yǎng)分信息的獲取根據(jù)是否直接利用光譜信息可分為基于直接光譜信息作物養(yǎng)分信息快速獲取（如逐步多元回歸不容忽視、偏小二乘組織了、權(quán)重系數(shù)、支持向量機(jī)等）和基于植被指數(shù)作物養(yǎng)分信息快速獲取不要畏懼》諡橐惑w；谥苯庸庾V信息作物養(yǎng)分獲取即通過(guò)原始光譜處理建模檢測(cè)作物養(yǎng)分信息，而基于植被指數(shù)的養(yǎng)分檢測(cè)是通過(guò)建立植被指數(shù)與養(yǎng)分的模型進(jìn)行分析逐漸顯現。

圖2 無(wú)人機(jī)高光譜影像作物葉綠素a分布

圖3 無(wú)人機(jī)高光譜影像作物氮素分布

4  水分脅迫監(jiān)測(cè)

通過(guò)光譜和成像技術(shù)對(duì)作物水分脅迫信息進(jìn)行快速獲取全會精神，有利于作物肥水管理的化控制。研究者張曉東等應(yīng)用了多光譜成像技術(shù)和高光譜技術(shù)研究水分脅迫下油菜葉片的含水率長效機製》ㄖ瘟α?；诟吖庾V建立的模型預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于基于多光譜成像建立的模型。

圖4  WBI 指數(shù)變化（WBI 值越大分享，植物含水量越高共享，越利于植物生長(zhǎng)）

5  病害脅迫監(jiān)測(cè)

早期作物病蟲(chóng)害診斷對(duì)科學(xué)防治病蟲(chóng)害信息化，保證作物產(chǎn)量具有重要意義。目前生動，病蟲(chóng)害診斷可分為直接方法和間接方法新型儲能。直接方向主要是以化學(xué)分析方法為主，

包含聚合酶鏈反應(yīng)新品技、DNA 陣列等方法範圍。而間接方法主要是以電子鼻、光譜儀等為主的傳感器技術(shù)紮實做。光譜和成像技術(shù)是一種病蟲(chóng)害診斷的快速空間廣闊、無(wú)損、有效檢測(cè)技術(shù)提供深度撮合服務。當(dāng)作物受到病蟲(chóng)害脅迫時(shí)服務品質，作物內(nèi)部的生理指標(biāo)以及外部形態(tài)均會(huì)發(fā)生變化，在光譜和成像技術(shù)上以光譜響應(yīng)與紋理組成部分、顏色等特征呈現(xiàn)影響。因此，光譜和成像技術(shù)通過(guò)分析某一波段或者多個(gè)波段光譜以

及作物圖像信息對(duì)作物病蟲(chóng)害脅迫作出診斷技術節能。此外指導，用于診斷病蟲(chóng)害的植被指數(shù)主要有歸一化植被指數(shù)、綠色歸一化植被指數(shù)國際要求、比值植被指數(shù)流動性、光化學(xué)反射、葉片水分植被指數(shù)1競爭激烈、水分指數(shù)持續創新、水分波段指數(shù)等。

圖5 病害脅迫空白區，越黃發(fā)病越嚴(yán)重協調機製，越綠發(fā)病越輕

6  綜述

盡管多光譜、高光譜技術(shù)已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)信息獲取中關(guān)鍵技術(shù)形勢，然而仍存在一些問(wèn)題實踐者。

1）基于光譜成像技術(shù)作物指標(biāo)檢測(cè)模型的穩(wěn)健性、傳遞性不高服務機製。由于受到作物生理因素（品種貢獻力量、生長(zhǎng)階段等）、環(huán)境因素（光照大幅拓展、土壤發行速度、溫度、降水等）與時俱進、檢測(cè)參數(shù)性能、田間管理因素（灌溉初步建立、施肥等）、指標(biāo)之間互相干擾等因素影響供給，作物指標(biāo)模型很難涵蓋適用所有情況的方法。

2）針對(duì)作物脅迫水平的診斷仍存在問(wèn)題。由于作物病蟲(chóng)害重要的意義、雜草持續、水分等脅迫沒(méi)有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)指標(biāo)等多個領域，很難建立定量診斷模型再獲。

農(nóng)作物生理信息的感知和獲取，已經(jīng)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)應用擴展、決策和作物生長(zhǎng)狀態(tài)的檢測(cè)中發(fā)揮了重要的作用體驗區，已成為農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展的重要內(nèi)容。在農(nóng)業(yè)中活動上，快速無(wú)損地獲取農(nóng)作物養(yǎng)分生理信息（氮有望、葉綠素類、蛋白類導向作用、酶類等）仍是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的管理和作業(yè)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)方案，相關(guān)方法和技術(shù)的突破，對(duì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的化十大行動、數(shù)字化左右、信息化和智能化管理和作業(yè)具有重要意義。