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病蟲害無處遁形!無人機(jī)高光譜如何守護(hù)萬畝良田?

更新時(shí)間:2025-04-08瀏覽:2266次

清晨六點(diǎn),廣東黃埔的稻田籠罩在薄霧中。種植負(fù)責(zé)人蹲在田埂上,指尖捏著一片卷曲發(fā)黃的稻葉,眉頭緊鎖——又是稻縱卷葉螟。這種僅有指甲蓋大小的害蟲,每年能讓他的收成減少三成。過去,他們只能憑經(jīng)驗(yàn)噴灑農(nóng)藥,但蟲害總是春風(fēng)吹又生",農(nóng)藥成本卻像滾雪球般攀升。

而此刻,一架搭載銀色方盒的無人機(jī)掠過稻田上空。這個(gè)不起眼的方盒",正是無人機(jī)載高光譜成像系統(tǒng)。它像一雙透視眼,能透過葉片表層,捕捉到害蟲啃食后葉肉細(xì)胞變化的細(xì)微光譜變化。不久,種植負(fù)責(zé)人收到一張蟲害熱力圖",圖中紅色區(qū)域精準(zhǔn)標(biāo)注了蟲害區(qū)域。只需按圖施藥,農(nóng)藥用量比往年減少了,蟲害卻銷聲匿跡。

病蟲害無處遁形!無人機(jī)高光譜如何守護(hù)萬畝良田?

水稻害蟲發(fā)生空間分布:(A)水稻拔節(jié)期(9月28日)和(B)抽穗期(10月25日)


科研團(tuán)隊(duì)將這臺(tái)無人機(jī)高光譜比作農(nóng)作物的CT掃描":無人機(jī)如同移動(dòng)的掃描儀,可完成全景成像;AI算法則像經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生",從數(shù)萬條光譜曲線中揪出蟲害信號(hào)。當(dāng)?shù)究v卷葉螟幼蟲啃食葉片時(shí),葉綠素結(jié)構(gòu)被破壞,在可見光-紅邊波段范圍內(nèi),蟲害葉片的反射率普遍不同于健康葉片——這種肉眼無法察覺的光譜指紋",正是蟲害預(yù)警的關(guān)鍵。


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遭受稻縱卷葉螟的水稻和健康水稻葉片的光譜曲線


走進(jìn)上海農(nóng)科院的實(shí)驗(yàn)室,研究團(tuán)隊(duì)正對(duì)著高光譜影像“破譯"蟲害密碼。團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),受害葉片在690nm波段的反射率差異顯著;而在南京,另一團(tuán)隊(duì)也發(fā)現(xiàn)水稻葉片受蟲侵害的程度越嚴(yán)重,620~710nm這一波段范圍內(nèi)的反射率越高,720~760nm波段的反射率越低,不同蟲害等級(jí)間的差異在孕穗期和灌漿期最為明顯。


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水稻主要生育期受不同等級(jí)蟲害影響葉片的原始光譜反射率


在廣州,一研究團(tuán)隊(duì)使用無人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)(光譜范圍400-1000nm,光譜分辨率3nm,圖像分辨率高達(dá)4.5cm100米飛行高度)),對(duì)兩個(gè)試驗(yàn)田進(jìn)行檢測(cè),在水稻拔節(jié)期(928日)和抽穗期(1025日)分別采集光譜數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)經(jīng)過ENVI軟件拼接、ArcGIS地理配準(zhǔn),并結(jié)合高光譜數(shù)據(jù)與人工智能算法(XGBoost模型),研究團(tuán)隊(duì)成功提取了受害水稻的光譜特征,并繪制了害蟲分布圖,為精準(zhǔn)施藥提供了科學(xué)依據(jù)。


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廣州科研團(tuán)隊(duì)的技術(shù)流程


2024年,作物高光譜對(duì)比試驗(yàn)研討會(huì)在安徽召開,由氣象探測(cè)中心組織,中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)和中國(guó)林科院等11家高校和科研院所共同探討高光譜遙感技術(shù)在作物病蟲害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。同年,氣象探測(cè)中心選取7個(gè)農(nóng)試站開展農(nóng)作物的災(zāi)害識(shí)別對(duì)比試驗(yàn),基于高光譜技術(shù)精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)作物的長(zhǎng)勢(shì)和品質(zhì)。

高光譜技術(shù)正在推動(dòng)農(nóng)業(yè)從“大水漫灌"轉(zhuǎn)向“精準(zhǔn)滴灌"。這種技術(shù)不僅能精準(zhǔn)識(shí)別病蟲害,還提高了農(nóng)藥利用率,減少了殘留,實(shí)現(xiàn)更低的環(huán)境影響。通過科學(xué)施藥,農(nóng)民不僅維護(hù)了作物安全,更提升了經(jīng)濟(jì)效益,推動(dòng)了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。


案例來源:

1. Feng, S.; Jiang, S.; Huang, X.; Zhang, L.; Gan, Y.; Wang, L.; Zhou, C. Detection of Rice Leaf Folder in Paddy Fields Based on Unmanned Aerial Vehicle-Based Hyperspectral Images. Agronomy 2024, 14, 2660.

2. 田明璐,班松濤,袁濤,等. 基于高光譜成像技術(shù)的水稻葉片稻縱卷葉螟蟲害信息提?。跩]. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2022,38(1):90-94.

3. 黃璐,包云軒,郭銘淇,等.稻縱卷葉螟危害下水稻葉片光譜特征及產(chǎn)量估測(cè)[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2023,44(2):154-164

4. 深耕農(nóng)業(yè)氣象觀測(cè)現(xiàn)代化技術(shù)——高光譜技術(shù)為農(nóng)作物“做健康體檢"




 

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