综述：数据驱动的智能柑橘系统关键技术综述

《Computers and Electronics in Agriculture》：A review of data-driven key technologies for intelligent citrus systems

本综述系统阐述了数字柑橘（Digital Citrus）的概念内涵，首次构建了"数据感知-模型构建-决策应用"的柑橘数字孪生（Digital Twin）技术框架，全面评述了环境大数据感知、组学（Omics）数据整合、三维（3D）建模、智能育种（Intelligent Breeding）及区块链（Blockchain）等关键技术，为柑橘产业标准化、智能化转型升级提供了前瞻性技术路径。

　　

概念和技术框架

数字柑橘作为数字植物（Digital Plants）在柑橘产业的具体实践，通过计算机技术实现柑橘生命系统与生产系统的数字化表达。其技术框架构建于"数据感知-模型构建-决策应用"三层架构：底层通过物联网（IoT）、遥感（Remote Sensing）等技术实现天空-空间-地面-根系的多源数据采集；中层融合三维建模（3D Modeling）、数字孪生（Digital Twin）技术构建虚拟模型；顶层依托人工智能（AI）、区块链（Blockchain）等技术实现智能决策与溯源应用。

柑橘物联网综合数据感知

基于物联网的柑橘数据感知体系集成了环境传感器、无人机（UAV）与遥感卫星（Remote Sensing Satellites）等设备，实现了土壤水分（Soil Moisture）、养分动态、光照强度（Light Intensity）等生态参数的实时监测。通过构建果园通信网络，建立了涵盖表型（Phenotype）、基因组（Genome）等数据的传输通道，为数字柑橘提供了高吞吐量（High-throughput）数据支撑。

数字柑橘建模技术

柑橘三维建模技术从规则建模（Rule-based Modeling）、图像重建（Image-based Reconstruction）发展到点云重建（Point Cloud Reconstruction），逐步提升了树冠形态（Canopy Shape）、枝干分布等结构特征的模拟精度。数字孪生（Digital Twin）技术的引入实现了物理果园与虚拟模型的实时交互，通过轻量化（Lightweight）建模方法显著提升了模型运行效率，为生长监测（Growth Monitoring）、树形优化（Tree Shape Optimization）提供了可视化（Visualization）分析基础。

柑橘智能育种

柑橘育种已进入育种4.0（Breeding 4.0）阶段，通过整合基因组学（Genomics）、表型组学（Phenomics）与环境大数据（Environmental Big Data），建立了表型-基因型-环境（Phenotype-Genotype-Environment）的关联模型。基因编辑（Gene Editing）技术与全基因组选择（Genome-wide Selection）方法的结合，显著加速了抗病（Disease Resistance）、品质提升（Quality Improvement）等目标性状的育种进程。

数字柑橘应用服务

基于高精度数字模型与动态数据库，数字柑橘技术已应用于果园智能管理全链条：通过虚拟现实（Virtual Reality, VR）技术实现种植方案模拟；利用区块链（Blockchain）构建从生产到消费的实时溯源（Real-time Traceability）体系；结合大数据分析（Big Data Analytics）优化灌溉（Irrigation）、施肥（Fertilization）等农事操作，最终推动柑橘产业向标准化（Standardization）、可持续（Sustainability）方向发展。

总结与展望

当前数字柑橘技术仍面临高通量（High-throughput）数据闭环构建、可扩展人工智能（Scalable AI）模型开发等挑战。未来需重点突破多源异构数据融合、轻量化孪生模型（Lightweight Twin Model）等关键技术，推动柑橘生产系统实现从感知认知到智能决策的全链条数字化升级。