多光谱荧光成像+AI技术，揭秘气候变化下西兰花的“健康密码”

全球变暖等气候变化正威胁着农作物的生长与产量。不同农作物气候变化条件下的影响和响应研究，对于应对气候变化、保障粮食安全，具有特别重要的意义。作为营养价值的十字花科作物，其生理状态和抗病能力在气候压力——温度和CO₂浓度升高条件下——会发生显著变化。如何精准检测气候变化条件下作物健康、提前预警风险？西班牙科学家Mónica Pineda团队的一项研究，给出了答案——多光谱荧光成像+AI技术，为农业应对气候变化、探索可持续发展提供了新思路！

研究亮点：技术如何破解西兰花的“气候密码”？

1. 多光谱荧光成像：无损检测的“植物CT”

多光谱荧光成像技术通过紫外光激发叶片，捕捉蓝（F440）、绿（F520）、红（F680）和远红外（F740）荧光信号，反映植物细胞壁、叶绿素及抗氧化物质的分布与含量。  

       RCP4.5情景（中等升温+CO₂升高）：西兰花叶片F440、F520荧光强度显著增强，表明细胞壁加厚和抗氧化能力提升。

       RCP8.5情景（升温+CO₂剧增）：F680/F740比值上升（叶绿素减少），叶片脂质过氧化加剧，植物出现明显生长抑制。  

       AI赋能：结合深度学习算法，通过ROI区域分析和特征参数筛选，病害识别准确率超85%，实现早期无损诊断。

2. 红外热成像+高光谱成像：

红外热成像：测量叶片与环境温差（TL-TA），间接反映蒸腾作用强度。研究发现，气候压力下西兰花蒸腾速率下降，叶片温度升高，水分管理需优化。  

高光谱成像：计算植被指数（如VREI、WBI），量化叶片含水量、色素组成及抗逆性。结果显示，RCP8.5条件下叶片“健康指数”显著降低，需提前干预。

研究意义：为农业精准化提供“智慧方案”

1. 气候适应性筛选：通过多光谱荧光成像技术，高通量快速筛选气候变化条件下耐高温和CO₂的西兰花品种，优化育种方向。  

2. 动态监测与预警：结合AI模型，非接触实时监测分析田间数据，预测天气影响、病害爆发及营养缺失等风险。  

3. 精准施策、提质增效：助力精准农业管理，指导精准施肥、灌溉及农药喷洒，减少资源浪费、保护生态环境，提升产量与品质（生态食品）。

仪器技术方案推荐：PhenoTron®模块式作物表型成像分析系统

Ø 叶绿素荧光成像，作为光合生理表型科研检测利器

Ø 多光谱荧光成像，精准捕获F440-F740荧光信号，适配叶片、果实等多目标检测

Ø 多功能高光谱成像（选配），高光谱全面解析植物反射光成像和UV激发植物荧光成像

Ø Thermo-RGB成像（选配），红外热成像与RGB成像融合分析技术

Ø AI分析平台：内置深度学习各种性状特征算法，一键完成病害检测、生理参数建模，全面评估作物表型性状、光合作用、健康状态。  

从实验室到田间，多光谱荧光成像+AI技术正成为破解作物气候适应难题的关键工具。北京易科泰生态技术有限公司愿与您携手，用创新技术守护每一株作物的“健康未来”！