茶樹(shù)是一種典型的葉片型植物，具有獨(dú)*的表型特征。例如，茶樹(shù)的葉面積與產(chǎn)量直接相關(guān)，而茶芽的形態(tài)則是中國(guó)綠茶等級(jí)評(píng)定的重要依據(jù)。茶葉中的茶多酚和茶氨酸含量對(duì)其風(fēng)味和口感有著至關(guān)重要的影響。此外，茶葉的生長(zhǎng)品質(zhì)會(huì)受到多種因素的影響，包括光照、溫度、水分和肥料。這些因素對(duì)茶葉質(zhì)量有復(fù)雜的影響，使得專(zhuān)家難以精確預(yù)測(cè)茶葉的品質(zhì)變化和進(jìn)行合理的茶園管理。
傳統(tǒng)的方法是專(zhuān)家根據(jù)天氣、茶葉生長(zhǎng)的變化和新鮮茶葉的顏色或形狀來(lái)管理茶園。這種管理方式不僅耗費(fèi)大量人力，還高度依賴(lài)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，難以適應(yīng)大規(guī)模茶園的生產(chǎn)需求。為了滿(mǎn)足高通量、快速且準(zhǔn)確的檢測(cè)需求，高光譜遙感（HSI）使植物的物種分類(lèi)和生物化學(xué)參數(shù)監(jiān)測(cè)成為可能，因?yàn)楦吖庾V數(shù)據(jù)包含大量的窄光譜通道，可以檢測(cè)到窄吸收特征的細(xì)微變化。該技術(shù)采用光譜和空間信息的多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)茶葉種植過(guò)程中品質(zhì)自動(dòng)化和精確檢測(cè)，該技術(shù)不僅提高了檢測(cè)效率，減少了人為誤差，還提供了更客觀和準(zhǔn)確的植物性狀呈現(xiàn)。近年來(lái)，HSI技術(shù)在茶樹(shù)室外栽培管理中得到了廣泛應(yīng)用，常用于茶樹(shù)葉片營(yíng)養(yǎng)分析、茶園土壤分析，以及茶樹(shù)的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，逐步成為茶葉種植管理中重要的監(jiān)測(cè)手段。
高光譜成像技術(shù)在茶葉的栽培管理監(jiān)測(cè)中，通常應(yīng)用于茶樹(shù)葉片營(yíng)養(yǎng)分析、茶園種植土壤分析，也有將其應(yīng)用于茶樹(shù)抗旱資源的篩選。多數(shù)研究集中于葉綠素監(jiān)測(cè)，通過(guò)監(jiān)測(cè)葉綠素含量實(shí)現(xiàn)多茶葉栽培的管理。
Dutta等(Dutta et al., 2015)利用多種多元分析方法對(duì)347-2506 nm范圍內(nèi)的實(shí)地測(cè)量高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，篩選出最佳預(yù)測(cè)模型，并建立了一階導(dǎo)數(shù)光譜偏最小二乘回歸（FDR-PLSR）模型，以準(zhǔn)確估計(jì)茶葉中的茶多酚含量。該模型展示了較高的預(yù)測(cè)精度。證明了高光譜技術(shù)在空間尺度上估計(jì)和監(jiān)測(cè)茶葉質(zhì)量的可能性。
Tu等(Tu et al., 2018)利用無(wú)人機(jī)搭載的450-998 nm高光譜相機(jī)（圖13）采集茶樹(shù)樹(shù)冠的光譜數(shù)據(jù)，對(duì)大規(guī)模茶園中的茶樹(shù)品種進(jìn)行精確分類(lèi)。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并使用偏最小二乘回歸（PLSR）預(yù)測(cè)茶多酚和氨基酸含量，預(yù)測(cè)結(jié)果顯示茶多酚與氨基酸比值（茶葉感官品質(zhì)的主要指標(biāo)）的模型精度較好。這表明光譜數(shù)據(jù)與茶葉質(zhì)量指標(biāo)之間存在關(guān)聯(lián)性。
圖13. 無(wú)人機(jī)搭載高光譜相機(jī)設(shè)備
