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SPECIM高光譜相機在農(nong) 田精準施肥中的應用，主要基於(yu) 其對作物養(yang) 分狀態和土壤條件的實時、非破壞性監測能力，通過分析光譜信息指導變量施肥，實現資源高效利用和產(chan) 量優(you) 化。
作物養(yang) 分（如氮、磷、鉀）的豐(feng) 缺會(hui) 改變葉片生化成分和結構，導致特定波段的光譜反射率變化：
氮素（N）：
可見光區：葉綠素含量與(yu) 氮正相關(guan) ，紅光（680 nm）吸收增強，綠光（550 nm）反射穩定。
紅邊區域（700-750 nm）：氮充足時紅邊向長波方向移動（紅邊位移）。
短波紅外：含氮化合物（如蛋白質）在1510 nm、2050 nm附近有吸收特征。
磷（P）與(yu) 鉀（K）：
磷缺乏導致葉片花青素積累，在500-600 nm反射率升高。
鉀缺乏影響水分代謝，在970 nm（水分吸收峰）反射率異常。
土壤養(yang) 分：
土壤有機質、pH值在短波紅外（如2200 nm）有特征吸收，間接影響施肥決(jue) 策。
(1) 數據采集與(yu) 預處理
設備選擇：
無人機載高光譜相機：大範圍快速掃描農(nong) 田，分辨率可達厘米級。
車載或手持設備：用於(yu) 局部精細監測。
預處理：
輻射校正（消除光照、大氣影響）。
噪聲去除（Savitzky-Golay濾波）。
空間配準（與(yu) 農(nong) 田GIS地圖對齊）。
(2) 養(yang) 分豐(feng) 缺診斷
植被指數構建：
氮素指數：如NDRE（歸一化紅邊差異指數，使用720 nm和790 nm）。
磷鉀指數：如PRI（光化學反射指數，531 nm與(yu) 570 nm組合）。
綜合指數：如TCARI/OSAVI（結合葉綠素和冠層結構信息）。
機器學習(xi) 模型：
監督學習(xi) （如隨機森林、XGBoost）將光譜數據與(yu) 實驗室測定的養(yang) 分含量關(guan) 聯。
深度學習(xi) （如卷積神經網絡）直接映射高光譜圖像至養(yang) 分分布圖。
(3) 變量施肥決(jue) 策
處方圖生成：
根據養(yang) 分分布圖劃分施肥等級（低、中、高需求區）。
結合土壤檢測數據（如pH、EC值）調整肥料配比。
智能農(nong) 機聯動：
將施肥處方圖導入變量施肥機，實時調節氮磷鉀投放量。
示例：無人機掃描→雲(yun) 端分析→拖拉機自動按圖施肥。
(1) 氮肥精準管理
分蘖期追氮：小麥分蘖期通過紅邊指數（如REIP）判斷氮需求，避免過量施肥。
玉米穗肥優(you) 化：基於(yu) 吐絲(si) 期冠層光譜預測籽粒氮積累量，動態調整穗肥比例。
(2) 磷鉀與(yu) 中微量元素調控
磷缺乏預警：馬鈴薯塊莖形成期監測500-600 nm反射率，及時補充磷肥。
鉀-水分協同管理：通過970 nm水分指數與(yu) 鉀敏感波段（如1650 nm）聯合診斷。
(3) 土壤-作物係統優(you) 化
有機肥變量施用：結合土壤有機質光譜（2200 nm）與(yu) 作物氮需求，計算有機/無機肥比例。
酸化土壤改良：利用短波紅外識別土壤pH異常區域，針對性施用石灰。
節本增效：減少肥料浪費10%-30%，增產(chan) 5%-15%。
環境友好：降低氮淋溶、溫室氣體(ti) 排放。
實時動態：支持生長期內(nei) 多次監測，適應作物需求變化。
多養(yang) 分同步：單次掃描可評估氮、磷、鉀及微量元素狀態。
黑龍江水稻田：無人機高光譜識別氮缺乏斑塊，變量施肥後氮肥利用率提升22%，產(chan) 量增加8%。
加州葡萄園：基於(yu) 短波紅外光譜的鉀需求模型，精準調控鉀肥，果實糖度提高1.5 Brix。
荷蘭(lan) 智能溫室：實時監測番茄葉片光譜，聯動水肥一體(ti) 化係統，實現全生育期按需供肥。
SPECIM高光譜相機通過“光譜指紋”解碼作物與(yu) 土壤的養(yang) 分狀態，結合智能決(jue) 策算法，將傳(chuan) 統“均勻撒施”升級為(wei) “按需供給”的精準模式。這一技術不僅(jin) 推動農(nong) 業(ye) 向資源節約、環境友好的方向發展，更為(wei) 糧食安全與(yu) 碳中和目標提供了關(guan) 鍵技術支撐。隨著傳(chuan) 感器成本下降與(yu) AI算法的進步，高光譜精準施肥有望從(cong) 大型農(nong) 場走向中小農(nong) 戶，成為(wei) 智慧農(nong) 業(ye) 的標配工具。
與(yu) 本文關(guan) 聯的產(chan) 品:
