2025年7月17日-19日，由江蘇雙利合譜科技有限公司與江蘇省農業科學院無錫分院聯合主辦的第四屆高光譜成像應用研討會暨多模態遙感與智慧農業協同創新論壇成功舉辦。本次論壇以“光譜賦能農業，數據驅動未來"為主題，旨在搭建產學研用深度融合的橋梁，推動技術突破與場景落地的雙向奔赴，為全球農業可持續發展注入科技動能。同時現場200多名與會者、線上觀看量25W+，深入探討了高光譜領域的熱點問題和未來發展趨勢。
會議期間江蘇省農業科學院無錫分院院長朱方林、北京卓立漢光儀器有限公司副總經理陳興海、南京農業大學教授程濤、南京大學教授張永光、揚州大學教授孫成明、石河子大學教授呂新、中國農業大學教授馬韞韜、安徽農業大學教授饒元、江南大學教授郭亞、南京農業大學教授江沖亞、南京農業大學副教授金時超、江蘇大學副研究員王愛臣、河南農業大學教授馮偉、上海市農業科學院副研究員田明璐、南京林業大學講師周凱、南京農業大學鐘山青年研究員谷洋洋、江蘇省農科院無錫分院研究員張文宇等嘉賓出席做精彩報告演講，內容涵蓋高光譜作物表型分析、無人機遙感監測技術、農產品品質無損檢測等核心方向，為本次論壇注入了前沿的思想力量與實踐經驗。
南京農業大學教授程濤為大家帶來《可視化不可見癥狀：成像光譜與熱點分析耦合的稻瘟病早期監測》的報告。報告針對無癥狀期稻瘟病光譜信號微弱、病斑擴散速度快等問題，提出了一套基于近端成像光譜平臺的無癥狀期病害信號純化及可視化方法MESPOT。該方法將稻瘟病菌侵染程度的加深視為葉片感病組織光譜信號豐度逐漸升高的過程，基于時序近端成像光譜數據和多端元光譜解混方法，成功捕捉到無癥狀期的微弱病害光譜信號，進一步借助于空間熱點分析方法，率*實現了潛在病斑的可視化及無癥狀期感病葉片的高精度分類。
▲南京農業大學教授 程濤
南京大學教授張永光為大家帶來《植被日光誘導葉綠素熒光遙感方法與應用》的報告。報告主要講解了植被日光誘導葉綠素熒光作為新興的遙感技術之一，能夠準確感知植被光合作用動態信息，實現陸地生態系統的高效動態、監測。本報告將重點圍繞日光誘導葉綠素熒光遙感方法、監測系統、反演算法及其光合作用探測等研究進展進行匯報，并闡述結合“天-空-地"多源遙感數據植被監測中的應用。
▲南京大學教授 張永光
揚州大學教授孫成明為大家帶來《基于光譜技術的作物災害監測與評價》的報告。報告內容主要介紹了利用光譜技術，監測與評價小麥低溫凍害、高溫熱害以及倒伏造成的危害，提出了基于深度學習和光譜的凍害分類模型，能夠精準的檢測小麥發生凍害的情況，凍害檢測的平均準確率均為93%以上；通過冠層溫度特征和光譜特征相結合，利用粒子群優化（PSO）的支持向量機模型（SVM），以產量損失為依據來監測作物高溫熱害，模型熱害監測精度在90%以上；基于熱紅外與光譜技術相結合的水稻倒伏監測精度超過97%。
▲揚州大學教授 孫成明
石河子大學教授呂新為大家帶來《空天信息技術助力棉花高質量生產》的報告。本報告主要介紹了新疆作為我國棉花主產區，其高質量生產對國家棉花安全至關重要。然而，當前棉花生產面臨植棉成本高、農情監測不精準、資源浪費等問題。為此，將空天信息技術引入到農業生產全過程，實現新疆棉花精準化種植和智能化管理。在棉花水分、氮磷鉀養分、病蟲害、采收等方面取得突破，開發了高精度監測、診斷、決策模型，研發了智慧施肥、精準施藥及產量預測系統并集成云平臺。技術累計核心示范基地5個，應用推廣面積超112萬畝，節本增效2.14億元。未來研究將聚焦多源數據融合、尺度轉化、智能裝備研發及數字化生產模式創新，為新疆棉花提質增效提供技術支撐，推動農業現代化發展。
▲石河子大學教授 呂新
中國農業大學教授馬韞韜為大家帶來《智慧農業之高通量作物表型解析與應用》的報告。報告針講述了在AI時代，智慧農業以其智能化和數據驅動的特性，正在重塑傳統農業模式。通過人工智能和大數據分析，智慧農業實現了對作物生長狀態的實時監測、土壤健康評估以及環境變化的快速響應。本報告將深入探討AI時代智慧農業和作物數字孿生的關鍵技術與應用。首先，重點討論作物的精準三維結構獲取解析與仿真技術，展示如何精準刻畫作物的三維結構，從而更有效地監測作物狀態并進行虛擬仿真，為農業管理提供更科學的決策依據。接著介紹無人機和多源傳感器在作物表型監測中的應用，包括土壤地力、苗情苗勢、作物長勢和病蟲害監測，強調其在數據采集與解析方面的優勢。最后，在遙感數據融合方面，提出將無人機與衛星遙感數據耦合，構建時空連續的作物長勢監測框架，并進一步集成到智慧農業決策平臺中，助力生產管理智能化、精準化發展。
