Гиперспектральное зондирование является одним из передовых методов при проведении дистанционных исследований, в связи с тем, что позволяет регистрировать отражённый свет в сотнях узких спектральных диапазонов. Отличительной особенностью гиперспектральных систем является их способность к формированию полноценного спектра отражения для каждого пикселя изображения. Это представляет собой уникальную способность данных систем, которая широко может применяться при исследовании состояния, а также проведении детализированного разностороннего анализа физиологических и биохимических свойств растений в целом, а также отдельных их органов или участков.

В последние годы гиперспектральные системы начинают активно внедряться в практику за рубежом, что находит достаточно широкое применение в агроэкологических исследованиях, растениеводстве и сельском хозяйстве. Они считаются эффективным технологическим решением для выявления дефицита элементов питания, водного стресса, диагностирования поражений сельскохозяйственных культур заболеваниями, контролирования роста сорной и культурной растительности, прогнозирования урожайности.

Гиперспектральные камеры отличаются высоким спектральным и пространственным разрешением, что позволяет получать детализированные спектральные «отпечатки» исследуемых растительных образцов и использовать их в дальнейшем для обучения специализированного программного обеспечения оценке состояния растений и валидации полученных результатов съёмки с других платформ (например, БПЛА) на основе машинного обучения.

Эффективное использование методов машинного обучения для диагностики болезней сельскохозяйственных культур требует наличия качественных данных. Качество получаемой гиперспектральной информации напрямую зависит от соблюдения всех требований по подготовке образцов к процессу съемки, настройки оборудования и обработки импортируемых изображений, где ключевую роль играет правильная калибровка, освещение, фокусировка, а также учет корректных параметров сканирования. Всё это напрямую обеспечивает качественность и точность получаемых данных.

В учебном пособии описано практическое представление о гиперспектральной съёмке в лабораторных условиях. Приведены краткие сведения об особенностях работы с образцами, их подготовке и реализации процесса съемки с использованием камеры FigSpec FS-13, а также детально рассмотрены методы обработки и анализа полученных гиперспектральных данных в специализированном программном обеспечении Breeze от Prediktera.

При описании алгоритма работы по созданию и обработке данных для диагностики болезней сельскохозяйственных культур использованы собственные наблюдения в ходе проведения лабораторной работы с гиперспектральной камерой FS-13 и результаты обработки полученных многоканальных снимков в программном обеспечении Breeze.

Учебное пособие написано в рамках проекта ИРН AP23485162 «Разработка инновационного метода мониторинга и ранней диагностики болезней зерновых культур с использованием технологии гиперспектрального зондирования», финансируемого Комитетом науки Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан.