云顶天宫目前，大多数农民仍然依靠视觉检查来实现作物的生长和质量。但人眼的感知能力是有限和主观的。许多质量评估不仅超出了人类的视觉能力，而且超出了传统的RGB彩色成像能力。

多光谱成像可以提高农业等多个应用领域的检验能力

采用精准农业和智能农业理念的农场不仅实现了优秀的质量评价，而且实现了高效率，大大降低了劳动力成本。多光谱图像是评价土壤生产力和分析作物健康状况的有效工具。与肉眼观察相比，多光谱传感器技术允许农民获得更准确、更有效的信息。

多光谱成像除了估计作物产量外，还可以帮助农民检查作物果实的生长情况，然后对生长管理做出及时必要的对策。利用多光谱成像技术识别杂草和病虫害已成为一种流行的方法，因为早期检测有助于优化方法和资源，促进作物的良好生长。多光谱成像还有助于面积计算和作物测量，以帮助员工分配。土壤肥沃的数据有效地影响了土地的使用和管理。

除了辅助作物的生长外，光谱成像还与人工智能中的深度学习相结合，并扩展到帮助控制和测量作物灌溉和监测牲畜状态。当用于水果和蔬菜产品检验时，多光谱成像可以提供可见和不可见波长的组合，以测量和分析外部特征(如颜色、纹理、表面损伤、形状和尺寸)和内部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同样，在检查肉和鱼时，多光谱成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量，以及肉表面的损伤和颜色。

除了辅助作物的生长外，光谱成像还与人工智能中的深度学习相结合，并扩展到帮助控制和测量作物灌溉和监测牲畜状态。当用于水果和蔬菜产品检验时，多光谱成像可以提供可见和不可见波长的组合，以测量和分析外部特征(如颜色、纹理、表面损伤、形状和尺寸)和内部特征(如干燥、成熟、水、糖和脂肪)。同样，在检查肉和鱼时，多光谱成像也有助于分析切口、脂肪和骨的含量，以及肉表面的损伤和颜色。

利用多光谱检验技术可以发现不需要的灰尘颗粒，有助于在包装前确保菠菜的质量