▲中國農業大學教授 馬韞韜
安徽農業大學教授饒元為大家帶來《作物光合生理異質性智能感知技術與裝備》的報告。本次報告圍繞作物光合生理高通量智能感知需求，重點探討了暗室、自然開放環境下作物冠層葉綠素熒光激發組件、作物光合表型原位高通量成像系統設計；提出了作物冠層葉綠素熒光參數精確反演方法、作物群體快速三維重構與生長信息智能解析技術。介紹了作物光合生理異質性智能感知裝備研制與應用，為作物光合生理異質性分析提供支撐。
▲安徽農業大學教授 饒元
江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監鄧新強為大家帶來《科研級高光譜成像系統介紹及新品簡介》的報告。本報告介紹了隨著遙感技術的快速發展，高光譜成像技術因其高效、靈活和高分辨率的特點，在各個領域展現出巨大的應用潛力。詳細介紹雙利合譜高光譜成像系統全系的解決方案及應用。同時，本次報告帶來雙利合譜最新的產品介紹，開拓高光譜成像技術全新的應用方向。
▲江蘇雙利合譜科技有限公司銷售總監 鄧新強
江南大學教授郭亞為大家帶來《葉片葉綠素熒光建模與測試技術》的報告。報告介紹了隨著人口增長、氣候極*變化和病蟲害的加劇等，提高作物產量至關重要。現代農業與植物學研究的一個難點在于感知植物的光合生理需求并調控其生長。葉綠素熒光作為一種生物信號，可有效探測植物光合作用活動與環境脅迫狀況。本報告將介紹葉片葉綠素熒光機理建模與數據建模、延遲葉綠素熒光與快速葉綠素熒光測試技術及其在農業信息化與植物生理等領域的應用。
▲江南大學教授 郭亞
南京農業大學教授江沖亞為大家帶來《使用30°傾斜相機測量綠色葉面積指數、聚集度指數和葉傾角分布》的報告。本報告主要介紹了冠層結構在調控作物的關鍵過程（如光吸收、光合作用、呼吸作用和蒸散作用）中起著至關重要的作用。光學儀器能夠高效測量田間作物的冠層結構。然而，由于現有各類光學儀器均存在局限性，以經濟高效且省力的方式準確測量綠葉面積指數、聚集指數和葉角分布仍面臨巨大挑戰。本文提出了一系列新方法，通過將普通相機傾斜 30 度來量化綠葉面積指數、聚集指數和葉角分布。我們利用傻瓜相機、智能手機相機和田間自動相機，在真實環境和 3D 模型模擬的虛擬環境中對這些新方法進行了驗證。結果表明，與真值相比，新方法具有較高的精度，并在陸地植被研究應用中展現出巨大潛力。
▲南京農業大學教授 江沖亞
南京農業大學副教授金時超為大家帶來《作物時空表型組學：光學感知、解析與應用》的報告。本報告講述了面向國家糧食安全和生物育種需求，聚焦“基因與環境交互如何影響作物表型"的關鍵科學問題，瞄準“作物時空表型精準鑒定和評價"這一實際難題，系統報告作物時空表型組學的概念、理論和技術進展，具體內容包括光學遙感技術的“高效獲取-智能解析-交叉應用"三方面，即：作物時空表型獲取的共性技術研發，作物時空表型智能解析的核心算法開發，作物時空表型精準鑒定、預測與評價利用。最后，報告將探討未來作物時空表型組學的挑戰與機遇。
▲南京農業大學副教授 金時超
江蘇大學副研究員王愛臣為大家帶來《低成本無人機遙感監測大田作物長勢應用實踐》的報告。報告主要講述低空無人機遙感憑借低成本、數據易獲取、空間分辨率高、數據源豐富等優勢在農情信息監測中獲得廣泛研究應用。研究了基于無人機RGB圖像的作物生物量、株高、葉綠素含量和葉片氮含量檢測快速檢測方法，通過提取RGB圖像的光譜指數和紋理特征提高檢測精度，分析了土壤背景、植被覆蓋度、拍攝視角和圖像空間分辨率對檢測精度的影響；建立了基于RGB遙感影像的稻麥倒伏分割模型，開發了倒伏檢測軟件，實現稻麥倒伏面積的快速提取；研究了基于多光譜植被指數的小麥葉綠素含量檢測方法，優選植被指數并評估了模型對不同小麥品種、生長期的泛化能力，并生成了變量施肥處方圖，指導小麥變量追肥；研發了基于電液控制的精準變量施肥系統，結合處方圖實現小麥變量追肥。
▲江蘇大學副研究員 王愛臣
無錫譜視界科技有限公司首*技術專家黃宇為大家帶來《光譜遙感技術在低空經濟時代下的發展與應用》的報告。報告主要介紹光譜遙感技術在低空經濟中的應用領域、優勢、挑戰以及展望。
