利用人工智能和先进成像进行精确的植物应激管理

植物表型分析是提高作物产量的关键，尤其是在全球粮食需求上升的情况下。人工智能和成像传感器技术的最新进展为早期准确的植物胁迫检测提供了有前途的方法，克服了传统视觉检查的局限性。

然而，挑战依然存在，包括对精确和强大的人工智能算法的需求、人工智能训练对多样化、高质量数据集的需求、先进成像传感器的高成本和复杂性，以及RGB相机等更易于访问的传感器捕获的数据有限。这些挑战凸显了持续进行研究的必要性，以提高这些技术在农业应用中的可及性、可靠性和有效性。

2024年3月，PlantPhenomics发表了一篇题为“植物应激检测成像传感器和人工智能进展：系统文献综述”的综述文章。在这篇综述中，研究人员使用系统文献综述(SLR)方法对植物胁迫检测中的人工智能和成像技术进行了全面分析。他们的调查以一系列预先确定的研究问题为基础，重点探索成像传感器和人工智能在检测植物胁迫症状、分析趋势和识别当前挑战方面的利用。

该综述使用分层关键词搜索策略和创新的可编程机器人进行数据检索，从四个主要数据库中总共确定了2,704项研究。其中，262项研究经过仔细审查，显示出人们对RGB传感器的明显偏好，因为它们的可访问性、成本效益以及在各种研究环境中的多功能性。

尽管应用广泛，但RGB传感器并非没有局限性，特别是在捕捉细微的应力指标时，导致研究人员越来越多地转向光谱成像传感器。这些传感器通过捕获广泛光谱范围的数据来增强对植物生理学的了解，尽管成本更高且数据处理要求更复杂。

此外，他们的分析表明，在PlantVillage等大型开源数据集的可用性推动下，将人工智能(尤其是深度学习)整合到植物逆境研究中的趋势日益增长。这一趋势强调了向更复杂的分析方法的转变，这些方法能够处理压力症状及其检测的复杂性。

值得注意的是，该评论强调了人们对探索荧光、热成像、卫星成像和激光雷达等替代成像技术的兴趣，因为它们在压力检测方面具有独特的能力，尽管由于各种实际限制，这些技术目前尚未得到充分利用。

该评论还深入研究了植物胁迫研究中部署的人工智能算法。研究发现深度学习(尤其是CNN)被广泛应用于图像分类和特征提取任务。尽管深度学习很突出，但支持向量机和人工神经网络等机器学习算法仍然被广泛使用，特别是与光谱成像数据结合使用，因为它们在简化结果解释和有效处理有限光谱数据集方面具有功效。

总之，SLR不仅概述了人工智能和成像传感器在植物胁迫检测中的应用现状，还预测了光谱成像和深度学习在推进植物表型分析中的作用不断扩大。它呼吁进一步探索多模式方法，整合新兴成像技术，以及开发更强大的，能够泛化不同的植物物种和胁迫条件。

随着人工智能和成像技术的不断发展，它们的集成有望显着增强我们理解、检测和管理植物胁迫的能力。这为更具弹性的农业实践铺平了道路。