目前，大多數(shù)農(nóng)民仍然依靠視覺(jué)檢查來(lái)實(shí)現(xiàn)作物的生長(zhǎng)和質(zhì)量。但人眼的感知能力是有限和主觀(guān)的。許多質(zhì)量評(píng)估不僅超出了人類(lèi)的視覺(jué)能力，而且超出了傳統(tǒng)的RGB彩色成像能力。

多光譜成像可以提高農(nóng)業(yè)等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的檢驗(yàn)?zāi)芰?/p>

采用精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)和智能農(nóng)業(yè)理念的農(nóng)場(chǎng)不僅實(shí)現(xiàn)了優(yōu)秀的質(zhì)量評(píng)價(jià)，而且實(shí)現(xiàn)了高效率，大大降低了勞動(dòng)力成本。多光譜圖像是評(píng)價(jià)土壤生產(chǎn)力和分析作物健康狀況的有效工具。與肉眼觀(guān)察相比，多光譜傳感器技術(shù)允許農(nóng)民獲得更準(zhǔn)確、更有效的信息。

多光譜成像除了估計(jì)作物產(chǎn)量外，還可以幫助農(nóng)民檢查作物果實(shí)的生長(zhǎng)情況，然后對(duì)生長(zhǎng)管理做出及時(shí)必要的對(duì)策。利用多光譜成像技術(shù)識(shí)別雜草和病蟲(chóng)害已成為一種流行的方法，因?yàn)樵缙跈z測(cè)有助于優(yōu)化方法和資源，促進(jìn)作物的良好生長(zhǎng)。多光譜成像還有助于面積計(jì)算和作物測(cè)量，以幫助員工分配。土壤肥沃的數(shù)據(jù)有效地影響了土地的使用和管理。

除了輔助作物的生長(zhǎng)外，光譜成像還與人工智能中的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，并擴(kuò)展到幫助控制和測(cè)量作物灌溉和監(jiān)測(cè)牲畜狀態(tài)。當(dāng)用于水果和蔬菜產(chǎn)品檢驗(yàn)時(shí)，多光譜成像可以提供可見(jiàn)和不可見(jiàn)波長(zhǎng)的組合，以測(cè)量和分析外部特征(如顏色、紋理、表面損傷、形狀和尺寸)和內(nèi)部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同樣，在檢查肉和魚(yú)時(shí)，多光譜成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量，以及肉表面的損傷和顏色。

除了輔助作物的生長(zhǎng)外，光譜成像還與人工智能中的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，并擴(kuò)展到幫助控制和測(cè)量作物灌溉和監(jiān)測(cè)牲畜狀態(tài)。當(dāng)用于水果和蔬菜產(chǎn)品檢驗(yàn)時(shí)，多光譜成像可以提供可見(jiàn)和不可見(jiàn)波長(zhǎng)的組合，以測(cè)量和分析外部特征(如顏色、紋理、表面損傷、形狀和尺寸)和內(nèi)部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同樣，在檢查肉和魚(yú)時(shí)，多光譜成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量，以及肉表面的損傷和顏色。

利用多光譜檢驗(yàn)技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)不需要的灰塵顆粒，有助于在包裝前確保菠菜的質(zhì)量