▲無錫譜視界科技有限公司首*技術專家 黃宇
河南農業大學研究員馮偉為大家帶來《基于多源遙感數據融合的小麥白粉病監測研究》的報告。本報告介紹了白粉病為黃淮麥區小麥主要病害，對其外觀癥狀明顯發生前進行早期監測診斷是精準防控、減輕危害的關鍵。本研究聚焦小麥白粉病的傳統人工監測耗時費力、時效性差等問題，提出基于多源遙感數據融合的小麥白粉病監測方法。通過整合多角度冠層光譜、日光誘導葉綠素熒光（SIF）、熱紅外影像等多源數據，結合 CARS-ELM、SVM-RBF、CWT-DSCNN-MSA 等機器學習與深度學習模型，系統探究了小麥白粉病的光譜響應規律與早期生理變化特征。多源數據融合可有效突破單一數據源局限，其中 SIF 與高光譜反射率融合模型在病害潛伏期監測精度提升 25%以上，三元數據（SIF+TP+VI）融合的深度學習模型平均監測精度達 90%以上（Kappa 0.92）。研究結果為小麥白粉病早期預警與精準防控提供了多源數據融合的技術框架，對提升農業病害遙感監測水平、增強實用性具有重要意義。
▲河南農業大學研究員 馮偉
上海市農業科學院副研究員田明璐為大家帶來《光譜技術在智慧農業中的應用》的報告。報告介紹了基于多尺度平臺的作物溫度脅迫表型鑒定研究進展。團隊圍繞田間和實驗室不同環境，構建了包括無人機、吊軌、自走式和實驗室表型平臺等在內的多類型高通量作物表型采集系統，結合AI算法開發了適用于群體、單株和器官尺度的表型解析技術。在生菜和番茄的低溫與高溫脅迫試驗中，分別采用多源遙感與高光譜成像技術，構建了凍害指數預測模型，提出了高溫早期分類新模型，并驗證了外源物質調控抗性機制。研究不僅提高了溫度脅迫表型識別的效率和準確性，也為作物抗逆育種和精準管理提供了技術支撐。
▲上海市農業科學院副研究員 田明璐
南京林業大學講師周凱為大家帶來《耦合多源遙感和輻射傳輸模型的銀杏人工林氮素和色素含量反演》的報告。本報告主要介紹了人工林單木-葉片生理參數的精準測量對人工林長勢及健康狀況的評估具有重要的意義。本研究在江蘇典型銀杏人工林研究區綜合實驗的基礎上，通過耦合高光譜遙感、激光雷達數據和PROSAIL模型，實現了葉片和單木尺度的生理參數精準測量。葉片尺度上，基于單葉雙向反射率構建了抑制鏡面反射的葉黃酮敏感光譜指數，優化葉肉結構參數后形成修正型光譜指數，結合PROCWT_S3算法和序列前向選擇優選氮敏感波段，提升氮含量估測精度。單木尺度上，采用體元框架融合點云與高光譜數據，構建銀杏專屬PROSAIL模型，通過模擬反射率查找表反演冠層色素三維分布，最終開發出抑制冠層結構效應的葉黃酮光譜指數，生成葉黃酮空間分布圖。該研究為人工林健康評估提供了多尺度監測方法。
▲南京林業大學講師周凱
南京農業大學鐘山青年研究員谷洋洋為大家帶來《作物關鍵表型性狀智能解析技術與育種應用》的報告。本研究開發并應用了作物關鍵表型性狀智能解析技術，服務于現代育種需求。通過無人機和地面平臺搭載激光雷達、高光譜儀、多光譜相機、RGB相機等傳感器，構建了地-空協同的多源數據采集體系。利用先進智能算法解析點云、多/高光譜及RGB圖像數據，實現了對作物結構參數、生理生化參數、生育進程及產量潛力的高通量、精準、無損動態監測與估測。該技術突破了傳統表型獲取瓶頸，為加速作物精準高效育種提供了強大支撐。
▲南京農業大學鐘山青年研究員 谷洋洋
江蘇省農業科學院無錫分院研究員張文宇為大家帶來《感知賦能智慧農業——認識與實踐》的報告。報告主要分享了對感知賦能智慧農業的認識，介紹了江蘇省農業局科學研究院無錫分院智慧農業創新團隊一年多來的相關工作，分享在農業信息的感知，分析和決策的一系列的硬件和算法工作，同時展望了未來智慧農業可能的發展熱點方向。
▲江蘇省農業科學院無錫分院研究員 張文宇
本屆論壇的成功舉辦，特別感謝江蘇省農業科學院無錫分院的戰略支持、今日頭條等多家媒體的鼎力傳播，致敬組委會全體成員的辛勤付出，更感恩每一位參會者的智慧投入。希望大家充分交流、深入探討，在成果分享中啟迪創新思路，在合作洽談中拓展發展空間，攜手繪制高光譜技術賦能農業發展的壯闊藍圖—第四屆高光譜成像應用研討會暨多模態遙感與智慧農業協同創新論壇至此圓滿禮成！
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