Tiivistelmä: Tässä artikkelissa tutkitaan syvästi hyperspektrikuvaustekniikan laajaa soveltamista maatalouden alalla. Se selvittää tärkeän roolinsa satojen seurannassa, maaperän analysoinnissa ja maatalouden tuotteiden laadun testaamisessa, analysoi tämän tekniikan etuja ja haasteita ja odottaa tulevia kehitysmahdollisuuksiaan.
I. Johdanto
Maatalous on kansantalouden perusteollisuutena välttämätöntä elintarviketurvan varmistamiseksi ja taloudellisen kehityksen edistämiseksi. Tieteen ja tekniikan jatkuvan edistymisen myötä hyperspektrikuvaustekniikka on tuonut maatalouden alaan uusia kehitysmahdollisuuksia ainutlaatuisilla etuillaan. Hyperspektrikuvat voivat tarjota rikkaita spektritietoja ja alueellisia tietoja tarjoamalla vahvaa teknistä tukea tarkkuuden maatalouden toteuttamiselle.
II. Yleiskatsaus hyperspektriaalisesta kuvantamistekniikasta
(I) periaate
Hyperspektrikuvat koostuvat sarjasta jatkuvia kapeakaistaisia kuvia. Mittaamalla kohdeobjektin heijastus, säteily ja muut ominaisuudet eri aallonpituuksilla saadaan kohteen spektrin ominaiskäyrä. Nämä spektrin ominaiskäyrät heijastavat kohteen fysikaalisia, kemiallisia ja muita ominaisuuksia, ja niitä voidaan käyttää kohteen tunnistamiseen ja luokitteluun.
(Ii) Ominaisuudet
Korkea spektriresoluutio: Se voi erottaa pienet spektrierot ja tehdä hienoja eroja viljelykasvien ja maaperän komponenttien välillä eri kasvutiloissa.
Monikaistainen tiedot: Se sisältää suuren määrän kaistoja ja voi saada täysin kohteen spektritiedot.
Spatiaalisen tiedon yhdistäminen spektritietoihin: Kohteen sijainti voidaan paitsi määrittää, vaan myös sen luontaiset ominaisuudet voidaan ymmärtää syvästi.
Ei-kontaktimittaus: seuranta voidaan suorittaa vaikuttamatta sadon kasvuun.
III. Hyperspektrikuvien käyttö maataloudessa
(I) sadon seuranta
Kasvutilan seuranta: Analysoimalla viljelykasvien spektriominaisuuksia, sadon kasvua voidaan seurata reaaliajassa, kuten Leaf -pinta -alan indeksi, biomassa jne. Esimerkiksi eri kasvuvaiheissa, kasvien spektrikäyrä muuttuu, ja nämä muutokset Voidaan käyttää satojen terveydentilan ja kasvun etenemisen arviointiin.
Tuholaiset ja sairauden havaitseminen: Tuholaiset ja sairaudet voivat aiheuttaa muutoksia viljelykasvien spektriominaisuuksissa. Hyperspektrinen kuvantamistekniikka voi nopeasti ja tarkasti havaita tuholaisten ja sairauksien esiintymisalueen ja vakavuuden. Suorita ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä ajan myötä tappioiden vähentämiseksi.
Vesistressin seuranta: Vesipulaa vaikuttaa viljelykasvien fysiologiseen tilaan, mikä muuttaa niiden spektrin ominaisuuksia. Hyperspektrikikuvia voidaan käyttää viljelykasvien kosteustilan seuraamiseen ja perustan kohtuulliseen kasteluun.
(Ii) maaperän analyysi
Komponenttien havaitseminen: orgaanisen aineen, typen, fosforin, kaliumin ja muiden maaperän ravintoaineiden pitoisuus voidaan analysoida tietojen tuen tarjoamiseksi maaperän hedelmällisyyden arvioinnille ja tarkkuuden hedelmöitykselle.
Tekstuurianalyysi: Spektriominaisuuksia voidaan käyttää maaperän tekstuurityypin määrittämiseen, kuten hiekkaiseen maaperään, saveen, saveen jne., Tarjoamalla viitteen maaperän parantamiseen maatalouden tuotannossa.
