多光譜相機(jī)應(yīng)用之 | 如何用“光譜之眼”看透作物健康？

光譜成像技術(shù)的核心，是利用不同物質(zhì)對不同波長光譜的反射、吸收特性存在差異，形成獨(dú)特的 “光譜指紋”，進(jìn)而反推物質(zhì)的內(nèi)在狀態(tài)。如海光電HyperCam多光譜相機(jī)的技術(shù)優(yōu)勢，正是圍繞這一原理實現(xiàn)了核心突破：

相機(jī)搭載6通道多光譜+1個4800 萬像素RGB 的七通道高清成像系統(tǒng)，精準(zhǔn)覆蓋400-900nm 的關(guān)鍵光譜區(qū)域，包括藍(lán)光（450-520nm）、綠光（520-600nm）、紅光（630-690nm）、紅邊（700-730nm）、近紅外（760-900nm）等核心波段。其中，紅邊波段對植物葉綠素含量變化極為敏感，是監(jiān)測作物營養(yǎng)狀態(tài)的關(guān)鍵；近紅外波段則能有效區(qū)分物體水分含量差異，為水分脅迫監(jiān)測提供支撐。

采用 IPX5 防水設(shè)計、高效散熱系統(tǒng)與藍(lán)寶石鏡頭，可適應(yīng)-20℃~60℃的極端環(huán)境，無論是高溫暴曬的農(nóng)田還是潮濕多雨的森林，都能穩(wěn)定輸出精準(zhǔn)數(shù)據(jù)。惡劣環(huán)境下的穩(wěn)定性，為后續(xù)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)采集、快速回傳奠定了基礎(chǔ)。

配備6個500萬像素多光譜通道與1個4800萬像素RGB通道高清成像模塊，實現(xiàn) “光譜信息 + 高清空間信息” 的雙重精準(zhǔn)匹配，即便在大面積無人機(jī)巡航場景中，也能清晰捕捉單個作物葉片的光譜特征、土壤微小區(qū)域的差異，為精細(xì)化分析提供細(xì)節(jié)支撐，避免因像素不足導(dǎo)致的信息丟失。

內(nèi)置高性能邊緣計算模塊，具備獨(dú)立的AI算力支撐，可在設(shè)備端直接完成光譜數(shù)據(jù)校準(zhǔn)、指數(shù)計算、脅迫識別等復(fù)雜運(yùn)算，無需依賴后端服務(wù)器。同時支持多任務(wù)并行處理，在同步采集多波段數(shù)據(jù)的同時，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理與初步分析，為現(xiàn)場決策提供即時支持。

• 作物營養(yǎng)監(jiān)測：通過紅邊波段與NDRE（歸一化紅邊指數(shù)），精準(zhǔn)反推玉米、小麥、水稻等作物的氮、磷、鉀含量，區(qū)分缺氮、缺磷等營養(yǎng)脅迫，指導(dǎo)變量施肥。

• 水分脅迫診斷：利用近紅外波段反射率差異，識別作物缺水狀態(tài)，區(qū)分生理性干旱與土壤缺水，指導(dǎo)精準(zhǔn)灌溉，尤其適用于干旱地區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)。

• 病蟲害早期預(yù)警：作物感染病蟲害初期，葉綠素含量與細(xì)胞結(jié)構(gòu)會發(fā)生細(xì)微變化，這些變化在光譜數(shù)據(jù)中早于肉眼可見癥狀。多光譜相機(jī)可提前捕捉異常信號，為病蟲害防治爭取時間。

• 產(chǎn)量預(yù)測：結(jié)合不同生育期的光譜數(shù)據(jù)與作物生長模型，預(yù)測產(chǎn)量分布，為采收規(guī)劃、市場布局提供數(shù)據(jù)支撐。

• 森林資源調(diào)查：快速統(tǒng)計植被覆蓋度、葉面積指數(shù)（LAI），區(qū)分針葉林、闊葉林等植被類型，精準(zhǔn)核算森林生物量。

• 病蟲害與火災(zāi)監(jiān)測：針對松材線蟲病、森林火災(zāi)等災(zāi)害，可識別林木葉綠素降解、水分流失等早期信號，結(jié)合無人機(jī)巡航實現(xiàn)大范圍預(yù)警。

• 造林成效評估：對人工造林區(qū)域進(jìn)行長期跟蹤，監(jiān)測苗木成活率、生長速率，評估造林方案的合理性，為后續(xù)造林規(guī)劃提供參考。

