倉儲糧蟲是全球范圍內(nèi)對糧食安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅的問題。這些微小的生物在糧食中繁殖，不僅會消耗和污染糧食，還會造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)的糧蟲檢測方法主要依賴于人工挑選和化學(xué)檢測，但這些方法不僅耗時，而且對于一些特定種類的糧蟲可能不夠準(zhǔn)確。近紅外高光譜成像技術(shù)的出現(xiàn)為倉儲糧蟲檢測帶來了革新。這種技術(shù)能夠無損、快速、準(zhǔn)確地檢測糧蟲的生命體征，極大地提高了倉儲糧蟲的防治效率。

近紅外高光譜成像技術(shù)的原理與特點

近紅外高光譜成像技術(shù)結(jié)合了光學(xué)、化學(xué)和計算機(jī)科學(xué)的原理，利用近紅外光線對被檢測物進(jìn)行掃描，然后通過高光譜相機(jī)將其轉(zhuǎn)化為圖像。這種技術(shù)具有以下特點：

1. 無損性：近紅外光線不會對被檢測物造成物理或化學(xué)損傷，可以保證糧食的品質(zhì)和營養(yǎng)價值。

2. 快速性：近紅外高光譜成像技術(shù)可以在短時間內(nèi)完成大量樣品的檢測，大大提高了檢測效率。

3. 準(zhǔn)確性：通過對糧蟲的生命體征進(jìn)行識別和分析，該技術(shù)能夠準(zhǔn)確檢測出各種類型的糧蟲，包括那些難以通過傳統(tǒng)方法檢測的種類。

近紅外高光譜成像技術(shù)在倉儲糧蟲生命體征檢測中的應(yīng)用

在實際應(yīng)用中，近紅外高光譜成像技術(shù)主要通過以下步驟進(jìn)行倉儲糧蟲的檢測：

1. 對倉儲糧食進(jìn)行隨機(jī)抽樣

2. 使用近紅外高光譜成像設(shè)備對樣品進(jìn)行掃描

3. 通過圖像處理技術(shù)和模式識別算法，對掃描得到的圖像進(jìn)行分析，以確定是否存在糧蟲以及其種類和數(shù)量

4. 根據(jù)分析結(jié)果，采取相應(yīng)的防治措施

利用近紅外高光譜成像技術(shù)檢測倉儲糧蟲生命體征

本研究應(yīng)用了900-1700nm的高光譜相機(jī)，可采用賽斯拜克科技有限公司產(chǎn)品SP150M進(jìn)行相關(guān)研究。短波近紅外高光譜相機(jī)，采集速度全譜段可達(dá)200FPS,被廣泛應(yīng)用于成分識別，物質(zhì)鑒別，機(jī)器視覺，農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)，屏幕檢測等領(lǐng)域。

目前對農(nóng)作物蟲害的防治主要集中在兩個方面：一是通過數(shù)學(xué)模擬的方法，對蟲害發(fā)生的時間進(jìn)行預(yù)測，然后趕在蟲害季節(jié)性爆發(fā)之前，采取針對性的防治措施；二是在蟲害發(fā)生以后，對農(nóng)作物噴灑農(nóng)藥，這就要求嚴(yán)格控制農(nóng)藥施用量，使其既能殺死害蟲，又能最小化農(nóng)藥殘留影響。因此，確定農(nóng)藥殺死害蟲的臨界致死效力非常重要。

在農(nóng)作物蟲害防治過程中，害蟲在被噴灑農(nóng)藥以后，經(jīng)常出現(xiàn)假死現(xiàn)象，藥效一過就會“死而復(fù)生”，繼續(xù)危害農(nóng)作物的生長。準(zhǔn)確鑒別害蟲在施用農(nóng)藥以后的生死狀態(tài)通常有兩種方法：一是感官判斷，即采用觸碰的方式，通過害蟲的反應(yīng)來判斷它的生與死；二是提取害蟲的血液進(jìn)行化學(xué)成分分析。第一種方法不夠準(zhǔn)確，第二種方法費時費力。本文創(chuàng)新性的提出運用高光譜成像技術(shù)研究菜青蟲的生命狀態(tài)（單純的存活與死亡狀態(tài)以及多種不同生命狀態(tài)），以快速、無損的方式對菜青蟲的生死狀態(tài)進(jìn)行鑒別。已有研究表明，利用近紅外高光譜成像技術(shù)能夠?qū)Z活蟲和死蟲進(jìn)行有效判別，但對其不同生命狀態(tài)的診斷還不夠準(zhǔn)確，國內(nèi)外也缺乏相應(yīng)的研究論文，同時相比儲糧害蟲，田間蔬菜害蟲（例如菜青蟲）在應(yīng)用高光譜成像技術(shù)的研究領(lǐng)域還未見報道。

基于近紅外高光譜成像技術(shù)對菜青蟲的生死狀態(tài)鑒別，能夠鑒別施用農(nóng)藥后菜青蟲的生與死，防止害蟲的假死現(xiàn)象，對測定農(nóng)藥殺死菜青蟲的臨界致死效力，最小化農(nóng)藥施用量，改善農(nóng)藥殘留問題具有重要意義。

采用近紅外高光譜成像技術(shù)對菜青蟲的生命狀態(tài)進(jìn)行了鑒別研究。通過提取菜青蟲樣本光譜數(shù)據(jù)，以951.5～1649.2 nm光譜的菜青蟲光譜信息，結(jié)合不同的光譜預(yù)處理方法，建立PLS-DA模型，判別效果接近或達(dá)到100%。采用SPA 以及 B。對菜青蟲生死狀態(tài)的判別選擇特征波長，分別得到17和20個特征波長，以特征波長分別建立PLS-DA，KNN，BPNN以及SVM判別分析模型，取得了較好的效果，判別正確率接近或達(dá)到100%，說明近紅外高光譜成像技術(shù)可以有效實現(xiàn)菜青蟲存活與死亡狀態(tài)的鑒別分析。

應(yīng)用效果及發(fā)展前景和挑戰(zhàn)

近紅外高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用效果顯著，能夠準(zhǔn)確、快速地檢測出倉儲糧蟲的生命體征，為及時防治提供了可能。此外，該技術(shù)還可以對糧食的品質(zhì)和營養(yǎng)價值進(jìn)行無損檢測，為糧食流通領(lǐng)域的溯源和質(zhì)量控制提供了有力支持。

然而，盡管近紅外高光譜成像技術(shù)具有顯著的優(yōu)勢，但其在實際應(yīng)用中也面臨一些挑戰(zhàn)。首先，該技術(shù)的設(shè)備成本較高，對于一些中小型糧食存儲企業(yè)可能難以承受。其次，雖然該技術(shù)的準(zhǔn)確性較高，但仍然存在誤判的可能，需要進(jìn)一步優(yōu)化算法以提高其準(zhǔn)確性。此外，該技術(shù)的實施還涉及到糧食的物理性質(zhì)、化學(xué)成分等復(fù)雜因素，可能會影響其應(yīng)用效果。

其他農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

近紅外高光譜成像技術(shù)在倉儲糧蟲檢測中表現(xiàn)出優(yōu)越的性能，同時也在其他農(nóng)業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。例如，在作物病蟲害檢測、農(nóng)藥殘留檢測、土壤養(yǎng)分檢測等方面，近紅外高光譜成像技術(shù)都發(fā)揮著重要作用。通過無損、快速、準(zhǔn)確地檢測作物的生長狀況、病蟲害情況以及土壤養(yǎng)分含量等信息，該技術(shù)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了科學(xué)依據(jù)和有力支持。

與其他檢測技術(shù)的對比

與傳統(tǒng)檢測技術(shù)相比，近紅外高光譜成像技術(shù)具有更高的準(zhǔn)確性和效率。例如，對于糧蟲的檢測，傳統(tǒng)的化學(xué)檢測方法需要將糧食樣本進(jìn)行粉碎和攪拌，然后通過化學(xué)試劑與糧蟲反應(yīng)產(chǎn)生特定的顏色變化來判斷是否存在糧蟲。這種方法不僅對糧食造成了破壞，而且耗時較長，難以實現(xiàn)批量檢測。而近紅外高光譜成像技術(shù)則可以在不破壞糧食的前提下，對整粒糧食進(jìn)行掃描，并通過對反射光線的波長和強度進(jìn)行分析來判斷是否存在糧蟲以及其種類和數(shù)量等信息。