前言

農業技術包含信息獲取、信息管理和決策及變量作業3個部分，其中如何方便、快速、準確、可靠地獲取作物信息，已經成為實施農業為關鍵的問題。養分生理指標作為作物內部指標，與作物生長的狀態以及產量密切相關。如氮、磷、鉀、鋅等營養元素與作物生長狀態密切相關，缺少任何一種元素都可能會引起植物的不正常生長；而氮、葉綠素含量、冠層參數等指標與作物的產量相關，可以作為作物產量預估指標；當作物受到環境脅迫時，其生理信息和外部形態都會發生改變，如受到病蟲害侵染時，作物會作出應激反應產生酶以及某些產物。因此，作物當中一些特定的酶含量、氨基酸含量、蛋白含量的變化反映了作物在逆境中的狀況，可以作為作物逆境脅迫響應指標。目前隨著光譜傳感技術和圖像處理分析技術的日益發展，無人機與光譜軟硬件的結合也越發純熟。在農業、林業、資源、生態、環境保護等領域都得到了廣泛應用。

作物的光譜特征是環境因子（生物因子和非生物因子）影響的結果。利用光譜和成像技術快速、無損地獲取作物的養分生理信息，間接預估作物的產量以及監測作物長勢與逆境脅迫響應，有助于實現農業化、數字化、信息化以及智能化管理作業。光譜成像技術將光譜分析技術和成像技術結合起來，它既能獲取樣本的光譜信息也能獲取空間信息，并且能同時獲取樣本的物理特性和化學特性。光譜圖像通常是三維（3D）的，由二維的空間信息和一維的光譜信息組成。根據波段的多少，光譜成像技術可以分為多光譜成像技術和高光譜成像技術。通常來說，高光譜成像技術獲取的圖像由大量連續的波段（幾十個或幾百個）組成，而多光譜成像技術的圖像由一系列離散的波段（一般少于10個）組成。

高光譜圖像的光譜分辨率更高，能夠更好地獲取樣本的信息，對于監測作物信息精度更高。然而，由于高光譜圖像通常攜帶有大量的信息，因此需要對數據進行降維，去除冗余信息。高光譜成像技術也有它的局限性，如成本高，處理速度慢等。因此，高光譜成像技術主要用于基礎研究。相比高光譜成像技術，多光譜成像技術更適合田間的大面積監測。

植被指數

植被指數是一類具有一定生化意義的不同波段光譜值得組合，通常有比值植被指數、線性組合植被指數、修正植被指數、差值植被指數等。不同波段組合的植被指數對于不同指標預測效果不同。在農業上，基于光譜技術檢測作物生理指數的波段范圍一般在400～2 500 nm之間，涉及到色素（葉綠素、類胡蘿卜素等）、氮、水分等吸收和葉片細胞的內部結構。在400～740 nm 可見光波段，葉綠素在480、650、670～680、740 nm 處有吸收峰，類胡蘿卜素在 420、425、440、450、470、480 nm均有吸收峰，葉黃素在 425、445、475 nm 有吸收峰。而在 740～1 300 nm 近紅外波段由于健康的葉肉細胞反射作用，其反射率急劇升高；作物水分的吸收峰主要集中在970、1 450、1 944 nm 處。因此當作物受到脅迫作用時，相應的氮、色素、酶等發生變化，通過應用各種植被指數監測這些生理指標變化，可判斷作物脅迫情況、生長狀況以及產量情況。然而，多光譜只有區區幾個波段，雖然能構建一些植被指數，但是構建的植被指數未必能反映作物的生理生化信息及長勢狀態。高光譜則不同，其數百上千個波段信息，即使同一植被指數，也能有成千上萬種組合，而這么多種組合以及這么多的植被指數，總能找到適合監測作物的生理生化信息及長勢狀態的敏感指數。

養分指標檢測

氮和葉綠素類含量是作物重要的養分指標，與作物產量密切相關?；诠庾V和成像技術作物養分信息的獲取根據是否直接利用光譜信息可分為基于直接光譜信息作物養分信息快速獲取（如逐步多元回歸、偏小二乘、權重系數、支持向量機等）和基于植被指數作物養分信息快速獲取?；谥苯庸庾V信息作物養分獲取即通過原始光譜處理建模檢測作物養分信息，而基于植被指數的養分檢測是通過建立植被指數與養分的模型進行分析。

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水分脅迫監測

通過光譜和成像技術對作物水分脅迫信息進行快速獲取，有利于作物肥水管理的化控制。研究者張曉東等應用了多光譜成像技術和高光譜技術研究水分脅迫下油菜葉片的含水率?；诟吖庾V建立的模型預測結果優于基于多光譜成像建立的模型。

病害脅迫監測

早期作物病蟲害診斷對科學防治病蟲害，保證作物產量具有重要意義。目前，病蟲害診斷可分為直接方法和間接方法。直接方向主要是以化學分析方法為主，包含聚合酶鏈反應、DNA 陣列等方法。而間接方法主要是以電子鼻、光譜儀等為主的傳感器技術。光譜和成像技術是一種病蟲害診斷的快速、無損、有效檢測技術。當作物受到病蟲害脅迫時，作物內部的生理指標以及外部形態均會發生變化，在光譜和成像技術上以光譜響應與紋理、顏色等特征呈現。因此，光譜和成像技術通過分析某一波段或者多個波段光譜以及作物圖像信息對作物病蟲害脅迫作出診斷。此外，用于診斷病蟲害的植被指數主要有歸一化植被指數、綠色歸一化植被指數、比值植被指數、光化學反射、葉片水分植被指數1、水分指數、水分波段指數等。

6 綜述

盡管多光譜、高光譜技術已經成為農業信息獲取中關鍵技術，然而仍存在一些問題。

1）基于光譜成像技術作物指標檢測模型的穩健性、傳遞性不高。由于受到作物生理因素（品種、生長階段等）、環境因素（光照、土壤、溫度、降水等）、檢測參數、田間管理因素（灌溉、施肥等）、指標之間互相干擾等因素影響，作物指標模型很難涵蓋適用所有情況。

2）針對作物脅迫水平的診斷仍存在問題。由于作物病蟲害、雜草、水分等脅迫沒有統一的評價指標，很難建立定量診斷模型。

農作物生理信息的感知和獲取，已經在農業生產、決策和作物生長狀態的檢測中發揮了重要的作用，已成為農業和農業信息化發展的重要內容。在農業中，快速無損地獲取農作物養分生理信息（氮、葉綠素類、蛋白類、酶類等）仍是農業生產的管理和作業研究的重點和難點，相關方法和技術的突破，對實現農業的化、數字化、信息化和智能化管理和作業具有重要意義。

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