一、引言

隨著人工智能（AI）技術(shù)的快速崛起，AI與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)研究的深度融合正吸引全球的目光。而如今，DEEPSEEK正引領(lǐng)科技領(lǐng)域的熱潮，成為眾多行業(yè)智能化變革的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。隨著全球氣候變化與智能科技的快速發(fā)展，中國(guó)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域正在經(jīng)歷深刻變革。高光譜遙感技術(shù)與AI的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域研究迎來(lái)了前所未有的突破。智慧農(nóng)業(yè)與精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)已成為未來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要方向。AI能高效處理和分析大量數(shù)據(jù)，通過(guò)AI算法精準(zhǔn)解析高光譜遙感數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)專(zhuān)家能夠細(xì)致了解作物的碳氮比、水分含量、營(yíng)養(yǎng)成分等信息，還能通過(guò)深度學(xué)習(xí)精確監(jiān)測(cè)作物生長(zhǎng)、預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害發(fā)展、檢測(cè)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷等關(guān)鍵因素，幫助農(nóng)場(chǎng)管理者作出科學(xué)決策，提升產(chǎn)量和效率。從而有效提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的精準(zhǔn)度和智能化水平，推動(dòng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代化、自動(dòng)化方向發(fā)展。這一技術(shù)革新，不僅為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了更精細(xì)、智能的解決方案，也為農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定了更加堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

二、高光譜遙感在農(nóng)作物信息提取中的應(yīng)用

2.1 農(nóng)作物碳氮比

碳氮比在農(nóng)作物生長(zhǎng)過(guò)程中具有維持和調(diào)節(jié)作用，同時(shí)也控制著枯枝落葉的分解速率，是農(nóng)業(yè)研究領(lǐng)域中必不可少的研究因素。如以小麥為研究對(duì)象，對(duì)近紅外光譜內(nèi)不同的光譜特征進(jìn)行研究，可探究不同碳氮比對(duì)其營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的影響。王爍利用高光譜遙感影像對(duì)玉米冠層的光譜特征和優(yōu)化光譜指數(shù)進(jìn)行提取，結(jié)合葉綠素相對(duì)含量和葉片全氮含量信息，構(gòu)建了玉米葉片氮含量估算模型，可為玉米長(zhǎng)勢(shì)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和玉米施肥管理提供支撐。由此可見(jiàn)，結(jié)合高光譜影像與AI算法的融合應(yīng)用，可以幫助農(nóng)業(yè)研究人員高效評(píng)估作物的生長(zhǎng)狀況與施肥需求，支持精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的實(shí)施。

圖1 不同生育期基于最佳原始光譜 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米葉片氮含量估算模型精度檢驗(yàn)

圖2 不同生育期基于最佳一階微分光譜 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米葉片氮含量估算模型精度檢驗(yàn)

2.2 農(nóng)作物水分含量

水分是農(nóng)作物的重要組成部分，通常占新鮮植物的 50% ~80%。水在近紅外和短波紅外 970、1200、1450、1950、2250 nm光譜通道內(nèi)有顯著吸收峰或吸收谷，使農(nóng)作物葉片的光譜反射率有明顯不同。如以小麥為研究對(duì)象，通過(guò)設(shè)立不同水分處理可知，510~780 nm或540~780 nm光譜附近為研究小麥水分狀況的最佳光譜通道。肖莉娟等運(yùn)用高光譜遙感植被指數(shù)對(duì)棉花的水分脅迫指數(shù)進(jìn)行估算，對(duì)于棉花水分狀況的研究有很大意義。由此可見(jiàn)，結(jié)合DEEPSEEK的AI圖像識(shí)別技術(shù)，這種方法不僅提升了監(jiān)測(cè)精度，還能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反饋，支持農(nóng)場(chǎng)管理者根據(jù)即時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整水分管理策略。

圖3 棉花實(shí)測(cè)CWSI與RENDVI和CWSI相關(guān)模型估測(cè)CWSI的相關(guān)分析

2.3 農(nóng)作物內(nèi)部缺陷檢測(cè)

