近红外光谱(800-2500 nm;NIR)与近红外高光谱成像(NIR-HSI)相结合极大的提高了其能力，拓宽了在各行业的应用。这种对几乎任何材料的物理和化学属性都敏感的无损技术可用于定性和定量分析。本综述描述了近红外光谱到近红外高光谱成像在农业应用方面的进展，重点是具有农艺价值种子的质量特征。探讨了NIR-HSI用于种子表型分析的进展，描述了用于建立近红外区域全波长或特征波长高精度预测模型的校准和预测模型样本量。由于近红外区域吸收带的分子解释是较为困难的;因此，本综述提供了文献中已经报道的重要的近红外吸收带分配。概述了在牧草种子中进行NIR-HSI种子表型分析的机会，还介绍了用于确定多年生黑麦草种子质量分布数据采集和分析流程。

　　图1 铺设在桌子上的种子信息获取;(a)反射率模式，(b)线扫描获取

　　图2 多年生黑麦草种子的图像(1)和NIR-HIS图像(2);种子方向：胚朝上(A)和胚朝下(B)。

　　图3 用于NIR-HSI种子以网格形式铺设，以便进行单个种子追踪。

　　图4 多年生黑麦草种子在黑白校准前和后的平均光谱实例。

　　图5 在MIA-Toolbox中分析种子高光谱图像的步骤流程图。(1)高光谱图像归一化。(2)背景去除和单个种子的类别选择。(3)颗粒图像的光谱预处理以及校准和预测。

　　来源：Reddy P, Guthridge K M, Panozzo J, et al. Near-Infrared Hyperspectral Imaging Pipelines for Pasture Seed Quality Evaluation: An Overview[J]. Sensors, 2022, 22(5): 1981.

　　https://doi.org/10.3390/s22051981

　　编辑：小王博士在努力