近红外光谱的果园潜在应用
孙旭东
华东交通大学机电与车辆工程学院 南昌 330013
鲜食水果价值链覆盖从种子到餐桌鲜果的全过程,关键节点可能涉及到近红外光谱的潜在应用。近红外光谱技术已由实验室逐步转向产业应用。考虑近红外光谱技术在水果采后分选领域研究强度高并逐步商业应用,故本文不再累述,侧重于水果采前环节。
图1 鲜食水果价值链
1. 育种
水果育种过程中,品质指标检测需要耗费大量的人力、物力和时间。而且少数结果数量较少的品种,每枚果实都很珍贵,也不宜采用破损方法进行分析。这恰好应用近红外光谱技术,进行关键品质指标的过程监测。例如,在猕猴桃育种项目中,运用近红外光谱技术监测藤上猕猴桃的可溶性固形物、干物质含量变化[1, 2]。近红外光谱技术也被用于其它作物育种项目中,例如谷物[3]。这其中涉及到农业生产的特点,技术应用越接近价值链的前端,越有可能提前发现问题,并做出相应的调整。
2. 采收期预测
采收期预测源于精准农业的理念,适时采收是水果提质增效的重要技术手段。过早采收,果实内营养成分未转化完全,影响水果的品质和产量。过迟采收,增加落果、贮藏易烂,加重树体养分的消耗,使树势衰弱,影响次年生产。澳大利亚将手持式仪器成功用于芒果采收期预测,以干物质含量作为采收期预测指标,芒果协会将芒果增收的40%归结为采收期的创新应用[2]。日本、比利时和意大利的科研团队也从事采收期预测的应用研究[4-6]。但采收期预测标准应视水果种类、用途做出科学调整,例如出口的后熟型水果、立即上市销售和贮藏型水果的采收标准不同,采收期预测也应做相应的调整。
3. 展望
(1)近红外光谱果园应用中,注重近红外光谱信息与园艺知识的交叉融合,以高品质栽培需求为导向,科学运用近红外光谱技术,服务果业。
(2)近红外光谱技术与其它技术的融合,发挥近红外光谱的优势,进行宏观指标的无损监测,辅以其它技术,例如图像等,围绕果业提质增效的目标,合理应用。
(3)水果价值链是连续的,研究采前也要兼顾采后,例如不同用途、不同品种水果的采收标准也不同,这要求在研究中系统考虑。
参考文献
[1] Granger, A. A. Plant & food research: New Zealand kiwifruit breeding programme [J]. Acta Hort., 2011, 913: 59-62.
[2] Walsh, K. B., McGlone, V. A., Han, D. H. The use of near infra-red spectroscopy in postharvest decision support: A review [J]. Postharvest Biology and Technology, 2020, 163: 111139.
[3] Osborne, B. G. Applications of near infrared spectroscopy in quality screening of early-generation material in cereal breeding programmes [J]. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 2006, 14: 93-101.
[4] Bertone, E., Venturello, A., Leardi, R., Geobaldo, F. Prediction of the optimum harvest time of ‘Scarlet’ apples using DR-UV-Vis and NIR spectroscopy [J]. Postharvest Biology and Technology, 2012, 69: 15-23.
[5] Peirs, A., Lammertyn, J., Ooms, K., Nicolaï, B.M. Prediction of the optimal picking date of different apple cultivars by means of VIS/NIR-spectroscopy. Postharvest Biology and Technology, 2001, 21: 189–199.
[6] 宮本久美. 果樹の生育診断への近赤外分光法の応用 [J]. 農業機械学会誌, 2007, 69(3): 11-14.
附:“高光谱技术在农业领域的最新应用进展”网络研讨会中孙旭东分享了题目为《近红外光谱和图像技术果园应用基础》的报告,回放链接点击:
https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/hyperspectral230808/
[来源:仪器信息网] 未经授权不得转载
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