高光谱技术检测农产品的主要步骤包括：

1.采集高光谱图像，高光谱图像采集方式的不同，可以分为点扫描、线扫描和面扫描三种成像方式。

2.提取农产品特征，农产品特征分为几何特征和光谱特征，几何特征是指产品的大小、形状等，光谱特征是指产品表面的纹理信息等。

3.农产品分类，利用提取的特征对农产品进行分类，常用的分类算法有支持向量机、神经网络等。

4.农产品检测，基于高光谱图像的农产品检测主要是对农产品的质量、新鲜度等进行检测。

高光谱检测农产品的原理主要包括以下几个方面：

光谱成像技术。高光谱检测技术利用电磁波如紫外线、可见光、中红外等影响，获取物体在特定电磁波下的窄波段光谱信息。通过这种方法，我们能够得到大量窄波段的光谱图像信息，并构建起完整的连续管沟曲线。

光谱特征识别。这些“指纹”被称为光谱特征，可用于识别被扫描物体的物质组成。根据不同的光源，光谱范围可分为200～400nm(紫外)、400～760 nm(可见光)、760～2560 nm(近红外)以及波长大于2560nm的区域3。

图像处理与分析。将二维图像与光谱技术相结合，通过三维数据显示，在建立二维平面像素坐标轴后，建立第三维坐标轴，表示波长信息。通过图像处理和光谱分析，对果蔬的成熟度、含糖量、水分、病虫害等情况进行检测和评估。

通过高光谱检测技术，可以非破坏性地检测农产品的品质，为果蔬的分级、挑选、储存和运输提供科学依据，有助于提高农业生产效率和产品质量。

哪些农作物需要高光谱检测？

粮食作物。如水稻、小麦等，高光谱技术在监测不同病害胁迫下粮食作物的研究和应用最广泛和深入，尤其是水稻和小麦的病害研究已经从理论逐渐走向应用。

经济作物。如棉花与烟草等。

利用高光谱技术，可以检测农作物的水分、病虫害、成熟度等信息，帮助提高农作物检测的准确性和效率。