(English below)

Tác giả: Bing Lu, Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He và Jiali Shang

Tóm tắt: 
Viễn thám là một công cụ hữu ích để theo dõi các biến đổi không gian-thời gian của trạng thái hình thái và sinh lý cây trồng và hỗ trợ các thực hành trong canh tác chính xác. So với chụp ảnh đa quang, chụp ảnh siêu phổ là một kỹ thuật tiên tiến hơn có khả năng thu được phản ứng quang phổ chi tiết của các đặc điểm mục tiêu. Do khả năng tiếp cận hạn chế bên ngoài cộng đồng khoa học, hình ảnh siêu phổ chưa được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp chính xác.

Trong những năm gần đây, các cảm biến siêu phổ âm thanh trong không khí có kích thước nhỏ và chi phí thấp khác nhau (ví dụ: Headwall Micro-Hyperspec, Cubert UHD 185-Firefly) đã được phát triển và các cảm biến siêu phổ âm thanh tiên tiến trong không gian cũng đã hoặc sẽ ra mắt (ví dụ: PRISMA, DESIS, EnMAP, HyspIRI). Hình ảnh siêu phổ đang trở nên phổ biến rộng rãi hơn cho các ứng dụng nông nghiệp. Trong khi đó, việc thu thập, xử lý và phân tích hình ảnh siêu phổ vẫn là một chủ đề nghiên cứu đầy thách thức (ví dụ: khối lượng dữ liệu lớn, kích thước dữ liệu cao và phân tích thông tin phức tạp). Do đó, sẽ có lợi nếu tiến hành đánh giá kỹ lưỡng và chuyên sâu về công nghệ hình ảnh siêu phổ (ví dụ, các nền tảng và cảm biến khác nhau), các phương pháp có sẵn để xử lý và phân tích thông tin siêu phổ, và những tiến bộ gần đây của chụp ảnh siêu phổ trong các ứng dụng nông nghiệp.

Do đó, các ấn phẩm trong hơn 30 năm qua về công nghệ hình ảnh siêu phổ và các ứng dụng trong nông nghiệp đã được xem xét lại. Các nền tảng hình ảnh và cảm biến, cùng với các phương pháp phân tích được sử dụng trong tài liệu, đã được thảo luận. Hiệu suất của hình ảnh siêu phổ cho các ứng dụng khác nhau (ví dụ, lập bản đồ các đặc tính sinh hóa và sinh học của cây trồng, đặc điểm của đất và phân loại cây trồng) cũng được đánh giá. Đánh giá này nhằm hỗ trợ các nhà nghiên cứu và thực hành nông nghiệp hiểu rõ hơn về các điểm mạnh và hạn chế của hình ảnh siêu phổ đối với các ứng dụng nông nghiệp và thúc đẩy việc áp dụng công nghệ có giá trị này. Các khuyến nghị về nghiên cứu hình ảnh siêu phổ trong tương lai cho nông nghiệp chính xác cũng được trình bày.

Link dowload: https://drive.google.com/file/d/1p4JTHh2Pq6YeqkrFHbFu4nezncCa14uN/view?usp=sharing

----

Title: Recent Advances of Hyperspectral Imaging Technology and Applications in Agriculture
Authors:  Bing Lu ,Phuong D. Dao, Jiangui Liu, Yuhong He and Jiali Shang

Abstract: 

Remote sensing is a useful tool for monitoring spatio-temporal variations of crop morphological and physiological status and supporting practices in precision farming. In comparison with multispectral imaging, hyperspectral imaging is a more advanced technique that is capable of acquiring a detailed spectral response of target features. Due to limited accessibility outside of the scientific community, hyperspectral images have not been widely used in precision agriculture. In recent years, different mini-sized and low-cost airborne hyperspectral sensors (e.g., Headwall Micro-Hyperspec, Cubert UHD 185-Firefly) have been developed, and advanced spaceborne hyperspectral sensors have also been or will be launched (e.g., PRISMA, DESIS, EnMAP, HyspIRI). Hyperspectral imaging is becoming more widely available to agricultural applications. Meanwhile, the acquisition, processing, and analysis of hyperspectral imagery still remain a challenging research topic (e.g., large data volume, high data dimensionality, and complex information analysis). It is hence beneficial to conduct a thorough and in-depth review of the hyperspectral imaging technology (e.g., different platforms and sensors), methods available for processing and analyzing hyperspectral information, and recent advances of hyperspectral imaging in agricultural applications. Publications over the past 30 years in hyperspectral imaging technology and applications in agriculture were thus reviewed. The imaging platforms and sensors, together with analytic methods used in the literature, were discussed. Performances of hyperspectral imaging for different applications (e.g., crop biophysical and biochemical properties’ mapping, soil characteristics, and crop classification) were also evaluated. This review is intended to assist agricultural researchers and practitioners to better understand the strengths and limitations of hyperspectral imaging to agricultural applications and promote the adoption of this valuable technology. Recommendations for future hyperspectral imaging research for precision agriculture are also presented.

Link dowload: https://drive.google.com/file/d/1p4JTHh2Pq6YeqkrFHbFu4nezncCa14uN/view?usp=sharing

Geolink tổng hợp từ MDPI