Jiang等(Jiang et al., 2024)利用不同的高光譜處理方法，確定了影響茶樹(shù)生長(zhǎng)參數(shù)（生物量和氮積累）的敏感高光譜特征，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立了基于多類(lèi)型敏感光譜信息的茶樹(shù)生物量和氮積累估算模型，最后評(píng)價(jià)了模型在全年不同時(shí)期監(jiān)測(cè)茶樹(shù)生物量和氮積累的準(zhǔn)確性。該研究利用高光譜遙感技術(shù)實(shí)現(xiàn)了快速、無(wú)損地估算茶樹(shù)生長(zhǎng)和氮營(yíng)養(yǎng)狀況，對(duì)茶園的精準(zhǔn)管理具有重要意義。本研究中茶樹(shù)高光譜圖像的采集方法如圖14所示。
圖14. 茶樹(shù)高光譜圖像的采集方法
Chen等(Chen et al., 2022)通過(guò)獲取茶樹(shù)表型的高光譜圖像（圖15），結(jié)合相關(guān)生理指標(biāo)進(jìn)行了建模，并對(duì)幾種茶葉種質(zhì)資源進(jìn)行旱水化試驗(yàn)。收集了生理生化和高光譜數(shù)據(jù)，分析了不同生理生化指標(biāo)在評(píng)估茶樹(shù)抗旱性中的權(quán)重，采用不同算法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并建立了Tea-DTC預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，基于高光譜和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的Tea-DTC模型可作為一種新方法，用于茶葉耐旱性種質(zhì)資源的篩選和評(píng)價(jià)。
圖15. 茶葉光譜數(shù)據(jù)提取過(guò)程
Li等(Li et al., 2024)提出了一種利用高光譜成像技術(shù)監(jiān)測(cè)茶葉扦插苗莖根生長(zhǎng)的方法。首先，利用Mask R-CNN提取茶苗的成熟葉和芽光譜。然后采用MSC、S-G、一維濾波技術(shù)對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)UVE、CARS和SPA篩選特征波段。最后，利用CNN-GRU網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)莖和根生物量，并與CNN和LSTM的SVR、RFR、PLSR機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行比較（圖16）。結(jié)果表明Mask R-CNN能夠準(zhǔn)確提取成熟葉片和芽的光譜；UVE篩選出的芽和根生物量的光譜特征波段比CARS和SPA方法更為全面；基于芽光譜的UVE+CNN-GRU模型為芽生物量的預(yù)測(cè)提供了*優(yōu)結(jié)果，而基于成熟葉片光譜的SPA+LSTM模型則對(duì)根系生物量的估計(jì)最為精準(zhǔn)。這些發(fā)現(xiàn)表明，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法的高光譜成像技術(shù)可以快速準(zhǔn)確地監(jiān)測(cè)扦插苗的生長(zhǎng)情況，且不會(huì)造成損害。這不僅為高效篩選茶葉優(yōu)良品種提供了新的數(shù)據(jù)來(lái)源和技術(shù)手段，而且提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和資源利用率。
圖16. 基于高光譜成像技術(shù)監(jiān)測(cè)茶葉扦插苗從扦插到長(zhǎng)成苗的生物量變化
在植物病蟲(chóng)害檢測(cè)研究中，植物葉片被病菌感染后往往出現(xiàn)不同形式的病斑、壞死或萎蔫區(qū)，色素含量和活性降低，導(dǎo)致可見(jiàn)光區(qū)的反射率增加，紅邊（670-730 nm）向短波方向移動(dòng)。在這些病蟲(chóng)害侵染植物的過(guò)程中，光譜響應(yīng)與病蟲(chóng)害引起的植物色素、水分、葉面積等生化物質(zhì)的癥狀有關(guān)。
Yuan等(Yuan et al., 2019)通過(guò)觀察450-950 nm波長(zhǎng)范圍內(nèi)炭疽病引起的紅移現(xiàn)象，篩選出適合于檢測(cè)炭疽病的最佳高光譜特征集，并進(jìn)一步利用自相關(guān)分析準(zhǔn)確、快速識(shí)別茶葉上的炭疽病區(qū)域。他們將無(wú)監(jiān)督分類(lèi)和二維閾值適應(yīng)相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)用于痂檢測(cè)的分析框架，在像素水平上識(shí)別疾病的總體準(zhǔn)確率達(dá)到94%（圖17）。證明了高光譜技術(shù)有助于提高茶樹(shù)病害檢測(cè)和田間管理水平。
