1、引言

茶葉自古以來是云南省主要經(jīng)濟(jì)作物和支柱產(chǎn)業(yè)，有著其他產(chǎn)業(yè)和作物不可替代的作用。在云南發(fā)展綠色產(chǎn)業(yè)、高原特色產(chǎn)業(yè)，實(shí)施綠色經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，推動高質(zhì)量跨越式發(fā)展，打造世界一流“綠色食品牌”戰(zhàn)略中，茶產(chǎn)業(yè)占有非常重要的地位。隨著我國農(nóng)村勞動力數(shù)量大幅減少，并且老齡化結(jié)構(gòu)凸顯，懂農(nóng)業(yè)、懂市場、有知識、有能力新型職業(yè)農(nóng)民培育處于起步階段，為推動茶葉產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)設(shè)施設(shè)備機(jī)械化、智能化應(yīng)用是必然的趨勢，對我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有十分重要的意義。近十年來人工智能技術(shù)日趨成熟，各國農(nóng)業(yè)部門逐漸將其應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟(jì)管理中，發(fā)達(dá)國家基本完成數(shù)字農(nóng)業(yè)的進(jìn)程，正在實(shí)施智能農(nóng)業(yè)。英、美、德等國家通過智能化的數(shù)據(jù)搜索和分析處理平臺，將數(shù)字技術(shù)、傳感技術(shù)、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)、空間地理信息技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)農(nóng)戶、精細(xì)實(shí)施農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理。

我國人工智能技術(shù)伴隨著“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”的提出也取得了一定的成績，浙江省麗水市、重慶市、湖南省、廣東省中山市率先探索建設(shè)智能茶園，通過茶葉數(shù)字模型標(biāo)準(zhǔn)化、精準(zhǔn)化的種植新模式，實(shí)時(shí)對園區(qū)進(jìn)行灌溉、環(huán)境監(jiān)測、智能控制，收集茶園的溫度、濕度、風(fēng)向、降雨量等基本數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)有效規(guī)避持續(xù)高溫、“倒春寒”等對茶葉生產(chǎn)的影響，降低種植成本，節(jié)約 50%的水電、30%的肥料、90%的勞動力和減少 50%以上的農(nóng)藥使用量，提升茶產(chǎn)量及品質(zhì)。隨著科學(xué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，有機(jī)茶園管理在人工智能技術(shù)的引領(lǐng)下，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的精準(zhǔn)化和智能化仍然面臨許多困難和挑戰(zhàn)。

2、高光譜影像識別技術(shù)在有機(jī)茶園病蟲害防治中的應(yīng)用

2.1 高光譜影像識別技術(shù)

高光譜遙感技術(shù)具有圖譜合一、波段較多且連續(xù)等特點(diǎn)；以無人機(jī)為載體，搭載高光譜攝像機(jī)（高光譜影像儀）等傳感器獲取地表遙感影像，通過計(jì)算機(jī)對采集的影像信息進(jìn)行處理，把高光譜數(shù)據(jù)的數(shù)字量化值（簡稱DN值）轉(zhuǎn)化為反射率數(shù)據(jù)并降噪處理，獲取地表及地表附著物紅外、近紅外及可見光等連續(xù)光譜信息，利用高光譜遙感完整的光譜曲線描述地物的光譜特征，進(jìn)而識別出具有診斷性光譜特征的地物。高光譜數(shù)據(jù)數(shù)字量化值轉(zhuǎn)化為反射率數(shù)據(jù)具體公式如下：

其中，Re_ftarget為目標(biāo)物的反射率，DN_target為目標(biāo)物的 DN 值，DN_targed為高光譜相機(jī)本身的暗電流 DN值，DN_white為參考板的DN值，Re_fwhite為參考板的反射率。

無人機(jī)搭載高光譜相機(jī)，結(jié)合了無人機(jī)輕便、易操作和高光譜相機(jī)采集地物連續(xù)光譜信息等優(yōu)點(diǎn)，可以從近地一定高度、低 成本、天氣因素影響小、方便快捷的對大面積茶園進(jìn)行監(jiān)測和病蟲害防治。圖2-1為iSpecHyper-VM100無人機(jī)高光譜。

