在葡萄种植与葡萄酒酿造领域，准确监测葡萄成熟度和糖度是决定采收时机和最终酒品质量的关键。
高光谱成像技术已被证明能够有效检测葡萄的成熟度、糖度(°Brix)和花青素含量（点击跳转👉高光谱应用：葡萄糖度实时在线检测），作为高光谱成像技术的专业提供商，我们期待看到这项技术在葡萄品质监测中的创新应用。
目前大多数研究都局限于实验室环境或对单颗葡萄进行检测。今天，我们将聚焦两项突破性研究，展示高光谱技术如何在田间现场实现葡萄品质的非破坏性监测。
从实验室走向田间
一个意大利团队开发了一种基于可见光-近红外(400-1000nm)高光谱相机的非破坏性方法，直接在葡萄园中进行13天的连续监测。他们使用偏最小二乘回归(PLS)预测可溶性固形物含量，获得R²=0.77的预测精度(RMSECV=0.79°Brix)，并通过偏最小二乘判别分析(PLS-DA)将葡萄按成熟度(以20°Brix为界)分类，准确率达86-91%。
(a) RGB图像来源于葡萄园行扫描截面的高光谱数据。 (b) 基于曼哈顿函数分类生成的ROI（红色区域）。
边走边测：硬件与算法的完美结合
一个西班牙团队的研究则更进一步，他们开发了一套创新的"行进间"高光谱成像系统检测葡萄的可溶性固体物和花青素浓度。将可见光-近红外高光谱相机（400-1000nm、光谱分辨率2.1nm）安装在以5公里/小时速度移动的全地形车上。相机在车辆行进过程中连续采集数据。
为适应不同时段的光照变化，系统会智能调整帧率（40-50帧/秒），每个测量区块平均获取710条扫描线，总计约63.9万个光谱像素点。系统还配备RTK校正功能，为所有采集数据提供厘米级的地理参考。
使用安装在全地形车(ATV)上的摄像头以 5 公里/小时的速度进行移动高光谱成像。通过推扫式扫描，从ATV的运动中获得整个葡萄树冠层的图像，并用于估计葡萄成分。
数据处理上采用了支持向量机(SVM)算法，通过五折交叉验证，对糖度的预测达到R²=0.91(RMSE=1.358°Brix)，对外部样本的预测R²=0.92(RMSE=1.274°Brix)。对花青素浓度的预测也取得了R²=0.72(交叉验证)和R²=0.83(外部预测)的良好结果。实现了对葡萄的可溶性固形物和花青素浓度的实时监测。
计算性能方面，在Intel Core i7处理器(16GB内存)上，处理36幅高光谱图像平均需要5小时35分钟，相当于每列扫描线处理时间约0.79秒。而使用训练好的SVM模型预测单个样本仅需0.05秒，展现了良好的实用性能。
(a)基于RGB通道的高光谱图像（为便于说明，对直方图进行了归一化）。
(b)像素光谱与葡萄标准光谱的R²值相关矩阵（应用σ=1.0高斯平滑核函数）。
(c)基于R²≥0.75阈值的葡萄像素分割结果图。
挑战与未来展望
尽管仍需解决环境干扰、数据处理速度等问题，这两项研究证实了高光谱技术在田间应用的可行性。
我们期待与更多农业机构合作，提供专业的高光谱硬件解决方案。我们的设备能够为客户的研发团队提供高质量的原始数据。随着技术优化，这项技术有望成为智慧葡萄园的标准配置，为葡萄和葡萄酒产业带来精细化管理的新时代。
案例来源：
1. Benelli, A., Cevoli, C., Ragni, L., & Fabbri, A. (2022). Reprint of: In-field and non-destructive monitoring of grapes maturity by hyperspectral imaging. Biosystems Engineering, 223(Part B), 200-208. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2021.04.006
2. Gutiérrez, S., Tardaguila, J., Fernández-Novales, J., & Diago, M. P. (2018). On-the-go hyperspectral imaging for the in-field estimation of grape berry soluble solids and anthocyanin concentration. Australian Journal of Grape and Wine Research, 24(2), 127-133. https://doi.org/10.1111/ajgw.12376
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