• 水體富營養(yǎng)化預(yù)警：通過藍(lán)綠波段反射率差異，監(jiān)測水體中葉綠素a含量，判斷藻類繁殖趨勢，提前預(yù)警水華爆發(fā)。

• 水質(zhì)參數(shù)反演：反推水體透明度、懸浮物濃度、溶解氧等關(guān)鍵參數(shù)，評估河道污染狀況，尤其適用于流域性水質(zhì)普查。

• 岸線生態(tài)監(jiān)測：識別河道岸線植被覆蓋變化，監(jiān)測濕地退化、入侵物種擴(kuò)散等問題，為水環(huán)境治理提供數(shù)據(jù)支撐。

• 濕地生態(tài)監(jiān)測：區(qū)分濕地植被類型，監(jiān)測植被覆蓋率變化，評估濕地生態(tài)系統(tǒng)的完整性與穩(wěn)定性。

• 土壤污染檢測：通過特定波段反射率，識別土壤重金屬污染、石油污染等問題，定位污染范圍與程度，為土壤修復(fù)提供精準(zhǔn)靶點。

• 生物多樣性評估：結(jié)合植被類型分布與生長狀態(tài)，間接評估區(qū)域生物多樣性，為自然保護(hù)區(qū)管理提供科學(xué)依據(jù)。

• 安防目標(biāo)識別：在復(fù)雜環(huán)境中，通過光譜差異區(qū)分偽裝目標(biāo)與自然植被，為安防巡檢提供技術(shù)支撐。

Taylor Becker發(fā)表于《Agronomy》的研究論文《Differentiating between Nitrogen and Water Deficiency in Irrigated Maize Using a UAV-Based Multi-Spectral Camera》，詳細(xì)拆解多光譜相機(jī)在作物脅迫監(jiān)測中的應(yīng)用過程，驗證其在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的科學(xué)性與實用性。

玉米作為全球主要糧食作物，氮素與水分是影響產(chǎn)量的核心因素。美國2014年氮素施用總量中，48% 用于玉米生產(chǎn)，而合理灌溉可使玉米產(chǎn)量提升 20%-30%。但實際生產(chǎn)中，玉米缺氮與缺水的外在癥狀高度相似（均表現(xiàn)為葉片發(fā)黃、長勢衰弱），肉眼難以區(qū)分，導(dǎo)致農(nóng)戶常出現(xiàn) “誤施肥”“誤灌溉” 的問題：過度灌溉造成水資源浪費(fèi)，過量施肥則引發(fā)土壤污染與氮素淋失。

傳統(tǒng)檢測方法需采集葉片與土壤樣本，通過實驗室分析測定氮含量與含水量，耗時耗力且無法實現(xiàn)大范圍同步監(jiān)測。因此，亟需一種高效、無損、精準(zhǔn)的技術(shù)手段，實現(xiàn)玉米氮缺乏與水缺乏的快速區(qū)分 —— 這正是本研究的核心目標(biāo)，也恰好契合多光譜相機(jī)的應(yīng)用場景。

研究團(tuán)隊在加州大學(xué)戴維斯分校Russell Ranch可持續(xù)農(nóng)業(yè)設(shè)施進(jìn)行了精細(xì)控制的田間試驗。實驗設(shè)計了五個處理組合，包括三個灌溉水平（25%、50%、100%蒸散替代）和三個氮肥水平（28、117、235 kg N/ha），共形成四個重復(fù)的隨機(jī)區(qū)組設(shè)計。

圖1 2018年Russell Ranch試驗點的處理結(jié)構(gòu)，包含重復(fù)處理（Rep）及水分與氮素(N)處理。

研究人員使用無人機(jī)搭載多光譜相機(jī)，在玉米關(guān)鍵生長階段每周進(jìn)行航拍。相機(jī)捕獲五個光譜波段：藍(lán)光（475nm）、綠光（560nm）、紅光（668nm）、紅邊（717nm）和近紅外（840nm）。

數(shù)據(jù)分析方面，團(tuán)隊計算了三個關(guān)鍵指數(shù)：歸一化紅邊指數(shù)（NDRE）、綠葉指數(shù)（GLI）和藍(lán)光反射指數(shù)（BRI）。通過高斯混合模型對每個指數(shù)進(jìn)行非監(jiān)督分類，確定"高"和"低"反射群體的閾值，最終構(gòu)建組合指數(shù)（CI）分類系統(tǒng)。

