想象一下，不用走到田里一片片葉子檢查，也不用等作物明顯枯萎了才發(fā)現(xiàn)問題，而是通過“看”作物反射的光線，就能早期發(fā)現(xiàn)它是不是生病或長蟲了。這就是光譜技術(shù)在作物病蟲害監(jiān)測上的神奇應(yīng)用！它就像給植物裝上了一雙特殊的“健康監(jiān)測眼”。

為什么需要這種技術(shù)？

病蟲害危害大：全球糧食每年因病蟲害損失巨大（20-40%甚至更多），威脅糧食安全和經(jīng)濟(jì)。

傳統(tǒng)方法太慢：靠人眼田間巡查、取樣化驗(yàn)，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，等發(fā)現(xiàn)問題時(shí)，往往錯(cuò)過了最佳防治時(shí)機(jī)，效果差，成本高。

農(nóng)業(yè)挑戰(zhàn)多：農(nóng)田分散、各地情況不同、天氣變化快，需要快速、大范圍、無損的監(jiān)測手段。

光譜技術(shù)怎么“看”病？

基本原理：健康植物有“指紋”光：

就像不同物體有不同顏色一樣，健康的植物葉子對陽光中的不同顏色（波段）反射率有特定規(guī)律。

關(guān)鍵特征：健康葉子反射綠光多（所以我們看它是綠的），反射近紅外光（肉眼看不見）特別強(qiáng)。在紅光和近紅外光交界處（約700-800納米），反射率會(huì)急劇上升，形成一個(gè)陡峭的“紅邊”。

生病/生蟲會(huì)改變“指紋”：當(dāng)植物受到病蟲害侵襲，內(nèi)部結(jié)構(gòu)（如細(xì)胞破壞）、化學(xué)成分（如葉綠素減少）和外部形態(tài)（如出現(xiàn)病斑、枯萎）都會(huì)變化。這些變化會(huì)改變它對光的反射特性：

可能反射更多紅光（看起來發(fā)黃、發(fā)紅）。

反射的近紅外光會(huì)減弱。

那個(gè)關(guān)鍵的“紅邊”位置會(huì)移動(dòng)（比如向藍(lán)光方向偏移）。

傳感器捕捉變化：特殊的光譜儀器（像精密的相機(jī)或掃描儀）能捕捉到植物反射的這些細(xì)微的光譜變化，從而判斷其健康狀況。

怎么用光譜技術(shù)“看病”？兩種主要方式

“拍照看病”（成像光譜技術(shù) - 像做CT）：

原理：給農(nóng)田“拍照片”，但不是普通照片，而是能記錄成百上千個(gè)不同波段光譜信息的“超級照片”（高光譜/多光譜圖像）。通過分析圖像上每個(gè)“像素點(diǎn)”的光譜特征，找出異常區(qū)域（病斑、變色等）。

怎么做？

近距離：用相機(jī)或手持掃描儀對準(zhǔn)單株或小片葉子拍照分析（適合溫室、實(shí)驗(yàn)田）。

高空：裝在無人機(jī)或飛機(jī)上，掃描大田塊。

太空：利用衛(wèi)星拍攝，監(jiān)測超大區(qū)域（省、國家甚至全球）。

優(yōu)點(diǎn)：直觀，能看到病蟲害在哪里分布，嚴(yán)重程度如何。

例子：

國內(nèi)：識別棉花葉子上的蟲咬孔洞（準(zhǔn)確率95%），區(qū)分小麥的銹病、白粉病（準(zhǔn)確率98%），用無人機(jī)監(jiān)測小麥條銹病范圍。

國外：用衛(wèi)星影像監(jiān)測大面積的甜菜線蟲病、森林松毛蟲災(zāi)害等。

“測光看病”（非成像光譜技術(shù) - 像驗(yàn)血）：

原理：不生成圖像，而是直接測量一小塊區(qū)域（或單株）反射的光譜曲線。然后通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算（模型、算法）從這條“光曲線”中提取信息，判斷是否有病蟲害、是什么病蟲害、有多嚴(yán)重。

怎么做？常用手持式內(nèi)置推掃式高光譜相機(jī)在田間測量。核心是建立光譜特征（如特定波段的反射率、導(dǎo)數(shù)變換后的值）與病蟲害類型/嚴(yán)重度的關(guān)系模型。

VIX-N320基于推掃式高光譜成像原理，覆蓋400-1000nm光譜范圍，光譜分辨率可達(dá)2.5nm，可最快在6秒內(nèi)完成一次全譜推掃成像，并具備高靈敏度和優(yōu)越的信噪比，可結(jié)合目標(biāo)物的空間圖像信息和光譜信息，利用目標(biāo)物不同部位或成分的光譜特征，進(jìn)行無損、無接觸、快速高效的精準(zhǔn)獲取、發(fā)現(xiàn)識別、分類選和分析應(yīng)用，用于戶外和室內(nèi)多種應(yīng)用場景下的便攜式高光譜數(shù)據(jù)采集。

常用“算法醫(yī)生”：

支持向量機(jī) (SVM)：像聰明的分類器，能區(qū)分健康葉子和不同病害葉子（如黃瓜霜霉病識別率>90%）。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN/BP)：模擬人腦學(xué)習(xí)，訓(xùn)練后能根據(jù)光譜預(yù)測病情（如判斷番茄灰霉病嚴(yán)重度）。

