一、引言

多光谱与高光谱成像技术通过获取目标物体在多个或连续波段的反射光谱信息，能够实现对农作物、土壤、病虫害等农业要素的非接触式、高精度监测。该技术正逐步成为智慧农业、精准施肥、病害预警、品质分级的重要支撑手段。

二、多/高光谱测量的基本原理与发展历程

1. 多光谱成像（Multispectral Imaging）

通常采集3~10个离散波段，常用于植被指数（如NDVI）计算。

2. 高光谱成像（Hyperspectral Imaging）

采集数百个连续窄波段，实现像素级光谱分析，适用于复杂成分识别。

3. 数据处理方法

包括主成分分析（PCA）、最小噪声分数变换（MNF）、光谱角匹配（SAM）等算法。

三、核心技术与系统组成

1. 成像光谱仪与探测器

包括推扫式、快照式、滤光片式等不同结构。

2. 无人机与卫星遥感平台

实现大范围、高效率的农田信息采集。

3. 数据处理与建模系统

用于图像校正、分类、建模与可视化。

四、典型应用场景

1. 作物生长状态评估

通过植被指数监测作物健康、叶面积指数、叶绿素含量等。

2. 病虫害早期识别

基于光谱特征变化识别病害发生区域，提前预警。

3. 土壤养分分布测绘

反演土壤有机质、氮磷钾含量，指导精准施肥。

五、挑战与未来发展趋势

当前面临的问题包括：

大气与光照影响图像质量；

数据量大，处理效率低；

地面真实数据获取难度大。

未来发展方向包括：

AI辅助光谱识别与图像分类算法；

轻量化成像系统与边缘计算部署；

多源数据融合分析平台建设（如遥感+气象+地面传感器）；

标准化农业光谱数据库建设；

结合物联网实现农业智能决策系统。