農業行業
在植物科學研究領域，樹葉的生理狀態是反映植物生長狀況、健康水平以及對環境適應能力的關鍵指標。傳統的樹葉生理狀態監測方法往往存在局限性，如破壞性取樣、檢測指標單一、準確性和時效性不足等。而高光譜相機技術的出現，為樹葉生理狀態監測帶來了前所未有的突破，能夠以非侵入性、高精度和高效率的方式獲取豐富的光譜信息，進而深入剖析樹葉內部的多種生理特征及其動態變化。
色散型高光譜相機-光柵色散型：利用色散元件(光柵或者棱鏡）進行分光，再經由成像系統成像在探測器上。上圖是光柵色散型高光譜相機的具體原理。
如果我們要對圖中的這個樹葉它每一點的高光譜數據進行測量，通過入射光在光柵面進行反射，把這一個點的入射光分解成在不同波長處的能量分布，再通過多個傳感器象元對具體的不同波長處的能量進行測量。這個圖看到的就需要有一個反射光柵或者透射光柵對光線進行分光。
這種方式的好處是可以一次性處理一條線上面的所有的點。然后對每一點不同波長處的能量可以進行一次測量。所以大多數光柵型的高光譜相機都設計成線掃描相機。一次獲取一條線上每一點的所有波長的光譜數據。由于每一點的不同波長處的光譜數據是同時獲取的，所以就可以對這一點的不同波長處的光譜數據進行同時計算。這是光柵型非常重要的一個特性。光柵型的高光譜相機就特別適合應用在顏色測量，水果的分類和品質、糖度檢測，塑料垃圾回收中塑料的分類這些領域，因為這些應用都需要對每一個點的不同波長數據進行同時運算，才能計算出我們想要的結果。
設備名稱 | 型號 | 配置明細 | 備注 |
彩譜高光譜相機 | FS-23 | 光譜范圍：400-1000nm； 光譜分辨率：2.5nm | |
顯微鏡 | 奧林巴斯體式顯微鏡 |
在400-1000nm高光譜相機內置推掃檢測樣品表面瑕疵曲線特征情況
實驗測量過程圖如下圖所示：
高光譜相機通過測量樹葉在藍光（約 400 - 500nm）和紅光（約 600 - 700nm）波段的反射率，并計算兩者的比值或特定的光譜指數（如歸一化差異植被指數 NDVI），能夠精準地推算出葉綠素的含量。在健康生長的樹葉中，由于葉綠素對藍光和紅光的強烈吸收，這兩個波段的反射率相對較低，而在遭受病蟲害、營養不良或環境脅迫時，葉綠素合成受阻或分解加速，導致藍光和紅光波段反射率升高，相應光譜指數發生變化。在農業生產中，通過定期使用高光譜相機對農作物葉片進行掃描監測，可以及時發現作物是否缺氮（氮素缺乏會導致葉綠素含量下降），從而為精準施肥提供科學依據，實現農業資源的高效利用和作物產量的最大化。
高光譜相機基于水在近紅外（約 780 - 1100nm）和中紅外（約 1300 - 2500nm）波段的吸收特性，對樹葉的水分含量進行監測。隨著樹葉水分含量的減少，其在近紅外波段的反射率會逐漸升高，而在中紅外波段的吸收峰深度會變淺。在干旱季節，通過無人機搭載高光譜相機對森林進行巡檢，可以快速識別出水分含量較低的樹木葉片，提前采取灌溉或防火措施，保護森林生態系統的安全和穩定。
高光譜相機能夠捕捉到葉片氮素含量變化在光譜上的細微表現。在可見光波段，氮素缺乏會導致葉片葉綠素含量降低，從而使藍光和紅光波段反射率升高；在近紅外波段，氮素不足會引起葉片細胞結構和內部化學成分的改變，影響光的反射和透射特性。通過分析多個光譜波段的組合信息，如利用紅邊位置（約 680 - 750nm）的移動、光譜吸收特征參數的變化等，構建氮素營養診斷模型。大量田間試驗表明，基于高光譜相機的葉片氮素診斷模型具有較高的準確性和可靠性，能夠有效區分不同氮素水平的葉片，為精準農業中的氮肥管理提供有力支持。
葉片衰老過程伴隨著一系列生理生化變化，包括葉綠素降解、蛋白質分解、細胞膜透性增加等，這些變化均會在光譜特征上有所體現。高光譜相機通過監測葉片在衰老過程中光譜曲線的演變，可以準確判斷葉片衰老的起始時間、進程和程度。在衰老初期，葉綠素含量開始下降，藍光和紅光波段反射率逐漸升高；隨著衰老的推進，葉片內部結構發生變化，近紅外波段反射率也會出現相應的波動。在蔬菜種植中，通過監測葉片衰老情況，可以在葉片營養成分含量最高且口感最佳的時期進行采收，滿足市場需求，同時減少因葉片衰老導致的品質下降和產量損失。
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