1高光谱图像技术的发展背景

高光谱技术作为一种先进的遥感技术在多个领域得到了广泛的应用。与传统的多光谱遥感相比，高光谱技术可以获取连续的波段信息同时为物体的识别和分析提供了更加丰富的数据支持。这种技术的核心在于其能够捕获物体在不同波长下的反射、吸收和散射特性从而为各种应用提供深入的物理和化学信息。

无人机搭载的高光谱成像设备也为农业、环境监测等领域提供了新的观测手段，如对农田中的杂草进行识别和空间分布分析^[1]。在农业领域高光谱图像技术已经被广泛应用于作物健康监测、病虫害识别和土壤质量评估等方面。 通过对作物的高光谱特征进行分析，可以有效地识别出不同的作物品种和病虫害程度等信息。这有助于提高农业生产的效率并为农业可持续发展提供技术支持。 本文旨在为读者提供一个全面而深入的了解，同时也为未来的研究提供方向和启示。

2. 高光谱图像技术的基本原理

2.1高光谱特征提取

通过深度自编码器对光谱潜在特征进行深度提取，增强型对光谱信息的捕捉能力。利用光谱的深度分区，全面挖掘和利用原始数据中的光谱信息，提升解混网络的性能和精度^[2]。

2.2数据预处理与转换

将原始高光谱图像的光强度信息转换为反射率数据，以减少噪声并提高数据处理效率。去除不相关的部分，只保留感兴趣的区域，以减少数据量并节省资源。

2.3图像分割与识别

在提取光谱特征之前，需要分割出感兴趣的区域(ROI)，以减轻背景杂波干扰带来的不利影响。使用改进的CNN进行高光谱玉米种子识别，随机分为测试集和训练集。

2.4深度学习与混合像元分解

基于深度学习的高光谱遥感图像混合像元分解方法，包括数据驱动模型和物理模型的结合。

使用深度自编码器网络(如DAEN、Cycu-Net)进行盲多线性高光谱解混，提高解混性能.

2.5时间序列预测

双向长短期记忆网络(LSTM)用于时间序列预测，以提高高光谱图像分类的准确性这些原理共同构成了高光谱图像技术的基础，通过深度特征提取、数据预处理、图像分割和深度学习等方法，实现对高光谱数据的高效处理和分析。

3高光谱图像与深度学习技术

深度学习与高光谱图像结合是近年来的研究热点，高光谱图像能够提供丰富的频谱信息，而深度学习技术则可以有效地处理和分析这些数据。这种结合为各种应用，如物质识别、农作物疾病检测等提供了新可能性。

3.1深度学习技术与高光谱图像处理

农产品的品质检测是高光谱技术的重要应用之一比如研究者使用近红外高光谱成像技术获取苹果的高光谱数据，采用多种预处理方法对光谱进行处理。然后使用Successive Projections Algorithm (SPA)、Competitive Adaptive Reweighted Sampling (CARS)和Random Frog (RF)等算法选择苹果的特征波长。最后，使用支持向量机、卷积神经网络和基于深度学习的定量光谱数据分析模型预测苹果的糖酸比。研究结果显示，DeepSpectra模型的预测准确 率达到93.70%^[3]。

在基于深度学习的高光谱特征玉米品种纯度识别方法这篇文章中关注于提高玉米种子的识别准确性以提高玉米的产量和质量。研究者提出了一种基于高光谱成像和深度学习技术的方法以提高玉米种子的识别准确性。该方法包括数据预处理、图像分割以及基于高光谱特征的改进卷积神经网络进行玉米种子纯度鉴定。通过高光谱成像技术获取玉米种子的高光谱数据，能够为后续的种子纯度鉴定提供丰富的信息为模型的训练和验证打下坚实的基础。

