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低成本传感器系统可以提醒农民植物中的盐分胁迫

来源:Jeff Mulhollem,宾夕法尼亚州立大学 2026/3/31

为了验证传感器系统的准确性,研究第一作者Ali Ahmad测量了植物的物理特征,如生长、叶片状况和生理反应。研究人员发现,传感器网络在识别植物应激水平时的准确率高达99.15%。图片来源:宾夕法尼亚州立大学

根据美国农业部的数据,土壤盐碱化是农业中一个关键问题,过量的可溶性盐限制了植物的水分吸收,阻碍作物生长并减少约30%美国灌溉土地的产量。由于灌溉、排水不良或盐水入侵,土壤盐碱化影响土壤结构,降低肥力并造成经济损失。为了帮助种植者识别和缓解盐应压力,在一项概念验证研究中,宾夕法尼亚州立大学的研究人员团队构建了一套低成本传感器系统,能够检测出问题植物释放的信号。

低成本的作物“电子鼻子”

该传感器通过检测植物释放的特定气体,称为挥发性有机化合物来工作。研究人员报告称,盐胁迫植物不仅释放出与未受压植物不同的气体模式,而且他们的低成本传感器系统能够检测到这种差异。他们在IEEE传感器期刊上报告了这些发现。

“我们开发的低成本传感器系统能检测植物在压力下释放的挥发性有机化合物——可以把它想象成作物的电子嗅觉,能'闻'出受损植物释放的气体,并在明显损害发生前提前警告农民盐胁迫,”宾夕法尼亚州立大学蔬菜作物科学副教授弗朗切斯科·迪乔亚说。“盐度应激是世界许多地区和沿海地区的重大问题,大多数蔬菜作物高度易受盐分如氯化钠等盐的积累影响,这些盐分阻碍养分吸收并降低产量。”

电厂被放置在穹顶外壳下,这些容器通过穹顶顶部的低成本气体传感器捕获释放的气体。图片来源:宾夕法尼亚州立大学。知识共享


研究第一作者阿里·艾哈迈德是西班牙瓦伦西亚理工大学的研究员和博士生,作为访问学者在宾夕法尼亚州立大学农业科学学院的迪乔亚实验室进行了这项研究。他选择了芝麻菜——一种常见生食的十字花科叶菜——作为实验材料。它在植物科学系管理的水培温室中种植。

“我们使用水培系统进行实验,以控制盐度水平并排除其他因素,确保我们在植物挥发性特征上检测到的是由盐度差异决定的,”艾哈迈德说。

温室压力实验内部

研究人员通过向养分溶液中添加两种不同量的氯化钠,诱发盐应激,形成中度应激组和强烈应激组。第三组植物——对照组——未接触盐。电厂被放置在穹顶外壳下,这些容器通过穹顶顶部的低成本气体传感器捕获释放的气体。这些传感器测量了植物释放的挥发性有机化合物引起的空气化学变化,持续了八天。

“我们研究金属氧化物半导体传感器,因为它们体积小巧、易于部署,网络广泛且价格低廉——有些不到1美元,”艾哈迈德解释说,这些传感器能检测到极微小的气体变化,因为它们会在传感器半导体层中引发不同的电信号。“这意味着农民可能会在田地里部署许多传感器。但在它们成为精准农业的重要工具之前,传感器硬件和网络还需要技术改进。”


研究人员将金属氧化物半导体传感器网络化,因为它们体积小巧、易于部署、网络广泛且价格低廉。它们甚至能检测到极微小的气体变化。图片来源:宾夕法尼亚州立大学。知识共享

人工智能读取植物的气体模式

研究人员报告称,传感器根据盐应激水平检测到不同的气体模式,健康植物、中度胁迫植物和高度应激植物分别发出三种不同的气体模式。研究人员随后训练了机器学习模型——一种人工智能——以识别盐分胁迫植物释放的气体模式。

为验证传感器系统的准确性,研究人员测量了植物的物理特征,如生长、叶片状况和生理反应,确定传感器网络在识别植物应激水平时的准确率高达99.15%。受盐胁迫的植物最终表现出明显的受损迹象。

智能农具的更大承诺

在发表于《Advanced Sensor Research》的相关研究中,研究团队还评估了低成本金属氧化物半导体气体传感器在精准农业中的潜在应用。在精准农业中,旨在以更少的水、化学品和能源等资源种植更多作物,传感器可以及早发现植物问题,如疾病或其他非盐胁迫。

迪乔亚、艾哈迈德及其同事的研究表明,与近期盐胁迫研究中使用的廉价气体传感器相同,可以检测健康、生病和受胁迫的植物在干旱、疾病和害虫问题中释放的挥发性有机化合物。根据迪乔亚的说法,检测这些挥发性有机化合物排放模式的能力结合人工智能,可能会彻底改变农业——但前提是克服当前的技术和实际局限。

迪乔亚说:“非常廉价的燃气传感器结合人工智能,预示着智能农业的光明未来。”“但目前技术尚未完全可靠,且建立经济适用网络面临重大挑战,因此需要更多研究和更好的数据。但如果这些问题得到解决,这种方法有望成为精准农业的重要工具。”

Ali Ahmad 等,基于MQ的新型传感器系统用于芝麻菜盐应力的非侵入性检测,IEEE Sensors 期刊(2026年)。DOI: 10.1109/jsen.2025.3637393

Ali Ahmad 等人,《低成本金属氧化物半导体气体传感器用于精密农业的前景》,《Advanced Sensor Research》(2026年)。DOI:10.1002/adsr.202500112




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