引言

現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開現(xiàn)代信息技術的應用，將高光譜技術應用到農(nóng)業(yè)遙感當中，能夠更加準確地獲得農(nóng)作物在生長期間的各項數(shù)據(jù)信息，從而高效管理、提前預防，為農(nóng)作物提供良好的生長環(huán)境，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質量，進而獲得更多的經(jīng)濟效益和社會效益。

高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的具體應用情況

2.1對農(nóng)作物進行識別和精細分類

對農(nóng)作物進行精細分類，能夠精準識別農(nóng)作物的種類、了解農(nóng)作物的種植面積以及長勢等情況，從而對農(nóng)作物種植面積進行預測、對農(nóng)作物產(chǎn)量進行預估、對農(nóng)作物災害進行監(jiān)測，不僅為農(nóng)作物的健康成長提供了有力保障，還為我國農(nóng)業(yè)結構的調(diào)整提供了可靠數(shù) 據(jù)，有效保障了我國的糧食安全。

高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用，能夠結合遙感探測技術，利用其大數(shù)據(jù)量、高維度、小樣本、高分辨率、靈敏度等特點，對農(nóng)作物數(shù)據(jù)信息進行更加細致的提取，分析其平均光譜，從而對不同農(nóng)作物進行識別和精細分類。

2.2對農(nóng)作物常見病害進行監(jiān)測

農(nóng)作物病害不僅會使農(nóng)作物大量減產(chǎn)，還會對生態(tài)環(huán)境帶來不良影響。傳統(tǒng)情況下，對農(nóng)作物常見病害進行監(jiān)測主要以人工為主，通過田間取樣方式來判斷農(nóng)作物的病害等級，其效率低下，對病害預測存在較大的誤差。由于農(nóng)作物在感染病害后光譜特征會發(fā)生改變，因此，通過高光譜技術，能夠更好地對農(nóng)作物病害進行監(jiān)測。隨著高光譜技術在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的普遍應用，將高光譜技術應用在農(nóng)業(yè)遙感當中，利用其成像技術，一方面通過其圖像信息，直觀反映農(nóng)作物外部的表面缺陷，另一方面通過其光譜數(shù)據(jù)，反映農(nóng)作物內(nèi)部物理結構和化學成分，從而對農(nóng)作物生長狀況進行實時動態(tài)監(jiān)測，有效提高了大面積農(nóng)作物的監(jiān)測效率，能夠為農(nóng)作物病害情況的發(fā)生及時提供可靠數(shù)據(jù)，便于工作人員及時分析病害程度等級。

早期預防，降低農(nóng)作物減產(chǎn)所帶來的損失。例如，在煙草感染花葉病后，可見光波段的反射率上升，近紅外波段的反射率降低且病害程度越重，變化越明顯。工作人員可以通過對光譜數(shù)據(jù)的分析，來判斷煙草感染花葉病的程度，及時予以防治。

2.3對農(nóng)作物營養(yǎng)狀況進行監(jiān)測

農(nóng)作物在生長過程中離不開水分、肥料等營養(yǎng)物質，如果農(nóng)作物營養(yǎng)狀況欠佳，勢必會影響農(nóng)作物的生長態(tài)勢。如果農(nóng)作物施肥過度，例如氮營養(yǎng)過量， 將會破壞周邊生態(tài)環(huán)境。

高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用，能夠對農(nóng)作物營養(yǎng)狀況進行實時、無損、高分辨率監(jiān)測，實現(xiàn)大面積農(nóng)作物的快速掃描，捕捉農(nóng)作物葉片結構和葉片形狀的光譜變化，通過數(shù)據(jù)間的對比和分析，來綜合評估農(nóng)作物水分和氮磷鉀等成分的營養(yǎng)情況，看其是否缺乏或過剩，進而為農(nóng)作物灌溉和施肥提供數(shù)據(jù)依據(jù)，推動精準農(nóng)業(yè)的進一步發(fā)展。

2.4 對農(nóng)作物產(chǎn)量進行預估

農(nóng)作物的生長情況體現(xiàn)在農(nóng)作物的外在特征上，而農(nóng)作物的外在特征又影響著農(nóng)作物對光的吸收、反射等變化，因此，通過光譜差異，可以對農(nóng)作物的長勢進行監(jiān)測。高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用，能夠對農(nóng)作物葉面積指數(shù)和生物量進行無損監(jiān)測，通過對其參數(shù)的分析和判斷，來預測農(nóng)作物的長勢。除此之外，無人機高光譜遙感技術的應用，有效解決了氣候等因素對其影響，能夠對農(nóng)作物進行全天候的監(jiān)測，且其影像具有較高的分辨率。工作人員通過光譜參數(shù)建模，則能夠方便快速地對農(nóng)作物的產(chǎn)量進行預估。