然后，利用图像分割技术将玉米种子从背景中分离出来，确保只对种子部分进行分析，从而提高鉴定的准确性。核心部分是采用改进的卷积神经网络进行种子纯度鉴定，由于其强大的特征提取能力，在这方面 具有明显的优势。改进的CNN不仅考虑了高光谱数据的特性，还针对玉米种子的特点进行了优化，从而在训练性能上取得了显著的效果。研究结果显示，与传统的机器学习方法和其他深度学习方法相比，改进的CNN在准确性、精确度、召回率和F1分数等指标上都表现出色。这意味着该方法不仅可以更准确地鉴定玉米种子的纯度，而且可以为农业生产提供更为可靠的技术支持^[4]。

对比这些论文，它们都集中在使用深度学习技术处理高光谱图像数据，以解决特定的问题或应用 。共同点在于都采用了卷积神经网络作为主要的深度学习模型，并重视数据的预处理和特征提取。

4 高光谱图像技术在农业中的应用

4.1高光谱图像在农业病害识别中的应用

高光谱技术在农业病害识别中的应用日益受到关注，它通过获取植物叶片或果实的光谱信息，结合机器学习和深度学习算法，实现对农作物病害的早期、准确识别，提高农作物的产量和质量，为农业生产提供科学依据，有助于实现精准农业。

影响甜瓜产量和质量的主要病害之一是甜瓜白粉病。为了实现甜瓜白粉病的早期识别，研究者采用了高光谱技术对温室甜瓜进行研究。在这项研究中收集了包含128个波段的甜瓜叶片的高光谱图像，其中接种白粉病菌1-4天的叶片被分类为早期病害叶片，而没有接种病菌的叶片被视为健康叶片。为了从这些高光谱数据中提取特征波长，研究者使用了连续投影算法和竞争性自适应重加权采样。这两种方法都旨在从原始数据中选择最具代表性的特征波长以减少数据的维度并提高模型的效率。除此之外还应用了主成分分析来进一步降低原始数据的维度。 基于这些特征波长和主成分，研究者构建了八种甜瓜白粉病的早期识别模型，包括使用原始数据 、SPA特征波长、CARS特征波长和PCA主成分作为输入变量的随机森林（RF）和自适应增强（AdaBoost）模型。通过十折交叉验证方法评估模型的性能，结果显示所有提出的模型的准确率都 在90%以上。其中，使用原始数据作为输入的AdaBoost和RF模型的平均准确率最高，值得注意的是，SPA-AdaBoost模型有效地减少了模型输入，并在疾病的第一天实 现了93.3%的识别准确率，平均准确率为93.5%。 总的来说，这项研究展示了高光谱技术在甜瓜白粉病早期识别中的潜力。这为农业领域提供了一个有效的工具，有助于及时检测和管理甜瓜白粉病，从而提高甜瓜的产量和质量^[5]。

马铃薯早疫病是影响马铃薯产量的主要病害之一。研究者使用无人机搭载的高光谱成像仪 获取不同严重程度的马铃薯早疫病的高光谱图像，并采用卷积神经网络(CNN)进行病害程度的识别。 研究结果表明，经过一阶微分光谱随机蛙跳(RF)降维后的特征波段与CNN模型的结合效果最佳，整体 识别准确率达到91.18%^[6]。

4.2高光谱图像在土壤质量预测中的应用

土壤盐分和重金属浓度预测是环境科学和农业科学中的重要研究方向。通过预测土壤中的盐分和重金属浓度二者可以更好地了解土壤的质量和健康状况，从而为农业生产和环境保护提供依据。近年来高光谱遥感技术因其具有快速准确等优点从而被广泛应用于土壤盐分和重金属浓度的预测研究中^[7]。

