高光譜相機(jī)在棉田蟲情的快速無損檢測方面具有重要作用。通過采集棉田的反射光譜數(shù)據(jù)，高光譜相機(jī)可以識別并區(qū)分不同類型的蟲害。蟲害導(dǎo)致植物光譜特征發(fā)生變化，這些變化可以通過高光譜相機(jī)進(jìn)行精準(zhǔn)檢測，快速獲取蟲情信息。

高光譜相機(jī)能夠提供豐富的數(shù)據(jù)和信息，包括植被指數(shù)、生長情況、葉綠素含量、氮素濃度等。這些數(shù)據(jù)和信息可以幫助農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者評估棉田的健康狀況、蟲情程度以及營養(yǎng)狀態(tài)，有助于制定相應(yīng)的防治措施和調(diào)整農(nóng)業(yè)管理策略。

相比傳統(tǒng)方法，高光譜相機(jī)具有許多優(yōu)勢和效率提升的特點。高光譜相機(jī)能夠?qū)崟r采集大量數(shù)據(jù)，并通過光譜分析提供更全面、準(zhǔn)確的信息。這樣可以避免傳統(tǒng)方法中可能出現(xiàn)的人為誤差和主觀判斷，提高檢測的可靠性和精確性。同時，高光譜相機(jī)還具有快速、無損、非接觸的特點，使得蟲情檢測過程更加便捷和高效。

在成本效益方面，使用高光譜相機(jī)進(jìn)行棉田蟲情檢測可以減少人力、物力和時間成本。傳統(tǒng)方法通常需要大量的人力和時間進(jìn)行調(diào)查和采樣，而高光譜相機(jī)可以實現(xiàn)高效率的大規(guī)模無損檢測，節(jié)約資源并提高工作效率。

高光譜相機(jī)為棉田蟲情的快速無損檢測提供技術(shù)支持

本研究應(yīng)用400-1000nm的高光譜相機(jī)，可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SP130M進(jìn)行相關(guān)研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達(dá)1200個光譜通道。采集速度全譜段可達(dá)128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

本研究針對目前棉蚜危害監(jiān)測依靠田間人工調(diào)查、布置裝置采集等方法而導(dǎo)致蟲情信息獲取時效性差、覆蓋面小等一系列問題，以高光譜成像儀獲取健康、受好蟲危害的棉花葉片樣本高光譜數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)，提取光譜特征、圖像特征，以特征數(shù)據(jù)作為輸入構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，完成基于高光譜成像的棉花蚜蟲危害判別模型與棉花蚜蟲危害程度識別模型的建立，并依據(jù)棉花蚜蟲危害程度識別模型，基于安卓系統(tǒng)自主研發(fā)了棉花蚜蟲危害程度診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)棉蚜危害的診斷，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供棉蚜防控提供技術(shù)支持。

棉蚜作為棉花主要害蟲之一，嚴(yán)重影響棉花高產(chǎn)、高效的生產(chǎn)，傳統(tǒng)農(nóng)情監(jiān)測方法已不足以滿足棉蚜快速監(jiān)測需求。目前針對棉蚜快速監(jiān)測主要以人工調(diào)查、田間裝置監(jiān)測等方法，存在費時費力、監(jiān)測范圍小、時效性差等問題。其次，田間裝置監(jiān)測易受到揚塵、空氣懸浮物、異種昆蟲等外界環(huán)境干擾，計數(shù)準(zhǔn)確性難以保證。

此外，人為走動、裝置的放置監(jiān)測覆蓋面有限，難以保證大范圍農(nóng)情監(jiān)測，并且影響農(nóng)業(yè)機(jī)械大范圍農(nóng)事作業(yè)。近些年隨著計算機(jī)硬件算力、傳感器技術(shù)、光譜技術(shù)、無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)等現(xiàn)代信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，為棉蚜田間快速監(jiān)測奠定硬件基礎(chǔ)和技術(shù)基礎(chǔ)。因此，本研究針對目前棉蚜監(jiān)測存在的一系列問題，基于棉花受棉蚜危害高光譜反射率變化等特點，進(jìn)行大田試驗明晰棉葉光譜監(jiān)測分類的可行性，然后，通過受害樣本光譜反射率不同提取特征，建立棉蚜危害等級識別模型，基于安卓平臺研發(fā)棉蚜危害等級識別系統(tǒng)，為棉田蟲情的快速