圖2-1 iSpecHyper-VM100無人機(jī)高光譜

2.2 常見的有機(jī)茶園病蟲害及表現(xiàn)形態(tài)

有機(jī)茶園的建設(shè)要求其中重要的一項(xiàng)指標(biāo)就是不能使用人工合成農(nóng)藥和殺蟲劑，從而導(dǎo)致有機(jī)茶園的病蟲害防治工作是有機(jī)茶園建設(shè)的重點(diǎn)工作。常見的茶園病蟲害有假眼小綠葉蟬、茶毛蟲、茶尺蠖、茶刺蛾、茶橙癭螨、茶葉癭螨、黑刺粉虱、茶炭疽病等病害蟲災(zāi)。茶樹的病蟲害絕大部分是對茶樹的葉片造成危害，并且在葉片上顯示出病蟲害形態(tài)，最終影響有機(jī)茶園的茶葉產(chǎn)量及品質(zhì)。茶葉對不同類別的病蟲害脅迫表現(xiàn)形態(tài)不同。如：假眼小綠葉蟬造成茶葉邊緣泛黃葉脈變紅；茶尺蠖蠶食茶樹葉片甚至吃光葉片；黑刺粉虱吸收嫩葉汁液并排泄分泌物造成煙霉病致茶樹成片枯死；茶炭疽病由病源真菌浸染引發(fā)葉尖、葉緣產(chǎn)黃褐色小點(diǎn)，隨后轉(zhuǎn)變?yōu)榻裹S色直至為灰白色。

2.3 高光譜影像識別技術(shù)在有機(jī)茶園病蟲害防治中的應(yīng)用研究

2.3.1 植被光譜特征

綠色植物植被光譜特征明顯不同于其他地物的光譜特征，其中對植被光譜特征產(chǎn)生重要影響的化學(xué)成分主要是色素、水分、碳以及氮。通常情況下取植被生化敏感度高的波段范圍值400~2500nm波長作為植被光譜的研究范圍，在該范圍內(nèi)又分為可見光（400~700nm）、近紅外光（700~1300nm）、短波紅外1（1300~1900nm）、短波紅外 2（1900~2500nm）四個(gè)部分。植被光譜對不同的波長存在著不同的反射特點(diǎn)。控制葉子反射率的因素及波長如圖2-2：

圖2-2控制葉子反射率因素及波長

植被光譜在可見光 400～700nm 波長范圍內(nèi)起主要影響作用的是茶樹葉子的花青素、葉黃素和葉綠素等色素，其中最明顯的是葉綠素。在 450nm波長附近是葉綠素對太陽輻射光的強(qiáng)吸收帶；在550nm波長附近則是葉綠素對太陽輻射光線的強(qiáng)反射區(qū)，相較于可見光范圍內(nèi)有較高的反射值；在670nm波長附近是葉綠素光合作用轉(zhuǎn)化對太陽輻射光的強(qiáng)吸收帶；從而植被光譜在可見光區(qū)域呈現(xiàn)出一個(gè)正弦波單峰波形態(tài)。

在近紅外波段 700~1300nm 波段范圍內(nèi)對植被光譜起影響 作用的主要是細(xì)胞構(gòu)造，葉子的海綿組織對此期間范圍內(nèi)的近 紅外波具有強(qiáng)烈的反射形態(tài)，在此波段區(qū)間植被光譜的反射率達(dá)到最高峰，并且反射率遠(yuǎn)大于可見光波長范圍內(nèi)的反射率。由于在700~750nm 波長范圍內(nèi)是植被的反射率快速上升區(qū)域，從而植被光譜曲線呈陡峭的直線形狀上升至波峰，該形態(tài)特征定義為“紅邊”。“紅邊”是區(qū)別于其他地物最明顯、特有的光譜特征，其他地物都沒有“紅邊”特征的存在。在 970nm和1190nm附近是植被葉子中水分的強(qiáng)吸收帶，用這兩個(gè)波段光譜特征監(jiān)測葉子中水分含量的變化。

