1、引言

高光谱遥感也称为成像光谱遥感，是指通过电磁波谱的中红外、近红外、可见光、紫外等波段获取非常狭窄的连续光谱图像数据。该技术可达到10-2λ数量级的超高光谱分辨率，同时具有多波段及邻波段相关性高的特点。因此，运用高光谱遥感技术能够轻松获取精细光谱信息，定量分析地球表面生物物理化学过程。以农业生产为例，应用高光谱遥感技术能够大面积、持续性地监测农作物，实时准确地提供农作物的地表信息，如农作物长势、产量估测、灾害监测、分类识别等，在农业生产中发挥着不可替代的作用，在推进智慧农业发展中具有重要的意义。

2、高光谱遥感技术在智慧农业中的应用现状

2.1 农作物长势检测

农作物叶片中的水分、叶绿素、叶肉细胞和其他化学成分，可以反射出农作物光谱特征，是判断农作物长势的重要依据。一些传统植被指数和植被生物量相关关系较大，但是容易受到植被颜色、土壤颜色、植被覆盖率等外界因素的影响。而借助高光谱遥感技术，能够将此类因素的影响削弱，直接获取植被叶面积指数和叶绿素水平，利用这些信息来指导监测农作物的长势情况。

图 1 不同生长势植株新梢生长动态 图中数字表示地块 ; V、M和 W分别代表强、中和弱树

归一化差值植被指数（NDVI）作为农作物检测中应用最为广泛的光谱参数之一，在农作物生产和管理中具有实际的指导意义。通过利用绿色植被在红光波段的高吸收率和在近红外波段的高反射率的光谱特性计算得到植被指数，能够有效反映植被的生长、覆盖等情况，在估算农作物产物和生物量等方面发挥着重要作用。结合3S技术集成与计算机网络技术，构建农情监测系统，可以动态化监测农作物的长势。例如，在小麦生长状态的评估过程中，糖含量是一项关键性的指标，可以通过精确测定糖氮比准确了解小麦长势情况。在相关研究中，分析 小麦叶片糖氮比和冠层高光谱参数定量关系，能够构建小麦叶片糖氮比定量检测模型，进而得到快速无损定量分析小麦叶片糖氮比的方式，实时监测小麦长势。又如，在水稻不同生育期内，其光谱特征也有所差异。

2.2 农作物产量估测

在农作物产量估测方面，通常用抽样统计法、汇报统计法等常规估测方法，但这些方法会受到人为因素、水分因素、气候因素、土壤因素的影响，存在一定的局限性，且估测过程烦琐复杂。而借助高光谱遥感技术估测农作物的产量，能够得到更加高效、准确、客观的结果。在高光谱遥感作物估产技术中，借 助卫星上配备的高光谱地物扫描仪，能够获取各个生理期内作物的光谱数据，提取植土比、叶绿素含量、 叶面积指数、植被指数等因子。同时结合农作物自身生理特性，可完成对被测作物产量的反演。

在估产过程中，需要选择最佳的遥感估产时相，并且了解总耕地面积和单位面积产量。在计算种植面积的时候，可以采取间接测算法、直接测算法。其中，直接测算法借助组建绿度-面积回归模型的方式求解，也可采用组建多元绿度-面积回归模式的测算方法，将长势的影响削弱或消除。在间接测算法中，借助绿度-植土比模式，准确求解植土比值，然后根据土地面积和植土比的乘积，得出农作物面积。高光谱遥感技术存在时相特点，所以估算作物产量必须合理选取时相。具体选择过程应当以大量实验数据对比为依据，单产模拟关键时期是作物产量形成的重要阶段，很多农作物的水分临界期都在花芽分化旺盛生长期内，例如小麦在孕穗到抽穗阶段，水稻在孕穗到开花阶段。这些阶段在作物生长过程中都十分重要，同时也决定了其经济学产量。

2.3 农作物灾害检测

农作物在生长过程中，如果遭受病虫害问题，就会直接影响农作物的叶绿素含量和叶片结构。

图2 棉花黄萎病病害

可通过光谱遥感技术显示光谱特征，以提高对农作物防病害的监测实效性，降低病害风险。在相关研究中，分别在不同生育期内，测定不同危害水平的白粉病、冬小麦麦蚜冠层光谱，结果显示，不同的病情和虫情反射率一阶导数均有明显变化，但无明显的红边位移表现。且发生在小麦叶片上的条锈病，比较常见，危害性也很大，小麦叶片中的胡萝卜素、叶绿素等色素含 量对条锈病的敏感性较高。

图３ 不同田块冬小麦冠层光谱图

利用人工试验田测定条锈病小麦冠层叶片色素含量，借助单变量线性和非线性回归技术，完成了小麦色素含量估测模型的构 建，实现了高精度估测冬小麦叶片胡萝卜素及叶绿素等色素含量的目标。结果显示，高光谱信息在冠层叶片色素含量测定上比较可行，能达到较高的精度，可以监测冬小麦条锈病的发生情况。遥感技术在智慧农业中的另一项应用就是干旱监测，在具体实践当中，主要通过热惯量法、植被指 数-地表温度法等监测干旱情况。在相关研究中，借助热红外波段及归一化反射率，对地表温度加以反演，通过高光谱导数植被指数，对植被 覆盖度及水分含量差异做出表征。茶叶等经济作物产量和质量受到病害的影响更甚于粮食作物，所以对于这些差异需要利用精细度更高的光谱数据反映。在相关研究中，通过分析可溶性糖、游离氨基酸、总茶多酚等茶叶主要成分含量对茶叶光谱信息的影响。得出其与茶叶品质的定量关系，建立茶叶生物化学参数的提取技术。

