用于植物生理連續監測的多功能、微型化傳感器技術在植物早期疾病檢測、脅迫傳感和生長預測等方面具有重要意義。目前大部分可穿戴傳感器技術僅能檢測植物的物理生長或大氣環境參數。因此，需要一種多功能、實時傳感器裝置，以實現高靈敏度、高特異性地跟蹤植物和/或其周圍環境的生物化學（例如植物揮發性有機化合物等）及生物物理（例如溫度、濕度等）信號。

據麥姆斯咨詢報道，近日，美國北卡羅來納州立大學（North Carolina State University）的研究團隊開發出一種可貼附在葉片下表面的多模態可穿戴傳感器，通過跟蹤植物及其微環境的生物化學及生物物理信號，實現對植物生理狀態的連續監測。該傳感器能夠連續并同時檢測葉片揮發性有機化合物（VOC）、葉片表面溫度/濕度和環境濕度，具有高靈敏度和選擇性。相關研究成果已發表于Science Advances期刊。

本研究提出的多模態植物可穿戴傳感器

在這項研究工作中，研究人員展示了一種多模態植物可穿戴傳感器貼片，能夠檢測單株植物的生物化學及生物物理參數，包括葉片VOC、葉片表面濕度、葉片表面溫度和環境相對濕度，可實現對植物生理狀態的連續監測。這種多功能傳感器使用新設計的3D納米混合傳感網絡來捕獲葉片VOC信號，極大降低了VOC、溫度和濕度信號之間的串擾。集成在傳感器貼片上的每個傳感器組件的性能（例如檢測靈敏度和范圍）與現有的多路復用傳感器系統所展示的性能相匹配，并且有潛力達到單功能傳感器的性能。此外，不同于以往的傳感器應用方式，該傳感器安裝在葉片下表面，可以使植物輸出信號最大化。

利用這種多模態傳感器貼片，研究人員在實驗室和溫室條件下展示了其監測各種植物脅迫的能力，包括干旱、過度澆水、鹽度、光照不足、機械損傷和致病性感染（病毒和真菌）。值得一提的是，與傳統的基于核酸LAMP反應或視覺評估的技術相比，該多模態傳感器貼片在植物病原體早期檢測方面展示出更加優異的性能（可提前2至3天）。

多模態可穿戴傳感器用于檢測植物非生物脅迫

多模態可穿戴傳感器用于原位檢測生物脅迫（病原體感染）下番茄植株的健康狀況

此外，研究人員還開發了一種基于主成分分析（PCA）方法的機器學習分析框架，用于定量評估早期檢測能力，并從多個傳感器中篩選出最佳組合，以更快地預測植物病害。這種融合了數據分析的傳感器系統可用于農業環境中的植物健康監測和作物損失預防等多種應用。

利用機器學習分析實時的番茄斑萎病毒（TSWV）傳感器數據

研究人員分析了該傳感器未來的發展方向，指出對實際現場應用而言，傳感器貼片的尺寸應進一步小型化，例如通過光刻、毛細管微成型或直接激光寫入等更高分辨率的制造技術來實現。傳感器貼片的幾何形狀也需要更加靈活，以適應不同形狀的葉片。在多模態傳感器中，交叉靈敏度在同時存在多種刺激時會影響對特定目標的精確測量，因此，在未來的傳感器設計和開發中，實現解耦傳感機制（例如不同的傳感材料、傳感器布局和信號原理）至關重要。此外，未來有望實現完全獨立的傳感器，這需要將薄膜電池、自供電單元以及用于無線信號傳輸的功能電路等關鍵組件與傳感元件集成在同一貼片上。同時，傳感器貼片的穩健性還需要在溫室和田間實驗中開展更加全面的測試。

編輯：黃飛

?