人工智能与多光谱成像技术在咖啡生产中的协同应用：系统综述与未来展望

【编辑推荐】为解决咖啡产业面临的病害监测、产量预测及品质评估等难题，研究人员通过系统文献分析（PRISMA协议筛选27篇核心文献），揭示了AI（以机器学习为主）与多光谱成像融合技术在咖啡锈病检测、产量建模等领域的应用潜力，为精准农业提供了数据驱动的决策支持。

　　

咖啡作为全球第二大贸易商品，其生产直接影响50多个发展中国家的经济命脉。然而，传统种植模式正面临劳动力短缺、气候变化加剧及咖啡锈病(Hemileia vastatrix)频发的三重挑战。尤其在小农户主导的产区，技术落后导致每年约20%-30%的产量损失。多光谱成像技术虽能通过植被指数(如NDVI)监测作物健康，但海量数据的解析需要人工智能(AI)的赋能。

为厘清技术融合现状，研究人员遵循PRISMA协议系统性筛选了455篇文献，最终纳入27项核心研究。通过文献计量分析发现，2020年后相关研究呈现爆发式增长(R2=0.58)，其中机器学习(ML)占比74%，尤以随机森林(Random Forest)和回归分析表现突出。在技术应用层面，巴西团队开发的CNN模型成功实现咖啡豆缺陷分级(准确率92%)，而哥伦比亚学者则利用卫星多光谱数据构建了产量预测模型(RMSE<0.5kg/株)。值得注意的是，生物特征多样性不足和环境干扰成为模型泛化的主要瓶颈——同一算法在肯尼亚与越南产区的表现差异高达35%。

关键技术方法包括：1)基于PRISMA框架的系统评价；2)六大学术数据库(Scopus/WoS等)的跨平台检索；3)机器学习算法性能对比；4)地理空间分析(GIS)与多光谱数据(含近红外波段)的耦合建模。

【研究结果】

1. 技术应用图谱：72%研究聚焦品质评估，18%用于病害识别，10%涉及产量预测。
2. 算法效能：随机森林在特征选择中表现最优(平均AUC=0.89)，而深度学习在图像分类任务中准确率提升15%。
3. 地域差异：赤道产区因云层干扰需结合雷达数据(SAR)，而高海拔地区依赖无人机载传感器。

【结论】该研究首次量化了AI+多光谱技术在咖啡产业链的渗透率，揭示算法选择需适配产区微环境。未来应开发混合AI模型(Hybrid AI)整合气象与土壤数据，这对实现联合国SDG2零饥饿目标具有战略意义。论文发表于《European Journal of Agronomy》，为小农户技术采纳提供了循证依据。