摘要：介绍了红外热成像技术的基本原理和常用热图像处理方法，总结了红外热成像技术在作物水分胁迫、侵染性病害监测、冻害胁迫以及产量预测等领域中的应用，分析了红外热成像技术在农业领域的开发与应用中所面临的难题和未来的发展趋势，以期为红外热成像技术在农业上的实际开发应用提供参考。

关键词：红外热成像技术；热图像处理；应用进展；指数

0 引言

传统的农业耕作方式存在成本高、效益低且环境污染等诸多问题，由粗放式传统农业向信息化精准农业转化是农业发展的必然趋势。精准农业（Precision Agriculture，简称PA），能够快速获取作物信息并进行解析，是其发展的必要条件。红外热成像技术具有快速响应的优点，并可通过手持或机器搭载的方式，做到无接触、无损地获取作物热像信息。另外，在所有监测作物指标中，作物的表面温度被认为是响应最快的指标，能够在作物出现肉眼可视症状前察觉到作物的胁迫。因此，红外热成像技术被认为是精准农业发展中最有前景的技术手段之一。

干旱、冻害以及侵染性病害会对农作物的生理造成影响，其中部分生理影响使作物表面温度产生的变化相较于正常作物的温度十分显著，因此红外热成像技术可用于监测作物生长或作物存储的部分生理状况，并且有助于实现农业监测方面的智能化、信息化管理作业。

本文介绍了热红外成像技术的基本原理和常用的图像处理手段，总结了红外热成像技术在目前国内外农业中的研究与应用进展（包括水分胁迫、侵染性病害监测、冻害胁迫、产量预测以及其他应用），分析了红外热成像技术在农业领域的开发与应用中所面临的难题和未来发展趋势。

1 农业中的热红外成像技术

热红外成像技术具有无损、反应快速、远距离监测以及绿色分析等特点，目前已在农业监测的领域中得到广泛使用，可以监测作物的生理信息与生态胁迫。应用热红外成像技术的主要目的是获取对象的温度并进行进一步的分析，其分析难点在于图像的分割方法、特征提取和计算指标或建模等。

1.1 热红外成像技术原理

红外的热效应最早是在1800年由英国天文学家F.W.赫谢尔所发现。赫谢尔在进行关于太阳光谱热效应的试验时，偶然发现了在红光以外位置的温度热效应十分明显，并也因此发现了除可见光以外的辐射能量。红外波段的波长范围约为0.75～1000 μm，其中存在着对大气穿透性较好的几个波段，被称为大气窗口。大气窗口的波段包括短波1～3 μm、中波3～5 μm以及长波8～14 μm。通常热像仪选用的是拥有热效应最好的长波波段来测量中低温对象。

热像仪是一种被动式接收目标红外信号的光学仪器，原理与相机类似，将对象发出的红外光收集到光敏元件中，使红外光转化为电信号，通过模数转换以不同的色彩显示在显示屏来表示温度场和测量每个像素点的温度值。由INAGAKI Terumi等提出的红外热像仪测温公式可知，热像仪测量的精准度很大程度会受到红外焦平面探测器均匀性与暗电流的影响，且暗电流会随着探测器的温度升高而变大，因而根据有无制冷系统又将热像仪分为制冷型和非制冷型。制冷型红外热像仪虽测量更精准，但由于制冷系统的存在使得成本较高，且较笨重。非制冷型则更加轻便灵巧成本低，且随着研究的进展，将会有相应的方法来降低暗电流。对于作物监测，较轻便的装备更符合要求，非制冷型的热像仪更适合用于农业方面。

1.2 农业中热红外图像处理方法

热红外图像是热红外技术与成像技术相结合的产物。自然界一切高于绝对零度的物体都会发出热红外波段，热红外图像就是利用目标与背景之间发出的辐射差来进行成像。热成像图片一般是用铁红色来直观地描述温度分布，但输出的并非是RGB图像，而是一种灰度图像。每一个像素点并非是通常的灰度信息，而是温度信息。在图片处理过程中，将图片温度信息归一化后即可变为灰度信息。农业拥有着复杂的背景环境，因此，分割提取近似代表作物的温度特征的典型区域，具有一定难度。