農(nóng)產(chǎn)品種類(lèi)豐富，是人們?nèi)粘Ｉ钪惺澄锏闹饕獊?lái)源。隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水平持續(xù)提高，人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的要求不斷上升。農(nóng)產(chǎn)品從生長(zhǎng)到采摘運(yùn)輸過(guò)程中，由于各種因素影響，易在其內(nèi)部形成不直接影響產(chǎn)品外觀但影響其內(nèi)在品質(zhì)與安全性的各種問(wèn)題和異常情況，即內(nèi)部缺陷，如西瓜空心、土豆黑心等。農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷的存在會(huì)降低農(nóng)產(chǎn)品的商品價(jià)值、增加產(chǎn)后處理成本、影響農(nóng)產(chǎn)品的儲(chǔ)存和運(yùn)輸，還會(huì)對(duì)食品安全構(gòu)成威脅?，F(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷檢測(cè)是提高農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的關(guān)鍵。傳統(tǒng)檢測(cè)方法破壞農(nóng)產(chǎn)品才能進(jìn)行檢測(cè)，具有破壞性，且耗時(shí)費(fèi)力，且結(jié)果具有較大的誤差。近年來(lái)，結(jié)合高光譜遙感和AI技術(shù)的無(wú)損檢測(cè)方法能在不對(duì)環(huán)境和農(nóng)產(chǎn)品本身造成污染的前提下，AI技術(shù)創(chuàng)新使得圖像處理與光譜分析能夠結(jié)合起來(lái)，提供高效的農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷檢測(cè)解決方案，幫助生產(chǎn)者提高產(chǎn)品質(zhì)量并減少損耗。

三、農(nóng)產(chǎn)品主要內(nèi)部缺陷種類(lèi)及原因

農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷種類(lèi)繁多，成因復(fù)雜。依據(jù)形成內(nèi)部缺陷的成因進(jìn)行劃分，可分為生理性缺陷、病理性缺陷、機(jī)械性缺陷等，還有部分內(nèi)部缺陷成因復(fù)雜，難以準(zhǔn)確歸入某一類(lèi)（如表 1 所示）。

表 1 農(nóng)產(chǎn)品主要內(nèi)部缺陷類(lèi)型

基于光學(xué)特性的農(nóng)產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)技術(shù)是指利用光與農(nóng)產(chǎn)品之間相互作用所表現(xiàn)出來(lái)的光學(xué)現(xiàn)象與特性（如透射率、散射率及反射率等），通過(guò)特定設(shè)備從農(nóng)產(chǎn)品本身或圖像中提取信息進(jìn)行檢測(cè)、評(píng)估與分析，且不會(huì)對(duì)被檢測(cè)對(duì)象造成損傷，最終確定農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部品質(zhì)（包括內(nèi)部缺陷、損傷等）的一種技術(shù)。近年來(lái)，圖像處理技術(shù)快速發(fā)展，使得基于光學(xué)特性的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)廣泛應(yīng)用于花生、番茄、土豆等多種農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷的檢測(cè)、評(píng)估與分析。農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷會(huì)導(dǎo)致其內(nèi)部成分分布和物理結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，從而使得其在特定波長(zhǎng)下的光譜反射、傳播路徑、吸收和散射特性等發(fā)生改變，這些變化會(huì)反映在光譜特征上，再通過(guò)對(duì)光譜和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，比較差異，即可實(shí)現(xiàn)內(nèi)部缺陷檢測(cè)。

四、多技術(shù)融合、人工智能在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用

農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域正經(jīng)歷著深刻的變革。在追求高效、精準(zhǔn)的無(wú)損檢測(cè)方法過(guò)程中，多技術(shù)融合與人工智能的應(yīng)用逐漸興起。將人工智能與多技術(shù)融合應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷的無(wú)損檢測(cè)，不僅能夠提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，還能適應(yīng)復(fù)雜多樣的農(nóng)產(chǎn)品種類(lèi)和檢測(cè)環(huán)境，為農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

4.1 多技術(shù)融合在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用

多技術(shù)融合是一種利用多種無(wú)損檢測(cè)技術(shù)相融合來(lái)提高檢測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性的方法。通過(guò)將不同無(wú)損檢測(cè)技術(shù)優(yōu)勢(shì)融合，實(shí)現(xiàn)多個(gè)缺陷類(lèi)型同時(shí)表征，以達(dá)到更全面高效、準(zhǔn)確的檢測(cè)。常見(jiàn)的應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)的多技術(shù)融合包括近紅外光譜技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)融合、超聲波與計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）技術(shù)融合、高光譜成像技術(shù)和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)融合等。LIU 等將可見(jiàn)-近紅外光譜技術(shù)與振動(dòng)聲學(xué)技術(shù)融合對(duì)蘋(píng)果霉心病進(jìn)行檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)結(jié)合振動(dòng)譜和 Vis/NIR 光譜數(shù)據(jù)的分類(lèi)模型與使用單個(gè)振動(dòng)譜或 Vis/NIR 光譜數(shù)據(jù)的分類(lèi)模型相比，識(shí)別精度具有顯著優(yōu)勢(shì)，且準(zhǔn)確率高達(dá) 99.31%。LIU 等將高光譜成像技術(shù)與電子鼻技術(shù)相融合對(duì)草莓早期腐爛進(jìn)行檢測(cè)，結(jié)果表明，融合模型的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于基于單數(shù)據(jù)集（HSI 或 E-nose）的模型，最佳預(yù)測(cè)模型的 RP值達(dá)到了 0.925。展慧等提出了一種基于機(jī)器視覺(jué)和 NIR 光譜的融合技術(shù)用于檢測(cè)板栗霉?fàn)€、蟲(chóng)害等內(nèi)部缺陷，建立了 3 層 BPNN 模型，結(jié)果顯示準(zhǔn)確度為 90%，相較于單一技術(shù)（近紅外光譜技術(shù)或機(jī)器視覺(jué)技術(shù)）均有所提高。

