高光譜相機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)，高光譜相機可以識別并區(qū)分不同類型的蟲害。蟲害導致植物光譜特征發(fā)生變化，這些變化可以通過高光譜相機進行精準檢測，快速獲取蟲情信息。

高光譜相機能夠提供豐富的數(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)和信息可以幫助農業(yè)生產者評估棉田的健康狀況、蟲情程度以及營養(yǎng)狀態(tài)，有助于制定相應的防治措施和調整農業(yè)管理策略。

相比傳統(tǒng)方法，高光譜相機具有許多優(yōu)勢和效率提升的特點。高光譜相機能夠實時采集大量數(shù)據(jù)，并通過光譜分析提供更全面、準確的信息。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，使用高光譜相機進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行調查和采樣，而高光譜相機可以實現(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。

高光譜相機為棉田蟲情的快速無損檢測提供技術支持

本研究應用400-1000nm的高光譜相機，可采用廣東賽斯拜克科技有限公司產品SP130M進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達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)測依靠田間人工調查、布置裝置采集等方法而導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)作為輸入構建機器學習模型，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，為農業(yè)生產提供棉蚜防控提供技術支持。

棉蚜作為棉花主要害蟲之一，嚴重影響棉花高產、高效的生產，傳統(tǒng)農情監(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，難以保證大范圍農情監(jiān)測，并且影響農業(yè)機械大范圍農事作業(yè)。近些年隨著計算機硬件算力、傳感器技術、光譜技術、無線數(shù)據(jù)傳輸技術等現(xiàn)代信息技術的迅猛發(fā)展，為棉蚜田間快速監(jiān)測奠定硬件基礎和技術基礎。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

無損檢測提供技術支持。主要研究結論如下：

（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建機器學習模型，結果表明：RF-PLS-LDA模型效果最好，預測集識別率達到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，預測集識別率達到92.55%。

（2）在確定高光譜成像可以應用于棉蚜危害監(jiān)測的基礎上，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，以此為指標數(shù)據(jù)構建SPA-PLSR棉蚜危害程度診斷模型模型決定系數(shù)R2達到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，總體識別率達到96%，并提供相應危害程度下農田管理措施。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果產生影響。解決這些問題需要進一步優(yōu)化算法，提高儀器性能，以及加強專業(yè)培訓和操作指導。

未來，高光譜相機技術有望繼續(xù)發(fā)展。其中的主要趨勢包括提高設備的緊湊性和實用性，降低成本，改進數(shù)據(jù)處理和分析算法，以及與其他農業(yè)智能化技術的融合。這將進一步提高高光譜相機在棉田蟲情檢測中的實際應用和市場競爭力。

使用高光譜相機進行棉田蟲情檢測時，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，保持相機與植被的適當距離和角度，選擇適宜的光譜波段進行檢測。此外，建立相應的光譜數(shù)據(jù)庫、模型和算法也是有效應用高光譜相機的關鍵。

高光譜相機在棉田蟲情檢測中具有重要性，對農業(yè)產業(yè)具有潛在的影響。其應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)，并且未來還有改進和發(fā)展的空間。因此，高光譜相機有望成為農業(yè)領域的重要工具，為棉田蟲情監(jiān)測和農業(yè)管理提供科學支持.