高光谱成像技术如何识别早期稻田杂草？

水稻作为全球超半数人口的主食，其产量安全一直是农业领域的重中之重。然而，稻田中的杂草，尤其是稗草、异型莎草等禾本科杂草，与水稻幼苗在早期生长阶段形态极为相似，争夺光照、养分和水分，严重时可导致减产20%至100%。传统的人工除草不仅耗时费力，还难以适应规模化种植需求；而盲目使用除草剂则可能污染土壤和水源，威胁生态环境。如何在杂草生长初期精准识别并定向清除，成为困扰农业生产的一大难题。

近年来，随着遥感技术的发展，高光谱成像技术为这一问题提供了新的解决方案。这项技术通过搭载在无人机或地面传感器上的特殊相机，捕捉植物在可见光至红外波段的数百个窄光谱信息，形成“光谱指纹”——就像每个人的指纹独一无二，每种植物也会因叶片结构、叶绿素含量等差异，反射出独特的光信号。例如，健康水稻在绿光波段（545–565 nm）反射较强，而稗草在近红外区域（700–1350 nm）的反射率与水稻存在显著差异。通过分析这些“指纹”，技术人员能在杂草刚出苗时就将其与水稻区分开来。

马来西亚博特拉大学的Abdul Shukor JURAIMI教授团队在一项综述中指出，高光谱成像技术的优势在于非接触式、高精度和早期性。与传统人工目测相比，它可在水稻播种后10–30天内（杂草竞争力最强的关键期）完成检测，识别准确率普遍超过90%。例如，针对稻田中最常见的稗草和杂草稻，研究人员通过智能算法分析光谱数据，识别准确率分别达到100%和92%。这种精准识别为“靶向除草”奠定了基础：结合无人机和处方图技术，可实现除草剂的定点喷施，减少农药使用量达50%，既降低成本，又减轻环境负担。相关文章已发表于《农业科学与工程前沿》（英文）（DOI: 10.15302/J-FASE-2025619）。

该技术的核心在于光谱数据与人工智能的结合。传统光谱分析依赖人工提取特征，效率低下，而机器学习算法能自动从海量数据中筛选关键波段，甚至在复杂背景下仍保持高识别率。例如，轻量级神经网络模型部署在无人机上后，可实时生成杂草分布图，指导农民在24小时内完成精准施药。印度的试点研究显示，采用该技术后，稻田除草成本降低25%，产量提升15%，验证了其实际应用价值。

不过，高光谱成像技术的普及仍面临挑战。目前，一套完整的高光谱成像系统成本较高，且数据处理需要专业知识。此外，田间光照变化、作物生长阶段差异等因素可能影响光谱稳定性。研究团队表示，未来需开发更廉价的传感器和简化的数据分析工具，同时结合卫星遥感和地面物联网，构建“空天地”一体化监测网络，让小农户也能负担和操作。

随着技术的成熟，高光谱成像不仅可用于杂草识别，还能监测作物病害、养分状况和产量预估，推动农业从“经验种植”向“精准智慧农业”转型。在气候变化加剧、粮食需求增长的背景下，这类技术将成为保障全球粮食安全的重要支撑，让每一寸稻田都实现高效利用，守护“盘中餐”的可持续产出。