光谱技术在蔬菜生产检测中的研究进展、挑战与建议

文献类型： 中文期刊

第一作者： 白珏坤

作者： 白珏坤;陈怀勐;董大明;刘亚超;岳晓龙;杜秀可

作者机构：

关键词： 光谱技术;近红外光谱;拉曼光谱;荧光光谱;蔬菜;现场检测

期刊名称： 智慧农业(中英文)

ISSN： 2096-8094

年卷期： 2025 年 7 卷 004 期

页码： 1-17

摘要： [目的/意义]蔬菜品质安全与营养价值的实时无损检测是贯通"从田头到餐桌"全产业链的核心需求.光谱技术被视为是提高检测效率、降低成本、实现规模化的关键手段.本文通过概述光谱技术在蔬菜产业链各环节的应用以及分析发展方向,为该领域的研究者和从业者提供帮助.[进展]系统回顾了近年来近红外、拉曼、荧光、激光诱导击穿光谱(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)及紫外-可见等光谱分析技术在蔬菜育种、种植管理、采收、储运、销售全链条的应用进展.硬件层面,小型化传感器配合智能手机、无人机及物联网实现田间原位监测;算法层面,偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、卷积神经网络、迁移学习等模型使可溶性固形物(Soluble Solid Content,SSC)、农药残留、重金属等指标的预测R2普遍大于0.90,检测限低至mg/kg级;数据层面,多模态融合(LIBS-NIR、荧光-图像)显著提升了复杂基质下的鲁棒性;典型应用场景包括:表面增强拉曼光谱实现痕量农药现场筛查,叶绿素荧光实现采后品质动态追踪,LIBS完成土壤-蔬菜重金属迁移原位监测.[结论/展望]光谱技术在蔬菜产业已具备"单点验证"到"链式示范"跨越的技术基础,但仍受模型跨品种跨环境泛化能力、田间噪声干扰、设备成本及标准缺失等问题的制约.未来需构建覆盖多品种、多地域的开放光谱数据库,发展自校准、自适应的智能传感器,制定硬件接口与数据格式统一标准,并通过模块化、租赁式商业模式降低中小农户使用门槛,以推动光谱技术在蔬菜产业的大规模、可持续应用.

分类号： O657.3%S-1

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