全球變暖、極端天氣頻發……氣候變化正威脅著農作物的生長與產量。不同農作物氣候變化條件下的影響和響應研究，對于應對氣候變化、保障糧食安全，具有特別重要的意義。作為營養價值極高的十字花科作物，其生理狀態和抗病能力在氣候壓力——溫度和CO₂濃度升高條件下——會發生顯著變化。如何精準檢測氣候變化條件下作物健康、提前預警風險？西班牙科學家Mónica Pineda團隊的一項研究，給出了答案——多光譜熒光成像+AI技術，為農業應對氣候變化、探索可持續發展提供了新思路！
 
研究亮點：技術如何破解西蘭花的“氣候密碼”？

1. 多光譜熒光成像：無損檢測的“植物CT”
      多光譜熒光成像技術通過紫外光激發葉片，捕捉藍（F440）、綠（F520）、紅（F680）和遠紅外（F740）熒光信號，反映植物細胞壁、葉綠素及抗氧化物質的分布與含量。  
      RCP4.5情景（中等升溫+CO₂升高）：西蘭花葉片F440、F520熒光強度顯著增強，表明細胞壁加厚和抗氧化能力提升。
      RCP8.5情景（極端升溫+CO₂劇增）：F680/F740比值上升（葉綠素減少），葉片脂質過氧化加劇，植物出現明顯生長抑制。  
      AI賦能：結合深度學習算法，通過ROI區域分析和特征參數篩選，病害識別準確率超85%，實現早期無損診斷。
2. 紅外熱成像+高光譜成像：
      紅外熱成像：測量葉片與環境溫差（TL-TA），間接反映蒸騰作用強度。研究發現，氣候壓力下西蘭花蒸騰速率下降，葉片溫度升高，水分管理需優化。  
      高光譜成像：計算植被指數（如VREI、WBI），量化葉片含水量、色素組成及抗逆性。結果顯示，RCP8.5條件下葉片“健康指數”顯著降低，需提前干預。
研究意義：為農業精準化提供“智慧方案”
      1. 氣候適應性篩選：通過多光譜熒光成像技術，高通量快速篩選氣候變化條件下耐高溫和CO₂的西蘭花品種，優化育種方向。  
      2. 動態監測與預警：結合AI模型，非接觸實時監測分析田間數據，預測極端天氣影響、病害爆發及營養缺失等風險。  
      3. 精準施策、提質增效：助力精準農業管理，指導精準施肥、灌溉及農藥噴灑，減少資源浪費、保護生態環境，提升產量與品質（生態食品）。
 
儀器技術方案推薦：PhenoTron®模塊式作物表型成像分析系統

• 葉綠素熒光成像，作為光合生理表型科研檢測利器
• 多光譜熒光成像，精準捕獲F440-F740熒光信號，適配葉片、果實等多目標檢測
• 多功能高光譜成像（選配），高光譜全面解析植物反射光成像和UV激發植物熒光成像
• Thermo-RGB成像（選配），紅外熱成像與RGB成像融合分析技術
• AI分析平臺：內置深度學習各種性狀特征算法，一鍵完成病害檢測、生理參數建模，全面評估作物表型性狀、光合作用、健康狀態。  

 
      從實驗室到田間，多光譜熒光成像+AI技術正成為破解作物氣候適應難題的關鍵工具。北京易科泰生態技術有限公司愿與您攜手，用創新技術守護每一株作物的“健康未來”！