圖17. 基于高光譜成像的茶樹(shù)炭疽病檢測(cè)工作流程示意圖
Cui等(Cui et al., 2021)提出了一種基于冠層高光譜數(shù)據(jù)（450-950 nm）的方法，用于檢測(cè)和區(qū)分外觀特征相似的三種茶樹(shù)脅迫（炭疽病、茶葉蟲(chóng)害和曬傷）。通過(guò)光譜靈敏度分析，他們確定了去除植物背景、識(shí)別植物損傷區(qū)域以及區(qū)分茶樹(shù)脅迫類(lèi)型的最佳光譜特征。隨后，研究利用k均值聚類(lèi)和KNN算法構(gòu)建了茶樹(shù)損傷區(qū)域的檢測(cè)模型，并通過(guò)Fisher線(xiàn)性判別法準(zhǔn)確區(qū)分損傷區(qū)域的脅迫類(lèi)型（圖18）。模型驗(yàn)證結(jié)果顯示，損傷區(qū)域檢測(cè)的準(zhǔn)確率達(dá)到95%，脅迫類(lèi)型識(shí)別的準(zhǔn)確率高達(dá)98%。從以上研究可以看出，基于高光譜成像數(shù)據(jù)的研究方法主要是通過(guò)各種統(tǒng)計(jì)判別或數(shù)據(jù)挖掘算法，建立光譜特征與病蟲(chóng)害類(lèi)型之間的關(guān)系，從而達(dá)到對(duì)不同類(lèi)型脅迫下侵染區(qū)域的準(zhǔn)確分析。揭示了該技術(shù)在大規(guī)模茶園病害管理特別是實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和準(zhǔn)確診斷方面的潛在應(yīng)用。
圖18. 基于高光譜成像技術(shù)的茶樹(shù)脅迫檢測(cè)與區(qū)分流程圖
高光譜成像技術(shù)在茶葉研究中的應(yīng)用日益深入，展現(xiàn)出巨大的潛力。該技術(shù)結(jié)合了成像與光譜分析的優(yōu)勢(shì)，生成包含空間和光譜信息的三維數(shù)據(jù)立方體，從而克服了傳統(tǒng)成像和光譜技術(shù)的局限。通過(guò)高光譜成像，能夠無(wú)損、精確地分析茶葉中的生物活性成分，如茶多酚、咖*因和氨基酸等。同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室擴(kuò)展至茶樹(shù)種植的實(shí)際檢測(cè)中，包括茶樹(shù)營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)、土壤成分以及病蟲(chóng)害的監(jiān)測(cè)等方面。
然而，高光譜成像產(chǎn)生的大量光譜數(shù)據(jù)對(duì)農(nóng)產(chǎn)品的快速檢測(cè)應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)。要解決這一問(wèn)題，必須從冗余的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征信息，并開(kāi)發(fā)合適的預(yù)測(cè)模型。此外，非專(zhuān)業(yè)人士可能面臨數(shù)據(jù)處理和建模方面的挑戰(zhàn)，這可能會(huì)阻礙該技術(shù)與生產(chǎn)線(xiàn)的整合。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)希望高光譜成像技術(shù)在茶葉檢測(cè)中的應(yīng)用更加自動(dòng)化和智能化。結(jié)合大數(shù)據(jù)分析與建模，有望進(jìn)一步提高茶葉品質(zhì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，助力茶葉產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化和現(xiàn)代化進(jìn)程。同時(shí)，技術(shù)的推廣與應(yīng)用將推動(dòng)茶葉全產(chǎn)業(yè)鏈的升級(jí)，從茶葉種植到加工再到銷(xiāo)售，帶來(lái)更具效率和品質(zhì)保障的生產(chǎn)模式。
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