Гиперспектральное зондирование является одной из технологий дистанционного сбора информации в процессе мониторинга. Сущность данного метода базируется на фиксировании отражённого света в сотнях узких спектральных диапазонов [1]. Гиперспектральные камеры позволяют получить детализированный спектральный отклик от каждого пикселя изображения, что существенно превышает возможности мультиспектральных систем [2]. Такая технология позволяет более точно диагностировать различия между здоровыми и поражёнными растениями, а также между разными видами растительности [3] (рисунок 1).

Рисунок 1 – Типы спектральных изображений [4]

Принцип работы гиперспектральных систем основывается на создании специального трёхмерного набора данных, который называется «гиперкуб» [5], а также имеет два стандартных измерения, представленных в виде обычных координаты изображения (X и Y) и третьего измерения в виде длины волны света. Все это указывает на то, что каждый пиксель содержит не просто цвет, а целый спектр отражения. В результате, такой подход помогает определять биохимические и физиологические свойства исследуемого растительного объекта или отдельного его участка [6] (рисунок 2) [4].

Работа гиперспектральных систем основывается на задании определенных параметров гиперспектральных данных, определяемых конкретными характеристиками в виде спектрального и пространственного разрешения, диапазона длин волн и темпа съёмки. Спектральное разрешение детально показывает, насколько узкие участки спектра гиперспектральная система способна различать [1]. Пространственное разрешение определяет основные параметры чёткости и детализации изображения [3]. Чаще всего камеры данного типа работают в пределах диапазона длин волн от 400 до 1000 нанометров, куда входит как видимый свет, так и ближняя инфракрасная область [5]. Темп съёмки является параметром, который демонстрирует как быстро система способна делать снимки, что позволяет отслеживать изменения во времени [6].

Рисунок 2 – Куб гиперспектральных данных [4]

При проведении гиперспектральной съемки важно учитывать факт того, что каждое растение обладает характерной спектральной сигнатурой. Одной из спектральных особенностей растительной ткани является сильное поглощение света хлорофиллом в видимом диапазоне, что особенно характерно для сине-зелёной области [5]. В пределах 700–1000 нм, где данный спектр волн приходится на инфракрасный диапазон, преобладает отражение, которое больше связано с внутренней структурой листа. В результате, оценка и выявление изменений в этих характеристиках, которые были вызваны болезнями, стрессовыми факторами или дефицитом элементов питания, позволяют диагностировать возникновение фитопатологий или проблем на ранних стадиях развития растительности посредством проведения гиперспектрального анализа [7] (рисунок 3) [4].

Гиперспектральная съемка сегодня уже не является ноу-хау с точки зрения её применения в условиях спутникового зондирования, поскольку современные спутниковые платформы, например, такие как PRISMA, EnMAP и будущий NASA SBG, уже активно оснащаются гиперспектральными сенсорами [8]. Они в свою очередь обеспечивают глобальный охват и позволяют осуществлять обновление входных данных для обработки на регулярной основе, что открывает возможности для мониторинга посевов как в масштабах региона, так и страны. Однако, важно учитывать факт того, что пространственное разрешение спутниковых данных всё ещё ограничено [3].

Рисунок 3 – Пространственные и спектральные характеристики гиперспектральных данных

Проведение точного мониторинга в полевых условиях требует применения наземных и ближнедействующих платформ, среди которых различают такие как: переносные спектрометры, тележки и штативы, дроны с гиперспектральными камерами [6]. Переносные спектрометры и штативы удобны к использованию при проведении локальных исследований на ограниченных по территории участкам, в то время как дроны за счет своей мобильности позволяют реализовывать оперативное покрытие больших территорий. Основным преимуществом данной техники является высокая точность, возможность анализа конкретных экземпляров растений, а также их способность адаптации к локальным условиям. Системы такого типа являются особенно полезными при обучении нейросетей и построении диагностических моделей [9].

Гиперспектральное зондирование сегодня находит широкое применение в аграрной отрасли, где активно применяется для:

1) диагностики заболеваний и вредителей [10];

2) выявления дефицита азота, фосфора и других элементов [7];

3) мониторинга водного стресса [11];

4) реализации контроля за ростом культур и сорняков [8];

5) оценки урожайности [3].

Так, данная технология становится незаменимым инструментом точного земледелия. Это становится возможным за счет высокой спектральной детализации, которая позволяет осуществлять фиксацию тонких изменений, происходящих в растительных тканях на биохимическом уровне и которые не могут быть зафиксированы при проведении как визуального осмотра традиционного формата, так и мультиспектрального анализа.

Таким образом, гиперспектральное зондирование открывает новые горизонты в мониторинге сельскохозяйственных культур. Оно даёт возможность перехода от визуальной оценки к цифровой, основанной на объективных спектральных данных.