综述：数字化时代的植物鉴定：机遇与挑战

（编辑推荐）本文系统阐述了数字化技术在植物鉴定领域的革命性进展：基于人工智能（AI）的图像识别技术（如深度学习）显著提升物种识别效率；分子技术（DNA条形码/qPCR/LAMP/Nanopore测序）为隐存种鉴定和植物产品溯源提供高分辨率方案；遥感技术实现植被大尺度监测。这些工具共同推动整合分类学发展，但需解决数据互操作性、AI小样本学习等挑战，同时强调分类学专家在数据解读中的核心作用。

　　

Abstract
精准植物鉴定是生物多样性保护、生态研究和环境管理的基石。传统基于形态特征的分类学方法虽历史悠久，但存在耗时长、易出错且依赖专家经验的局限性。数字化技术的介入正重塑这一领域：

图像识别技术的突破
深度学习算法通过分析植物图像特征（如叶片纹理、花序结构），实现物种快速识别。研究显示，卷积神经网络（CNN）对常见物种的识别准确率可达92%，但在处理形态变异（如异叶性）、背景干扰或幼体标本时仍面临挑战。环境DNA（eDNA）结合qPCR技术可检测痕量植物DNA，适用于濒危物种监测。

分子技术的精准革命
DNA条形码（如matK+rbcL基因组合）将物种鉴定分辨率提升至亚种水平，尤其适用于近缘种和隐存种（cryptic species）区分。新兴的便携式Nanopore测序仪实现野外实时鉴定，而LAMP（环介导等温扩增）技术无需复杂设备，15分钟即可完成特定物种检测。这些技术在药材真伪鉴定（如人参皂苷含量分析）中展现突出价值。

遥感与大尺度监测
高光谱遥感（分辨率<5nm）通过分析植被反射光谱，已实现乔木树冠层物种识别。卫星影像（如Sentinel-2）结合机器学习，可绘制入侵植物（如紫茎泽兰）的扩散动态，为生态管理提供决策支持。

整合分类学的未来
构建融合形态-分子-空间数据的多维鉴定框架成为趋势。关键挑战包括：建立跨平台数据标准（如Darwin Core）、开发小样本学习算法（Few-shot learning），以及解决分子数据与形态特征的映射关系。尽管自动化工具普及，分类学家在构建参考数据库、校验AI结果方面的作用不可替代。

技术瓶颈与伦理考量
当前图像数据库（如iNaturalist）存在温带物种偏倚，需加强热带地区数据采集。分子鉴定成本（单样本Nanopore测序约$50）限制大规模应用。此外，遥感数据隐私和eDNA的生态扰动风险引发新的伦理讨论。

这场技术变革正推动植物鉴定从专家主导的“艺术”，转向数据驱动的“科学”，但其可持续发展仍需跨学科协作——正如研究者所言：“最好的分类系统，应像自然本身一样多维而灵动。”