無損檢測提供技術(shù)支持。主要研究結(jié)論如下：

（1）基于受到棉蚜危害的棉葉高光譜特征會發(fā)生變化進(jìn)行大田實驗，采集健康、棉蚜危害的棉葉樣本，提取光譜特征、圖像特征并以此作為輸入構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，結(jié)果表明：RF-PLS-LDA模型效果最好，預(yù)測集識別率達(dá)到91.49%。由于模型中輸入的數(shù)據(jù)量太大，建模效率低下，因此可通過減少模型中的輸入數(shù)據(jù)來優(yōu)化模型。逐一以紋理特征二階統(tǒng)計量作為輸入建立判別模型，其中PCA-Loading-PLS-LDA-Energy模型性能最好，預(yù)測集識別率達(dá)到92.55%。

（2）在確定高光譜成像可以應(yīng)用于棉蚜危害監(jiān)測的基礎(chǔ)上，本研究基于光譜反射率、棉蚜危害時間、單葉蚜蟲數(shù)量擬定三個危害程度，以此為指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建SPA-PLSR棉蚜危害程度診斷模型模型決定系數(shù)R2達(dá)到0.5258，最小均方根誤差為0.4021，為安卓平臺的棉蚜危害監(jiān)測系統(tǒng)提供理論支持。

（3）基于安卓平臺，建立了棉蚜危害程度診斷模型，開發(fā)了棉蚜危害程度識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)以特征波長光譜ROI均值反射率作為輸入，棉蚜危害程度作為輸出，總體識別率達(dá)到96%，并提供相應(yīng)危害程度下農(nóng)田管理措施。通過實踐，該系統(tǒng)收效良好，實現(xiàn)了蚜害快速監(jiān)測，可以應(yīng)用于多種尺度的高光譜棉蚜危害監(jiān)測，有望提高棉田蟲情監(jiān)測效率。

高光譜相機(jī)在棉田蟲情檢測中還存在一些局限性和挑戰(zhàn)。例如，光譜數(shù)據(jù)的處理和分析需要專業(yè)知識和技術(shù)支持，對操作者的技能要求較高。此外，天氣條件、植被稀疏和采集角度等因素也可能對結(jié)果產(chǎn)生影響。解決這些問題需要進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高儀器性能，以及加強(qiáng)專業(yè)培訓(xùn)和操作指導(dǎo)。

未來，高光譜相機(jī)技術(shù)有望繼續(xù)發(fā)展。其中的主要趨勢包括提高設(shè)備的緊湊性和實用性，降低成本，改進(jìn)數(shù)據(jù)處理和分析算法，以及與其他農(nóng)業(yè)智能化技術(shù)的融合。這將進(jìn)一步提高高光譜相機(jī)在棉田蟲情檢測中的實際應(yīng)用和市場競爭力。

使用高光譜相機(jī)進(jìn)行棉田蟲情檢測時，需要注意一些操作指南和技巧。例如，正確選擇采集時間和天氣條件，保持相機(jī)與植被的適當(dāng)距離和角度，選擇適宜的光譜波段進(jìn)行檢測。此外，建立相應(yīng)的光譜數(shù)據(jù)庫、模型和算法也是有效應(yīng)用高光譜相機(jī)的關(guān)鍵。

高光譜相機(jī)在棉田蟲情檢測中具有重要性，對農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)具有潛在的影響。其應(yīng)用潛力包括快速無損檢測、提供豐富數(shù)據(jù)和信息、優(yōu)勢和效率提升等方面。然而，還需要解決一些局限性和挑戰(zhàn)，并且未來還有改進(jìn)和發(fā)展的空間。因此，高光譜相機(jī)有望成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的重要工具，為棉田蟲情監(jiān)測和農(nóng)業(yè)管理提供科學(xué)支持.