地球系统的能力99%以上来源于太阳，太阳作为被动遥感最主要的辐射源，遥感传感器从空中或空间接收地物反射的电磁波，形成包含物体固有的光谱反射特性。正因为物理或化学成分不同的地物在不同波段有不同的反射率这一特性，光谱反射曲线才能作为作物判读和分类的物理基础。基于以上，便可实现作物的光谱监测。

对于健康的绿色植物而言，其光谱曲线主要有以下四个特征：①在可见光波段（0.4-0.76μm）的反射率较大，在0.33-0.45μm和0.67μm处的蓝、红光呈低谷。其原因是植物叶面反射的主要因素是叶绿素，而叶绿素对蓝光和和红光强吸收且反射率非常低。同时叶绿素对绿光（0.52μm-0.6μm）有一个弱的反射，所以光谱曲线会出现一个小的局部峰值。②在近红外波段（0.68μm-0.75μm），植物叶面的反射率急剧增加，所以对应的光谱曲线在近红外波段出现一个陡坡。同时，不同的植物的光谱位置和斜率基本保持一致。③植物在0.75 μm-1.3μm保持较高的反射率。其主要原因是此时叶面光谱反射特征主要受细胞结构和叶冠结构控制，由于光在叶内反射，所以反射率非常高。同时，一般在0.95 μm-1.185μm处有一个典型的吸收峰存在，这是由于植被体内水的吸收和冠层结构引起。④在1.3μm 附近，植物的反射率快速下降，并且在1.3μm-2.5μm范围内保持较低的水平。其中，在1.19μm、1.4μm、1.9μm附近可以明显看到反射率低谷，出现了明显的水分吸收带，且跌落程度主要取决于水的含量。

绿色植被的光谱反射率变化趋势图

光谱技术在农业上的用途非常广泛，主要可概括为三个方面，1、灾害应急，主要监测洪涝、旱灾、雪灾、火灾、地震等自然灾害造成的农作物受灾区域、受灾程度等；2、资源检测，主要包括耕地、草地、渔业等农业自然资源的数量、质量、空间分布情况监测；3、农情信息监测，主要包括作物识别、面积监测、长势监测、墒情监测、估产、病虫害监测等。

【灾害应急——受灾区域识别】

受冰雹影响的玉米

【资源检测——土地覆被分类】

土地覆被分类是生态环境评价、植被变化分析以及区域生态水文过程研究的基础。航空高光谱遥感具有高机动、高空间分辨率和高光谱分辨率等特点，在土地覆被提取方面极具优势。

湖北、湖南、广西、福建土地覆被分类图

【农情信息监测】

1、作物识别和产量监测

依据不同作物在不同时期光谱值变化趋势差异，可以将不同作物有效区分，同时，实现对作物种植面积提取。

2、长势监测

作物的生化参数很大程度上也能反映作物的长势，甚至能对作物的生长趋势做出预测。目前作物长势监测研究面向几个方面：1)农作物长势指标的光谱响应生理机制；2)光谱响应特征波段提取；3)应用于长势监测的植被指数筛选；4)氮肥丰缺遥感判别和丰缺区分算法。（植被指数Vegetation index：将遥感地物资料经处理, 以反映状况的量 ）

3、墒情监测

土壤的干旱与水涝都会对作物造成很大的影响，因此土壤墒情监测对作物的灌溉具有指导意义。

 

 

4、病虫害监测

高光谱遥感技术是目前国际上监测农作物受病虫危害光谱特性变化先进的手段之一。研究作物受病虫危害后的光谱变化，寻找病虫危害程度与光谱、生化指标（如氮素、叶绿素）等变化之间的关系，确定不同作物病虫害监测的敏感波段和敏感时期，对农作物病虫害防治起到关键性作用。

 

 

物受病虫害侵染后的光谱趋势与健康作物光谱趋势有显著差异，利用这一特点可以判别作物病虫危害情况，同时基于病害指数判别农作物病害情况，可大面积的实现病害的实时监测。

 

【总结】

基于光谱技术的农作物信息监测，已经在农业生产、决策和作物生长状态的检测中发挥了重要的作用。然而，在精准农业中，快速无损的获取农作物养分生理信息，仍是农业生产的精准管理作业的重点和难点。珈和科技也正在相关方法和技术上进行着研究和突破。