农学院当前承担需高光谱技术支撑的研究任务，涉及土壤地理、遥感、农业资源利用等领域，具体应用如下：
*. 土壤成分精准反演：有机质监测（通过***~******有机碳特征吸收峰，分辨率≤***，实现*.*%含量级定量反演，*²***;*.**）；重金属污染评估（利用黏土矿物在近红外波段吸附态重金属的谱形畸变，检测**/**等元素，检出限***;****/**）；水分空间分布（基于******水分子吸收深度，绘制*~****土层含水率三维热力图，误差***;*%）。
*. 土壤类型智能制图：融合***~******光谱库建立诊断模型，区分红壤/褐土/黑钙土等**类土壤亚型（精度***;**%）；识别土壤退化特征（盐渍化：*****反射率抬升；沙化：石英在******⁻¹强反射）。
*. 遥感科学应用：土地利用分类（***波段光谱立方体+深度学习分割，地物边界识别误差***;*.*像素）；植被覆盖监测（红边位置***~*****导数分析，叶面积指数反演误差***;*.*）；城市热环境评估（热红外波段*~****发射率校正，地表温度反演绝对误差***;*℃）；灾害预警（滑坡前兆土壤含水率异常光谱标记，识别预警时间提前**小时）。
*. 耕地质量提升：肥力优化（氮素胁迫诊断：*****叶绿素反射峰衰减**%，指导变量施肥，节肥**%~**%；磷钾缺乏预警：******吸收特征偏移，缺素症检出早于目视判断*天）；土壤改良评估（生物炭改良效果：****~******碳化物质特征峰强度提升，量化改良进度）。
*. 智慧农情监测：病虫害防控（甘蔗黑穗病：病叶在*****处反射率异常升高*%~**%，无症状期检出率**%；稻瘟病：******纤维素特征峰位移*.***，发病中心定位精度**）。
*. 灌溉决策：作物水分胁迫指数（****）模型（基于******/******双波段比值，节水灌溉触发阈值精度±*%）。
*. 种质资源开发：甘蔗品种筛选（高糖品系光谱标记：蔗糖特征峰*****强度与含糖量相关性*=*.**；抗倒伏品种识别：茎秆木质素在近红外波段吸收深度差异显著）。
