地球上不同物質都有自己獨特的光譜特征，像人的“指紋”一樣，是用來識別和分析不同物體的一種重要“身份證”。而高光譜技術是基于物質與光的相互作用原理，通過獲取目標在不同波長下的光譜信息，實現對物質成分、結構和性質的詳細分析，識別視覺上無法區分的物質。

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能夠直接探測出作物特征的高光譜技術，可謂農田里的“火眼金睛”。高光譜技術利用高光譜輻射計或高光譜成像儀來捕獲地物的高光譜數據，可獲取農田和植被的反射、輻射特性信息，反演葉綠素含量、植物光合作用效率、水分含量、氮含量、土壤質地等作物和土壤的基本特征。

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“高光譜技術以其獨特的優勢成為監測田間作物狀態的革命性工具之一。”中國氣象局氣象探測中心（以下簡稱“氣象探測中心”）正高級工程師吳東麗介紹，高光譜技術在農業領域的應用涵蓋了作物生長監測、產量預測、農作物病害診斷、農產品質量評估等多方面，為現代農業的發展提供技術支撐。

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當前，氣象部門正針對高光譜技術開展試驗研究。其中，吳東麗創新工作室正深耕這一領域。5月23日，作物高光譜對比試驗研討會在安徽召開。由氣象探測中心組織，中國農業大學、中國林業科學研究院、安徽農業大學等11家高校、科研院所，針對試驗方案的可行性及存在問題開展研討，推動高光譜遙感等先進技術及相關設備在作物災害監測與評估中的應用。

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今年，氣象探測中心選取了合肥農試站、巴彥淖爾農試站、荊州農試站、南昌農試站、臨沂農試站、鄭州農試站、錦州農試站等7個農試站，開展作物災害識別對比試驗。試驗涵蓋水稻、小麥、玉米、棉花等4種主要大宗作物，以及干旱、凍害、低溫冷害、高溫熱害、澇漬等5種主要災害，旨在奠定業務化運行基礎，進一步研判作物災害高光譜數據的關鍵指標，同時為強化提升糧食生產全過程氣象災害精細化監測評估能力和糧食產量預報能力提供數據支撐，提升農試站試驗觀測、科研分析能力，進一步帶動農試站協調發展。

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“中原糧倉”看河南，省氣象科學研究所目前正在針對冬小麥、花生冠層高光譜特征開展葉面積指數估算，為產量預報及長勢監測奠定基礎。

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“今年年初，在氣象探測中心的指導下，我們開展了冬小麥、夏玉米作物發育期與高光譜特征對比試驗，同時針對夏玉米抽雄、乳熟期澇漬，冬小麥返青期和拔節期干旱及冬小麥拔節期凍害等農業氣象災害進行高光譜數據測定，分析高光譜對自然災害的敏感波段。”河南省氣象科學研究所正高級工程師張志紅說。

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同時，還在冬小麥關鍵生育期，采集地面高光譜數據，開展高光譜無人機飛行作業，調查地面生理生態參數，建立基于高光譜技術的冬小麥生長參數、品質監測方法，實現對冬小麥生長參數和品質的精準監測，推動農業生產的信息化、智能化和精準化。

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高光譜技術在氣象領域的發展、應用，將推動農業氣象觀測由氣象環境要素分析評估，轉向作物機理監測評估，從更深層面研判作物長勢及災害的影響，提高農田農業氣象精密監測能力，科學分析作物長勢及病蟲害等信息，制定農作物種植和管理策略，為作物灌溉、施肥、防治病蟲害等提供依據，將氣象服務深度融入現代農業生產體系。

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“未來，我們還將基于高光譜的監測數據，將農業氣象服務由氣象環境要素分析評估轉向作物機理監測評估，從更深層面研判作物長勢及災害的影響，提高農田農業氣象精密監測能力。”吳東麗表示，通過深耕這一領域，滿足高時空精度、全鏈條格點化農業氣象服務對監測的需求，賦能現代化農業，進一步提升農業氣象觀測現代化水平和能力，為保障國家糧食安全、全面推進鄉村振興提供基礎數據支撐。

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——中國氣象報社