彩譜FS-2X系列高光譜相機助力北京交通大學研究團隊實現(xiàn)植物病蟲害精準識別

        在智慧農(nóng)業(yè)飛速發(fā)展的今天，植物病蟲害的早期精準識別成為保障作物產(chǎn)量、降低農(nóng)業(yè)損失的關(guān)鍵。傳統(tǒng)依賴人工主觀視覺判斷的識別方式，存在效率低、誤差大、難以及時發(fā)現(xiàn)早期病害等局限，嚴重制約了農(nóng)業(yè)精準管理的落地。北京交通大學機械與電子控制工程學院聶文瑾、張詩挽團隊完成的“基于多光譜相機的植物病蟲害辨識方法研究” 取得重要成果，而彩譜科技FigSpec FS-2X高光譜相機作為該研究的核心成像設(shè)備，憑借**的性能為技術(shù)突破提供了關(guān)鍵支撐。

植物病蟲害的早期識別與防控一直是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵課題。傳統(tǒng)方法依賴人工觀察，效率低、主觀性強，難以實現(xiàn)大規(guī)模、標準化監(jiān)測。研究團隊基于彩譜科技提供的FS-2X高光譜成像系統(tǒng)，搭建了包括光源、載物臺、反射率校準板等在內(nèi)的完整數(shù)據(jù)采集平臺，實現(xiàn)對植物葉片在400–700 nm波段范圍內(nèi)的高分辨率光譜成像。該相機具備2.5 nm的光譜分辨率和1920×1920的圖像分辨率，能夠精準捕捉病害葉片在可見光波段的細微光譜差異。

在研究過程中，團隊利用該相機采集了包括健康葉片、霜霉病、褐斑病、白粉病、炭疽病等多種病害類型的高光譜數(shù)據(jù)，并結(jié)合WHU-Hi公共數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)增強與比對。通過一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟——包括幾何校正、Savitzky-Golay平滑、FLAASH大氣校正、波段裁剪與歸一化等——顯著提升了數(shù)據(jù)的信噪比與一致性，為后續(xù)建模奠定了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

研究進一步采用競爭性加權(quán)采樣（CARS）方法提取關(guān)鍵光譜特征，并結(jié)合極大似然分類法與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建多模態(tài)診斷模型。實驗結(jié)果表明，該模型在多種病害識別任務(wù)中表現(xiàn)出較高的準確性，尤其在早期病害檢測方面具有明顯優(yōu)勢，為農(nóng)業(yè)病害的及時預(yù)警與干預(yù)提供了可行路徑。

本研究不僅驗證了高光譜成像技術(shù)在植物生理監(jiān)測中的實用價值，也體現(xiàn)了彩譜科技FigSpec系列高光譜相機在農(nóng)業(yè)科研與智能裝備中的可靠性能與技術(shù)優(yōu)勢。未來，彩譜科技將繼續(xù)深耕光譜成像領(lǐng)域，推動高光譜技術(shù)在農(nóng)業(yè)、環(huán)保、工業(yè)檢測等更多場景中的創(chuàng)新應(yīng)用，為行業(yè)智能化升級持續(xù)賦能。

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