SPECIM高光譜相機(jī)在農(nóng)田精準(zhǔn)施肥中的應(yīng)用，主要基于其對作物養(yǎng)分狀態(tài)和土壤條件的實(shí)時(shí)、非破壞性監(jiān)測能力，通過分析光譜信息指導(dǎo)變量施肥，實(shí)現(xiàn)資源高效利用和產(chǎn)量優(yōu)化。
作物養(yǎng)分（如氮、磷、鉀）的豐缺會(huì)改變?nèi)~片生化成分和結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致特定波段的光譜反射率變化：
氮素（N）：
可見光區(qū)：葉綠素含量與氮正相關(guān)，紅光（680 nm）吸收增強(qiáng)，綠光（550 nm）反射穩(wěn)定。
紅邊區(qū)域（700-750 nm）：氮充足時(shí)紅邊向長波方向移動(dòng)（紅邊位移）。
短波紅外：含氮化合物（如蛋白質(zhì)）在1510 nm、2050 nm附近有吸收特征。
磷（P）與鉀（K）：
磷缺乏導(dǎo)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(yǎng)分：
土壤有機(jī)質(zhì)、pH值在短波紅外（如2200 nm）有特征吸收，間接影響施肥決策。
(1) 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
設(shè)備選擇：
無人機(jī)載高光譜相機(jī)：大范圍快速掃描農(nóng)田，分辨率可達(dá)厘米級。
車載或手持設(shè)備：用于局部精細(xì)監(jiān)測。
預(yù)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(zhǔn)（與農(nóng)田GIS地圖對齊）。
(2) 養(yǎng)分豐缺診斷
植被指數(shù)構(gòu)建：
氮素指數(shù)：如NDRE（歸一化紅邊差異指數(shù)，使用720 nm和790 nm）。
磷鉀指數(shù)：如PRI（光化學(xué)反射指數(shù)，531 nm與570 nm組合）。
綜合指數(shù)：如TCARI/OSAVI（結(jié)合葉綠素和冠層結(jié)構(gòu)信息）。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型：
監(jiān)督學(xué)習(xí)（如隨機(jī)森林、XGBoost）將光譜數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)室測定的養(yǎng)分含量關(guān)聯(lián)。
深度學(xué)習(xí)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）直接映射高光譜圖像至養(yǎng)分分布圖。
(3) 變量施肥決策
處方圖生成：
根據(jù)養(yǎng)分分布圖劃分施肥等級（低、中、高需求區(qū)）。
結(jié)合土壤檢測數(shù)據(jù)（如pH、EC值）調(diào)整肥料配比。
智能農(nóng)機(jī)聯(lián)動(dòng)：
將施肥處方圖導(dǎo)入變量施肥機(jī)，實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)氮磷鉀投放量。
示例：無人機(jī)掃描→云端分析→拖拉機(jī)自動(dòng)按圖施肥。
(1) 氮肥精準(zhǔn)管理
分蘗期追氮：小麥分蘗期通過紅邊指數(shù)（如REIP）判斷氮需求，避免過量施肥。
玉米穗肥優(yōu)化：基于吐絲期冠層光譜預(yù)測籽粒氮積累量，動(dòng)態(tài)調(diào)整穗肥比例。
(2) 磷鉀與中微量元素調(diào)控
磷缺乏預(yù)警：馬鈴薯塊莖形成期監(jiān)測500-600 nm反射率，及時(shí)補(bǔ)充磷肥。
鉀-水分協(xié)同管理：通過970 nm水分指數(shù)與鉀敏感波段（如1650 nm）聯(lián)合診斷。
(3) 土壤-作物系統(tǒng)優(yōu)化
有機(jī)肥變量施用：結(jié)合土壤有機(jī)質(zhì)光譜（2200 nm）與作物氮需求，計(jì)算有機(jī)/無機(jī)肥比例。
酸化土壤改良：利用短波紅外識(shí)別土壤pH異常區(qū)域，針對性施用石灰。
節(jié)本增效：減少肥料浪費(fèi)10%-30%，增產(chǎn)5%-15%。
環(huán)境友好：降低氮淋溶、溫室氣體排放。
實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)：支持生長期內(nèi)多次監(jiān)測，適應(yīng)作物需求變化。
多養(yǎng)分同步：單次掃描可評估氮、磷、鉀及微量元素狀態(tài)。
黑龍江水稻田：無人機(jī)高光譜識(shí)別氮缺乏斑塊，變量施肥后氮肥利用率提升22%，產(chǎn)量增加8%。
加州葡萄園：基于短波紅外光譜的鉀需求模型，精準(zhǔn)調(diào)控鉀肥，果實(shí)糖度提高1.5 Brix。
荷蘭智能溫室：實(shí)時(shí)監(jiān)測番茄葉片光譜，聯(lián)動(dòng)水肥一體化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)全生育期按需供肥。
SPECIM高光譜相機(jī)通過“光譜指紋”解碼作物與土壤的養(yǎng)分狀態(tài)，結(jié)合智能決策算法，將傳統(tǒng)“均勻撒施”升級為“按需供給”的精準(zhǔn)模式。這一技術(shù)不僅推動(dòng)農(nóng)業(yè)向資源節(jié)約、環(huán)境友好的方向發(fā)展，更為糧食安全與碳中和目標(biāo)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。隨著傳感器成本下降與AI算法的進(jìn)步，高光譜精準(zhǔn)施肥有望從大型農(nóng)場走向中小農(nóng)戶，成為智慧農(nóng)業(yè)的標(biāo)配工具。
