引言

現代化農業的發展離不開現代信息技術的應用，將高光譜技術應用到農業遙感當中，能夠更加準確地獲得農作物在生長期間的各項數據信息，從而高效管理、提前預防，為農作物提供良好的生長環境，提高農作物的產量和質量，進而獲得更多的經濟效益和社會效益。

高光譜技術在農業遙感中的具體應用情況

2.1對農作物進行識別和精細分類

對農作物進行精細分類，能夠精準識別農作物的種類、了解農作物的種植面積以及長勢等情況，從而對農作物種植面積進行預測、對農作物產量進行預估、對農作物災害進行監測，不僅為農作物的健康成長提供了有力保障，還為我國農業結構的調整提供了可靠數 據，有效保障了我國的糧食安全。

高光譜技術在農業遙感中的應用，能夠結合遙感探測技術，利用其大數據量、高維度、小樣本、高分辨率、靈敏度等特點，對農作物數據信息進行更加細致的提取，分析其平均光譜，從而對不同農作物進行識別和精細分類。

2.2對農作物常見病害進行監測

農作物病害不僅會使農作物大量減產，還會對生態環境帶來不良影響。傳統情況下，對農作物常見病害進行監測主要以人工為主，通過田間取樣方式來判斷農作物的病害等級，其效率低下，對病害預測存在較大的誤差。由于農作物在感染病害后光譜特征會發生改變，因此，通過高光譜技術，能夠更好地對農作物病害進行監測。隨著高光譜技術在現代化農業生產中的普遍應用，將高光譜技術應用在農業遙感當中，利用其成像技術，一方面通過其圖像信息，直觀反映農作物外部的表面缺陷，另一方面通過其光譜數據，反映農作物內部物理結構和化學成分，從而對農作物生長狀況進行實時動態監測，有效提高了大面積農作物的監測效率，能夠為農作物病害情況的發生及時提供可靠數據，便于工作人員及時分析病害程度等級。

早期預防，降低農作物減產所帶來的損失。例如，在煙草感染花葉病后，可見光波段的反射率上升，近紅外波段的反射率降低且病害程度越重，變化越明顯。工作人員可以通過對光譜數據的分析，來判斷煙草感染花葉病的程度，及時予以防治。

2.3對農作物營養狀況進行監測

農作物在生長過程中離不開水分、肥料等營養物質，如果農作物營養狀況欠佳，勢必會影響農作物的生長態勢。如果農作物施肥過度，例如氮營養過量， 將會破壞周邊生態環境。

高光譜技術在農業遙感中的應用，能夠對農作物營養狀況進行實時、無損、高分辨率監測，實現大面積農作物的快速掃描，捕捉農作物葉片結構和葉片形狀的光譜變化，通過數據間的對比和分析，來綜合評估農作物水分和氮磷鉀等成分的營養情況，看其是否缺乏或過剩，進而為農作物灌溉和施肥提供數據依據，推動精準農業的進一步發展。

2.4 對農作物產量進行預估

農作物的生長情況體現在農作物的外在特征上，而農作物的外在特征又影響著農作物對光的吸收、反射等變化，因此，通過光譜差異，可以對農作物的長勢進行監測。高光譜技術在農業遙感中的應用，能夠對農作物葉面積指數和生物量進行無損監測，通過對其參數的分析和判斷，來預測農作物的長勢。除此之外，無人機高光譜遙感技術的應用，有效解決了氣候等因素對其影響，能夠對農作物進行全天候的監測，且其影像具有較高的分辨率。工作人員通過光譜參數建模，則能夠方便快速地對農作物的產量進行預估。

2.5 對農作物土壤養分進行檢測

土壤環境對農作物生長有著直接的影響。有些地區的農民為了高產，對農作物過度施肥，導致土壤的生態環境遭到破壞，土壤結構變差，板結現象嚴重， 反而對農作物的生長造成了不良影響，農作物產量不升反降，農民收益下降。利用高光譜遙感技術，能夠對土壤質地、土壤養分、含水量等進行有效檢測，且適用范圍較廣，檢測速度較快，不僅便于選取更加合適的農作物進行種植，確保農作物的穩定增產，還能夠根據土壤檢測結果，合理制定農作物的施肥方案， 對于提高農作物的產量和品質有著重要的作用。

高光譜技術在農業遙感中的應用優化策略

3.1 完善農作物特征光譜庫和數據庫

農作物特征光譜庫和數據庫的建立，能夠將所采集到的光譜數據與光譜庫中的數據進行對比，從而分析出更多的農作物信息，為農作物監測提供更為準確、客觀的數據信息。目前，農作物特征光譜庫和數據庫仍需完善，需要對所采集到的各項數據進行收集和處理，利用不同農作物的光譜特征差異，對其進行分類，并結合不同農作物在不同條件下的光譜變化 等情況，建立基于農作物光譜數據庫的農作物評價模型，進而提高數據模型的適用性和準確性，以確保高 光譜技術在現代化農業遙感中的應用效率，提高現代化農業監測數據的準確性。

3.2 強化高光譜技術與多重信息技術的融合

現代信息技術的快速發展，使得高光譜技術的應用更具現代化，因此，高光譜技術在農業遙感中的應用，應重視與多重信息技術的融合，使其發揮出更大的價值。例如，將農業高光譜遙感技術與GIS、GPS技術的結合，能夠利用GIS強大的空間分析能力和GPS的精確定位能力，來對農作物進行全方位的監測，一方面，有效解決復雜區域農作物的監測問題，增強農作物的監測效果；另一方面，提高對農作物采集數據的處理水平，使監測數據的精準性更強，從而更好地對農作物進行高效管理。再如，將高光譜遙感技術與激光雷達測量技術相互結合，能夠彌補彼此之間的不足，使其各自優勢得到更好的發揮，從而使農作物的精細分類結果精準度更高。

3.3 深度挖掘高光譜數據信息

農作物生長受光的影響較大，從而對不同光譜有著不同的反應。由此可見，高光譜技術在農業遙感中的應用，對于推進智慧農業發展有著重要的意義。因此，應利用大數據等信息技術，對農業中的高光譜遙感數據信息進行深度挖掘，提高高光譜采集數據的利用效率，充分利用相關數據信息價值，一方面對農業數據庫進行完善，另一方面利用更多的數據信息，構建光譜模型，對農作物長勢、病害等發生趨勢進行分析和模擬，從而為精準農業決策的進行提供更為可靠的數據依據。

結語

隨著時代的發展，高光譜技術在農業遙感中的應用成為現代化農業發展的重要技術手段之一，其圖譜合一功能，能夠對農作物生長實行精準監測，預估農作物產量，促進了精準農業的發展。在未來的發展過程中，高光譜技術在農業遙感中的應用范圍將會更加廣闊，與其他信息技術的結合將會更加緊密，能夠以多角度、全方位的農作物生產監測體系，獲得時間、 空間、光譜屬性等多維度的數據信息，并利用信息模型，實現對農作物的精細化管理，推動數字化農業的進一步發展。

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審核編輯 黃宇