表2 多技術(shù)融合在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷的無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用

4.2 人工智能在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用

人工智能（AI）包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別等，其在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷檢測(cè)中主要應(yīng)用于圖像分析和模式識(shí)別，最常利用的是 AI 中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是深度學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)高級(jí)子集。AI 技術(shù)通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)算法，可以識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品圖像中代表缺陷的細(xì)微特征，快速處理和分析大量復(fù)雜檢測(cè)數(shù)據(jù)，還可通過(guò)學(xué)習(xí)和適應(yīng)不同的環(huán)境條件，使得無(wú)損檢測(cè)過(guò)程自動(dòng)化，效率、準(zhǔn)確性、可靠性均得到極大提升?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的無(wú)損檢測(cè)通常采用 SVM、KNN 等建模方法，基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)損檢測(cè)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括 CNN、LSTM、cGAN、ANN、BPNN 等）來(lái)分析和解釋來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)，包括視覺(jué)、紅外線和聲學(xué)信號(hào)等。

表3 AI 在農(nóng)產(chǎn)品內(nèi)部缺陷無(wú)損檢測(cè)中的應(yīng)用

四、總結(jié)

隨著全球氣候極端事件的增多，農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)和信息提取的需求急劇上升。高光譜遙感技術(shù)，作為一種有效的農(nóng)業(yè)研究工具，已經(jīng)取得了初步成效，尤其在與人工智能結(jié)合后展現(xiàn)出了巨大的潛力。雖然當(dāng)前的技術(shù)尚有待完善，但在未來(lái)，結(jié)合新一代信息技術(shù)、人工智能和大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)，高光譜遙感有望為農(nóng)業(yè)智能化發(fā)展提供突破性支持，滿足人們對(duì)高品質(zhì)農(nóng)作物和高效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的需求。

在這一過(guò)程中，人工智能將發(fā)揮關(guān)鍵作用，特別是在農(nóng)作物監(jiān)測(cè)和信息提取領(lǐng)域。通過(guò)高光譜遙感技術(shù)與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的深度融合，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將變得更加智能化和精準(zhǔn)化。人工智能能夠在海量農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)中迅速識(shí)別出規(guī)律和趨勢(shì)，幫助農(nóng)民實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況、預(yù)測(cè)未來(lái)的生長(zhǎng)趨勢(shì)，并及時(shí)調(diào)整農(nóng)業(yè)管理措施。這不僅能夠提升作物產(chǎn)量，還能實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化利用，從而推動(dòng)可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展。

未來(lái)，人工智能還將在農(nóng)作物信息提取精度方面發(fā)揮更大作用。結(jié)合高光譜遙感技術(shù)與無(wú)人機(jī)、人工智能和大數(shù)據(jù)，農(nóng)業(yè)專(zhuān)家將能夠更加精確地提取農(nóng)作物的碳氮比、水分信息等，從而更好地了解農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀態(tài)和營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)。這為農(nóng)作物培育、病蟲(chóng)害預(yù)測(cè)及產(chǎn)量估算提供了可靠的數(shù)據(jù)支持，并為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)決策依據(jù)。

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將進(jìn)入一個(gè)更加智能、自動(dòng)化的新時(shí)代。農(nóng)業(yè)智能化的普及不僅能提高生產(chǎn)效率，還能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)管理，減少對(duì)環(huán)境的負(fù)面影響，促進(jìn)資源的可持續(xù)利用。通過(guò)技術(shù)的創(chuàng)新和不斷優(yōu)化，未來(lái)的農(nóng)業(yè)將更加高效、精準(zhǔn)，能夠滿足全球?qū)?yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品日益增長(zhǎng)的需求，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程。

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審核編輯 黃宇