LiDAR衍生指数在高密度橄榄园生产力与油品质量评估中的应用研究

本研究针对高密度橄榄园管理中LAI（叶面积指数）和光截获传统测量方法效率低下的问题，通过LiDAR技术开发四种衍生指数（LLI、|a/b|、|c/a|、c/b），系统评估不同水氮处理（N0/N50与FI/DI组合）对冠层结构、产量及油品质量的影响。结果表明N50与FI处理提高产量但降低油品氧化稳定性，而DI与N0处理优化光分布并提升酚类含量。该研究为精准园艺管理提供了创新技术方案。

　　

橄榄种植的集约化发展正面临效率与品质的双重挑战。随着地中海地区高密度（HD，400-1500株/公顷）和超高密度（SHD，1500-2500株/公顷）橄榄园系统的普及，传统叶面积指数（LAI）测量方法——依赖环境光条件的冠层分析仪（ceptometer）已难以满足精准农业需求。这种技术不仅耗时费力，其测量精度还受光照条件制约，导致对冠层光环境评估存在系统性偏差。与此同时，水肥管理对橄榄产量和油品质量的复杂影响尚未明确：过量施氮虽能增产，却可能引发硝酸盐淋溶、降低多酚含量；而充分灌溉（FI）与缺素灌溉（DI）的平衡更直接影响冠层光分布与果实发育。如何通过创新技术实现冠层参数的动态监测并优化管理策略，成为现代橄榄种植业亟待解决的科学问题。

针对这一挑战，来自西班牙加泰罗尼亚农业食品研究与技术研究所（IRTA）的研究团队在《Smart Agricultural Technology》发表重要成果。该研究创新性地将车载激光雷达（MTLS）技术应用于高密度橄榄园（cv. Arbequina，1010株/公顷），开发出叶面积-LiDAR指数（LLI）等四种衍生指标，通过两年期田间试验系统解析了不同水氮组合（N0:0 kg ha^-1 vs N50:50 kg ha^-1；FI vs DI）对冠层结构动态、产量及23项油品参数的影响。研究首次证实LiDAR指数可替代传统LAI测量，其LLI指数模型解释度高达83%（R2=0.83），为精准园艺管理提供了关键技术突破。

研究团队采用多学科交叉方法：自主研发的移动地面激光扫描系统（MTLS，基于Hokuyo UTM30-LX-EW传感器）以270°扫描角度获取冠层三维点云，结合GNSS-RTK厘米级定位构建2.2m×h_i×0.1m棱柱体网格模型；通过激光传输指数（TI）量化冠层孔隙度，并建立四参数S型函数（含生长率a、拐点b等）解析光衰减规律；设置16个随机区组比较四种水氮组合效应，采用重复测量混合模型和典型相关分析（CCA）解析LiDAR指数与油品参数的多元关系。

3.1 水氮处理对冠层结构的差异化影响
LLI指数精准捕捉到N50+FI处理使冠层密度显著增加（LLI值提高37%），但导致光透射率下降：S型曲线显示其激光最大衰减发生在冠层内部85cm处（N0处理为75cm），且达到稳定透射的平台期延迟。相反，DI+N0组合的|c/a|比值最高（+29%），表明冠层孔隙度优化，这与叶面氮含量降低（-1.2%）和fAPAR（光合有效辐射吸收比）减少直接相关。

3.2 产量与油品质量的此消彼长
CCA分析揭示关键权衡关系：LLI与|a/b|指数正关联产量（R=0.81）但负向影响油品稳定性（R=-0.63）。具体而言，N50处理使单产提高22%，却导致多酚含量降低18%、PUFA（多不饱和脂肪酸）比例上升1.5倍；而DI处理的橄榄油氧化稳定性延长3.2小时，MUFA/PUFA比值改善41%，且感官评价中辛辣度评分提升2.3倍。

这项研究开创性地建立了LiDAR衍生指数与橄榄园生产性能的定量关系。通过LLI指数实现LAI的无光依赖监测，突破传统方法的时空限制；揭示的"高密度-低透光"悖论（即增产与优质的矛盾）为制定差异化灌溉策略提供理论依据。尤其重要的是，|c/a|与c/b指数被证实可作为油品酚类含量的早期预测指标，这对实现优质橄榄油的精准生产具有重大实践价值。未来研究可进一步探索这些指数在其他果树栽培体系中的普适性，以及基于无人机LiDAR的规模化应用潜力。