從二維影像到三維作物：高光譜 × 3D 重建如何重塑精準農業？
從二維影像到三維作物：
高光譜 × 3D 重建如何重塑精準農業？
在全球糧食安全壓力持續加大的背景下，如何在保證資源可持續的前提下提升農業生產效率，已成為農業科技的核心命題。作物生長狀態的精準感知，是實現精細化管理、變量施肥、智能決策的關鍵基礎。
2026 年，國際農業工程與信息領域期刊 Computers and Electronics in Agriculture 發表了一篇系統性綜述論文——《3D crop reconstruction: A review of hyperspectral and multispectral approaches》，全面梳理了高光譜/多光譜成像與三維重建技術在作物監測和表型分析中的融合進展。這篇論文不僅總結了當前研究成果，也清晰指出了未來精準農業的重要技術演進方向。
傳統農業監測的“天花板"在哪里？
長期以來，作物生長監測主要依賴人工調查與破壞性取樣。這類方法存在明顯局限：
人力成本高、效率低
難以覆蓋大尺度農田
結果主觀性強，難以長期連續對比
隨著遙感技術的發展，多光譜與高光譜成像逐漸成為農業監測的重要工具。高光譜成像可在 400–2500 nm 范圍內獲取連續、窄帶的反射信息，使作物的葉綠素含量、水分狀態、營養水平和脅迫響應得以非接觸式獲取。
但論文指出：
僅靠二維高光譜影像，仍難以完整描述真實作物。
在自然環境中，作物冠層高度不一、葉片傾角復雜、相互遮擋嚴重。葉片的空間姿態會直接影響反射率，而二維影像無法區分“是成分變化，還是結構變化"導致的光譜差異。
為什么三維結構對作物如此重要？
作物本質上是一個三維生物體系統。
株高、冠層體積
葉面積指數（LAI）
葉片角度與空間分布
果實、莖稈的空間位置
這些結構參數直接影響光能利用效率、蒸騰作用與最終產量。
論文系統對比了二維與三維方法的差異，指出：
與二維影像相比，三維重建能夠有效解決葉片遮擋、視角變化和尺度不一致問題，為作物表型提供更真實的空間表達。
作物三維重建技術路線全景解析
1 主動式三維感知
代表技術：LiDAR、RGB-D 相機
LiDAR 不受光照影響，可晝夜作業
RGB-D 可同時獲取顏色與深度信息
優勢是：
結構信息獲取直接
實時性較好
不足是：
成本較高
對小尺度葉片、遠距離目標分辨能力有限
2 被動式三維重建
代表技術：SfM、MVS、NeRF
通過多視角影像計算三維結構
可利用普通 RGB 或多光譜影像
其中，NeRF（神經輻射場）成為近年來研究熱點，可生成連續、致密的三維模型，并支持任意視角重建。
論文案例顯示，NeRF 已被成功應用于番茄、果樹等作物的結構建模，在葉面積、節間長度、果實體積估算方面表現出較高精度
高光譜 × 三維：真正的“信息融合"
如果說三維重建解決了“形態問題"，那么高光譜成像解決的是“成分問題"。
論文重點強調了三維高光譜融合的價值：
高光譜提供生化信息
三維結構提供幾何約束
二者融合，形成三維高光譜點云
這種點云模型不僅知道“哪片葉子有問題"，還知道“問題發生在空間中的哪一片葉子"。
融合方式主要包括：
像素級融合：構建 3D 高光譜數據立方
特征級融合：結合植被指數與結構參數
決策級融合：多模型結果綜合判斷
在生物量估算、葉綠素反演、病蟲害識別中，融合方法普遍顯著優于單一傳感器方案
真實農業場景下的應用價值
01
作物生物量與產量預測
通過高光譜反射特性結合三維冠層體積，產量預測誤差可控制在 10% 以內。
02
作物健康與脅迫監測
三維結構修正了因葉片傾角引起的光譜偏差，使水分、氮素和病害識別更穩定。
03
識別異物
三維結構幫助區分“葉片本體"和“異物"，降低誤判率。
這正是奧譜天成（廈門）光電股份有限公司持續投入的方向。
作為國產高光譜成像領域的代表企業，奧譜天成圍繞“可用、可靠、可擴展"三大原則，構建了完整的農業高光譜技術體系：
覆蓋 VNIR / NIR / SWIR 波段的高光譜成像儀
支持地面、滑軌、無人機多平臺部署
可與 LiDAR、RGB、三維建模算法深度集成
面向作物表型、生態監測、精準農業的成熟方案
通過工程化設計，奧譜天成正將論文中的前沿理念，轉化為可在真實農田長期運行的三維高光譜系