2.4 农作物分类识别

在农业遥感技术的实际应用中，精准分类农作物是一项重要的工作，要将农作物种类精准、快速地识别出来，从而为产量估计、长势监测、灾害监测提供依据。高光谱数据的光谱信息非常精细，可以对不同种、不同亚种作物光谱差异加以体现。通过提取这些差异，可以避免在同谱异物或同物异谱方面多光谱遥 感分类的各种问题。目前，在高光谱作物分类中光谱角分类、决策树分层分类等方法都比较常用。其中，光谱角分类法属于光谱匹配技术的范畴，是对像元光谱和样本光谱或混合像元中亚像元组分光谱相似性的估计，实现对不同像元点光谱曲线的区分。可以通过对光谱的计算，以及对光谱之间夹角的参考，体现出二者之间相似程度，夹角越小，证明其越具有相似性。基于这一原理，该方法对于先验知识有较高的要求，必须对各种精确分类后的植被光谱信息完全知晓，进而完成匹配，越高的先验精度，就能达到越高的匹配精度。在相关研究中，利用高光谱影像，完成对作物病害光谱响应探测模型的构建，与光谱角结合，能够对提取小麦条锈病和健康小麦及土壤信息准确区分。决策树技术是将数据集循环划分至越来越小的子集中。节点构成了树，决策树则是由一组末端节点、一组中间节点构成，通过决策树分层分类法，能够对每一个种类逐级划分。在相关研究中，借助高光谱数据，按照图像中地物光谱特点，分析地物类型在各个波段及组合中的可分性，然后将图像中地物划分为不同的级层，最后再从易到难逐步完成不同层的划分。在决策树分类分层法当中，利用穗帽变换及主分量变换等特点提取方法，能够逐级分开不同难易度的地物，因而可以广泛应用于农作物分类识别当中。

3、高光谱遥感技术在智慧农业中的应用展望

3.1 高光谱遥感技术在智慧农业中应用的关键问题

高光谱遥感技术在智慧农业中具有十分广阔的应用和发展空间，但同时也存在一些关键问题。1）高光谱数据光谱具有细致丰富的信息，能够为遥感反演、定量遥感等提供依据。尽管如此，其在对高光谱数据的辐射矫正、几何校正、大气定标等预处理精度方面，对于后续处理精度有直接影响。所以，在高光谱数据应用领域中，一个重要的关键问题就是如何对高光谱数据实现精确快速的预处理，使高光谱数据时相性得到保证。关于此类问题，仍受当前技术水平的制约，同时软硬件开发水平也有待提高。农业机械与装备关键问题，利用高光谱遥感技术能够为农作物生长提供准确实时的参考信息，与多时相光谱差分对比相结合，可获取农作物在一天当中的生长增量及变化情况，在农作物生长监测控制和病虫害防治方面至关重要。2）目前对高光谱遥感技术的理论和实验研究较为深入，但是高光谱遥感技术在实际生产力转化方面能力稍显不足。例如高光谱数据定量分析农作物生长信息仍处于研究及开发时期，未来还需要更为丰富的先验知识，并且更为灵活地处理高光谱数据，才能够在智慧农业生产中大规模运用高光谱数据。对此，需要不断提升数据处理水平，同时也要研究出更高水平和性能的数据获取方式，在未来高光谱研究过程中，要将更加普适、更加精确的反演模型开发作为重点内容。此外，也需要进一步提升高光谱分辨率遥感数据选择及信息提取能力。高光谱分辨率产生的数据量很大，并且数据复杂纷繁，邻波段有较强的相关性。需要研究出更加匹配和先进的技术，实现在海量数据中对有用信息的高效挖掘提取，在冗杂数据中精准选择对具体问题有用的数据，在狭窄的光谱区间中挖掘出更多有用信息。这些问题都是高光谱遥感技术未来发展中面临的重要问题，只有解决这些问题，才能够使其在智慧农业中得到更好的应用，发挥更大的价值。

3.2 高光谱遥感技术在智慧农业中应用前景构想

在未来的发展中，可以将高光谱农业和其他产业相结合。例如高光谱技术与气象、海洋、林业等资源领域的相关产业合作，都具有很大的发展空间。在农业领域的应用中，还可以参考该技术在其他领域中的应用方式。

例如在水稻生产当中，可以利用水系遥感研究成果，在水稻生长初期开展稻田生物量监测，能够实时监测水稻生长过程中受到的温度、养分等因素的影响。结合林业遥感的研究成果，可在水稻生长成熟期更加精确、多方面地了解水稻生长 情况。此外，可以集成GPS、GIS、RS 的3S技术深度应用。例如遥感技术的数据处理能力、数据获取能力非常强大；地理信息系统的管理能力、数据分析能力十分强大；全球定位系统GPS的精确定位能力非常突出。可以综合利用这些技术的优势特点，为农作物分析提供充足的决策信息。同时与GPS提供的平面高程数据和地形地貌相结合，实现综合性的分析研究，从而在智慧农业中更大地发挥高光谱遥感技术的优势和作用。

4、总结

智慧农业是我国农业发展的一个主要发展方向， 通过对各种先进技术的应用，能够实现现代化、智慧化的农业生产管理，大幅提升农业生产效率。随着未来技术水平的不断进步，高光谱遥感技术也将进一步完善，从而在智慧农业中得到更好的应用，助推现代化农业的发展。

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