目前，主要有3种图像处理方法，基于热红外软件的方法、基于可见光的处理方法以及自适应切割的方法，具体如表1所示。

表1 热红外图像常用处理方法

2 应用进展

红外热成像技术在农业中的研究和应用广泛，以下主要从水分胁迫监测、侵染性病害监测、冻害胁迫监测、测产以及其他等方面介绍和讨论，如表2所示。

表2 热红外成像技术在农业研究中的相关应用

2.1 水分胁迫监测

水具有较高的比热容、稳定的化学性质、高溶解性以及巨大的汽化潜热，其性质奠定了蒸腾作用的物理基础。作物对水分含量十分敏感，水分对其生长趋势具有显著的影响。同时作物水分胁迫状态也是农田灌溉调度、产量预测等方面的重要指标。因此，在农业热红外监测中，水分胁迫状况是重要的监测指标之一。

2.1.1 监测水分胁迫的指数

作物冠层温度最早被认为是可指示作物水分胁迫的指标，由于冠层温度是农田生态系统复杂的能量交换结果，受到的干扰因素很多，因此单一的将冠层温度作为水分胁迫的指标并不理想。

目前，常用的2个衡量水分胁迫的指数是水分胁迫指数（Crop Water Stress Index，CWSI）和气冠温差指数（Canopy Temperature Depression，CTD）。CWSI指数由IDSOSB等首次提出，该指数基于经验模式衡量水分胁迫状态。随后又由JACKSON R D等在农田冠层能量平衡的基础上，对该指数做出了进一步的理论完善。CWSI指数能有效地反映土壤水分的状况。CWSI指数的难点在于上下基线的确定。常用的上基线确定方法有当前空气干球温度+5℃、涂抹凡士林法以及线性回归法；常用的下基线的确定方法有人工湿面法、叶面喷雾法以及线性回归法。CTD指数则常用于反映作物生理因子，如光合速率、气孔导度、蒸腾速率和产量等。

2.1.2 水分及生理状况监测

作物的部分生理状况以及土壤的水分情况与作物的水分胁迫存在密切的关系，都可用红外热成像技术检测出。LIMARSN等在不同的灌溉条件下，用热成像技术探究了木瓜的水分胁迫程度与3个生理指标（气孔导度、蒸腾速率以及净光合作用）的关系。结果为叶温和叶气温差与3个指标的相关系数在处理第9天时达到极显著水平，第14天除净光合作用为显著水平，其余2个指标均为极显著水平。COHENY等在研究棉花叶水势时，作5种灌溉处理。利用热成像技术获取棉花的红外图，计算出棉花的水分胁迫指数。在2次试验的结果中，水分胁迫指数与叶水势的相关性系数分别达到R2=0.79与R2=0.90，具有较好的相关性。MANGUS L Devin等研制了TIRIS系统（ThermalInfraredImagingSystem，TIRIS）来监测温室中的玉米叶缺水状况，结果表明，在CWSI指数达到0.6以上时，土壤水分含量与CWSI指数相关性达到R2=0.82，证明该系统具有成本低、体型小且反应灵敏等特点。O'SHAUGHNESSYS A等用热红外监测系统研究了黄豆田的水分胁迫指数与叶水势的关系，结果表明叶水势与水分胁迫指数呈负相关关系，且相关系数达到R2=0.93。

2.1.3 抗旱性检测

作物的气孔行为会改变作物冠层表面的蒸腾速率，继而反映到叶面上。基于该理论，在作物受到水分胁迫时气孔减小，蒸腾速率减缓，即可通过红外热成像技术观测作物冠层温度变化以检测其抗旱性。刘亚等用热成像技术研究了2种玉米苗期叶片的抗旱性与生物量积累的变化。结果表明，在水分胁迫的条件下，叶温上升而生物量减少。抗旱性较高的叶片表现出的生理现象是气孔响应较大，叶温差较大，以利于维持正常的生理代谢和生物量的积累。郭江等在不同的灌溉水平下观察不同转基因玉米的抗旱性，用热像仪拍摄了其各个生长时期的状况。结果表明，不同的转基因玉米叶之间的温差在水分胁迫下最大达到6℃，冠层温度与空气温度的温差在5～10℃，证明热成像能有效地被应用于玉米抗旱性的筛选中。

2.2 侵染性病害监测

病害的监测在农业中占有重要地位，在早期发现病害引起作物生理上的变化，就能进行预防治疗，减小其对产量的影响。通常可将作物病害分为侵染性病害与非侵染性病害。非侵染性病害通常由环境因素导致，如水分胁迫。侵染性病害则是由病原生物侵染宿主所引起的病害。对于侵染性病害，在传统目测监测方法中，如能观察到叶表发生的变化，则此时大多数作物病害已处于较严重的时期。

在病毒监测中，红外热成像技术可获取病毒感染部位的温度随时间变化情况，将其与可见光图片作对比，可验证将红外热成像技术应用于早期检测中的可行性。徐小龙用热像仪监测黄瓜叶片以研究黄瓜霜霉病的早期检测。将黄瓜霜霉病毒病变过程分成4个时期，其中热像仪在第1期发现其温度低于正常温度。受到病毒侵染后的部位气孔产生了生理变化，进行过度的蒸腾作用而导致叶温比正常值更低。而肉眼看见叶面出现变化时病变已经发展到了第3期或第4期。WANG Min等用热像仪监测模拟黄瓜叶片受镰刀真菌感染部位的温度变化。用浓度为100mg/L镰刀菌酸滴液处理黄瓜叶片，并与另一个用纯水处理的黄瓜叶片作比较。叶片处理的部位在4h后出现热效应，较纯水处理组高0.9℃，并在之后温度持续上升，在9h后叶片出现了肉眼可见的病斑特征，此时高出约3.8℃，差异性达到显著水平。CHAERLE L等用热像仪监测感染了烟草花叶病毒的烟草叶的温度变化。在感染后的7～9h出现热效应，感染部位较周围的部位高0.3～0.4℃，比肉眼观察法提前31h观察到感染特征。姚志凤等用热像仪监测感染了小麦条锈病的小麦。在接种病毒后的第6天通过热红外图像观测到了条锈病病斑，较可见光图片提早了4d观测到病变特征。

红外热成像技术在病毒早期监测中具有良好的效果，为基于机器视觉的病毒早期监测提供了较可见光监测更具有时效性的监测手段。

2.3 冻害胁迫监测

冻害胁迫指的是作物长时间在0℃以下，植物体内的水因温度过低而发生固体变化形成冰核导致其丧失生理活性，植物内部的冰晶形成与发展还与一种细菌有关，最终引发植株的死亡。

2.3.1 冰核形成与冰冻传播特征

用热像仪观察冰核的形成与冰冻传播特征，有利于更好地探索作物冻害胁迫的实质。WISNIEWSKI M等开始尝试用热像仪观察多种植物的冰核形成过程，并用热电偶与热成像的温度变化做验证比较。结果显示，热成像与热电偶的结果相近，表明热像仪的观察具有准确性。此外，在观察中发现红外热成像技术能确定冰核形成的初始位置、成核时的温度以及后续冰冻传播的状况。PEARCE R S等用热红外成像视频技术来观测大麦和绒毛草的冰冻传播的特征。结果表明，大麦的叶子沿叶片方向的冰冻传播速度为1～4cm/s，延侧向的速度只有较慢的0.3cm/s。绒毛草试验也得到了相似的结果。在大麦第1次接受冷冻胁迫时，如果环境温度＜22℃便会加快第2次冷冻胁迫时的冰冻传播速度。FULLER M P等在研究马铃薯冻害的特征时发现，叶子的降温速度远快于茎的降温速度，说明不同部位的冻害速度也不一样。

2.3.2 冻害评估

通过观察恢复常温后的作物生存状况是一种检测作物抗冻性的常用方法。FULLER Michael P等用热像仪研究抽穗后小麦的局部冻害胁迫特征。通过热成像观察两种小麦的茎和麦穗在7种0℃以下气温中冰核形成过程。结果表明，这两种小麦在－5℃时达到承受冻害胁迫的极限，比在其他温度下更具有抗冻性，并且认为大多数品种的小麦都应具有相似的特点。在基于多元数据的遥感监测中，红外热成像遥感反演技术与其他遥感技术相结合可被用于冻害胁迫的监测。林海荣等探索用红外热成像遥感技术反演出棉花冠层温度，再与EMT遥感植被指数相结合使用，对棉花冠层的冻害胁迫进行分级，结果表明，该方法可被用于冻害程度的区域划分，相较传统的方法更具有优势。

