利用无人机载高光谱技术，通过NDVINDWIMSR705VOG等指数对不同栽培条件和品种的水稻进行长势研究，以提升水稻育种和种植期间的科学指导。

      植被指数是一类具有一定生化意义的不同波段光谱值的组合，通常有比值植被指数、线性组合植被指数、修正植被指数、差值植被指数等。不同波段组合的植被指数对于不同指标预测效果不同。

      当作物受到胁迫作用时，相应的氮、色素、酶等发生变化，通过应用各种植被指数监测这些生理指标变化，可判断作物胁迫情况、生长状况以及产量情况。然而，多光谱只有少数几个波段，构建的植被指数未必能反映作物的生理生化信息及长势状态。高光谱则不同，其数百上千个波段信息，即使同一植被指数，也能有成千上万种组合，而这么多种组合以及这么多的植被指数，总能找到适合监测作物的生理生化信息及长势状态的敏感指数

      氮和叶绿素类含量是作物重要的养分指标，与作物产量密切相关。基于光谱和成像技术作物养分信息的获取根据是否直接利用光谱信息可分为基于直接光谱信息作物养分信息快速获取（如逐步多元回归、偏zui小二乘、权重系数、支持向量机等）和基于植被指数作物养分信息快速获取。基于直接光谱信息作物养分获取即通过原始光谱处理建模检测作物养分信息，而基于植被指数的养分检测是通过建立植被指数与养分的模型进行分析。

      在农作物生产中，水肥是影响作物生长的最主要因素之一，水分是作物的主要组成成分，水分亏缺将直接影响作物的生理生化过程和形态结构，从而影响作物生长。因此，及时准确地监测作物的水分状况对提高作物水分管理水平、指导节水农业生产具有重要意义。

      利用高光谱成像技术对作物矿质营养和水分胁迫进行监测，进而估算作物的营养和需水状况，从而指导施肥灌溉，是近年来发展起来的一门新技术。

      通过光谱和成像技术对作物水分胁迫信息进行快速获取，有利于作物肥水管理的精准化控制。基于高光谱建立的模型预测结果优于基于多光谱成像建立的模型。

      早期作物病虫害诊断对科学防治病虫害，保证作物产量具有重要意义。目前，病虫害诊断可分为直接方法和间接方法。直接方向主要是以化学分析方法为主,  包含聚合酶链反应、DNA 阵列等方法。而间接方法主要是以电子鼻、光谱仪等为主的传感器技术。光谱和成像技术是一种病虫害诊断的快速、无损、有效检测技术。当作物受到病虫害胁迫时，作物内部的生理指标以及外部形态均会发生变化，在光谱和成像技术上以光谱响应与纹理、颜色等特征呈现。因此，光谱和成像技术通过分析某一波段或者多个波段光谱以及作物图像信息对作物病虫害胁迫作出诊断。此外，用于诊断病虫害的植被指数主要有归一化植被指数、绿色归一化植被指数、比值植被指数、光化学反射、叶片水分植被指数1、水分指数、水分波段指数等。

      高光谱农业遥感应用中，作物精准分类与识别是进行农业灾害监测和产量评估的重要环节。通过无人机获取高光谱数据，能区分作物更细微的光谱差异，探测作物在更窄波谱范围内的变化，从而能够准确地对作物进行详细分类与信息提取。目前最流行、应用最广的高光谱作物分类方法有光谱角分类（SAM）、决策树分层分类等。

      作物长势是作物生长发育状况评价的综合参数，长势监测是对作物苗情、生长状况与变化的宏观监测。

      构建时空信息辅助下的高光谱遥感信息与作物生理特性及作物长势之间的关系模型便于作物长势监测，高光谱监测作物长势可分为植被指数以及结合GIS技术动态监测等方法。高光光谱遥感可以利用植被指数（NDVI、DVI等）进行农田地表覆盖类型分类和作物长势监测分析。例如，可以利用高光谱数据，通过分析NDVI和DVI，建立农田区域性覆盖指数模型，反映出区域性作物覆盖分异状况和随季节变化规律。

      森林病虫害是我国主要的森林灾害之一，每年都会对森林资源造成巨大损失，同时给生态环境带来严重的负面影响。

      高光谱遥感技术在森林病虫害监测中具有较强的优势和巨大潜力。利用高光谱影像和高光谱数据分析技术研究树木受病虫危害后的变化，寻找病虫危害程度与原始光谱、植被指数等变化之间的关系，确定不同树种病虫害监测的敏感波段和敏感时期，是目前高光谱遥感用于森林病虫害监测的研究热点和关键。

      森林树种类型识别的主要目的是提取树种的专题信息，为划分森林类型、绘制林相图和清查森林资源提供基础和依据。

      目前，国内外利用高光谱遥感进行树种识别主要是从叶片、冠层和高光谱影像3个研究尺度开展。基于叶片的树种识别主要是对叶片反射率及其变换形式运用统计方法、遗传算法等进行分析，以树种识别的可行性分析与识别潜力为主要研究内容；基于冠层的树种识别主要运用光谱信息散度法、光谱角填图法等基于光谱信息的遥感图像分类方法，并利用地物光谱仪获取的林分冠层反射率曲线，进行树种分类；基于高光谱影像的树种识别主要通过对影像进行去噪降维等预处理后，运用监督或非监督分类的方法进行树种识别。

广东某自然保护区，无人机载高光谱飞行遥感树种识别。可在天然混交林中，有效识别出主要目标树种-五针松在监测范围内的生长分布情况。

      生物多样性保护迫切需要对陆地植物多样性信息进行快速精确的收集。高光谱遥感的出现，为大空间尺度上的植物多样性研究提供了技术基础和契机。

     高光谱遥感反演生物多样性的手段，有直接反演和间接反演。直接反演手段从光谱曲线特征切入，以光谱变异假说为理论基础，以期直接建立光谱信息与植物多样性的关系；间接反演手段则通过植被指数将光谱信息关联植物多样性，或通过定量反演功能性状计算功能多样性指标，进而实现植物多样性的间接估测。

      高光谱遥感技术与地面通量监测、激光雷达、计算机可视化等其他技术的协同应用可能是在生物多样性研究领域中一个新的发展方向。

      利用无人机载高光谱，可以对受到病虫害或自然灾害的农作物进行评估，确认受灾区域和面积，从而判断灾害严重程度，同时可作为保险定损的量化依据之一。

      运用光谱分析技术进行作物识别、灾害评估，对快速判断作物的灾害类型、灾害等级，对受灾面积进行智能核定，同时与云端数据库进行比对，为农业生产者提供有效的管理方案及防治措施，解决了农业保险查勘过程中的耗时长、定损难等痛点问题，为后期由保后理赔向保中预防管理提供技术支撑。