高光譜成像技術作為一種無損檢測技術，它可以快速準確的獲取待測樣品的光譜信息和圖像信息，對樣品進行定性與定量的分析。作為一種新型的、高效的、非接觸式的光學成像技術，高光譜成像技術在精細農業的快速無損檢測中發揮了巨大的作用。本文介紹了近紅外高光譜成像儀在精細農業中的應用。
精細農業的概念：
精細農業是一種以空間信息技術和作物生產管理決策支持技術為基礎的面向大田作物生產的精細農作技術，即基于信息和先進技術的現代農田“精耕細作”技術。精細農業的內涵就是采取措施減小各田塊之間的差異，實施精細農作，保護環境。具體而言，就是利用衛星定位系統對采集的農田信息進行空間定位；利用遙感技術獲取農田小區內作物生長環境、生長狀況和空間變異的大量時空變化信息；利用地理信息系統建立農田土地管理、自然條件（土壤、地形、地貌、水分條件等）以及作物產量的空間分布等的空間數據庫，并對作物苗情、病蟲害、災情的發生發展趨勢進行分析模擬，為分析農田內自然條件、資源有效利用狀況、作物產量的時空差異性和實施調控提供處方信息；在獲取上述信息的基礎上，利用作物生產管理輔助決策支持系統對生產過程進行調控，合理地進行施肥、灌溉、施藥、除草等耕作措施，以達到對田區內資源的均衡利用和獲取盡可能高的產量。
精細農業是基于現代信息技術發展而成的一次正在進行中的農業技術革命，將推動粗放型農業向知識型、技術型的現代農業轉變。精細農業是基于信息和知識的農田作物生產經營管理技術，它既需要利用先進的田間信息采集技術，以獲得農田作物產量和影響作物生長主要因素的空間分布信息，又需要對信息進行加工處理，運用農業科學知識進行農田生產管理決策，以實現資源高效利用和可持續發展的優化目標。其核心是用現代高新技術特別是信息技術來改造傳統農業，在機械化的基礎上，把地理信息系統（GIS）、定位系統（GPS）、決策支持系統、傳感技術進行集成，使作物生產更加科學，減少投入，提高產出，實現高效利用各種農業資源，保護生態環境的農業可持續，發展目標精細農業技術包含農田信息的獲取、信息的管理與決策及變量作業三個部分，其中，如何快速實時地獲取作物的狀態信息，實現作物養分的快速無損診斷，已成為實施精細農業的最為基本和關鍵的問題。
近紅外高光譜成像儀在精細農業中的應用：
高光譜成像技術是傳統意義上的二維成像遙感技術和光譜技術的有機結合，在可見/近紅外光譜技術和多光譜成像基礎上，在用成像系統獲取被測對象的二維信息和空間信息的同時，通過光譜儀采集分析系統把被測物體的反射的光譜信息分解成不同波長的譜輻射，高光譜成像技術能在極小的光譜區間內得到所有像元的全部波段信息，甚至細微到納米級的波段間的光譜連續信息。高光譜成像技術同時具備光譜檢測和圖像檢測的優點，在精細農業、生物醫學等領域有著廣泛的應用。其在精細農業中的應用主要體現在以下幾個方面：
1.作物生長信息的提取
氮素是作物生長最為重要的營養元素之一，受氮肥脅迫時，作物的生長受到影響，引起葉面積指數、生物量、蓋度、葉綠素含量和蛋白質含量等降低，從而影響作物群體的反射光譜發生改變，所以利用高光譜成像技術無損監測作物氮素一直是精細農業生產中的重點。利用高光譜成像技術可以對作物的營養狀況進行比較準確的分析和檢測，為變量施肥提供參考，從而節省農業資源的投入，高光譜養分診斷模型在農業生產中具有較高的應用價值和廣闊的應用前景。
2.作物長勢監測
作物的反射光譜特征主要由葉片中的葉肉細胞、葉綠素、水分含量以及其他生物化學組分對光線的吸收和反射形成的，受葉色、葉片結構及水分狀況、葉片的生理生化性質、植株形態及長勢長相等因素的影響。可見光的反射率主要受葉綠素等各種色素的影響，近紅外波段反射率則由葉片水分狀況起決定作用，不同的植物、同一作物的不同生育時期，以及同一作物的不同健康狀況，其光譜反射特性均不一樣。因此研究作物不同生長條件下的光譜特性與這些生理指標的關系，就可以實時的監測作物的長勢和進行苗情診斷，從而科學地指導農事活動。高光成像技術以其超多波段、光譜分辨率高等特點被用來反演葉子各組分含量，監測作物的生長狀況。
3.監測植物病蟲害
植物病蟲害監測是通過監測葉片的生物化學成分來實現的，病蟲害感染導致葉片葉肉細胞結構發生變化，進而使葉片的光譜反射率隨之變化。植物的光譜特性是植物在生長過程中與環境因子相互作用的綜合光譜信息。病蟲害對農作物生長造成的影響主要有2種表現，農作物形態的變化和內部生理變化。無論是形態或生理的變化，都會導致作物光譜特征的變化。高光成像監測作物病蟲害技術正是通過研究作物受到病蟲害后的光譜變化，尋找病蟲害程度與光譜變化之間的關系，確定不同作物和病蟲害監測的敏感波段和敏感時期的一種先進手段。
4.監測作物葉面積指數
葉面積指數通常是指單位面積土地上所有葉片表面積的總和，或單位面積上植物葉片的垂直投影面積總和，它是作物冠層結構的一個重要參數，它不僅決定著作物的許多生物物理過程，還能提供作物生長的動態信息，同時葉面積指數也是許多作物生長模型和決策支持系統的重要輸入參數。通過高光譜成像技術建立相應的預測模型，可以建立葉面積指數、葉綠素密度與光譜反射率之間的關系。利用高光譜成像技術獲取作物的葉面積指數，能夠克服傳統獲取作物葉面積指數費時耗力，并減少作物葉片的破壞性。
5.監測作物生物量
生物量是作物重要的生理參數之一，作物生物量與葉面積指數和產量密切相關。通過高光譜成像技術獲取農作物各生育期的冠層高光譜數據，經多元統計分析與光譜微分處理，就可以建立基于植被指數和歸一化植被指數估測模型，進而對農作物的生物量進行分析。
6.監測作物葉綠素含量
葉綠素是作物光合作用的主要色素，是吸收光能的物質，其含量的高低直接影響作物的光合作用、同化作用和物質積累能力。通常葉綠素可以作為作物氮素脅迫、光合作用能力和發育階段的指示器，因此，葉片及冠層光譜反射率對光合色素的響應可以作為一種監測光合作用、氮素狀況的有力手段。利用高光譜數據可以及時估算及預測作物的葉綠素含量等生理參量，對監測作物生長狀況具有良好的可行性。光譜特征正成為實時、快速監測作物長勢的有效手段，為合理措施的采用提供了依據。