2.4 产量预测

基于统计学的抽样调查测产法具有较高精度的预测结果，但该方法需要消耗大量的人力物力，且效率低下，性价比低。通过获取作物的红外热成像信息特征进行测产，可明显提高效率。

在产量预测中，由于红外热成像提取的特征与某种胁迫有关，因此基于红外热成像技术产量预测的实质是研究预测产量与胁迫之间的关系，胁迫通常是水分胁迫。有学者最早通过红外热成像技术提取特征值测产，利用胁迫积温指数（Stress Degree Day，简称SDD）来调度灌溉量，并发现该指数与产量成负相关关系。假设将衡量水分胁迫状况的指数作为产量预测的特征值，则在作物的哪个生长阶段获取该特征值便是第2个研究点。GIUSEPPE Roman等用红外热成像技术研究不同的转基因玉米，发现在玉米籽粒形成期的水分胁迫指数与玉米的产量存在负相关关系，且相关性达到了显著水平。PURUSHOTHAMANR等研究作物各生长时期的胁迫特征与产量关系。用热像仪记录了不同水分胁迫程度下的鹰嘴豆冠层生长过程的温度，计算各个生长时期的CTD指数，并将该指数作为预测产量的水分胁迫特征值。结果表明，播种后的第62天（约在整个生长过程的中间阶段）的CTD指数最能代表产量的特征值，相关系数R2=0.4。HUZhenfang等用BP神经网络预测不同灌溉条件下冬小麦的产量，用热像仪测量冬小麦冠层温度并计算出水分胁迫指数。使用1个灌溉周期的3个不同时间点的水分胁迫指数作为神经网络的输入层，网络输出是产量。结果表明，神经网络预测值最大相对误差仅为3.43%，远小于非线性拟合函数的相对误差。

2.5 其他方面

2.5.1 仓储监测

为保障成品粮在仓储过程中的品质安全，需对成品粮仓储结露进行监测，预防结露的发生。仓储堆内的温度、湿度以及微气流速度是直接影响结露发生的3个关键因素。同等湿度下，随着仓库温度的变化，会析出冷凝水，从而影响储粮生态系统。王振华在研究仓储堆热传递数学模型时，利用热像仪观察仓内温度场，分析仓内热量传递过程以及气场的流动方式。再利用垂直隔膜进行仓内谷物分离，并通过其温度场来查看热量在仓内的均匀化程度。尹君在进行小麦粮堆耦合模型及结露预测研究时，利用热像仪图片呈现的温度场图片进行图像灰度化二值化处理，找出受热区域的边缘点并计算其面积，比较前后的图片，得出受热面积的变化，进而推断出仓内气体的自然对流现象。

2.5.2 农药雾滴沉积效果

农药雾滴在作物上会产生蒸发吸热的物理现象，基于该原理，雾滴的沉积效果也可用红外热成像技术进行衡量。张京等在研究无人机喷雾参数对雾滴沉积的影响时，利用热像仪获取田间温度的喷雾前后温差变化信息，从而求出水稻冠层温差变化率，以表征雾滴沉积量的指标。通过不同的飞行速度与高度进行喷雾测试，结果表明，在飞机的飞行速度为1.5m/s、飞行高度为2m时，喷雾前后冠层温度变化率最大，为16.83%。因此，确定该飞行状态条件下，雾滴沉积效果最佳。

2.5.3 机器视觉与图像识别

在试验中获取作物的红外热成像视觉特征，可与其他视觉相结合增加信息量或根据目标与背景之间的温差进行识别。褚翔等用可见光+红外热成像四通道信息测量苹果树上的苹果产量。测试的目标有86个，与单用可见光相比，可见光+红外热成像的机器视觉识别法的漏检量减少7个，正确率为78.2%。周建民等用热成像机器视觉对橡树上的板栗进行识别，并将正常果、空心果和坏死果区分开。试验结果的总体识别率为92.5%，其中对坏死果的识别率为100%；正常果的识别率为96.7%；空心果由于表面温度接近正常果，识别率仅为70%。

