高光譜相機可以通過以下方式提高作物產(chǎn)量：

1.鑒定作物品種：高光譜成像技術(shù)可以準確鑒定作物品種，從而幫助農(nóng)民篩選出優(yōu)良的種子，這有助于提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。

2.監(jiān)測作物健康：高光譜相機可以捕捉到植物在各個生長階段的光譜信息，以此來監(jiān)測作物的健康狀況，及時發(fā)現(xiàn)并處理問題，減少損失。

3.優(yōu)化灌溉和施肥：高光譜成像技術(shù)可以分析土壤和植物的光譜信息，為灌溉和施肥提供科學(xué)依據(jù)，從而提高資源利用效率，進一步提高作物產(chǎn)量。

4.早期病蟲害檢測：高光譜相機能夠捕捉到植物表面微小的病蟲害跡象，及時發(fā)現(xiàn)并處理，減少病蟲害對作物的影響，提高產(chǎn)量。

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用：如何提升農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量

1.通過采集農(nóng)作物的光譜信息，分析出不同作物之間的差異

高光譜成像技術(shù)可以捕捉到農(nóng)作物的光譜信息，從而可以分析出不同作物之間的差異。通過對這些差異進行研究，農(nóng)民可以了解作物的生長狀態(tài)，比如作物的營養(yǎng)吸收情況、葉片的葉綠素含量等。這些信息對農(nóng)民來說非常重要，因為它們可以指導(dǎo)農(nóng)民進行合理的施肥、澆水等措施，以確保作物的生長發(fā)育。

2.幫助農(nóng)民診斷病蟲害

高光譜成像技術(shù)還可以幫助農(nóng)民診斷病蟲害。由于不同病蟲害在光譜信息上有著獨特的特征，因此高光譜成像技術(shù)可以捕捉到這些特征，從而實現(xiàn)對病蟲害的快速、準確診斷。這樣一來，農(nóng)民就可以在病蟲害發(fā)生的早期采取相應(yīng)的措施，避免病蟲害對作物產(chǎn)量和質(zhì)量的影響。

3.農(nóng)作物的產(chǎn)量預(yù)測

高光譜成像技術(shù)還可以用于農(nóng)作物的產(chǎn)量預(yù)測。通過對作物的光譜信息進行分析，可以預(yù)測作物在未來的生長期內(nèi)可能達到的產(chǎn)量。這有助于農(nóng)民在進行種植決策時，更加科學(xué)地確定種植面積、種植作物種類等，從而提高農(nóng)作物的總產(chǎn)量。

高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用為農(nóng)民提供了一種有效的手段來提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。通過實時監(jiān)測作物生長狀態(tài)、準確診斷病蟲害、優(yōu)化種植管理等措施，高光譜成像技術(shù)正助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)邁向更加高效、精準的方向。隨著高光譜成像技術(shù)的不斷發(fā)展，相信在未來農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，它將發(fā)揮更加重要的作用。

高光譜熒光成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用案例

高光譜熒光成像技術(shù)在植物長勢監(jiān)測、病蟲害脅迫方面顯示出巨大的潛力。該技術(shù)能用計算機模擬人的視覺功能，不破壞也不影響植株生長，從植物的熒光圖像中提取顏色、紋理、熒光強度等信息進行處理并加以分析，*終用于實際檢測，是植物病害檢測的重要手段。

植物熒光原理

植物受激發(fā)后發(fā)出的熒光主要有：藍綠熒光( Blue-green fluorescence，BGF ) 、紅 熒 光 ( Red-fluorescence，RF) 和遠紅熒光( Far-red fluorescence，F(xiàn)RF) ，如圖3所示。

 

圖1波長 355 nm 激光激發(fā)的熒光光譜

經(jīng)光照射后，植物的不同組織會吸收不同波段的光，因此植物能在不同波段發(fā)射出熒光，如圖2。激發(fā)光主要有以4個波段: 藍（波長435-480 nm），被類胡蘿卜素和葉綠素吸收，并釋放出較高量子效率，可以激發(fā)葉片表皮及更深處組織的葉綠素?zé)晒?；紅光（波長 640-780 nm），只能被葉綠素吸收，因而相比藍光還能被類胡蘿卜素吸收，該波段光的吸收范圍較窄，能激發(fā)遠紅波段的葉綠素?zé)晒?；綠光（波長 500 ～ 560 nm），被葉綠素吸收，但是吸收量很小，因而相比藍、紅光，綠光可以到達葉片的深度*大，能激發(fā)葉綠素?zé)晒猓蛔贤夤猓?80 ～315 nm）既能激發(fā)葉綠素?zé)晒?，還能激發(fā)短波熒光。

 

圖2葉面截圖

利用熒光成像技術(shù)監(jiān)測作物生長及病害研究，利用中心波長為473 nm和660 nm的激光，分別在4 種激光強度下激發(fā)黃瓜活體葉片熒光。通過對比實驗，確定激發(fā)光源為強度7.5 W、波長473 nm，并在此激發(fā)條件下，建立葉片熒光參數(shù)F732 /F 685與葉片葉綠素含量的線性回歸模型。陳兵等研究了黃萎病對棉花葉片的葉綠素?zé)晒馓匦缘挠绊?，通過對熒光參數(shù)的分析可以發(fā)現(xiàn)，隨著病害程度增加，棉花葉片的葉綠素a、葉綠素b和葉綠素總含量均減少，而類胡蘿卜素含量先降后增。結(jié)果表明，病害程度與葉綠素?zé)晒鈪?shù)的相關(guān)性較好。隋媛媛等采集健康、染病3 d和6 d的黃瓜霜霉病葉片的熒光光譜，用一階導(dǎo)數(shù)、主成分分析處理光譜數(shù)據(jù)后，基于*小二乘支持向量機對前10個主成分進行分類和預(yù)測，結(jié)果表明，使用徑向基核函數(shù)的支持向量機方法對黃瓜霜霉病害的分類預(yù)測能力達到了97. 73%。張石銳等以水稻葉片為研究對象，采集了水稻葉片在波長450 nm的LED燈照射條件下的葉綠素?zé)晒夤庾V，同時測量了水稻生長區(qū)土壤的濕度，建立了基于 Lorentzian 方程的土壤含水量和葉綠素?zé)晒鈴姸鹊幕貧w模型，結(jié)果表明，該模型的決定系數(shù)達到0. 99，該方法可以用于土壤水分的檢測

 

圖3 不同波段下的熒光圖像

 

圖4  不同氮肥處理下不同波段的熒光圖像及熒光比值圖像

 

圖5  473 nm激光激發(fā)熒光光譜及熒光光譜參數(shù) F732／F685與葉綠素含量關(guān)系

 

圖6  葉綠素?zé)晒夤庾V及強度與葉片水分利用效率關(guān)系

綜上所述，高光譜相機通過捕捉和分析物體在不同波長下的光譜數(shù)據(jù)，能夠幫助農(nóng)民提高作物的種植質(zhì)量和產(chǎn)量。