研究結(jié)果顯示，多光譜成像在玉米 blister期（R2）能有效區(qū)分氮脅迫和水脅迫。組合指數(shù)（CI）成功識別了90%的處理，準(zhǔn)確將不同脅迫類型歸類。特別值得注意的是，NDRE與谷物產(chǎn)量表現(xiàn)出最強(qiáng)的相關(guān)性（r2=0.62，p<0.001），而CI在同時存在水分和氮脅迫的條件下與產(chǎn)量相關(guān)性更高（r2=0.68，p<0.005）。

圖2 標(biāo)準(zhǔn)化差紅邊（NDRE）反射率與總氮(N)吸收量隨季節(jié)變化的對比（以 GDD 為單位）：實驗地點低氮處理組與非脅迫處理組（Russell Ranch 2018）。總氮吸收曲線標(biāo)注置信區(qū)間（α =0.05）， NDRE 測量值標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)誤差線。黑色垂直虛線標(biāo)示生長階段時間節(jié)點（V6、V14和R2）

對指數(shù)敏感性的深入分析揭示了有趣現(xiàn)象：GLI對氮脅迫特別敏感，在氮處理組中與穗氮吸收量密切相關(guān)（r2=0.86，p<0.001），但在水分處理組中相關(guān)性不顯著。相反，BRI對水分脅迫表現(xiàn)出更好的指示作用。這一發(fā)現(xiàn)為區(qū)分脅迫類型提供了重要理論基礎(chǔ)。

研究發(fā)現(xiàn)，測量時機(jī)對識別準(zhǔn)確性有重要影響。在營養(yǎng)生長中期（V14），CI的識別準(zhǔn)確率僅為60%，而在生殖生長階段（R2）提高到90%。這與作物生理過程密切相關(guān)：氮吸收關(guān)鍵期和水分需求高峰出現(xiàn)在生殖生長階段，此時脅迫癥狀在光譜響應(yīng)上更為明顯。

研究還發(fā)現(xiàn)，在驗證點（僅存在氮脅迫，無水分脅迫）中，單獨(dú)使用NDRE比CI更有效。這表明在水分充足條件下，簡化監(jiān)測方案可能更具實用性。這一發(fā)現(xiàn)對技術(shù)推廣具有重要意義，幫助用戶根據(jù)實際條件選擇適當(dāng)?shù)谋O(jiān)測策略。

圖3 藍(lán)綠葉指數(shù)（GLI）和歸一化紅邊差異（NDRE）在實驗區(qū)和驗證區(qū)1的18葉期（V18）及氣泡期（R2）生長階段各實驗區(qū)域的單個像素相對值分布。各像素值以測量指數(shù)值的第95百分位數(shù)為基準(zhǔn)。虛線表示各站點像素值的平均值。

該研究的創(chuàng)新之處在于提出了可操作性的分類決策框架，將復(fù)雜的連續(xù)光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀的脅迫類別，為農(nóng)民提供了實用的決策支持工具。同時，研究也明確了技術(shù)的適用范圍和局限性，為后續(xù)技術(shù)改進(jìn)指明了方向。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的融合，如海光電多光譜相機(jī)的應(yīng)用將向更深層次發(fā)展：一是多源數(shù)據(jù)融合，結(jié)合光譜數(shù)據(jù)和算法，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的脅迫類型識別；二是動態(tài)預(yù)測模型，通過長期監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建作物生長動態(tài)模型，提前預(yù)測脅迫發(fā)生趨勢；三是智能化作業(yè)，與農(nóng)機(jī)導(dǎo)航系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn) “監(jiān)測 - 決策 - 作業(yè)” 一體化，真正推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)向 “無人化、精準(zhǔn)化” 轉(zhuǎn)型。

從農(nóng)田到森林，從河道到工廠，如海光電 HyperCam 多光譜相機(jī)正以其強(qiáng)大的技術(shù)實力，解鎖更多行業(yè)的 “光譜密碼”，為各領(lǐng)域的高效、可持續(xù)發(fā)展賦能。選擇一款精準(zhǔn)、穩(wěn)定的多光譜相機(jī)，就是選擇了一種更科學(xué)、更高效的工作方式 —— 而 HyperCam，正是這一選擇的最優(yōu)解。