Saastumisen havaitseminen: Se voi havaita epäpuhtaudet, kuten raskasmetallit ja torjunta -ainejäämät maaperässä, tarjoamalla teknisiä keinoja maaperän ympäristönsuojeluun.
Iii) Maatalouden tuotteiden laadun havaitseminen
Kypsyysarvio: Eri kypsyyden maataloustuotteet ovat erilaiset spektriominaisuudet. Hyperspektrikuvaustekniikka voi arvioida tarkasti maataloustuotteiden kypsyyttä ja tarjota perustan oikea -aikaiselle poiminnalle.
Laadun luokittelu: Maataloustuotteiden laatu voidaan luokitella, kuten makeus, happamuus, kovuus ja muut hedelmien indikaattorit, maataloustuotteiden lisäarvon lisäämiseksi.
Aitouden tunnistaminen: Joillekin arvokkaille maataloustuotteille, kuten kiinalaisille lääkimateriaaleille, hyperspektriaalista kuvantamistekniikkaa voidaan käyttää aitouden tunnistamiseen kuluttajien oikeuksien ja etujen suojelemiseksi.
Iv. Hyperspektrisen kuvantamistekniikan soveltamisen edut ja haasteet maatalouden alalla
(I) Edut
Suuri tarkkuus: Se voi tarjota rikasta tietoa ja toteuttaa maatalouden tavoitteiden tarkan seurannan ja analysoinnin.
Korkea hyötysuhde: Se voi nopeasti saada maataloustietoa suurella alueella ja parantaa maatalouden tuotannon hallinnan tehokkuutta.
Tuhoton testaus: Ei kosketa koskevia mittausmenetelmää, joka ei aiheuta vaurioita viljelykasveille ja maaperälle.
(Ii) haasteet
Monimutkainen tietojenkäsittely: Hyperspektrisissä kuvissa on suuri määrä tietoja, ja niitä on vaikea käsitellä, mikä vaatii ammatillisia ohjelmistoja ja algoritmeja.
Korkeat kustannukset: Hyperspektriaaliset kuvantamislaitteet ovat kalliita, mikä rajoittaa sen laajaa levitystä maatalouden alalla.
Ympäristön mukautumiskysymykset: Eri ympäristöolosuhteissa, kuten valaistus ja ilmasto, hyperspektrikuvien laatu voi vaikuttaa.
V. Tulevat kehitysnäkymät
Jatkuva teknologinen kehitys: anturitekniikan jatkuvan kehityksen myötä, tietojenkäsittelyalgoritmit jne., Hyperspektrinen kuvantamistekniikka tulee kypsemmäksi ja täydellisemmäksi, ja sen suorituskyky paranee edelleen.
Kustannusten vähentäminen: Teknologian ja markkinoiden kilpailun tehostamisen myötä hyperspektrisen kuvantamislaitteen hinnan odotetaan vähenevän vähitellen, mikä tekee siitä laajemmin maatalouden alalla.
Moniteknologian integraatio: Yhdistä hyperspektrikuvaustekniikka muihin edistyneisiin tekniikoihin, kuten drone-tekniikkaan ja esineiden internetiin tekniikkaan, älykkäämmän maatalouden tuotannon hallinnan saavuttamiseksi.
Sovelluskentän laajennus: Nykyisten sovelluskenttien lisäksi hyperspektrisen kuvantamistekniikka on tärkeä rooli maatalouden vakuutuksissa, maatalouden resurssien arvioinnissa ja muissa aloilla.
Vi. Johtopäätös
Hyperspektrisen kuvantamistekniikka on laajat soveltamisnäkymät maatalouden alalla. Se tarjoaa tarkkoja ja tehokkaita keinoja satojen seurantaan, maaperän analysointiin ja maatalouden tuotteiden laadun testaamiseen. Vaikka haasteita on edelleen, tekniikan jatkuvalla edistymisellä ja kustannusten vähentämisellä, hyperspektrin kuvantamistekniikka on yhä tärkeämpi rooli maatalouden alalla ja se antaa suuremman panoksen maatalouden nykyaikaistamisen edistämiseen.
