彩谱FS-2X系列高光谱相机助力北京交通大学研究团队实现植物病虫害精准识别

在智慧农业飞速发展的今天，植物病虫害的早期精准识别成为保障作物产量、降低农业损失的关键。传统依赖人工主观视觉判断的识别方式，存在效率低、误差大、难以及时发现早期病害等局限，严重制约了农业精准管理的落地。北京交通大学机械与电子控制工程学院聂文瑾、张诗挽团队完成的 “基于多光谱相机的植物病虫害辨识方法研究” 取得重要成果，而彩谱科技FigSpec FS-2X高光谱相机作为该研究的核心成像设备，凭借卓越的性能为技术突破提供了关键支撑。

植物病虫害的早期识别与防控一直是农业生产中的关键课题。传统方法依赖人工观察，效率低、主观性强，难以实现大规模、标准化监测。研究团队基于彩谱科技提供的FS-2X高光谱成像系统，搭建了包括光源、载物台、反射率校准板等在内的完整数据采集平台，实现对植物叶片在400–700 nm波段范围内的高分辨率光谱成像。该相机具备2.5 nm的光谱分辨率和1920×1920的图像分辨率，能够精准捕捉病害叶片在可见光波段的细微光谱差异。

在研究过程中，团队利用该相机采集了包括健康叶片、霜霉病、褐斑病、白粉病、炭疽病等多种病害类型的高光谱数据，并结合WHU-Hi公共数据库进行数据增强与比对。通过一系列数据预处理步骤——包括几何校正、Savitzky-Golay平滑、FLAASH大气校正、波段裁剪与归一化等——显著提升了数据的信噪比与一致性，为后续建模奠定了高质量的数据基础。

研究进一步采用竞争性加权采样（CARS）方法提取关键光谱特征，并结合极大似然分类法与卷积神经网络构建多模态诊断模型。实验结果表明，该模型在多种病害识别任务中表现出较高的准确性，尤其在早期病害检测方面具有明显优势，为农业病害的及时预警与干预提供了可行路径。

本研究不仅验证了高光谱成像技术在植物生理监测中的实用价值，也体现了彩谱科技FigSpec系列高光谱相机在农业科研与智能装备中的可靠性能与技术优势。未来，彩谱科技将继续深耕光谱成像领域，推动高光谱技术在农业、环保、工业检测等更多场景中的创新应用，为行业智能化升级持续赋能。

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