Sammendrag: Denne artikkelen utforsker dypt den brede anvendelsen av hyperspektral avbildningsteknologi innen jordbruk. Det utdyper sin viktige rolle i avlingsovervåking, jordanalyse og testing av landbruksproduktkvalitet, analyserer fordelene og utfordringene med denne teknologien, og ser frem til fremtidens utviklingsutsikter.
I. INNLEDNING
Landbruk, som en grunnleggende industri i den nasjonale økonomien, er avgjørende for å sikre matsikkerhet og fremme økonomisk utvikling. Med kontinuerlig fremgang av vitenskap og teknologi har hyperspektral avbildningsteknologi gitt nye utviklingsmuligheter til landbruksfeltet med sine unike fordeler. Hyperspektrale bilder kan gi rik spektral informasjon og romlig informasjon, og gi sterk teknisk støtte for realisering av presisjonslandbruk.
Ii. Oversikt over hyperspektral avbildningsteknologi
(I) prinsipp
Hyperspektrale bilder er sammensatt av en serie kontinuerlige smalbåndbilder. Ved å måle refleksjonen, strålingen og andre egenskapene til målobjektet ved forskjellige bølgelengder, oppnås den spektrale karakteristiske kurven for målet. Disse spektrale karakteristiske kurvene gjenspeiler målets fysiske, kjemiske og andre egenskaper og kan brukes til målidentifikasjon og klassifisering.
(Ii) Funksjoner
Høy spektral oppløsning: Den kan skille små spektrale forskjeller og gjøre fine skille mellom avlinger og jordkomponenter i forskjellige veksttilstander.
Informasjon om flere bånd: Den inneholder et stort antall bånd og kan fullt ut få spektralinformasjonen til målet.
Å kombinere romlig informasjon med spektral informasjon: Ikke bare kan plasseringen av målet bestemmes, men også dets iboende egenskaper kan forstås dypt.
Ikke-kontaktmåling: Overvåking kan utføres uten å påvirke avlingsveksten.
Iii. Anvendelse av hyperspektrale bilder i landbruket
(I) avlingsovervåking
Vekststatusovervåking: Ved å analysere spektrale egenskaper til avlinger, kan avlingsvekst overvåkes i sanntid, for eksempel bladområdeindeks, biomasse, etc. for eksempel i forskjellige vekststadier, vil spektralkurven for avlinger endre seg, og disse endringene kan brukes til å bedømme helsetilstanden og vekstfremdriften for avlinger.
Skadedyr og sykdomsdeteksjon: skadedyr og sykdommer kan forårsake endringer i spektrale egenskaper til avlinger. Hyperspektral avbildningsteknologi kan raskt og nøyaktig oppdage forekomstområdet og alvorlighetsgraden av skadedyr og sykdommer. Ta forebyggende tiltak i tide for å redusere tap.
Overvåking av vann: Vannmangel vil påvirke den fysiologiske avlingstilstanden, og dermed endre deres spektrale egenskaper. Hyperspektrale bilder kan brukes til å overvåke fuktighetsstatusen til avlinger og gi et grunnlag for rimelig vanning.
(Ii) Jordanalyse
Komponentdeteksjon: Innholdet i organisk materiale, nitrogen, fosfor, kalium og andre næringsstoffer i jorden kan analyseres for å gi datastøtte for jordfruktbarhetsvurdering og presisjons befruktning.
Teksturanalyse: De spektrale egenskapene kan brukes til å bestemme teksturtypen av jord, for eksempel sandjord, loam, leire, etc., og gir en referanse for jordforbedring i landbruksproduksjonen.
Forurensningsdeteksjon: Det kan oppdage miljøgifter som tungmetaller og plantevernmiddelrester i jorden, og gir tekniske midler for jordmiljøvern.
(Iii) Deteksjon av landbruksprodukter
Forsiktighetsdom: Landbruksprodukter med forskjellig modenhet har forskjellige spektrale egenskaper. Hyperspektral avbildningsteknologi kan nøyaktig bedømme modenheten til landbruksprodukter og gi et grunnlag for rettidig plukking.
Kvalitetsgradering: Kvaliteten på landbruksprodukter kan graderes, for eksempel sødme, surhet, hardhet og andre indikatorer på frukt, for å øke merverdien av landbruksprodukter.
Autentisitetsidentifikasjon: For noen dyrebare landbruksprodukter, for eksempel kinesiske medisinske materialer, kan hyperspektral avbildningsteknologi brukes til autentisitetsidentifikasjon for å beskytte forbrukernes rettigheter og interesser.
IV. Fordeler og utfordringer med anvendelse av hyperspektral avbildningsteknologi i landbruksfeltet
(I) Fordeler
Høy nøyaktighet: Det kan gi rik informasjon og realisere nøyaktig overvåking og analyse av landbruksmål.
Høy effektivitet: Den kan raskt få landbruksinformasjon over et stort område og forbedre effektiviteten til landbruksproduksjonsledelse.
Ikke-destruktiv testing: Målemetode for ikke-kontakt, som ikke vil forårsake skade på avlinger og jord.
(Ii) Utfordringer
Kompleks databehandling: Hyperspektrale bilder har en stor mengde data og er vanskelige å behandle, og krever profesjonell programvare og algoritmer.
Høye kostnader: Hyperspektral avbildningsutstyr er dyrt, noe som begrenser den brede anvendelsen innen landbruksfeltet.
Problemer med tilpasningsevne for miljømessige tilpasninger: Under forskjellige miljøforhold som belysning og klima kan kvaliteten på hyperspektrale bilder bli påvirket.
V. Fremtidige utviklingsutsikter
Kontinuerlig teknologisk fremgang: Med kontinuerlig utvikling av sensorteknologi, databehandlingsalgoritmer, etc., vil hyperspektral avbildningsteknologi bli mer moden og perfekt, og ytelsen vil fortsette å forbedre seg.
Kostnadsreduksjon: Med popularisering av teknologi og intensivering av markedskonkurranse forventes prisen på hyperspektral avbildningsutstyr gradvis å avta, noe som gjør det mer brukt på landbruksfeltet.
Multi-teknologiintegrasjon: Kombiner hyperspektral avbildningsteknologi med andre avanserte teknologier, for eksempel droneteknologi og Internet of Things-teknologi, for å oppnå mer intelligent landbruksproduksjonsledelse.
Utvidelse av applikasjonsfelt: I tillegg til de nåværende applikasjonsfeltene, vil hyperspektral avbildningsteknologi også spille en viktig rolle i landbruksforsikring, vurdering av landbruksressurser og andre felt.
Vi. Konklusjon
Hyperspektral avbildningsteknologi har brede applikasjonsutsikter innen landbruksfeltet. Det gir nøyaktige og effektive midler for avlingsovervåking, jordanalyse og testing av landbruksprodukter. Selv om det fremdeles er noen utfordringer, med kontinuerlig fremgang av teknologi og reduksjon av kostnader, vil hyperspektral avbildningsteknologi spille en stadig viktigere rolle i landbruksfeltet og gi større bidrag til å fremme jordbruksmodernisering.
