从“看不清”到“精准打”:视频级高光谱重塑菠菜除草方式!

杂草,是农业生产中始终存在的顽固性难题。它们与作物争夺养分、水分、光照等核心生长资源,轻则造成作物长势衰弱、品质下降,重则直接导致大幅减产,让农户蒙受可观的经济损失。在现代农业追求“提质增产、降本减污、绿色可持续” 的发展目标下,传统除草方式早已难以适配需求,急需能实现精准识别、靶向控草的全新技术方案,而Living Optics快照式高光谱成像技术的出现,恰好为田间杂草精准管理提供了高效解决方案。
01 传统除草困境
在菠菜这类叶菜种植中,杂草与作物在幼苗期甚至成熟期,常表现出高度相似的外形、颜色和株型,这让传统识别手段难以精准区分,也直接导致传统除草方式的诸多弊端被无限放大。长期以来,农户依赖的人工拔除+化学除草剂两大主流方式,始终存在无法规避的局限:
· 人工拔除:耗时费力、效率极低,规模化种植场景下人力成本居高不下,且易因人工判断失误损伤作物;
· 化学除草:除草剂的使用存在环境和人体健康双重风险,滥用还会导致杂草产生抗药性,后续控草难度陡增;
· 全域喷施:缺乏精准的杂草定位数据,盲目喷施不仅造成除草剂、人力等资源的严重浪费,还会引发土壤、水体的不必要污染。
面对 “草苗难分、控草低效、污染环境” 的行业痛点, 高光谱成像(HSI)技术凭借其独特的光谱识别能力,成为可持续杂草管理的核心突破口,而Living Optics快照式高光谱相机的实时视频级采集能力,更让这一技术真正落地田间、适配实际生产需求。
02 高光谱成像优势
与普通RGB相机仅能捕捉红、绿、蓝三个可见光波段信息不同,高光谱成像技术可精准捕捉植物在数百个波长下的独特光谱响应,即便杂草与作物视觉高度相似,二者在叶片化学成分、细胞结构上的细微差异,都会转化为可被识别的光谱特征 —— 这也是高光谱能突破 “视觉相似” 识别难题的核心,相当于为每一种植物打上了独一无二的 “化学指纹”。
而 Living Optics 快照式高光谱相机的实时视频级采集能力,更是让高光谱成像技术摆脱了实验室局限,真正适配田间动态监测的实际需求,其核心价值体现在五大方面:
01 精准识别无死角:无论田间环境多复杂,即便草苗高度相似,也能通过光谱特征精准区分作物与杂草,识别准确率远高于传统视觉手段;
02 数据驱动靶向控草:基于高光谱采集的精准杂草位置与分布数据,实现田间定点、定量除草,彻底告别全域喷施的盲目操作;
03 降本减污双重收益:通过精准识别与靶向施药,显著降低除草剂用量与人工成本,同时减少土壤与水体污染,实现经济效益与生态效益双提升。
04 视频级实时监测:支持30帧/秒的高速采集,在移动作业中即可实时识别杂草,无需停机/实时动态监测,除草决策更高效,适配田间移动作业场景;
05 低门槛快速落地:仅需少量训练数据,就能完成光谱分类器的训练并实现高模型表现,无需大规模数据采集,农户和农业企业易上手、易推广。
03 菠菜田实测效果
为充分验证实时视频级高光谱成像技术在田间实际场景的应用价值,团队针对 “成熟菠菜与目标杂草视觉高度相似” 的痛点场景,开展了菠菜田特定杂草识别的概念验证(POC)实验,全程模拟田间真实作业环境,确保实验结果的实用性和参考性。
实验核心配置
本次实验所使用的设备与操作方式,均充分考虑农业生产的实际需求,无需复杂的固定装置,手持即可实现移动采集,适配田间大面积作业:
· 核心成像设备:Living Optics快照式高光谱相机。
· 作业方式:手持相机,拍摄者以约1米/秒的速度在田间移动采集。
· 采集能力:30帧/秒高速采集,实现视频级实时高光谱数据获取。
· 数据处理:提取视频中少量帧的高光谱数据,经L2归一化处理后用于模型训练。

标注图像说明:a. 安装在单脚架上的Living Optics相机;b. 搭载BU-35 GPS的背包;c. Living Optics开发套件;d. 配有白板的伸缩立杆,整套设备总重约8kg。
实验核心结果
本次实验的核心难点在于 —— 菠菜与目标杂草视觉高度相似,在“仅使用数秒视频、极少训练数据、且草苗高度相似”的严格条件下,模型仍实现了74%的识别准确率。随着训练数据增加与模型优化,识别精度具备进一步提升空间,可满足实际生产需求。
这一结果充分证明,Living Optics快照式高光谱相机的视频级实时采集能力,能快速捕捉到田间作物与杂草的光谱差异,即便训练数据极少,也能实现较高的识别精度,完全适配田间快速作业、快速建模的实际需求。
而实验输出的可视化结果,更让杂草识别变得直观易懂:

· 左侧为光谱分类器置信度图:黄色越亮的区域,代表该区域被判定为杂草的置信度越高,精准标注杂草位置与分布;
· 右侧为同步RGB实景图:在真实田间画面中,用bounding boxes精准框定检测到的杂草,实现杂草的可视化、精准化定位,为后续靶向除草提供直接参考。
二者结合,实现了 “高光谱数据精准识别+实景画面直观呈现” 的双重效果,让田间杂草管理从 “盲目判断” 变为 “数据驱动”。
04 落地应用价值
本次菠菜田实地验证实验,不仅印证了高光谱成像技术在破解 “草苗难分” 痛点上的核心价值,更凸显了Living Optics快照式高光谱相机视频级实时采集、手持移动作业、少量数据即可建模的三大优势,让高光谱成像技术真正成为 “田间可用、落地可行” 的农业技术,而非停留在实验室的理论方案。
在实际农业生产中,这一技术能为田间精准杂草管理带来全方位的升级:
· 作业效率升级 :30帧/秒视频级实时采集,手持移动即可完成大面积田间数据获取,无需停机、无需固定装置,适配田间规模化作业;
· 识别精度升级:依托光谱特征识别,突破视觉相似的局限,相比RGB相机和人工判断,杂草识别更精准、更可靠;
· 落地门槛升级:仅需几秒视频的少量数据就能完成模型训练,无需专业的大数据采集和处理能力,普通农户、农业服务企业都能快速上手;
· 生态效益升级:基于精准识别实现靶向除草,大幅减少除草剂使用量,既降低了农业生产成本,又保护了田间生态环境,推动农业绿色可持续发展。
05 技术应用前景
Living Optics快照式高光谱成像技术在菠菜田杂草识别中的成功验证,只是其在农业领域应用的一个缩影。凭借视频级实时采集、高光谱精准识别、便携化作业的核心优势,这一技术还可拓展至更多农业应用场景:作物长势监测、病虫害早期预警、农产品品质检测、品种溯源等,为精准农业发展提供全方位的光谱数据支撑。
在农业现代化、绿色化的发展趋势下,实时高光谱成像技术将成为田间管理的 “智慧眼睛” ,让农户从“凭经验判断”转向“看数据决策”,让精准除草、精准种植、精准管理成为常态,最终实现农业生产的提质增产、降本减污,为现代农业可持续发展注入全新动力。
系统集成解决方案:
· 可集成至无人喷药车/农机,实现自动识别+喷洒。
· 支持手持巡检+后处理分析。
· 提供算法模型+SDK,支持二次开发。
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