摘要：本方案基于固定式或移动式多光谱相机系统，结合作物图像识别与光谱特征反演技术，对农作物黄叶、矮化、长势不良、斑驳、退绿等异常生长现象进行高频次、全天候、自动化监测。系统具备4G无线联网功能，支持远程数据实时传输与平台联动分析，广泛适用于大田、温室、果园等多种农作
一、方案介绍
本方案基于固定式或移动式多光谱相机系统，结合作物图像识别与光谱特征反演技术，对农作物黄叶、矮化、长势不良、斑驳、退绿等异常生长现象进行高频次、全天候、自动化监测。系统具备4G无线联网功能，支持远程数据实时传输与平台联动分析，广泛适用于大田、温室、果园等多种农作物种植环境。
二、监测目标
实时识别作物叶色变化、黄化斑点、叶片干枯等异常状况；自动检测作物株高偏离、矮化发展趋势与空间分布；区分生理性黄叶与病虫害诱发性黄化；评估异常生长区域面积、变化趋势及发生阶段；为田间管理提供早期预警与科学干预建议。三、需求分析
传统农作物生长异常识别依赖人工巡查与经验判断，不仅工作强度大，且主观性强、响应滞后，难以及时覆盖大面积田块。尤其在黄叶、矮化等早期阶段，异常现象隐蔽，肉眼识别难度高。利用多光谱成像与智能识别技术，可在病害潜伏或营养失衡初期发现异常变化，提升管理主动性与防控效率。
四、监测方法
系统通过部署多光谱相机，定时拍摄作物冠层图像，采集红光、绿光、蓝光、红边、近红外等多光谱数据。通过植被指数（NDVI、NDRE、GCI等）与颜色差异分析，结合机器学习模型对叶色退绿、黄化、干枯、矮化形态进行智能识别，划分异常区域并计算其发展趋势，系统自动上报至监控平台。
五、应用原理
不同波段的光在健康植被与病变、营养异常植被之间的反射差异明显。健康作物在近红外区域反射率高，而黄叶、病变叶片反射特性显著改变。通过构建特征光谱图像与时间序列对比，系统可精准提取异常植被特征。结合深度图像识别模型，可计算作物株高、叶面积，识别出矮化现象及长势退化区域。
六、功能特点
高灵敏异常识别：黄叶、矮化、枯萎、退绿等均可精准识别；自动区域划分：系统可自动标注异常区域边界并计算比例；时间序列分析：支持异常变化趋势、传播路径与发展速度追踪；远程实时监控：具备4G通讯功能，数据实时上传平台分析；多维数据联动：可结合土壤、气象、墒情等信息进行异常关联分析；预警提醒机制：识别异常即触发预警并推送至手机或管理系统。七、硬件清单
系统包括多光谱成像设备、采集控制主机、4G无线传输模块、太阳能供电组件、支撑装置、固定支架或滑轨移动结构（可选），以及防尘防水外罩与线缆连接单元等。
八、硬件参数（量程、精度）
多光谱相机波段覆盖范围为400~900nm，核心波段不少于5个，图像分辨率不低于130万像素，光谱响应精度优于±1nm。叶色识别精度高于90%，异常区域识别误差小于±5%。株高测量范围为10cm至300cm，精度±2cm。系统具备全天候运行能力，防护等级IP66以上。
九、方案实现
将多光谱相机系统部署于典型作物区域，设定定时采集频次（如每日1~2次），通过4G网络自动上传图像至云平台。平台基于已训练识别模型进行图像解译与异常识别，结合地图界面展示异常区域位置、面积与强度等级。系统支持导出图表、报告、历史对比与异常发展趋势图。
十、数据分析
平台提供黄叶率统计、矮化株比例、异常区域时空变化图、植被指数演变曲线、异常指标雷达图等多维可视化分析工具。通过比对历史图像与当前数据，可辅助判断异常发生时间、初始部位与传播轨迹，为病虫害诊断或施肥管理提供佐证数据。
十一、预警决策
系统可设定NDVI阈值、株高下限、黄叶指数等多项预警标准，达到阈值自动推送警报信息，提醒管理人员及时干预。平台支持分类报警，如区分水分胁迫型黄化与叶部病害型退绿，辅助制定针对性田间处置方案，提升病虫害防控与养分管理效率。
十二、方案优点
实现对作物异常生长问题的自动化、无接触识别；提前识别病虫害或营养异常发生征兆，缩短响应时间；精准标定异常区域，提升管理效率与投入针对性；数据化可视呈现，便于多方协同分析与科学决策；降低田间巡查强度与盲目施治风险，节省人力与成本。十三、应用领域
广泛应用于水稻、小麦、玉米、马铃薯、大豆、棉花、果树、蔬菜等作物的生长监测与管理。适用于高标准农田、智慧农场、现代农业示范区、科研试验基地、病虫害预测预报站点等场景。
十四、效益分析
部署本系统后，可将异常识别时间提前3~5天，缩短病虫害识别周期约50%，异常定位精度提升至90%以上，减少农药、化肥等投入品浪费，提升作物整体健康水平与单产预期。对于大型种植区域，每年可节省人工巡查成本20%以上，间接提升农产品质量与市场竞争力。
十五、国标规范
《GB/T 23322-2009 农作物遥感监测方法》《NY/T 3094-2017 农业物联网数据采集与传输技术规范》《NY/T 3655-2020 作物生长监测技术规范》《GB/T 32137-2015 农业遥感信息获取与应用通则》《NY/T 3776-2020 作物病虫害信息采集与识别技术规范》十六、参考文献
《基于多光谱成像的农作物黄叶识别研究》—《农业工程学报》《作物矮化识别与生长异常诊断方法研究》—《植物保护》《多光谱图像在作物病害早期检测中的应用》—《遥感学报》《NDVI与植株健康关系分析模型构建》—《智慧农业技术导刊》《农业图像识别算法及其在田间管理中的实践应用》—《农机化研究》十七、案例分享
在云南某马铃薯种植基地，部署多光谱相机系统，对黄化现象进行阶段性监测。系统准确识别出初期黄叶区域，提示管理人员开展钾肥补施及病害防控，经3周后对比监测数据，异常区域NDVI值回升显著，叶色明显改善。此举有效避免了产量损失并优化了投入资源分配，实现绿色、高效的病害精准管理。
来源：厦门涉川