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利用多光谱相机进行农业病虫害监测的成功案例分享

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品牌名称：$brandModel.Title型号：原产地：中国大陆更新时间：2026/10/14 11:28:05

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利用多光谱相机进行农业病虫害监测的成功案例分享

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以下是一些利用多光谱相机进行农业病虫害监测的成功案例

1、松材线虫病监测

2015-2018 年，相关研究项目组通过定点定株松材线虫病接种实验等，利用高光谱遥感技术获取连续完整的高光谱影像数据，建立了黑松与马尾松松材线虫病早期监测方法，研制出松材线虫病专用诊断相机，并构建了基于物联网架构的松材线虫病监测系统软件。该系统能够让巡林员通过简单拍照操作，将携带定位信息的专用诊断波段影像即时传至控制中心，经模型分析与诊断后，确认林株是否感染松材线虫病及感病程度等信息，并及时传回给巡林员，以便其采取相应管理调控措施.

2、酿酒葡萄病虫害监测

宁夏农林科学院研发的酿酒葡萄病虫害田间监测机器人，顶端集成了高光谱相机，可在葡萄园区自主行走并采集数据，后台操控系统对数据实时分析处理后发布预警信息。该项目实施一年多来，研发的机器人指导酿酒葡萄种植基地开展农情监测，累积推广示范面积 390 亩，全园区节省农药投入 25%，节省人工投入 10%.

3、小麦穗赤霉病监测

南京农业大学的研究人员利用高光谱成像技术、叶绿素荧光成像技术等，连续两年测量麦穗从无症状到有赤霉病症状期间的高光谱反射率、叶绿素荧光成像和高通量表型等大量数据，开发了用于识别小麦穗赤霉病、估算病害严重程度的方法，无症状疾病检测的平均分类准确度为 87.04%，随着疾病严重程度提高，准确度逐渐提高到 95%.

4、水稻病虫害监测

有研究针对稻白叶枯病和稻纵卷叶螟等叶面型水稻病虫害，在室内叶片、田间冠层和田块三个尺度上，获取相应的成像光谱和个体理化指标、群体参数，确定了病虫害和生理性胁迫在 400-1700nm 的专属性光谱响应段，构建了新型高光谱特征参数和植被指数，构建的高光谱遥感模型能够精确地判别和定量地反演稻白叶枯病和稻纵卷叶螟的为害程度，在叶片尺度的识别精度均为 100%，在冠层尺度的识别精度分别为 94.29% 和 91.43%.

5、苹果虫伤检测

通过应用 400-1000nm 的高光谱相机对苹果进行检测，发现苹果虫伤部位与果梗区域、花萼区域及正常区域的反射光谱曲线存在一定差别。在 680 纳米处，虫伤区域的反射率相比正常区域大幅降低，据此可实现对苹果虫伤的快速、无损检测，为苹果品质分级提供依据.

6、棕榈油种植园虫害监测

印度尼西亚棕榈油种植园利用无人机搭载多光谱相机对大面积种植园进行监测，发现受红棕象甲虫害的棕榈树在近红外波段的反射率明显降低，基于此建立虫害监测模型，在虫害发生早期及时预警并采取防治措施，使棕榈油产量因虫害导致的损失降低了约 25%.

7、海康威视多光谱植被监测仪应用

海康威视发布的多光谱植被监测仪通过实时采集高精度的植被光谱数据，快速转换为多种植被指数数据，可监测农作物、树木等植被的生长状况。当监测到树木有松材线虫病等病虫害时，受感染植株的反射率和吸收率会发生差异，监测仪可触发告警，指导快速识别病虫害树木，避免更大范围的病虫害侵袭.

8、江苏省稻麦重大病害监测预警

江苏省互联网农业发展中心依托政务数据共享平台，综合应用 GIS、物联网、卫星遥感等手段采集汇聚相关数据，结合多光谱遥感数据搭建病害发病概率模型，实现稻麦病害发生风险预测。2019-2023 年，该中心连续预测全省赤霉病、稻瘟病发病风险，累计监测小麦和水稻种植面积超 2 亿亩，病害逐日风险预测准确率提高到 80% 以上，风险预测时间比人工提前 7 天，平均减少每年植保用药 1-2 次，近三年年均挽回稻麦损失共计 200 万吨，年均挽回直接经济损失 49.8 亿元.

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