近红外及光谱成像技术在果树栽培应用中的研究进展_陈天财.pdf

5中国果树，2023（3）：5-11本文于 2022-06-25 收到，2022-08-08 收到修改稿。*国家自然科学基金（32160698）；新疆维吾尔自治区研究生实践创新项目（XJ2022G245）；塔里木大学研究生科研创新项目（TDBSCX202104）；国家重点研发计划（2020YFD1000703）。陈天财电话：18196369746，E-mail：；张锐为通信作者，E-mail：。专题综述 DOI：10.16626/ki.issn1000-8047.2023.03.002近红外及光谱成像技术在果树栽培应用中的研究进展*陈天财1,2，王雨1,2，马治浩1,2，郭松1,2，张锐1,2，袁洲3，王涛4，虎海防5，张建良6（1 新疆生产建设兵团塔里木盆地生物资源保护利用重点实验室，阿拉尔 843300）（2 南疆特色果树高效优质栽培与深加工技术国家地方联合工程实验室）（3 新疆维吾尔自治区科技项目服务中心）（4 塔里木大学信息工程学院）（5 新疆佳木果树学国家长期科研基地）（6 第一师阿拉尔市三团农业发展服务中心）摘要光谱成像技术能够快速准确地监测作物生理形态随时空的变化，是智慧农业实践管理的有效工具。随着计算机和光谱学的发展，近红外、多光谱和高光谱仪器被广泛应用于果树生理生化特性的监测、果园养分状况的诊断以及病虫害的识别。光谱成像技术还可以与果园物理信息结合用于果园产量评估，在各物候期内为果园管理实践提供帮助。综述了光谱成像技术在果园实践管理中的研究应用，并基于文献分析提出了未来光谱成像技术在智慧果园管理实践中的建议，为相关从业及科研人员更好地了解近红外、多光谱和高光谱技术在果树栽培管理应用中的优势和局限提供帮助，进一步促进该技术在果园管理中的推广应用。关键词光谱成像技术；果树；栽培管理；智慧果园中图分类号：S66文献标志码：A文章编号：1000-8047(2023)03-0005-07R Re es se ea ar rc ch h p pr ro og gr re es ss s o of f n ne ea ar r-i in nf fr ra ar re ed d a an nd d s sp pe ec ct tr ra al l i im ma ag gi in ng g t te ec ch hn no ol lo og gy yi in n f fr ru ui it t t tr re ee e c cu ul lt ti iv va at ti io on nCHEN Tiancai1,2,WANG Yu1,2,MA Zhihao1,2,GUO Song1,2,ZHANG Rui1,2,YUAN Zhou3,WANG Tao4,HU Haifang5,ZHANG Jianliang6(1 Key Laboratory of Corps of Protection and Utilization of Biological Resources in Tarim Basin,Xinjiang,Alar 843300)(2 The National and Local Joint Engineering Laboratory of High Efficiency and Superior-Quality Cultivation and Fruit DeepProcessing Technology of Characteristic Fruit Trees in South Xinjiang)(3 Xinjiang Uygur Autonomous Region Science andTechnology Project Service Center)(4 College of Information Engineering,Tarum University)(5 National Long-termResearch Base of Xinjiang Jiamu Fruit Tree Science)(6 Agricultural Development Service Center of the Third Regiment ofAlar City,The First Division of Xinjiang Production and Construction Corps)A Ab bs st tr ra ac ct tSpectral imaging technology can quickly and accurately monitor the changes in crop physiological form overtime and space,and is an effective tool for the management of smart agricultural practices.With the development ofcomputers and spectroscopy,near-infrared,multispectral and hyperspectral instruments are widely used in researchapplications for monitoring the physiological and biochemical characteristics of fruit trees,diagnosing orchard nutrient status,and identifying pests and diseases.Spectral imaging technology can also be combined with orchard physical information fororchard yield assessment to help orchard