Samenvatting: Dit artikel onderzoekt diep de brede toepassing van hyperspectrale beeldvormingstechnologie op het gebied van landbouw. Het gaat in op zijn belangrijke rol bij gewasmonitoring, bodemanalyse en kwaliteitstests van de landbouwproduct, analyseert de voordelen en uitdagingen van deze technologie en kijkt uit naar de toekomstige ontwikkelingsperspectieven.
I. Inleiding
Landbouw, als basisindustrie van de nationale economie, is cruciaal voor het waarborgen van voedselzekerheid en het bevorderen van economische ontwikkeling. Met de voortdurende vooruitgang van wetenschap en technologie heeft hyperspectrale beeldvormingstechnologie nieuwe ontwikkelingsmogelijkheden gebracht naar het landbouwgebied met zijn unieke voordelen. Hyperspectrale afbeeldingen kunnen rijke spectrale informatie en ruimtelijke informatie bieden, waardoor sterke technische ondersteuning wordt geboden voor de realisatie van precisielandbouw.
II. Overzicht van hyperspectrale beeldvormingstechnologie
(I) Principe
Hyperspectrale beelden zijn samengesteld uit een reeks continue smalbandbeelden. Door de reflectie, straling en andere kenmerken van het doelobject bij verschillende golflengten te meten, wordt de spectrale karakteristieke curve van het doel verkregen. Deze spectrale karakteristieke krommen weerspiegelen de fysische, chemische en andere kenmerken van het doelwit en kunnen worden gebruikt voor doelidentificatie en classificatie.
(Ii) Kenmerken
Hoge spectrale resolutie: het kan kleine spectrale verschillen onderscheiden en fijn onderscheid maken tussen gewassen en grondcomponenten in verschillende groeistoestanden.
Multi-band informatie: het bevat een groot aantal banden en kan de spectrale informatie van het doel volledig verkrijgen.
Het combineren van ruimtelijke informatie met spectrale informatie: niet alleen kan de locatie van het doel worden bepaald, maar ook de intrinsieke kenmerken ervan kunnen diep worden begrepen.
Non-contactmeting: monitoring kan worden uitgevoerd zonder de groei van de gewas te beïnvloeden.
Iii. Toepassing van hyperspectrale afbeeldingen in de landbouw
(I) Monitoring van gewassen
Groeistatusbewaking: door de spectrale kenmerken van gewassen te analyseren, kunnen gewasgroei in realtime worden gecontroleerd, zoals bladoppervlakindex, biomassa, enz. Bijvoorbeeld, in verschillende groeifasen, zal de spectrale curve van gewassen veranderen, en deze veranderingen kan worden gebruikt om de gezondheidstoestand en de groeivoortgang van gewassen te beoordelen.
Pest- en ziektedetectie: plagen en ziekten kunnen veranderingen veroorzaken in de spectrale kenmerken van gewassen. Hyperspectrale beeldvormingstechnologie kan snel en nauwkeurig het voorkomengebied en de ernst van ongedierte en ziekten detecteren. Neem preventieve maatregelen op tijd om verliezen te verminderen.
Waterstressmonitoring: watertekort zal de fysiologische toestand van gewassen beïnvloeden, waardoor hun spectrale kenmerken worden veranderd. Hyperspectrale beelden kunnen worden gebruikt om de vochtstatus van gewassen te controleren en een basis te bieden voor redelijke irrigatie.
(Ii) Bodemanalyse
Componentdetectie: het gehalte aan organisch materiaal, stikstof, fosfor, kalium en andere voedingsstoffen in de bodem kan worden geanalyseerd om gegevensondersteuning te bieden voor bodemvruchtbaarheidsbeoordeling en precisiebestand.
Textuuranalyse: de spectrale kenmerken kunnen worden gebruikt om het textuurtype grond te bepalen, zoals zandgrond, leem, klei, enz., Het geven van een referentie voor bodemverbetering in de landbouwproductie.
