彩譜高光譜相機(jī)FigSpec FS-23助力貴州大學(xué)實(shí)現(xiàn)辣椒農(nóng)藥殘留精準(zhǔn)可視化監(jiān)測

在推動(dòng)農(nóng)業(yè)智能化與食品安全監(jiān)測的前沿研究中，貴州大學(xué)資源利用與植物保護(hù)專業(yè)團(tuán)隊(duì)成功構(gòu)建了一套基于多光譜成像與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辣椒農(nóng)藥消解動(dòng)態(tài)可視化監(jiān)測體系。該研究的核心數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，由彩譜科技高光譜相機(jī)FigSpec FS-23 全程支持，為實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥殘留的快速、無損、動(dòng)態(tài)可視化檢測提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。

傳統(tǒng)農(nóng)藥殘留檢測方法如色譜法、質(zhì)譜法等雖精度高，但樣品處理復(fù)雜、耗時(shí)較長，難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測。本研究創(chuàng)新性地引入彩譜科技FigSpec FS-23高光譜相機(jī)，對(duì)辣椒葉片進(jìn)行高精度光譜成像，獲取400–1000 nm范圍內(nèi)300個(gè)波段的高光譜數(shù)據(jù)，為后續(xù)特征波長提取與模型構(gòu)建奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

研究團(tuán)隊(duì)通過高光譜成像系統(tǒng)采集噴施不同種類與濃度農(nóng)藥的辣椒葉片圖像，結(jié)合多元散射校正（MSC）、Savitzky-Golay平滑（SG）等預(yù)處理算法，顯著提升了光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量。進(jìn)一步采用PCA、CARS、SPA等特征波長篩選方法，最終確定了戊唑醇和噻菌酯在500–600 nm與700–800 nm范圍內(nèi)的特征波段，并據(jù)此配置多光譜濾光片，實(shí)現(xiàn)低成本、高效率的農(nóng)藥殘留可視化監(jiān)測。

在模型構(gòu)建方面，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新提出1D CNN-LSTM 農(nóng)殘追憶算法，與XGBoost、SVM、RF等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型及DNN、BPNN等深度學(xué)習(xí)模型相比，在農(nóng)藥種類與濃度識(shí)別中表現(xiàn)**，分類準(zhǔn)確率接近100%。通過14天連續(xù)監(jiān)測，該模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際LC-MS檢測數(shù)據(jù)高度吻合（R2=0.845），實(shí)現(xiàn)了農(nóng)藥消解動(dòng)態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測。

該研究不僅為辣椒農(nóng)藥殘留的實(shí)時(shí)、無損、快速檢測提供了全新方案，也為未來開發(fā)田間便攜式多光譜監(jiān)測設(shè)備奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。彩譜科技FigSpec FS-23高光譜相機(jī)以其高分辨率、高穩(wěn)定性和強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性，為農(nóng)業(yè)遙感與精準(zhǔn)植保提供了可靠的技術(shù)支撐，助力智慧農(nóng)業(yè)與食品安全監(jiān)測邁向新臺(tái)階。

未來，研究團(tuán)隊(duì)將進(jìn)一步推動(dòng)該技術(shù)向田間應(yīng)用轉(zhuǎn)化，開發(fā)基于手機(jī)端的便攜式光譜成像設(shè)備，實(shí)現(xiàn)農(nóng)藥殘留的實(shí)時(shí)田間監(jiān)測，為農(nóng)藥合理使用與蔬菜安全采收提供科學(xué)依據(jù)。

（論文全文可通過https://www.cnki.net搜索《基于多光譜和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辣椒農(nóng)藥消解動(dòng)態(tài)可視化監(jiān)測體系的構(gòu)建》進(jìn)行閱讀）