高光谱成像技术在农作物分类与识别中的应用

现如今高光谱成像技术正在越来越多的用于各种研究领域，如生命科学、植物表型研究、精准农业、法医学、食品和饲料分析、矿物勘探，以及再生资源回收等等。在每一个应用领域中，高光谱相机可被用于识别、测量和绘制物体的生物、化学和物理特性。

高光谱成像技术其基于非常多窄波段的影像数据技术，将成像技术与光谱技术相结合，探测目标的二维几何空间及一维光谱信息，获取高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。

其是一种快速、准确、可靠的测试方法，可以通过非侵入的无损方式分析和测试从小样本到大区域的目标，是一种优秀的研究工具。

高光谱遥感相对于传统低光谱分辨率遥感技术，具有地物分辨识别能力更高，成像通道增加，光谱空间分辨率更高以及由定性分析向定量或半定量转化成为可能的优势。

精准农业是以信息技术为支撑，根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整套现代化农事操作与管理的系统，是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业。

在农作物分类与识别中，通过高光谱遥感可以对不同种、不同亚种作物光谱差异加以体现。通过提取这些差异，可以避免在同谱异物或同物异谱方面多光谱遥感分类的各种问题。目前，在高光谱作物分类中光谱角分类、决策树分层分类等方法都比较常用。其中，光谱角分类法属于光谱匹配技术的范畴，是对像元光谱和样本光谱或混合像元中亚像元组分光谱相似性的估计，实现对不同像元点光谱曲线的区分。可以通过对光谱的计算，以及对光谱之间夹角的参考，体现出二者之间相似程度，夹角越小，证明其越具有相似性，可以应用于农作物分类识别当中。

利用高光谱成像技术，针对10种不同的农产品进行测试

利用无人机搭载高光谱相机，拍摄目标田地，将三种蔬菜的特征光谱用颜色标识，进行图像处理，得到了田地农作物分类遥感伪彩图

在精准农业应用中，除以上农作物分类识别，高光谱成像技术还可作用于作物生长评价、灾害检测和农业管理等各个方面，利用高光谱相机实时或接近实时的从田间获取作物的光谱特征及其中间光谱差异，并准确获取一些如作物水分含量、光合强度、叶面积指数LAI（Leaf Area Index）等生态物理主要参数，进而预测和分析作物生长和产量。充分利用高光谱技术助力精准农业是现在农业发展的重要发展趋势。