高光谱遥感技术飞进大农田！

从何时下种到何时收获，农友们得面临许多决策时刻；为此农业领域正在经历数据导向的转型，农友开始采用数据分析以及智能农业科技以改善利润以及风险管理。而透过卫星、人工/无人驾驶飞行器与地面传感器产生田野观察数据的遥感(remote sensing)，成为所谓“精准农业”(precision agriculture)的骨干技术。

根据市场研究机构ResearchAndMarkets的统计，全球农业分析(agriculture analytics)市场在2018年达到5.9亿美元的规模，估计该数字到2027年可进一步扩增至24.6亿美元，期间的复合平均年成长率(CAGR)为17.2%。看好以上商机，美商Headwall Photonics以及德商geo-konzeptv宣布成立欧洲高光谱遥感中心(Center for Hyperspectral Remote Sensing Europe，CHRSE)，携手开发空测高光谱与雷达(lidar)技术与应用。

能达到锁定单棵植物的精细度

高光谱遥感无疑能让农业生产变成更具永续性的业务，因为这种技术能突破人类视力的天然限制，在农作物成长周期中早期发现植物病虫害，让农友能及时采取因应行动。但因为成本太高昂，高光谱遥感在农业应用的推展速度非常缓慢。

geo-konzeptv的采矿、遥感部门主管Johannes Kutschera表示：“高光谱成像技术还没有准备好让一般的农友使用；”他举例指出，一套农业用GPS系统的价格曾经高达10万欧元(约11万美元)，“但现在当我们要为拖拉机(tractors)配备转向系统，一套GPS系统的入门价大约是5,000欧元(约5,530美元)。”

当然，任何一种新技术的成本下降都需要时间；但Kutschera表示，“我们的长期目标是将高光谱技术转换成能被一般农友使用的工具。在此同时，我们的任务也包括寻找能让这种传感器为用户带来更高价值之应用。”

Headwall的欧洲区业务总监Christian Felsheim则表示，高光谱技术在市场上普及的另一个障碍，是该技术本身的复杂性；“这就是Headwall与geo-konzeptv将共同努力的，我们要让该技术更容易使用，这最终将带来成本的下降。但这需要将技术与应用结合，并且需要有一个场域能方便我们尝试各种应用。”

新成立的CHRSE将支持高光谱成像技术结合包括雷达、高精准度GPS等其他传感器技术的实现与利用。Kutschera解释：“Headwall是一家高端技术供应商，geo-konzeptv则将扮演其高端技术转型的桥梁角色，让相关解决方案能被众多一般农友使用。”

CHRSE将座落于geo-konzeptv的德国巴伐利亚Adelschlag总部，该中心会有适合无人机飞行的大面积区域，让有执照的无人机(UAV)操作员能进行高光谱成像技术在特定应用环境中的测试与展示，并提供新一代UAV操作员的训练。

位于德国巴伐利亚Adelschlag的geo-konzeptv总部

除此之外，CHRSE所在地其实就是一片农场，而geo-konzeptv的首席技术官Thomas Muhr也是一位农友；该公司有许多客户是育种业者，在其总部周边有分配的田间试验区域。“我们每一块田间试验区域大约只有1平方米，”Kutschera表示，“要收集每一块试验区的信息非常耗时，需要大量人工，而且并不是很精准。”

“那些人工收集而来的信息只能显示作物“长得好不好”，但高光谱成像技术能提供我们真正的测量数据；”他表示：“这些测量数据能被进一步透过软件分析，将结果进一步用于田间试验的规划，我们也会用同样的软件针对统计数据进行分析。而我们能以更高的频率来收集信息，有必要时甚至可以每周或是每天，信息收集的精准度以及量测的可重复性也更好。”

与环境的互动会让植物动态发展其表型(phenotypes)，因此了解植物在不断变动的环境中之生长过程，对于有效的作物管理以及农事决策非常关键。“生长季是植物表型分析的一个部分，因此我们会收集整个生长季的数据，从3月到7月；”Kutschera表示：“每隔一段时间，当农业专家告诉我们植物生长的关键时间点来临，我们就会利用高光谱成像技术以及不同的算法、神经网络、人工智能等等所需技术，取得针对某个问题的数学解答。”

藉由高光谱成像技术，植物病虫害能被早期发现，以避免在收获季前后的损失。Felsheim表示：“从植物能读取到讯号，那些讯号会显示该植物是否会受到某种病虫害潜在影响，或是有缺水的问题。”

无人机以及高光谱成像技术能提供详细的光谱特征，而且能扩大数据收集的规模。Kutschera表示：“我们正在进行适合不同规模的技术开发；”例如以飞机或直升机进行遥感时，取得的每一个图像像素会涵盖数英尺面积的田地，“但使用无人机时，我们能将精细度缩小到公分的水平，并能区分出单棵植物，例如某一棵玉米或马铃薯的生长情况。”

这种在精细度层级上的区别，结合光达的3D几何图像，能为数据分析带来许多新机会。Kutschera认为，“只用单一种传感器无法满足市场需求；在过去，我们已经为客户提供热图像以及多光谱图像技术，但高光谱成像能提供更多的信息。结合高光谱成像以及雷达、热图像，甚至植物的土壤数据与化学分析数据，能让我们更进一步。”

农业之外的其他应用

农业只是高光谱成像技术锁定的主要应用之一，CHRSE也将开发该技术在采矿业以及一些基础设施项目上的应用。举例来说，植被管理往往是一个国家在公用事业或基础设施营运上非常复杂且成本高昂的部分，灌木丛、外来入侵物种，或是不健康、过度茂盛的树木，有可能会危及电力线、电塔等设施，在恶劣天气中也可能为道路、铁路与桥梁等带来破坏或阻碍。

Headwall与geo-konzeptv参与了德国铁路(Deutsche Bahn Rail)的特定应用任务，并取得了铁路基础设施管理公司DB Fahrwegdienste的许可，能让无人机飞越铁道取得高光谱与雷达图像，产生的3D图像能提供植被健康情况与高度等测量数据，以及发现可能带来危险的铁道周边树木。如此一来铁路公司不需要再派遣伐木工人去巡查铁道，因为无人机就能侦查并指出任何有危险的区域，节省大量的时间与人力成本。

结合高光谱成像技术、雷达以及无人机，能让铁路公司以更省力的方式来侦查铁道周边的植被生长状况，以避免任何危险。

（来源：Headwall与geo-konzeptv）

Felsheim表示，利用他们的技术，就有机会只花费少许力气遥感大面积区域；无人机因为有小型化与轻量化的特性，还能以低高度飞越在过去很难覆盖或是根本无法覆盖的区域，取得更高分辨率与质量的图像。他总结指出：“并非每一个区域都允许无人机飞行，而且还需要有设备；而我们集合了所有必备条件，让人们能一起创造新应用以及发现能利用该技术的新方法，这也是我们成立CHRSE的主要目的。”

编译：Judith Cheng    责编：Yvonne Geng

(参考原文： Hyperspectral Imaging Out in the Fields，by Anne-Françoise Pelé)