西安市长安区小麦示范田成熟度监测

随着科技的不断进步，精准农业已经成为现代农业的重要发展方向。精准农业是一种基于现代信息技术的农业生产模式，通过精确地获取、分析和应用农田信息，实现对农田环境、作物生长和病虫害的有效监测与管理，从而提高农业生产效率和农产品质量。在这个过程中，高光谱遥感技术发挥着至关重要的作用。

高光谱监测技术助力精准农业

高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）又称成像光谱遥感，是指在电磁波谱的可见光、近红外、中红外和热红外区域，获取许多非常窄且连续的光谱图像数据技术。其波段宽度一般小于10 nm，从而获得更为连续且完整的光谱信息，覆盖的光谱范围更大，准确分辨作物类型以及监测作物各种农学参数。

高光谱遥感技术在精细农业上的应用，主要表现在利用高光谱遥感数据快速、无损、准确地监测作物的生长长势、生理生化特性和产量、品质状况，为作物的科学管理和高产高效提供技术保障。

中科西光航天-小麦成熟度监测

小麦（Triticum aestivum）是世界贸易量较大的粮食作物，全球约35%～40%的人口以小麦为主要食物]。我国作为人口大国，对小麦的需求一直维持在较高水平。近年来，市场竞争和耕地质量的改变导致小麦产量浮动较大。小麦生产关乎我国粮食安全、经济发展和社会稳定，及时了解小麦产量信息可为国家经济和宏观决策提供科学依据。

为快速、准确监测小麦成熟度,合理制订收割时间,本研究以长安区小麦示范田的小麦为研究对象,在灌浆中后期获取试验区无人机RGB影像和多光谱影像.对RGB图像进行Lab空间转换,提取a分量值,分析小麦籽粒成熟过程的变化特征,对小麦从籽粒形成期到乳熟期的a值进行归一化处理,构建成熟度监测指标MCI.通过多光谱影像分析不同成熟度小麦的光谱特征变化规律,基于优选波段特征,选用比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)分别作为反演MCI的自变量，构建小麦成熟度监测模型。

下图以陕西省长安区小麦示范田为例，反演小麦收割前的小麦成熟度的反演结果，在5月22日，从影像上共监测的区域约有1254.36亩，其中较成熟区域面积约227.42亩，占总面积的18.13%。

高光谱遥感技术可以准确获得植物的精细光谱信息，建立监测模型，从而能够精准监测作物的类型及播种面积、作物的生长环境及病虫害、作物生理生化性状、作物长势和产量品质等，促进了农业的科学化管理和实现高产优质，为精细农业的发展起了积极的推进作用。