（一）需求分(fēn)析
農作(zuò)物病蟲害是農業生(shēng)産上的重要生(shēng)物災害，是制約高産、優質、高效農業持續發展的主導因素之一。它不僅造成作(zuò)物減産，而且大(dà)大(dà)降低作(zuò)物産品的品質。要進行作(zuò)物病蟲害的有效防治，需要建立及時、準确的觀測系統。目前，作(zuò)物病蟲害觀測、預測技術(shù)一般還(hái)是沿用傳統模式，即在設立預測固定點觀察、大(dà)面積随機(jī)調查的基礎上，結合曆史發生(shēng)情況、氣象因子預測病蟲害發生(shēng)。這一切仍不能避免“費時、費力和效率較低”的缺點。
無人(rén)機(jī)的發展，爲更加快(kuài)捷、準确地監測作(zuò)物病蟲害，并盡可(kě)能地适時預警病蟲害提供了可(kě)能。在準确預測的基礎上，不僅可(kě)以降低農藥噴施量，大(dà)大(dà)節省農民(mín)的農藥支出費用，還(hái)可(kě)以有效降低作(zuò)物生(shēng)産的經濟損失，對于保障國(guó)家糧食安全，降低生(shēng)态環境的污染和破壞，具有重大(dà)的經濟效益和積極的生(shēng)态效益、社會意義。
（二）解決方案
衆所周知，相(xiàng)比健康作(zuò)物，受危害作(zuò)物具有諸多特點，如(rú)植株枯萎，葉片凋謝。反映到微觀層次，即爲以下兩個區别：一是植物細胞自(zì)身(shēn)的結構，例如(rú)葉子、果實等器官的海綿細胞和果肉組織的内部形态結構會對光(guāng)形成不同程度和方式的反射、散射；二是植物細胞中的化學成分(fēn)，如(rú)葉片、莖杆等部位中的水分(fēn)、葉綠素以及其他(tā)化學物質等的吸收作(zuò)用也會成爲影(yǐng)響光(guāng)譜特征的因素。這些區别引起了作(zuò)物對光(guāng)譜的不同響應特征，就(jiù)是作(zuò)物病害遙感監測的光(guāng)學原理(lǐ)。
具體(tǐ)而言，對健康的作(zuò)物來(lái)說(shuō)，在400～740nm可(kě)見(jiàn)光(guāng)波段，葉綠素在480、650、670～680、740nm處有吸收峰，類胡蘿蔔素在420、425、440、450、470、480nm均有吸收峰，葉黃(huáng)素在425、445、475nm有吸收峰。而在740～1300nm近紅(hóng)外波段由于健康的葉肉細胞反射作(zuò)用，其反射率急劇(jù)升高；作(zuò)物水分(fēn)的吸收峰主要集中在970、1450、1944nm處。因此當作(zuò)物受到病蟲害等脅迫作(zuò)用時，相(xiàng)應的氮、色素、酶等發生(shēng)變化。另外，随着植物的生(shēng)長、繁殖和衰老，植株形态的變化，也會影(yǐng)響光(guāng)譜中某些區域的反射率變化。例如(rú)圖1-2所示爲不同嚴重度的小麥條鏽病小區冠層光(guāng)譜反射率(不同顔色的曲線)在近紅(hóng)外波段750～1050nm處有差異。
通過對不同受危害作(zuò)物的冠層反射率變化規律的研究，驗證不同作(zuò)物受害後光(guāng)譜信息中的敏感波段或者植被指數，可(kě)以監測這些作(zuò)物生(shēng)理(lǐ)指标變化，進而定性判斷作(zuò)物脅迫情況、生(shēng)長狀況以及産量情況，而通過病蟲害與光(guāng)譜信息的相(xiàng)關性可(kě)以進行大(dà)面積定量反演建模
（三）應用案例
應用案例一：蘇州市農科(kē)院通過大(dà)疆無人(rén)機(jī)M100搭載parrotSequoia多光(guāng)譜相(xiàng)機(jī)，利用PiX4D與ENVI軟件(jiàn)提取歸一化差值植被指數、差值植被指數、比值植被指數，結合近紅(hóng)外波段、紅(hóng)邊波段，建立稻飛虱蟲量與無人(rén)機(jī)影(yǐng)像波段、植被指數間的關系（見(jiàn)圖1-3），稻飛虱蟲量與5個參數均呈現出較好的線性或對數關系，其中紅(hóng)邊波段和歸一化植被指數的決定系數較高，該地區水稻的紅(hóng)邊波段和歸一化植被指數對稻飛虱蟲量的響應程度最高。
圖1-3水稻各指數與稻飛虱的關系
浙江大(dà)學陳欣欣以浙江省農科(kē)院培育的油菜爲研究對象，利用自(zì)主研發無人(rén)機(jī)搭載GaiaField便攜式高光(guāng)譜成像儀和熱(rè)紅(hóng)外成像儀的無人(rén)機(jī)模拟平台，分(fēn)别從(cóng)冠層尺度和葉片尺度對健康及染病的油菜樣本實現了判别分(fēn)析。在實驗獲取的油菜高光(guāng)譜信息基礎上，基于全波段、特征波段及植被指數等建立油菜菌核病的判别模型；同時，利用熱(rè)紅(hóng)外成像儀獲取油菜的熱(rè)紅(hóng)外圖像，提取冠層和葉片的溫度值，同時采集油菜的生(shēng)理(lǐ)指數，基于溫度信息和生(shēng)理(lǐ)指數對油菜菌核病進行早期的識别分(fēn)析。結果表明，油菜患病最大(dà)溫差在第１天就(jiù)出現了顯著性差異（P＜0.01），對葉片尺度的油萊菌核病有較好的檢測效果。
如(rú)需了解更詳細的解決方案，請(qǐng)聯系客戶經理(lǐ)Tel:18068035544、18006252648
