基于轻量化YOLO变体、Faster RCNN和RGB-Depth传感器的番茄顶点头部厚度测量先进方法

本研究针对高密度橄榄园中叶面积指数(LAI)和光照优化难题，创新性地采用LiDAR技术开发四种衍生指数（含LLI指数），系统评估不同水肥处理（N50/FI vs N0/DI）对冠层结构、产量及油品质的影响。结果表明：N50与全灌溉(FI)虽提高产量但降低油品质量，而缺素(N0)与亏缺灌溉(DI)通过增强冠层透光性显著提升油品酚类含量与氧化稳定性，为精准园艺管理提供了新型监测工具。

　　

橄榄种植的集约化发展正面临关键矛盾：地中海地区占全球95%产量的高密度（HD, 400-1500株/公顷）和超高密度（SHD, 1500-2500株/公顷）果园虽提升机械化效率，却因冠层郁闭导致光照分布不均，进而影响果实发育与油品质量。传统LAI测量依赖环境光敏感的叶面积仪（ceptometer），而水肥管理失衡更会引发氮素淋失、冠层过度生长等问题。如何精准监测冠层动态并平衡产量与品质，成为现代橄榄栽培的核心挑战。

针对这一难题，来自西班牙加泰罗尼亚大学（Universitat de Lleida）的研究团队创新性地将LiDAR技术引入橄榄园管理，通过开发四种冠层光学指数（含叶面积-LiDAR指数LLI），系统解析不同水氮处理对冠层结构、产量及油品质的调控机制。研究发现：全灌溉(FI)配合50kg/ha氮肥(N50)虽使LAI提升23%、产量增加18%，但冠层透光率降低导致油品多不饱和脂肪酸(PUFA)含量上升，氧化稳定性下降；相反，氮素零添加(N0)与夏季40%亏缺灌溉(DI)组合形成更通透的冠层结构，使油品酚类物质含量提升35%，并显著改善苦味和辛辣味等感官特性。该成果为精准园艺提供了可量化冠层三维结构的决策工具，相关论文发表于《Smart Agricultural Technology》。

研究采用自主研发的移动地面激光扫描系统(MTLS)，搭载270°扫描角的Hokuyo UTM30-LX-EW传感器，在生长季关键节点获取冠层点云数据。通过建立激光束透射指数(TI)的S型衰减模型，提取LLI（=叶密度×冠层截面积）、|a/b|（冠层体积/叶密度）等复合指数，并与传统叶面积仪(PAR)、油品理化分析（Rancimat法测氧化稳定性，Folin-Ciocalteu法测总酚）进行多维度关联分析。

主要研究发现包括：

1. 冠层光分布动态：LLI指数成功捕捉到N50处理下冠层最大衰减相位延迟至85cm深处（N0为75cm），揭示氮肥促进深层叶幕形成的特性。
2. 水肥调控规律：混合效应模型显示LLI对处理差异的解释力最强（R2=0.83），N50使|a/b|值提高42%，证实氮肥增加单位体积叶密度。
3. 产量-品质权衡：典型相关分析(CCA)表明LLI与产量呈正相关(r=0.68)，而|c/a|指数与油品酚含量(r=0.72)、MUFA/PUFA比值(r=0.65)显著正相关。

这项研究的重要意义在于：首次将LiDAR衍生的结构参数与橄榄油关键品质指标建立量化关系，证实可通过|c/a|>1.2cm的冠层阈值诊断来优化水肥策略。该技术克服传统叶面积仪的光照依赖性缺陷，为构建"透光型高产冠层"提供新思路——在西班牙试验果园中，DI处理使阳光利用率提升19%的同时，每公顷节水达2800m3。研究团队建议将LLI与|c/b|比值纳入精准灌溉决策系统，在花芽分化期(7月)通过LiDAR扫描动态调整水肥方案，这对应对地中海地区水资源短缺挑战具有重要实践价值。