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在蔬菜安全生產領域，農藥殘留快速、無損、動態監測一直是行業關注的重點。傳統色譜、質譜等檢測方式精度可靠，但樣品前處理繁瑣、檢測周期較長，難以滿足實時動態監測需求。高光譜成像技術憑借圖譜合一、非接觸、無損傷的特點，為農殘檢測提供了新的技術方向，相關研究團隊基于彩譜科技FigSpec FS-23高光譜相機開展的辣椒農藥消解動態監測研究，為這一技術落地應用提供了可參考的實踐方案。
辣椒作為廣泛種植的蔬菜作物，病蟲害防控過程中農藥使用較為普遍，實現農殘快速精準檢測，對提升產品品質與種植管理水平具有實際意義。高光譜成像雖在農殘檢測中展現出應用潛力，但數據采集成本、高維數據處理復雜度等問題，仍有待進一步優化，研究團隊以此為切入點，探索兼顧成本與精度的監測方案。
研究選用彩譜科技FigSpec FS-23高光譜相機作為核心數據采集設備，該設備可獲取400–1000 nm范圍內連續光譜信息，具備穩定的成像性能，能夠清晰捕捉辣椒葉片在不同農藥、不同濃度處理下的光譜差異，為后續特征提取與模型構建提供高質量原始數據。
在數據采集環節，設備可對辣椒葉片進行逐片掃描，記錄不同波長下的反射率信息，配合規范的實驗環境控制，有效降低光照、暗電流等因素對數據的干擾，保障光譜數據的一致性與可靠性，為農藥特征波長篩選奠定數據基礎。
1. 光譜數據預處理研究團隊采用多元散射校正（MSC）、Savitzky-Golay卷積平滑（SG）等算法對原始高光譜數據進行處理，減少環境噪聲與設備誤差帶來的干擾，提升數據質量，經預處理后的光譜數據，可更清晰地呈現農藥殘留帶來的光譜變化規律。
2. 特征波長篩選通過主成分分析（PCA）、競爭性自適應重加權（CARS）、連續投影算法（SPA）等降維方法，從海量高光譜數據中篩選出與戊唑醇、嘧菌酯關聯度較高的特征波長，主要集中在500–600 nm與700–800nm區間，既保留有效信息，又簡化后續數據處理維度。
3. 模型構建與精度驗證基于篩選后的特征波長，研究團隊構建1D CNN-LSTM深度學習模型，并與XGBoost、SVM、RF等機器學習模型，以及DNN、BPNN等深度學習模型開展對比測試。結果顯示，該模型在辣椒農藥種類與濃度判別上表現穩定，同時可結合14天連續光譜數據與實際農殘數據擬合，實現農藥消解動態的量化預測。
4. 依托高光譜篩選出的特征波長，研究團隊配置對應濾光片搭建多光譜成像平臺，降低設備成本與數據處理難度，實現辣椒活體植株農殘光譜信息的連續采集，讓高光譜技術的研究成果向輕量化、實用化方向推進，為田間便攜式設備開發提供參考。
本次研究通過高光譜成像與深度學習結合的方式，形成了一套辣椒農藥殘留快速判別、消解動態實時追蹤的技術方案，其價值體現在三個方面：
1. 為葉菜類農藥殘留無損檢測提供了可復制的技術流程，通過特征波長篩選降低高光譜技術應用門檻；
2. 實現農藥消解動態的可視化與量化預測，輔助明確安全采摘間隔期，支撐科學施藥與精細化種植管理；
3. 為高光譜技術從實驗室研究走向田間實用化設備開發，提供了硬件選型、數據處理、模型構建的完整實踐經驗。
FigSpec FS-23成像高光譜相機
l 圖像分辨率：1920*1920
l 光譜范圍：400-1000nm
l 光譜分辨率(FWHM)：2.5nm
l 光譜通道數：1200
