在传统农业中，判断作物是否健康，主要依赖经验和肉眼观察：叶子黄了，是不是缺氮?叶片上有斑，是不是病害?但这些判断不仅主观性强，而且往往滞后——等肉眼看到问题，作物可能已经受损。

现在，一种新技术正在改变这一切。它就是高光谱相机。在智慧农业场景中，它被称为“作物的医生眼”，能看见作物细胞层级的变化，用光谱语言解读植物的真实状态。

一、什么是高光谱相机？

高光谱相机不是普通照相机。它不是拍“彩照”，而是捕捉物体对数百个窄波段光的反射信息，构建出一张“光谱图像立方体”——每一个像素点都带有完整的光谱曲线，就像给每一个叶片都拍了一张化验单。

通过分析这些光谱数据，可以反推出植物的多种生理信息，比如：

叶绿素含量

含氮量

水分状态

光合活性

是否受到病害或虫害影响

这也意味着，只要“拍一张”，系统就能知道作物健不健康，问题出在哪。

二、高光谱相机如何识别病虫害？

作物一旦感染病害(如叶斑病、白粉病)或受到虫害(如蚜虫、螟虫)侵扰，其叶片的生理状态会迅速改变，光谱响应也随之变化。主要表现在：

可见光区：叶绿素减少，红边波段蓝移，绿光峰降低;

近红外区：细胞结构受损，反射率下降;

短波红外区：水分变化明显，吸收峰变化异常。

高光谱相机可以在早期捕捉到这些变化，在作物尚未出现明显外观病症之前就发出预警。再结合机器学习模型(如SVM、CNN等)，即可实现自动分类识别不同类型的病虫害。

举个例子：

水稻纹枯病和稻瘟病在可见光区表现相似，但在近红外区的反射差异显著;

棉花红蜘蛛早期为局部叶片光谱曲线“轻微塌陷”，而黄萎病则表现为整株光谱结构异常;

系统通过训练大量样本，即可实现“自动识别+定位+分级”。

三、在农业管理中还有哪些用处？

1. 精准施肥与缺素诊断

不同养分缺失会造成不同的光谱特征。例如，氮缺乏表现为红边蓝移、绿光下降;磷缺乏影响蓝光吸收;钾缺乏导致近红外反射下降。

高光谱可以自动诊断营养状况，实现精准施肥，避免“多了浪费、少了产量”。

2. 作物长势评估与产量预测

通过提取NDVI、RENDVI、MCARI等植被指数，并结合光谱反演模型，可以实时监控作物长势、覆盖度、生物量，为后续产量预测提供基础。

3. 异常区域快速识别

在大田管理中，高光谱可搭载无人机进行航拍，快速生成全田块的病害热力图、水分胁迫图、营养分布图。田块异常区域一目了然，助力农户针对性处理，不再“满地撒药”或“盲目浇水”。

四、一拍识别，是“拍”给人看，更是拍给算法看

高光谱数据本身复杂，波段多达上百甚至几百个，人眼很难直接从曲线上“看懂”。但正是这种高维数据结构，非常适合与深度学习模型结合。

如今的系统流程大致如下：

拍摄：用高光谱相机获取农作物图像;

分析：光谱数据进入模型，进行预处理、降维、特征提取;

输出：模型判断作物是否健康，是否病虫害，属于哪一类病害，病害面积有多大。

这样的“自动识别系统”，已广泛应用于水稻、小麦、玉米、大豆、棉花、果树等作物，支持田间管理、科研试验、种质选育、农资企业巡田等多个场景。

五、高光谱农业的未来价值

高光谱相机的出现，不只是让农业“更好看”，更是让农业真正看得懂作物。它将推动农业从依赖经验走向依赖数据，从事后处理走向提前预警，从粗放管理走向精准农业。

未来，它将可能走进更多农业装备中：

搭载在无人机上，实现大田快速扫描;

搭载在农机设备上，边播种边识别土壤与苗情;

集成在农事终端中，农户拿起就能看作物有没有问题;

与卫星遥感协同，实现地空一体化农业监测系统。

结语

高光谱相机并不是简单拍照的工具，而是一种具备生物识别能力的“农业眼”。它能让作物“开口说话”，把健康状态、病虫害信号、营养需求都传达出来。

在未来智慧农业系统中，它将成为不可或缺的一环。不需要靠猜、不需要等症状、也不需要盲目处理，一拍即识、精准管理，真正实现“看得懂作物，管得好田地”。

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审核编辑 黄宇