透过这条技术进步之路，农业部门也正在转变。在过去的十年中，我们发生了一些革命性的变化，利用无人机技术，农作物产量提高了 5-10%，用水量减少了 30%。所有这些进步都表明该行业正在发生多么迅速的变化，并且它开启了农业的进一步变革，这将有助于透过高光谱成像 (HSI) 和深度学习提高生产力和可持续性。
农业技术的演变
农业从18世纪的人力转向机械化，再到20世纪的绿色革命，以及现在的精准农业。这是一次划时代的进军，是对效率和永续性的不断呼吁所推动的。现代农业的创新，例如 HSI，现在正在与深度学习的其他创新相结合。这正在改变农业和土地管理的面貌，因为现在可以透过揭示终端成员或纯光谱特征来捕捉各种波长的影像。
这为检测疾病、营养缺乏和早期缺水检测提供了重要资讯。这意味著 HSI 为正确使用农药、最佳用水和监测作物健康以减少农业部门的浪费提供了支柱；因此，它为保护环境做出了巨大贡献。
与 HSI 融合的深度学习是革命性的，有助于应对农业领域的一些挑战。深度学习演算法甚至可以在症状出现之前预测作物产量并预测病虫害的存在。这些技术现在正在改变作物管理和种植策略，从被动方法转变为主动和预测方法。因此，在农业中采用高光谱成像（HSI）和深度学习技术会带来巨大的环境效益，从而导致向永续农业的过渡。
这些技术针对的是水、化肥和农药施用最多、使用资源最少、造成环境污染最少的地方。透过肥沃土壤和减少径流来促进整体系统的健康。改善植物胁迫和疾病的早期检测也有助于维持生物多样性；在这种情况下，化学物质不会随意使用，也不会威胁环境中的其他植物或动物物种。
环境效益和未来影响
因此，这将使农民能够正确管理作物并有效利用资源进行生产，从而降低营运成本。此类技术将促进永续农业，使农业实践与环境管理原则一致并支持环境管理原则，并加速世界粮食安全和生态平衡议程。
减少化学品使用：HSI 透过精确控制，大大减少了农药和化学肥料的使用量。透过精确识别受害虫、疾病地区和营养缺乏症，农民现在可以仅在需要的地方使用化学品，从而减少可能将有害物质带入周围生态系统的径流和渗滤液量。也就是说，投入更有针对性，既节省了资源，也减少了农业的生态足迹。
水资源保护：利用 HSI 资料启用的深度学习模型可以实现更合理的用水。这种针对田地不同部分的精确用水需求的精确技术可以大大减少浪费，这对于缺水地区和全世界应对气候条件变化来说是重要的一步。
土壤健康改善：具有深度学习的HSI 减少了化学物质的过度施用和灌溉效率低下，从而有助于改善土壤健康，保留更多的水，减少侵蚀，并在耕作的土地上培育一个更活跃的生态系统，并使其可持续发展未来。
生物多样性保护：正常使用杀虫剂可以抑制的害虫可以大量繁殖，并促进该地区的生物多样性，因此，该地区将拥有所有有用的昆虫、鸟类和其他野生动物，这些昆虫、鸟类和其他野生动物有助于授粉、控制其他昆虫。
HSI 和深度学习技术可以将这些可扩展的解决方案迅速带给全球小农。这些使农民的精准农业民主化，使他们能够利用这种先进的分析优势，并透过永续农业实践促进包容性成长。当我们站在农业复兴的新曙光之际，全球农业社区被要求抓住创新浪潮。