2.5 對農(nóng)作物土壤養(yǎng)分進行檢測

土壤環(huán)境對農(nóng)作物生長有著直接的影響。有些地區(qū)的農(nóng)民為了高產(chǎn)，對農(nóng)作物過度施肥，導致土壤的生態(tài)環(huán)境遭到破壞，土壤結構變差，板結現(xiàn)象嚴重， 反而對農(nóng)作物的生長造成了不良影響，農(nóng)作物產(chǎn)量不升反降，農(nóng)民收益下降。利用高光譜遙感技術，能夠對土壤質地、土壤養(yǎng)分、含水量等進行有效檢測，且適用范圍較廣，檢測速度較快，不僅便于選取更加合適的農(nóng)作物進行種植，確保農(nóng)作物的穩(wěn)定增產(chǎn)，還能夠根據(jù)土壤檢測結果，合理制定農(nóng)作物的施肥方案， 對于提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質有著重要的作用。

高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用優(yōu)化策略

3.1 完善農(nóng)作物特征光譜庫和數(shù)據(jù)庫

農(nóng)作物特征光譜庫和數(shù)據(jù)庫的建立，能夠將所采集到的光譜數(shù)據(jù)與光譜庫中的數(shù)據(jù)進行對比，從而分析出更多的農(nóng)作物信息，為農(nóng)作物監(jiān)測提供更為準確、客觀的數(shù)據(jù)信息。目前，農(nóng)作物特征光譜庫和數(shù)據(jù)庫仍需完善，需要對所采集到的各項數(shù)據(jù)進行收集和處理，利用不同農(nóng)作物的光譜特征差異，對其進行分類，并結合不同農(nóng)作物在不同條件下的光譜變化 等情況，建立基于農(nóng)作物光譜數(shù)據(jù)庫的農(nóng)作物評價模型，進而提高數(shù)據(jù)模型的適用性和準確性，以確保高 光譜技術在現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)遙感中的應用效率，提高現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性。

3.2 強化高光譜技術與多重信息技術的融合

現(xiàn)代信息技術的快速發(fā)展，使得高光譜技術的應用更具現(xiàn)代化，因此，高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用，應重視與多重信息技術的融合，使其發(fā)揮出更大的價值。例如，將農(nóng)業(yè)高光譜遙感技術與GIS、GPS技術的結合，能夠利用GIS強大的空間分析能力和GPS的精確定位能力，來對農(nóng)作物進行全方位的監(jiān)測，一方面，有效解決復雜區(qū)域農(nóng)作物的監(jiān)測問題，增強農(nóng)作物的監(jiān)測效果；另一方面，提高對農(nóng)作物采集數(shù)據(jù)的處理水平，使監(jiān)測數(shù)據(jù)的精準性更強，從而更好地對農(nóng)作物進行高效管理。再如，將高光譜遙感技術與激光雷達測量技術相互結合，能夠彌補彼此之間的不足，使其各自優(yōu)勢得到更好的發(fā)揮，從而使農(nóng)作物的精細分類結果精準度更高。

3.3 深度挖掘高光譜數(shù)據(jù)信息

農(nóng)作物生長受光的影響較大，從而對不同光譜有著不同的反應。由此可見，高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用，對于推進智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展有著重要的意義。因此，應利用大數(shù)據(jù)等信息技術，對農(nóng)業(yè)中的高光譜遙感數(shù)據(jù)信息進行深度挖掘，提高高光譜采集數(shù)據(jù)的利用效率，充分利用相關數(shù)據(jù)信息價值，一方面對農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)庫進行完善，另一方面利用更多的數(shù)據(jù)信息，構建光譜模型，對農(nóng)作物長勢、病害等發(fā)生趨勢進行分析和模擬，從而為精準農(nóng)業(yè)決策的進行提供更為可靠的數(shù)據(jù)依據(jù)。

結語

隨著時代的發(fā)展，高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用成為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要技術手段之一，其圖譜合一功能，能夠對農(nóng)作物生長實行精準監(jiān)測，預估農(nóng)作物產(chǎn)量，促進了精準農(nóng)業(yè)的發(fā)展。在未來的發(fā)展過程中，高光譜技術在農(nóng)業(yè)遙感中的應用范圍將會更加廣闊，與其他信息技術的結合將會更加緊密，能夠以多角度、全方位的農(nóng)作物生產(chǎn)監(jiān)測體系，獲得時間、 空間、光譜屬性等多維度的數(shù)據(jù)信息，并利用信息模型，實現(xiàn)對農(nóng)作物的精細化管理，推動數(shù)字化農(nóng)業(yè)的進一步發(fā)展。

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審核編輯 黃宇