2.5.4 虫害监测

虫害的监测在农业应用中拥有重要的地位，植食性昆虫的取食行为可以改变寄主植物的表现形态，并引起寄主植物一系列的生理、生化应激反应，从而改变寄主植物与以后或同时取食该植物的同种或异种昆虫之间的物理和化学信息联系，植食性昆虫种内和种间相互作用很大程度上通过寄主植物得以实现。

目前，在研究早期监测虫害的手段中，研究热点主要集中在光谱检测，检测对象通常是虫体本身或是遭到虫害胁迫后的作物对象。红外热成像技术在虫害监测中的应用相对较少，其缺乏针对性，无法监测出昆虫种类或遭到虫害胁迫后作物对象的特征，即无法与其他胁迫有效地区分开。GJJR Michelsd等用小麦做了4种方式的胁迫来进行虫害胁迫与水分胁迫之间的区分试验，且用热像仪采集温度信息数据，但依然无法有效地分辨出虫害胁迫与水分胁迫之间的区别。

王蕾在研究落叶松林虫害的监测时，将热红外波段引入到监测研究中，突破了以往主流研究的几个波段的局限性，在数据源上得到了一定的拓展。红外热成像技术关键还是在于监视对象的表面温度。从本质看，虫害所引起的作物生理特征的改变，是由昆虫引起的病害，如因昆虫身上携带的病毒传播，感染或昆虫吸吮汁液而引起的水分胁迫。因此红外热成像技术对于虫害监测中的意义更多是在于一种辅助的作用。

2.5.5 脱叶剂效果

脱叶剂拥有破坏叶绿体膜的作用，会使作物叶片的生理活性下降，降低蒸腾速率。为了观察脱叶剂的使用效果，可使用热像仪监测施药前后的冠层温度进行药效评估。王康丽等使用机载无人机监测了脱叶剂对棉花冠层温度的影响，以探究红外热成像评估脱叶剂效果的可行性。结果表明，晴朗无云的中午是监测的最佳时段，初步证明了红外热成像技术评估药效的可行性。

3 结束语

红外热成像技术由于快速、无损等特点，在作物水分胁迫监测、冻害胁迫监测、侵染性病害监测以及测产等方面已经被深入研究和应用。对作物红外热图像信息特征进行分析，有助于研究作物机理变化规律，获取生物生态信息，对作物的生长状况进行监测。虽然红外热成像技术已被应用于精准农业信息的获取中，但仍然存在一些问题。一是在图像处理方面，其软件大多只有基本的功能，对于复杂的农业环境，人为切割区域分析效率低下，自适应算法的多样性和优化有待提高，针对各种类作物建立热像数据库以及自适应的算法是今后研究的关键。二是在红外热成像监测方面，气象因子的复杂性使温度在不同时刻受到的光照强度、空气温度以及湿度不同，导致冠层的温度不稳定，以致无法有效地在时间序列上对作物监测信息进行精确地纵向比较。找到有效指数或准确地预测叶温以排除气象因子的影响，能更有效地评判监测作物的状态。三是在建模方面，温度指标分析方法仍基本停留在统计分析对比上，较少建立监测作物的冠层温度特征与某种研究对象关系的模型。四是在遥感方面，目前，大多数研究还只停留在地面上的监控，与无人机结合的大田试验应用不多。因此，应以农业大数据为基础，结合神经网络、支撑向量机以及决策树等机器学习算法，对图片信息进行识别分析。

从当前研究看，红外热成像在农业方面的监测开始走向结合无人机遥感的路线，这也是未来的发展趋势。红外热成像技术在农业上的应用虽还处在发展阶段，作为精准农业最有前景的信息获取技术已经在农业生产、作物监测以及抗性检测中发挥了重要的作用。在精准农业中，精确且有效地获取作物的红外热成像特征仍然是农业精准管理和作业的重点与难点，相关技术与方法的突破对实现精准农业、信息化农业与智能化农业管理具有重要意义。

本文内容转载自《农业工程》2019年第11期，版权归《农业工程》编辑部所有。

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