木薯褐条病被称为木薯的“癌症”，严重时可致减产100%，且症状出现时已错过最佳防控期。湖北省农业科学院联合中国农业科学院油料作物研究所等团队，在《农业工程学报》发表研究，首次实现无人机高光谱成像与机器学习算法的深度融合，构建“感知—诊断—施药”一体化技术闭环。

研究采用大疆M300无人机搭载高光谱成像仪，在400–1000 nm波段捕捉木薯叶片在病害胁迫下的光谱指纹。受侵染叶片在近红外波段反射率显著下降，比肉眼症状提前7–10天可被识别。团队构建了随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)三类分类模型，最优模型检测准确率超过94%。

核心突破在于自动生成变量施药处方图：根据病害分级结果，将田块划分为健康、轻、中、重度四级，处方图可直接导入植保无人机，实现“哪里得病治哪里”。田间验证显示，农药减量超过35%，防治效果提升约40%。

该技术可拓展至香蕉枯萎病、柑橘黄龙病等热带作物病害防控，为农药减量增效和智慧农业落地提供了可复制的“空地一体化”方案。

来源：湖北省农业科学院粮食作物研究所、中国农业科学院油料作物研究所；题目：基于无人机高光谱成像与机器学习的木薯褐条病早期检测及变量施药方法研究；发表于：农业工程学报（2026年3月24日）。