在1300~1900nm范圍稱為短波紅外1，在 1900~2500nm 范 圍稱為短波紅外 2；在這兩個(gè)波段區(qū)間主要是葉子水含量對植被 光譜的影響貢獻(xiàn)大；同時(shí)在 1500~1720nm 范圍內(nèi)由于氮的影響 和在 1830~2080nm 范圍內(nèi)由于二氧化碳的影響，形成波狀起伏 的光譜特征形態(tài)，并且反射率逐漸降低。

2.3.2 基于光譜特征位置變量分析來診斷茶園病蟲害

有機(jī)茶園在受到病蟲害侵?jǐn)_時(shí)，茶樹的葉子會呈現(xiàn)出具有相應(yīng)病態(tài)特征的狀態(tài)，如顏色的改變、結(jié)構(gòu)的破壞或外形的改觀等，茶樹葉子的光譜反射率也會隨之改變。在可見光波段向近紅外波段過渡區(qū)間，受病害的植被反射率比健康茶樹的反射率大，同時(shí)近紅外光譜的變化產(chǎn)生在可見光光譜的變化之前，通過近紅外光譜的監(jiān)測分析，提前預(yù)判評估有機(jī)茶園的病蟲害發(fā)生情況。健康植被與病蟲害植被光譜曲線如圖2-3：

圖2-3健康植被與病蟲害植被光譜曲線

茶葉病蟲害主要表現(xiàn)在茶樹葉片上，病蟲害通過對茶樹葉片結(jié)構(gòu)、葉綠素?cái)?shù)量和質(zhì)量等因素的危害而形成有機(jī)茶園的病害蟲災(zāi)。茶樹葉片的物理和化學(xué)結(jié)構(gòu)的變化，導(dǎo)致太陽輻射到茶葉上的植被光譜特征產(chǎn)生變化，當(dāng)茶樹健康旺盛生長時(shí)，茶葉的葉綠素含量高于葉黃素和花青素，茶葉的光譜反射率低，紅邊的位置向長波方向移動（即“紅移”）；反之，在茶樹遭受到病蟲害脅迫狀態(tài)下時(shí)，葉黃素和花青素的含量高于葉綠素，茶葉的反射率高，紅邊向短波方向移動（即“藍(lán)移”）。根據(jù)高光譜遙感測定的反射率數(shù)據(jù)來反演計(jì)算出茶樹冠層的葉綠素含量（SPAD）和葉面積指數(shù)（LAI），通過分析反射的光譜特征值“紅邊”“綠峰”“紅谷” “藍(lán)邊”等色調(diào)形態(tài)以及生物量和物候的變化來推斷出有機(jī)茶園中茶樹的病蟲害狀況。

3、結(jié)論

隨著科技的發(fā)展遙感技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來越多，但是高光譜無人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域仍處于起步階段，目前大部分是在水稻、玉米、小麥、棉花等作物中進(jìn)行了研究應(yīng)用，其他農(nóng)作物中處于起步或空白的狀況，高光譜無人機(jī)遙感技術(shù)在農(nóng)業(yè)中仍有廣闊的研究空間和應(yīng)用實(shí)踐領(lǐng)域。

在勞動密集型的有機(jī)茶園管理中，病蟲害防治是一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)工作，應(yīng)用高光譜無人機(jī)遙感技術(shù)進(jìn)行有機(jī)茶園的智能化管理，對茶園管理從業(yè)者提出了更高的素質(zhì)要求，不僅要有茶樹栽培管理技術(shù)，而且還要有對計(jì)算機(jī)、無人機(jī)、專家管理系統(tǒng)等現(xiàn)代信息化設(shè)備和技術(shù)的應(yīng)用能力。

通過對高光譜無人機(jī)遙感影像技術(shù)的深入研究，結(jié)合農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理規(guī)律，科學(xué)構(gòu)建有機(jī)茶園病蟲害防治智能管理專家系 統(tǒng)，針對大面積茶山，利用茶樹的植被光譜特性，在肉眼無法識別的情況下，盡早的、方便快捷的發(fā)現(xiàn)茶葉病蟲害，再結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，識別出病害類別后對癥制定防治措施。

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