清晨六點，廣東黃埔的稻田籠罩在薄霧中。種植負責人蹲在田埂上，指尖捏著一片卷曲發黃的稻葉，眉頭緊鎖——又是稻縱卷葉螟。這種僅有指甲蓋大小的害蟲，每年能讓他的收成減少三成。過去，他們只能憑經驗噴灑農藥，但蟲害總是“春風吹又生”，農藥成本卻像滾雪球般攀升。

而此刻，一架搭載銀色方盒的無人機掠過稻田上空。這個不起眼的“方盒”，正是無人機載高光譜成像系統。它像一雙透視眼，能透過葉片表層，捕捉到害蟲啃食后葉肉細胞變化的細微光譜變化。不久，種植負責人收到一張“蟲害熱力圖”，圖中紅色區域精準標注了蟲害區域。只需按圖施藥，農藥用量比往年減少了，蟲害卻銷聲匿跡。

水稻害蟲發生空間分布：(A)水稻拔節期（9月28日）和(B)抽穗期（10月25日）

科研團隊將這臺無人機高光譜比作“農作物的CT掃描”：無人機如同移動的掃描儀，可完成全景成像；AI算法則像經驗豐富的“放射科醫生”，從數萬條光譜曲線中揪出蟲害信號。當稻縱卷葉螟幼蟲啃食葉片時，葉綠素結構被破壞，在可見光-紅邊波段范圍內，蟲害葉片的反射率普遍不同于健康葉片——這種肉眼無法察覺的“光譜指紋”，正是蟲害預警的關鍵。

遭受稻縱卷葉螟的水稻和健康水稻葉片的光譜曲線

走進上海農科院的實驗室，研究團隊正對著高光譜影像“破譯”蟲害密碼。團隊發現，受害葉片在690nm波段的反射率差異顯著；而在南京，另一團隊也發現水稻葉片受蟲侵害的程度越嚴重，620~710nm這一波段范圍內的反射率越高，720~760nm波段的反射率越低，不同蟲害等級間的差異在孕穗期和灌漿期最為明顯。

水稻主要生育期受不同等級蟲害影響葉片的原始光譜反射率

在廣州，一研究團隊使用無人機高光譜成像系統（光譜范圍400-1000nm，光譜分辨率3nm，圖像分辨率高達4.5cm（100米飛行高度）），對兩個試驗田進行檢測，在水稻拔節期（9月28日）和抽穗期（10月25日）分別采集光譜數據。

數據經過ENVI軟件拼接、ArcGIS地理配準，并結合高光譜數據與人工智能算法（XGBoost模型），研究團隊成功提取了受害水稻的光譜特征，并繪制了害蟲分布圖，為精準施藥提供了科學依據。

廣州科研團隊的技術流程

2024年，作物高光譜對比試驗研討會在安徽召開，由氣象探測中心組織，中國農業大學和中國林科院等11家高校和科研院所共同探討高光譜遙感技術在作物病蟲害監測中的應用。同年，氣象探測中心選取7個農試站開展農作物的災害識別對比試驗，基于高光譜技術精準監測作物的長勢和品質。

高光譜技術正在推動農業從“大水漫灌”轉向“精準滴灌”。這種技術不僅能精準識別病蟲害，還提高了農藥利用率，減少了殘留，實現更低的環境影響。通過科學施藥，農民不僅維護了作物安全，更提升了經濟效益，推動了農業的可持續發展。

案例來源：

1. Feng, S.; Jiang, S.; Huang, X.; Zhang, L.; Gan, Y.; Wang, L.; Zhou, C. Detection of Rice Leaf Folder in Paddy Fields Based on Unmanned Aerial Vehicle-Based Hyperspectral Images. Agronomy 2024, 14, 2660.

2. 田明璐,班松濤,袁濤,等. 基于高光譜成像技術的水稻葉片稻縱卷葉螟蟲害信息提取［J］. 上海農業學報，2022，38（1）：90-94.

3. 黃璐,包云軒,郭銘淇,等.稻縱卷葉螟危害下水稻葉片光譜特征及產量估測[J].中國農業氣象,2023,44(2):154-164

4. 深耕農業氣象觀測現代化技術——高光譜技術為農作物“做健康體檢”