多光譜技術(shù)通過捕捉作物在不同波段的光譜反射特征,為農(nóng)業(yè)提供了前所未有的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)手段。從作物生長監(jiān)測(cè)到病蟲害預(yù)警,從土壤肥力評(píng)估到產(chǎn)量預(yù)測(cè),多光譜相機(jī)已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的核心工具之一。本文將深入探討多光譜技術(shù)在農(nóng)業(yè)中的具體應(yīng)用及其帶來的變革。
一、作物生長監(jiān)測(cè)與營養(yǎng)管理
1. 葉綠素與氮素含量分析
多光譜相機(jī)獲取光譜數(shù)據(jù)后,通過光譜分析軟件做植被指數(shù)(如NDVI、GNDVI)的計(jì)算,可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)作物的葉綠素含量,進(jìn)而評(píng)估其氮素營養(yǎng)狀況。使用無人機(jī)搭載多光譜相機(jī),定期監(jiān)測(cè)葉綠素含量,優(yōu)化施肥方案,不僅提高了肥料的利用率,而且還能提升產(chǎn)量。
2. 生物量與生長階段判斷
通過NDRE(歸一化差異紅邊指數(shù)),可更早發(fā)現(xiàn)作物生長異常。以玉米為例,在拔節(jié)期,近紅外波段反射率顯著增加,可精準(zhǔn)判斷生長階段,優(yōu)化灌溉與施肥時(shí)機(jī)。
二、病蟲害早期預(yù)警與精準(zhǔn)防治
1. 病害光譜特征識(shí)別
受病蟲害影響的作物在特定波段(如近紅外)的反射率會(huì)發(fā)生變化(病害初期葉片近紅外反射率下降),利用這一特征,多光譜數(shù)據(jù)可精準(zhǔn)定位蟲害區(qū)域,提前發(fā)現(xiàn)可以減少農(nóng)藥的使用量,避免病蟲害擴(kuò)散和惡化帶來的經(jīng)濟(jì)損失。
三、表型研究和智慧育種
1.智慧育種
利用空地一體光譜監(jiān)測(cè)方式,對(duì)作物育種期、幼苗期、生長期、開花期、收獲期等長勢(shì)、狀況進(jìn)行光譜分析和監(jiān)測(cè),助力智慧農(nóng)業(yè)用戶優(yōu)質(zhì)育種,及時(shí)掌握作物生長的情況,測(cè)算作物成熟期,預(yù)估作物產(chǎn)量,指導(dǎo)科學(xué)作業(yè)。
通過采集種苗葉片、莖部等關(guān)鍵部位的高光譜圖像,結(jié)合先進(jìn)的波長分析、光譜預(yù)處理和分類算法,能夠準(zhǔn)確區(qū)分出活力旺盛、生長健康與活力較弱、生長狀況不佳的種苗。這一技術(shù)不僅為種苗生產(chǎn)企業(yè)提供了科學(xué)的分選依據(jù),還有助于減少弱苗、病苗的種植,從而提高整體種苗的成活率和產(chǎn)量。
2.表型研究
農(nóng)作物表型研究旨在通過量化植株的形態(tài)、生理和生化特征,揭示基因型-環(huán)境互作規(guī)律。多光譜相機(jī)憑借多波段成像和無損檢測(cè)優(yōu)勢(shì),已成為表型研究的核心技術(shù)工具。
四、產(chǎn)量預(yù)測(cè)與品質(zhì)分級(jí)
1. 產(chǎn)量模型構(gòu)建
多光譜相機(jī)結(jié)合產(chǎn)量模型,能直接幫助農(nóng)民在收割階段降低成本、提高收益、減少浪費(fèi)。
·提前安排人力/機(jī)械,避免延誤或閑置
傳統(tǒng)問題:憑經(jīng)驗(yàn)估算產(chǎn)量,可能導(dǎo)致收割機(jī)調(diào)度不當(dāng)(要么不夠用耽誤農(nóng)時(shí),要么閑置浪費(fèi)租金)。
多光譜解決方案:通過生長季多次無人機(jī)掃描,建立產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型(誤差<5%);提前2周預(yù)判每塊地的成熟時(shí)間和產(chǎn)量,精準(zhǔn)預(yù)約收割機(jī)。
2.對(duì)接市場(chǎng) → 提升銷售收益
·預(yù)售和期貨合約談判
傳統(tǒng)問題:收割前無法提供準(zhǔn)確產(chǎn)量數(shù)據(jù),被動(dòng)接受收購價(jià)。
多光譜解決方案:提前1個(gè)月向糧商/加工廠提供預(yù)測(cè)報(bào)告,鎖定高價(jià)合約。
·品質(zhì)分級(jí)定價(jià)
傳統(tǒng)問題:混收混儲(chǔ)導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)品無法溢價(jià)。
多光譜解決方案:收割前通過光譜數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)含量(小麥)、糖度(水果);分地塊收割并差異化包裝。
2. 水果品質(zhì)無損檢測(cè)
使用多光譜相機(jī)可以進(jìn)行無損檢測(cè)水果中的糖分、內(nèi)部損傷情況,提升篩選出優(yōu)質(zhì)水果的精度,相比人工的誤差更小,提升優(yōu)質(zhì)水果的比例,從而提升果農(nóng)的收入。
五、耕地種植用途調(diào)查
為響應(yīng)國家保護(hù)耕地的號(hào)召,確保國家主糧儲(chǔ)備充足,全國多地展開了耕地種植用途調(diào)查。使用多光譜相機(jī)可以知曉該地區(qū)主要糧油作物(油菜、水稻、玉米、小麥)的分布情況,對(duì)比傳統(tǒng)手工調(diào)查,效率高性價(jià)比高,且時(shí)間維度數(shù)據(jù)比對(duì)分析更具價(jià)值。
多光譜技術(shù)正推動(dòng)農(nóng)業(yè)從“經(jīng)驗(yàn)決策”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,其在作物健康監(jiān)測(cè)、病蟲害預(yù)警、精準(zhǔn)施肥、產(chǎn)量預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用已帶來顯著效益。隨著AI與無人機(jī)技術(shù)的融合,未來農(nóng)業(yè)將更加智能化、高效化,為全球糧食安全提供有力支撐。