高光谱成像技术作为一种无损检测技术，它可以快速准确的获取待测样品的光谱信息和图像信息，对样品进行定性与定量的分析。作为一种新型的、高效的、非接触式的光学成像技术，高光谱成像技术在精细农业的快速无损检测中发挥了巨大的作用。本文介绍了近红外高光谱成像仪在精细农业中的应用。
精细农业的概念：
精细农业是一种以空间信息技术和作物生产管理决策支持技术为基础的面向大田作物生产的精细农作技术，即基于信息和先进技术的现代农田“精耕细作”技术。精细农业的内涵就是采取措施减小各田块之间的差异，实施精细农作，保护环境。具体而言，就是利用卫星定位系统对采集的农田信息进行空间定位；利用遥感技术获取农田小区内作物生长环境、生长状况和空间变异的大量时空变化信息；利用地理信息系统建立农田土地管理、自然条件（土壤、地形、地貌、水分条件等）以及作物产量的空间分布等的空间数据库，并对作物苗情、病虫害、灾情的发生发展趋势进行分析模拟，为分析农田内自然条件、资源有效利用状况、作物产量的时空差异性和实施调控提供处方信息；在获取上述信息的基础上，利用作物生产管理辅助决策支持系统对生产过程进行调控，合理地进行施肥、灌溉、施药、除草等耕作措施，以达到对田区内资源的均衡利用和获取尽可能高的产量。
精细农业是基于现代信息技术发展而成的一次正在进行中的农业技术革命，将推动粗放型农业向知识型、技术型的现代农业转变。精细农业是基于信息和知识的农田作物生产经营管理技术，它既需要利用先进的田间信息采集技术，以获得农田作物产量和影响作物生长主要因素的空间分布信息，又需要对信息进行加工处理，运用农业科学知识进行农田生产管理决策，以实现资源高效利用和可持续发展的优化目标。其核心是用现代高新技术特别是信息技术来改造传统农业，在机械化的基础上，把地理信息系统（GIS）、定位系统（GPS）、决策支持系统、传感技术进行集成，使作物生产更加科学，减少投入，提高产出，实现高效利用各种农业资源，保护生态环境的农业可持续，发展目标精细农业技术包含农田信息的获取、信息的管理与决策及变量作业三个部分，其中，如何快速实时地获取作物的状态信息，实现作物养分的快速无损诊断，已成为实施精细农业的最为基本和关键的问题。
近红外高光谱成像仪在精细农业中的应用：
高光谱成像技术是传统意义上的二维成像遥感技术和光谱技术的有机结合，在可见/近红外光谱技术和多光谱成像基础上，在用成像系统获取被测对象的二维信息和空间信息的同时，通过光谱仪采集分析系统把被测物体的反射的光谱信息分解成不同波长的谱辐射，高光谱成像技术能在极小的光谱区间内得到所有像元的全部波段信息，甚至细微到纳米级的波段间的光谱连续信息。高光谱成像技术同时具备光谱检测和图像检测的优点，在精细农业、生物医学等领域有着广泛的应用。其在精细农业中的应用主要体现在以下几个方面：
1.作物生长信息的提取
氮素是作物生长最为重要的营养元素之一，受氮肥胁迫时，作物的生长受到影响，引起叶面积指数、生物量、盖度、叶绿素含量和蛋白质含量等降低，从而影响作物群体的反射光谱发生改变，所以利用高光谱成像技术无损监测作物氮素一直是精细农业生产中的重点。利用高光谱成像技术可以对作物的营养状况进行比较准确的分析和检测，为变量施肥提供参考，从而节省农业资源的投入，高光谱养分诊断模型在农业生产中具有较高的应用价值和广阔的应用前景。
2.作物长势监测
作物的反射光谱特征主要由叶片中的叶肉细胞、叶绿素、水分含量以及其他生物化学组分对光线的吸收和反射形成的，受叶色、叶片结构及水分状况、叶片的生理生化性质、植株形态及长势长相等因素的影响。可见光的反射率主要受叶绿素等各种色素的影响，近红外波段反射率则由叶片水分状况起决定作用，不同的植物、同一作物的不同生育时期，以及同一作物的不同健康状况，其光谱反射特性均不一样。因此研究作物不同生长条件下的光谱特性与这些生理指标的关系，就可以实时的监测作物的长势和进行苗情诊断，从而科学地指导农事活动。高光成像技术以其超多波段、光谱分辨率高等特点被用来反演叶子各组分含量，监测作物的生长状况。
3.监测植物病虫害
植物病虫害监测是通过监测叶片的生物化学成分来实现的，病虫害感染导致叶片叶肉细胞结构发生变化，进而使叶片的光谱反射率随之变化。植物的光谱特性是植物在生长过程中与环境因子相互作用的综合光谱信息。病虫害对农作物生长造成的影响主要有2种表现，农作物形态的变化和内部生理变化。无论是形态或生理的变化，都会导致作物光谱特征的变化。高光成像监测作物病虫害技术正是通过研究作物受到病虫害后的光谱变化，寻找病虫害程度与光谱变化之间的关系，确定不同作物和病虫害监测的敏感波段和敏感时期的一种先进手段。
4.监测作物叶面积指数
叶面积指数通常是指单位面积土地上所有叶片表面积的总和，或单位面积上植物叶片的垂直投影面积总和，它是作物冠层结构的一个重要参数，它不仅决定着作物的许多生物物理过程，还能提供作物生长的动态信息，同时叶面积指数也是许多作物生长模型和决策支持系统的重要输入参数。通过高光谱成像技术建立相应的预测模型，可以建立叶面积指数、叶绿素密度与光谱反射率之间的关系。利用高光谱成像技术获取作物的叶面积指数，能够克服传统获取作物叶面积指数费时耗力，并减少作物叶片的破坏性。
5.监测作物生物量
生物量是作物重要的生理参数之一，作物生物量与叶面积指数和产量密切相关。通过高光谱成像技术获取农作物各生育期的冠层高光谱数据，经多元统计分析与光谱微分处理，就可以建立基于植被指数和归一化植被指数估测模型，进而对农作物的生物量进行分析。
6.监测作物叶绿素含量
叶绿素是作物光合作用的主要色素，是吸收光能的物质，其含量的高低直接影响作物的光合作用、同化作用和物质积累能力。通常叶绿素可以作为作物氮素胁迫、光合作用能力和发育阶段的指示器，因此，叶片及冠层光谱反射率对光合色素的响应可以作为一种监测光合作用、氮素状况的有力手段。利用高光谱数据可以及时估算及预测作物的叶绿素含量等生理参量，对监测作物生长状况具有良好的可行性。光谱特征正成为实时、快速监测作物长势的有效手段，为合理措施的采用提供了依据。
