高光谱成像设备如何筑牢粮食 “智慧防线”？
1. 粮食品质检测的重要性
高光谱成像技术（HSI）作为融合光谱分析与空间成像的前沿检测手段，在粮食品质检测领域构建起全*位、高精度的分析体系，展现出不可替代的应用价值。该技术通过同步采集样本的光谱特征与空间分布信息，实现了粮食外观形态与内部成分的一体化检测 —— 空间成像数据可精准识别霉变、不完善粒、品种纯度等外观质量指标，光谱特征则能深度解析水分、蛋白质、淀粉等核心化学成分的含量分布及物理结构特性，达成“表芯兼顾”的全维度品质评估。
相较于传统检测方法依赖化学试剂、检测周期长、存在破坏性的局限，HSI技术以“快速、客观、非接触、无损”的核心优势，实现了大批量样本的高效筛查，既规避了化学检测带来的二次污染风险，又大幅提升了检测效率与结果准确性，完*契合现代食品**管控与品质精细化管理的发展需求。随着计算机视觉、机器学习和深度学习技术的不断进步，HSI 在粮食品质检测中的应用将更加智能化，为农业生产、食品加工和粮食储藏等环节提供精准、高效的质量控制手段，有助于推动我国粮食产业向高质量、智能化方向发展。
2. 高光谱成像技术在粮食理化品质检测中的应用
An et al. (2024)通过结合高光谱成像技术与数据融合策略，开发了一种绿色无损的单粒玉米种子活力评估方法。
研究以过氧化氢酶（CAT）活性和丙二醛（MDA）含量为关键生化指标，基于人工老化实验构建了不同老化梯度的种子样本，并利用偏*小二乘回归（PLSR）模型预测CAT和MDA含量，结合低层与中层数据融合策略优化模型性能（预测集RPD分别为2.11和2.93）。进一步提出双阈值判别策略，通过设定CAT活性（阈值317 μmol·min⁻¹·g⁻¹）和MDA含量（阈值22 nmol·g⁻¹）的联合阈值，实现了种子活力的高效分类，准确率达92.9%。
该方法通过生化指标与光谱特征的关联性，为种子活力评估提供了可解释的定量依据，相比传统发芽试验和单一光谱模型，兼具高效性、环保性和高精度，为农业种子质量管理提供了新思路。研究过程如图7所示。
图8 研究流程图
3.双利合谱高光谱相关产品推荐（适配粮食品质检测场景）
江苏双利合谱作为国*级高*技术企业，聚焦高光谱成像技术研发，其产品可覆盖粮食“田间监测-储藏检测-品种筛选”全流程需求，核心推荐如下：
无人机载激光雷达高光谱成像系统（型号：GaiaSky-mini-VLidar）
核心参数
| 指标 |
参数详情 |
|---|---|
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高光谱模块 |
光谱范围400-1000nm，光谱分辨率3.5nm，光谱通道数128/224（标准），空间分辨率0.014-0.023m（100m高度） |
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激光雷达模块 |
三回波设计，激光点频*高192万点/秒，可获取地物三维点云数据 |
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辅助功能 |
16/25mm 镜头可选，2600w像素 RGB 相机，GPS 姿态精度 0.008°（1σ），实时数据校准与反演输出 |
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环境适应性 |
测温范围：-20℃-+150℃、+100℃-550℃，激光雷达主动式探测（不受光线影响，可全天候作业） |
适配粮食品质检测场景
田间大面积监测：适用于玉米、水稻等大田作物的生长期品质预警（如水分分布、叶绿素含量），结合激光雷达的三维点云，可关联作物株型与籽粒品质（如穗部高度与淀粉含量）；
储藏前大田筛查：快速扫描农田，通过高光谱数据初步判定粮食水分、脂肪酸含量，筛选上等区域进行优先收购，降低储藏霉变风险
无人机载日光诱导叶绿素荧光系统（型号：GaiaSky-SP-SIF）
| 指标 |
参数详情 |
|---|---|
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光谱模块 |
光谱范围650-800nm（叶绿素荧光关键波段），光谱采样间隔 0.17nm，信噪比（SNR）1000:1，18bit A/D 转换 |
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校准功能 |
双余弦校准器（实时采集太阳光与目标亮度），出厂前绝*辐射定标（单位：μW・cm⁻²・sr⁻¹・nm⁻¹） |
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辅助功能 |
35mm/50mm 定焦镜头（裸光纤模式可选），GPS 定位（记录采集区域经纬度），树莓派操作系统，SD 卡存储 |
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探测效率 |
一次飞行可采集多条光谱，支持无人机 / 地面两用 |
适配粮食品质检测场景
粮食生长期健康监测：通过叶绿素荧光（690nm/760nm波峰）反映作物光合效率，预警干旱、病虫害等胁迫（胁迫会导致脂肪酸升高、蛋白质降低），确保*终粮食品质；
品种筛选辅助：对比不同粮食品种的荧光特征，关联后期蛋白质含量检测结果，快速筛选上等品种
4.总结
高光谱技术已从“实验室研究”走向“粮食产业应用”，可实现水分、营养成分、种子活力的全维度无损检测；双利合谱的无人机载高光谱系统（含激光雷达、荧光检测）则为该技术的“规模化、野外化”应用提供了硬件支撑，尤其适配粮食“田间监测-品种筛选-储藏预警”的实际需求，助力我国粮食产业向“高精度、智能化”升级。