management practices during each phenological period.The research andapplication of near-infrared,multi-spectral and hyperspectral imaging technologies in orchard practice management werereviewed,and based on the literature analysis,suggestions for future spectral imaging technology in the management practiceof smart agricultural orchards were put forward,aiming to help relevant practitioners and researchers better understand the6陈天财，王雨，马治浩，等：近红外及光谱成像技术在果树栽培应用中的研究进展advantages of near-infrared,multi-spectral and hyperspectral technologies in orchard management and application andlimitations,and promote the application of this technology in orchard management.K Ke ey y w wo or rd ds sspectral imaging technology;fruit tree;cultivation management;smart orchards我国果树种植面积和产量居世界第 1 位1，智慧果园是智慧农业的重要组成部分，也是果业发展的必然趋势，是农户增收、生态健康、食品卫生等方面的重要保障。智慧果园通过改善果园管理实践（水肥投入），确保果园产出（生物量、果实品质与产量）和应对环境变化与病虫害等威胁。光谱成像（多光谱和高光谱）技术能够识别果园中的田间变异，并为特定地点的管理实践提供有用信息2。该技术广泛应用于检索各种作物属性的研究，如叶绿素含量、生物量、产量等3-4。近红外光谱和高光谱探针因其精准、便利而被广泛用于观察叶片和冠层光谱特征5。光谱成像技术能加速信息采集，使监测尺度从单叶片水平扩展到果园乃至区域水平6。多光谱成像仪具有采集迅速、成本低廉等特点，其离散波段在检索变量及其准确性上存在一定的限制。高光谱成像仪拥有成百上千个连续光谱波段，能够监测到作物细微差异（早期病虫侵害和养分缺失）及其随时间的变化7-9，但也面临高昂的成本问题。相较于传统监测方法，光谱成像技术在果树管理上具有明显优势。跟踪了国内外光谱成像技术在果树上的研究应用，从果树生理生化特性监测、养分评估、病虫害识别、果园产量估算等研究方向进行综述，并从研究和应用 2 个方面综合分析了光谱成像技术在果树栽培中的发展趋势。1果树生理生化特性监测检索果树生理生化特性、实时监测果树状况是光谱成像技术在果树栽培上的重要应用4,10。生化方面主要对叶片叶绿素（Chl）含量11、类胡萝卜素含量12和植株含水量13等的估算，而生理方面主要集中于叶面积指数（LAI）14和生物量15等的监测。对果树生理生化指标的实时掌握有助于了解果树生长状态及果实品质形成。叶片 Chl 含量是影响果树光合能力和控制果树生产力的重要生化指标10。Ali 等16利用 ASD FieldSpec 4 高光谱仪采集并分析柑橘园的冠层光谱信息，其光谱反射率在红边区域（680731 nm）表现出相同的光谱响应，但响应强度不同，红边位置（REP）向更长的波长移动时 Chl 含量更高，将 REP与 Chl 数据通过线性外推的方法建立了柑橘叶片Chl 估算模型，其模型的验证结果R2和 RMSE 分别为 0.90 和 10.1%。Tamburini 等11收集了苹果树不同树冠部位（上、中、下部）180 片叶片的近红外光谱数据，以估算其 Chl 及总氮含量，利用傅里叶变换-偏最小二乘回归建立 Chl 含量评估模型，并不断添加新样本到原始校正库，建立了具有代表性和鲁棒性的校准（总 Chl：R20.941，SEC0.132，SEP0.162；叶绿素 a：R20.913，SEC0.076，SEP0.101；叶绿素 b：R20.899，SEC0.059，SEP0.101）。另一方面，LAI 作为冠层大气界面上表征植物能量交换的生态生理学关键参数17，能较好地反映果树群体状况并与果树生物量和产量高度相关18，表 1 总结了光谱成像技术在估算果树 LAI中的研究进展。表 1利用光谱成像技术研究果树 LAI 的案例树种研究人员研究重点苹果韩兆迎等14使用 ASD 地物光谱仪对红富士苹果树冠 LAI 估测，利用新建植被指数（VI）建立随机森林回归模型，以提高估测精度Liu 等19基于无人机多光谱数据检索苹果树冠 LAI，对比 GBDT 模型与 SVR 模型估算性能樱桃Mora 等20借助数码相机（DC-CAM 3200Z）图像检索 2 种樱桃树冠 LAI，采用基于特定图像分割算法的改进封面摄影方法，以排除非叶片材料干扰葡萄Ilniyaz 等21利用无人机获取多光谱图像估计葡萄树冠 LAI，提出准确性、鲁棒性更优的 VI-LAI 集成模型植株含水量是揭示水分胁迫的关键参数22，用于评估果园水分亏缺程度，在水分胁迫未对果树产生较大经济破坏前，通过灌溉调整挽回果园经济损失。潘庆梅等23利用 Field Spec4 Hi-Res 光谱分析仪估算核桃树体水分状况的研究发现，在 621703nm 和 1 2442 500 nm 范围内，各品种核桃叶片含水量与反射率显著相关，表明叶片反射率支持核桃树体水分状况的分析。Laroche-Pinel 等24收集了 4个不同灌溉条件葡萄园的高光谱数据和对应的藤茎水势