主成分分析 (PCA)：把大量光譜數(shù)據(jù)簡化，找出最關(guān)鍵的信息（常與其他方法結(jié)合）。

導(dǎo)數(shù)變換：特別有用！能消除土壤背景干擾，放大病蟲害引起的細(xì)微光譜變化，提高診斷精度（如監(jiān)測小麥早期病害）。

優(yōu)點(diǎn)：對早期、肉眼不可見的生化變化更敏感，設(shè)備相對便宜便攜。

例子：

國內(nèi)：用SVM判斷小麥條銹病嚴(yán)重度（準(zhǔn)確率97%），用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合導(dǎo)數(shù)光譜識別水稻病害（精度>95%），找到能預(yù)警小麥早期病害的光譜比值。

國外：研究大豆、甘蔗等作物的病害光譜模型，探索導(dǎo)數(shù)光譜在監(jiān)測中的應(yīng)用。

神奇的“健康指標(biāo)”——植被指數(shù)

直接看原始光譜數(shù)據(jù)太復(fù)雜。科學(xué)家們發(fā)明了植被指數(shù)，就是用簡單的數(shù)學(xué)公式把幾個(gè)關(guān)鍵波段的反射率組合起來，形成一個(gè)數(shù)值。這個(gè)數(shù)值就像是植物的“綜合健康評分”或“專項(xiàng)健康指標(biāo)”，能更直觀、更穩(wěn)定地反映病蟲害脅迫。

常見“健康評分卡”：

NDVI (歸一化植被指數(shù))：最著名！用近紅外和紅光反射率計(jì)算。健康植物值高，受病蟲害脅迫（葉綠素減少）時(shí)值會(huì)下降。

PRI (光化學(xué)植被指數(shù))：對植物生理壓力敏感，能早期指示病害（如研究發(fā)現(xiàn)小麥條銹病越重，PRI值越低）。

其他針對性指數(shù)：還有很多針對不同問題（如水分脅迫、氮素缺乏、特定病害）設(shè)計(jì)的指數(shù)，比如MCARI（調(diào)節(jié)葉綠素吸收指數(shù)）、RVSI（紅邊脅迫指數(shù)）等。

技術(shù)雖好，挑戰(zhàn)也不少

“病種庫”不全：目前研究集中在主要糧食（小麥、水稻、玉米）和少數(shù)經(jīng)濟(jì)作物（黃瓜、番茄）上。對油菜、果樹、大多數(shù)蔬菜的研究還很少。

“監(jiān)測網(wǎng)”覆蓋有限：發(fā)達(dá)地區(qū)、大農(nóng)場應(yīng)用研究多，偏遠(yuǎn)、貧困、小農(nóng)地區(qū)覆蓋不足。未來需要更廣泛的監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。

“癥狀”太像難區(qū)分：有時(shí)病蟲害的光譜特征和缺水、缺肥等脅迫很像（比如小麥銹病和肥水不足），容易誤診。同一種病在不同生長階段光譜也不同，需要建立更龐大精確的“光譜病歷庫”。

“眼睛”受天氣影響：主要靠被動(dòng)接收太陽光反射的傳感器，陰天、下雨就沒法正常工作。需要開發(fā)更強(qiáng)大（主動(dòng)發(fā)射光源）、更便宜、更高分辨率的傳感器。

未來展望：更智能、更精準(zhǔn)、更普及

“火眼金睛”升級：研發(fā)更高分辨率（看得更細(xì)）、不受天氣影響（主動(dòng)式）、更便攜便宜的傳感器。

“天地結(jié)合”大監(jiān)測網(wǎng)：

衛(wèi)星/無人機(jī)：負(fù)責(zé)大范圍掃描，快速定位病蟲害發(fā)生區(qū)域和范圍。

地面設(shè)備/人工：負(fù)責(zé)重點(diǎn)區(qū)域精準(zhǔn)診斷和驗(yàn)證。

結(jié)合氣象數(shù)據(jù)：預(yù)測病蟲害爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。

建立“全球光譜病歷本”：收集不同作物、不同病蟲害、不同嚴(yán)重度、不同生長階段的光譜數(shù)據(jù)，建立龐大的數(shù)據(jù)庫和在線診斷平臺，農(nóng)民或技術(shù)人員可以隨時(shí)查詢比對。

自動(dòng)化“植物醫(yī)生”：將高精度光譜傳感器裝在無人機(jī)或自動(dòng)農(nóng)機(jī)上，實(shí)現(xiàn)：

自動(dòng)巡田檢查。

實(shí)時(shí)分析診斷。

精準(zhǔn)定位噴藥（只噴生病區(qū)域，大大減少農(nóng)藥用量，保護(hù)環(huán)境）。

真正實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。

總結(jié)來說：

光譜技術(shù)通過捕捉植物“健康光指紋”的變化，為快速、無損、大范圍監(jiān)測作物病蟲害提供了革命性的工具。它像一雙敏銳的“健康之眼”，結(jié)合強(qiáng)大的“算法大腦”（模型）和直觀的“健康評分卡”（植被指數(shù)），正在幫助人類更早發(fā)現(xiàn)、更準(zhǔn)判斷、更高效地防治作物病蟲害，為保障糧食安全和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展貢獻(xiàn)力量。雖然目前還存在一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步（更高清的“眼睛”、更聰明的“大腦”、更完善的“病歷本”），未來的農(nóng)田管理將變得更加智能和精準(zhǔn)。

審核編輯 黃宇