《林业工程学报》2023年第8卷第6期刊载了由蒋雪松、黄林峰、贾志成、戎子凡（南京林业大学机械电子工程学院）团队撰写的综述论文《基于光谱遥感技术的作物营养诊断研究进展》。该论文系统梳理了光谱遥感技术在作物营养诊断领域的应用现状、技术原理、研究挑战及未来发展方向，为精准农业和智慧林业提供了重要的技术参考依据。

论文主题与背景

本文聚焦农林业生产中的核心问题——作物营养元素（如氮、磷、钾及微量元素）的快速、无损诊断需求。传统化学诊断方法（如凯氏定氮法、原子吸收光谱法）虽然精度高，但存在破坏样本、耗时耗力、难以大面积应用的局限性。随着无人机、卫星平台及多光谱/高光谱传感器技术的发展，光谱遥感技术凭借其非接触、大范围、高效率的优势，成为作物营养诊断的研究热点。

主要内容与核心观点

1. 现有诊断技术的对比分析

作者首先系统对比了两类主流诊断技术： - 化学诊断技术：包括植株化学分析（如凯氏定氮法）、土壤养分诊断和酶学诊断。其优势在于直接测定元素含量，但存在样本破坏、滞后性（土壤诊断）和操作复杂等问题。 - 物理诊断技术：涵盖声学（超声波探测）、电学（介电特性检测）和光学方法（光谱诊断）。其中，区域尺度的光谱遥感技术（如机载/星载传感器）因其覆盖范围广、效率高，被证明是最具潜力的解决方案。表1对比显示，化学诊断平均耗时长达数小时至数天，而光谱遥感可实现分钟级的大田监测。

2. 光谱遥感技术原理与流程

论文详细阐述了光谱遥感诊断的标准化流程（图1）： 1. 数据采集：分为非成像式（平均光谱）和成像式（推扫/快照式），波段范围覆盖可见光至短波红外（400–2500 nm）。高光谱技术（1–5 nm分辨率）比多光谱（离散波段）能捕获更丰富的样本信息。 2. 预处理：针对区域尺度数据需进行辐射校正、大气校正以消除云层干扰；叶片尺度则直接提取感兴趣区（ROI）光谱。常用算法包括多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）和SG平滑法。 3. 特征提取：通过逐步回归（SR）、偏最小二乘法（PLS）等筛选敏感波段（如氮元素的红边波段、磷元素的近红外波段），或构建植被指数（如NDVI、SR750/550）。 4. 建模与验证：采用机器学习（随机森林、支持向量机）或深度学习（卷积神经网络）建立元素含量与光谱的映射关系，以决定系数（R²）和均方根误差（RMSE）评估模型性能。

3. 必需营养元素的诊断进展

• 氮元素：因与叶绿素高度相关（敏感波段：红光、蓝光及红边），诊断模型成熟度最高。例如，Hu等通过CNN模型对橡胶树叶氮含量预测准确率达97.73%（敏感波段839–2370 nm）。无人机多光谱数据结合随机森林算法（R²=0.90）已实现柑橘园精准监测。
• 磷元素：敏感波段因作物而异（如水稻在720–790 nm，苹果树在500–680 nm），且受生长阶段影响显著。Guo等提出MC-UVE+SPA算法筛选橡胶树磷元素特征波段（437–2449 nm），ANN模型R²达0.89。
• 钾元素：光谱响应机理复杂，现有植被指数仅能区分严重缺乏与充足状态。黄双萍团队利用支持向量回归（SVR）克服柑橘物候期光谱漂移问题，全生育期模型R²=0.994。

4. 挑战与未来方向

作者指出当前研究的四大瓶颈： 1. 模型普适性不足：单一生长阶段或单一元素的模型难以跨周期、跨物种应用。 2. 微量元素研究匮乏：铁、锰等元素的光谱响应机制尚未明确。 3. 技术成本限制：高光谱设备昂贵，数据处理速度慢。 4. 机理研究薄弱：多数成果停留在统计建模层面，缺乏生理生化层面的因果解析。

对此，论文提出四项突破路径： - 多源数据融合：整合地面光谱与无人机/卫星遥感数据，建立作物全生育期光谱数据库。 - 算法优化：迁移学习增强模型泛化能力，数字孪生（Digital Twin）技术实现动态模拟。 - 技术下沉：开发低成本多光谱设备，降低农户使用门槛。 - 机理深化：结合VR/AR技术可视化元素缺乏的生理过程，推动理论创新。

学术价值与实践意义

本文的突出贡献在于： 1. 系统性梳理：首次整合了氮、磷、钾及微量元素的光谱诊断研究，明确各元素的技术成熟度差异。 2. 技术前瞻性：提出数字孪生与光谱库构建的融合思路，为智慧农业提供新范式。 3. 应用导向：强调算法轻量化与设备低成本化，契合发展中国家精准农业需求。

亮点与创新

• 跨学科整合：将农林科学、光学遥感与机器学习深度结合，例如提出修正相关系数法（MCCM）消除无人机影像阴影干扰。
• 批判性视角：指出现有研究对微量元素和元素互作的忽视，呼吁建立多营养元素协同诊断体系。
• 技术路线图：从数据采集到模型落地的全链条分析，为后续研究提供明确的技术框架。