Detectie van de vervuiling: het kan verontreinigende stoffen zoals zware metalen en pesticidenresiduen in de bodem detecteren, wat technische middelen biedt voor de bescherming van de bodem.
(Iii) Kwaliteitsdetectie van landbouwproducten
Vrijheidsoordeel: landbouwproducten van verschillende volwassenheid hebben verschillende spectrale kenmerken. Hyperspectrale beeldvormingstechnologie kan de volwassenheid van landbouwproducten nauwkeurig beoordelen en een basis bieden voor tijdig plukken.
Kwaliteitsassering: de kwaliteit van landbouwproducten kan worden beoordeeld, zoals de zoetheid, zuurgraad, hardheid en andere indicatoren van fruit, om de toegevoegde waarde van landbouwproducten te verhogen.
Authenticiteitsidentificatie: voor sommige kostbare landbouwproducten, zoals Chinese medicinale materialen, kan hyperspectrale beeldvormingstechnologie worden gebruikt voor authenticiteitsidentificatie om de rechten en belangen van consumenten te beschermen.
IV. Voordelen en uitdagingen van de toepassing van hyperspectrale beeldvormingstechnologie op landbouwgebied
(I) Voordelen
Hoge nauwkeurigheid: het kan rijke informatie bieden en een nauwkeurige monitoring en analyse van agrarische doelen realiseren.
Hoog efficiëntie: het kan snel landbouwinformatie over een groot gebied verkrijgen en de efficiëntie van het management van de landbouwproductie verbeteren.
Niet-destructieve testen: niet-contactmethode, die geen schade aan gewassen en bodem zal veroorzaken.
(Ii) uitdagingen
Complexe gegevensverwerking: hyperspectrale afbeeldingen hebben een grote hoeveelheid gegevens en zijn moeilijk te verwerken, waarbij professionele software en algoritmen nodig zijn.
Hoge kosten: hyperspectrale beeldvormingsapparatuur is duur, wat zijn brede toepassing op landbouwgebied beperkt.
Problemen met aanpassingsvermogen van het milieu: onder verschillende omgevingscondities zoals verlichting en klimaat kan de kwaliteit van hyperspectrale beelden worden beïnvloed.
V. toekomstige ontwikkelingsperspectieven
Continue technologische vooruitgang: met de continue ontwikkeling van sensortechnologie, gegevensverwerkingsalgoritmen, enz., Wordt hyperspectrale beeldvormingstechnologie volwassener en perfecter en zullen de prestaties blijven verbeteren.
Kostenreductie: met de popularisering van technologie en de intensivering van marktconcurrentie, wordt verwacht dat de prijs van hyperspectrale beeldvormingsapparatuur geleidelijk zal dalen, waardoor het breder wordt gebruikt in het landbouwgebied.
Integratie van multi-technologie: combineer hyperspectrale beeldvormingstechnologie met andere geavanceerde technologieën, zoals drone-technologie en Internet of Things-technologie, om intelligenter landbouwproductiebeheer te bereiken.
Uitbreiding van toepassingsveld: naast de huidige toepassingsgebieden zal hyperspectrale beeldvormingstechnologie ook een belangrijke rol spelen in de landbouwverzekering, de beoordeling van de landbouwbronnen en andere gebieden.
Vi. Conclusie
Hyperspectral Imaging Technology heeft brede toepassingsperspectieven op landbouwgebied. Het biedt nauwkeurige en efficiënte middelen voor gewasmonitoring, bodemanalyse en kwaliteitstesten van de landbouwproduct. Hoewel er nog steeds enkele uitdagingen zijn, met de voortdurende vooruitgang van technologie en de verlaging van de kosten, zal hyperspectrale beeldvormingstechnologie een steeds belangrijkere rol spelen in het landbouwgebied en meer bijdragen leveren aan het bevorderen van de modernisering van de landbouw.
