【技術文章】高光譜成像技術在農作物分類與識別中的應用

現如今高光譜成像技術正在越來越多的用于各種研究領域，如生命科學、植物表型研究、精準農業、法醫學、食品和飼料分析、礦物勘探，以及再生資源回收等等。在每一個應用領域中，高光譜相機可被用于識別、測量和繪制物體的生物、化學和物理特性。

高光譜成像技術其基于非常多窄波段的影像數據技術，將成像技術與光譜技術相結合，探測目標的二維幾何空間及一維光譜信息，獲取高光譜分辨率的連續、窄波段的圖像數據。其是一種快速、準確、可靠的測試方法，可以通過非侵入的無損方式分析和測試從小樣本到大區域的目標，是一種優秀的研究工具。

高光譜遙感相對于傳統低光譜分辨率遙感技術，具有地物分辨識別能力更高，成像通道增加，光譜空間分辨率更高以及由定性分析向定量或半定量轉化成為可能的優勢。

精準農業是以信息技術為支撐，根據空間變異，定位、定時、定量地實施一整套現代化農事操作與管理的系統，是信息技術與農業生產全面結合的一種新型農業。

在農作物分類與識別中，通過高光譜遙感可以對不同種、不同亞種作物光譜差異加以體現。通過提取這些差異，可以避免在同譜異物或同物異譜方面多光譜遙感分類的各種問題。目前，在高光譜作物分類中光譜角分類、決策樹分層分類等方法都比較常用。其中，光譜角分類法屬于光譜匹配技術的范疇，是對像元光譜和樣本光譜或混合像元中亞像元組分光譜相似性的估計，實現對不同像元點光譜曲線的區分。可以通過對光譜的計算，以及對光譜之間夾角的參考，體現出二者之間相似程度，夾角越小，證明其越具有相似性，可以應用于農作物分類識別當中。

在精準農業應用中，除以上農作物分類識別，高光譜成像技術還可作用于作物生長評價、災害檢測和農業管理等各個方面，利用高光譜相機實時或接近實時的從田間獲取作物的光譜特征及其中間光譜差異，并準確獲取一些如作物水分含量、光合強度、葉面積指數LAI（Leaf Area Index）等生態物理主要參數，進而預測和分析作物生長和產量。充分利用高光譜技術助力精準農業是現在農業發展的重要發展趨勢。