 在论文中，作者对采自内蒙古自治区科尔沁右翼中旗巴彦淖尔苏木典型盐渍化土壤进行光 谱反射率测定，分析不同盐渍化程度土壤的光谱特征。结果表明，土壤含盐量越高其反射率曲线就越高。此外，通过数学变换后，光谱 反射率与土壤含盐量的相关性得到增强。最后，作者利用多元逐步线性回归建立的预测模型，可以用 于盐碱土土壤含盐量的快速测定^[8]。 下一篇论文中，作者建立了一个通过高光谱遥感技术估算土壤中重金属含量的模型。基于电磁 波对各种材料的不同吸收和反射特性，该技术能够间接预测土壤的化学成分。通过高光谱测量获取含 有重金属元素的土壤样本的光谱剖面。经过多次光谱转换和预处理步骤后，构建了基于偏最小二乘回 归的预测模型，并对其准确性进行了评估。结合实验室化学分析，利用电感耦合 等离子体质谱法对土壤样本中的重金属含量进行校准。两篇论文都使用了高光谱遥感技术来预测土壤中的盐分和重金属浓度，都通过实验验证了其预测 模型的准确性。不同的是，第一篇论文主要关注土壤盐分的预测，而第二篇论文则侧重于土壤中重金 属含量的预测。第一篇论文使用的是多元逐步线性回归分析方法，而第二篇论文则采用了偏最小二乘 回归（PLSR）方法。总的来说，这两篇论文都为土壤盐分和重金属浓度的预测提供了有效的方法和工具。

5 总结与展望

高光谱图像研究是近年来遥感和农业领域的热点，它通过捕获物体在连续波段上的反射率来获取 丰富的信息。这种技术为各种应用提供了巨大的潜力，如作物健康监测、土壤分析和种子纯度鉴定等。

近期的研究表明深度学习方法，特别是卷积神经网络和循环神经网络，在高光谱图像处理中表现出色。比如基于CNN的方法已被成功应用于识别玉米种子的纯度、苹果质量的非破坏性检测以及土豆早疫病的严重程度分类。此外，无人机搭载的高光谱成像系统为稻田中的杂草识别和空间分布提供了新的视角。此外高光谱数据也被用于土壤分析，如预测盐渍土中的盐分含量和模型化安徽省芜湖市典 型地点的土壤重金属浓度。这些研究证明了高光谱图像在环境科学和农业中的重要价值。在未来随着深度学习技术的进一步发展，可以预期将有更多的先进算法被应用于高光谱图像处理提高其准确性和效率。结合其他遥感技术，比如多光谱或LiDAR可能会进一步提高数据分析的深度和广度。此外随着无人机和卫星技术的发展，高光谱数据的采集将变得更加便捷和经济。未来的工作将继续探索 这一技术的前沿应用，并努力解决当前面临的挑战。

参考文献

[1] 柳莹莹,尹雁玲,刘江华,等. 使用高光谱成像技术对田间杂草进行表征和识别[J]. 塔里木大学学报,2024,36(3):89-97.

[2] 孔繁锵，余圣杰，王坤，方煦，吕志杰．卷积循环神经网络的高光谱图像解混方法[J/OL]．西安电子科技大学学报.

[3] 班兆军，高喧翔，马肄恒，等． 基于高光谱和深度学习的苹果品质无损检测方法［Ｊ］． 江苏农业学报，２０２４,４０ (１０):１８５４-１８６２.

[4] 贺文文,田承华. 基于深度学习的高光谱特征玉米品种纯度识别方法 [J]. 作物研究, 2024, 38 (04): 272-277+313.

[5] 白大昱,史庆华,王建全,等. 基于高光谱特征提取的甜瓜白粉病早期识别 [J]. 中国农机化学报, 2024, 45 (11): 172-177. DOI:10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2024.11.027.

[6] 梁雪,冯全,杨森,等. 基于高光谱和卷积神经网络的大田马铃薯早疫病严重程度分级方法 [J]. 江苏农业学报, 2024, 40 (10): 1854-1862.

[7] 周守东,桂翔,王德高. 基于高光谱的土壤重金属含量预测模型建立 [J/OL]. 海南师范大学学报(自然科学版), 1-10[2024-12-05].

[8] 王英杰,高欣梅,包淑梅,等. 基于高光谱数据的盐渍化土壤含盐量预测模型研究 [J]. 农业工程, 2024, 14 (10): 113-120. DOI:10.19998/j.cnki.2095-1795.202410319.