據(jù)報道，近期，一項研究表明，其開發(fā)的基于機器學習和輻射傳輸模型的機載高光譜成像傳感器，可以提供更高的光譜和空間分辨率，有望進一步為農業(yè)生產發(fā)揮重要價值。

機載高光譜成像傳感器可用于監(jiān)測評估農作物的氮營養(yǎng)狀況

近年來，農業(yè)現(xiàn)代化水平不斷提升，但由于擔心農作物產量低而導致的過度施肥，仍在持續(xù)不斷地對環(huán)境造成破壞。

肥料中過量的氮會進入地下水，并最終作為溫室氣體的組成部分進入大氣中，對環(huán)境造成影響。因此迫切需要一種可以對農作物中氮成分進行實時、無損和高空間分辨率的監(jiān)測方法。

目前，一項研究成果展示了一種通過機載高光譜成像技術來實現(xiàn)這一目標的方法，該技術將對農業(yè)生產發(fā)揮巨大價值。

研究團隊通過將高光譜成像儀安裝在飛機上，實現(xiàn)了對玉米葉片氮成分和相關光合性狀的快速準確檢測，據(jù)稱該研究成果是首次提出。

該高光譜成像儀裝有兩個傳感器，光譜范圍分別為400~1000nm和950~2500nm，可有效覆蓋可見光到短波紅外波段，且空間分辨率最小可達0.5m。

測量農作物中的氮成分非常費時費力，不過，利用機載高光譜成像技術可以幫助我們對農田作物進行快速掃描，每畝農田只需幾秒鐘。

某處玉米田的高光譜影像圖

與衛(wèi)星成像等類似技術相比，機載高光譜成像技術可提供更高的光譜和空間分辨率。并為可持續(xù)、精準農業(yè)中的農作物氮管理提供了一種更具成本效益和更高精準度的方法。

利用機載高光譜成像技術實現(xiàn)量化監(jiān)測

研究團隊想要從農作物光譜響應中獲得感興趣的數(shù)據(jù)并不容易，該項研究所需的計算數(shù)據(jù)還包括農作物的地面真實數(shù)據(jù)，研究團隊需要對田間農作物葉片和冠層進行實地測量，以便與機載高光譜成像傳感器獲得的數(shù)據(jù)進行對比。

除了考量葉片模型、輻射傳輸、觀測角度和觀測時間因素之外，該研究計算方法還包括葉片冠層和土壤的反射率數(shù)據(jù)，以及葉片和冠層上葉綠素、氮成分等可量化的關鍵農作物性狀，以此綜合評估農作物氮缺乏或過剩。

可量化的農作物性狀與土壤施肥率關系圖

研究團隊在農田上空進行了三次觀測，成功地監(jiān)測到了關鍵的葉片和冠層氮素特征，還包括一些與光合性狀和農作物產量有關的特征，據(jù)研究團隊稱，相關數(shù)據(jù)精度可高達85%。

利用該機載高光譜成像傳感器，甚至可以取代地面農作物實況數(shù)據(jù)采集，并且在精度上沒有太多損失。與此同時，我們還能以更低的成本監(jiān)測覆蓋更廣的區(qū)域。

機載高光譜成像傳感器依賴其高精準度的特性，有望成功在現(xiàn)實農業(yè)中實現(xiàn)更廣泛的應用。