人類必須提高糧食產量，來滿足到 2050 年預計將達到 97 億的世界人口的需要。這些糧食需求可以通過實施農業創新技術來滿足。這種變革性的農業概念，也稱為數字農業，旨在在不增加田地足跡的情況下限度地提高作物產量，同時限度地減少農業對環境的影響。


越來越多的證據表明，拉曼光譜是一種非侵入性、非破壞性和基于激光的分析方法，可用于：(1)檢測植物病害，(2)非生物脅迫，以及(3)在育種計劃中實現植物的無標記表型和數字選擇。在這篇綜述中，作者批判性地討論了利用拉曼光譜對植物物種及其變種進行確證性鑒定的報道，以及基于拉曼光譜的種子營養價值分析。


研究結果表明，拉曼光譜具有較高的選擇性和特異性，是農田光學監測的理想技術，可用于改善世界各國的農業生產。作者還討論了RS和已經建立的成像和分子技術的協同使用的潛在進展。這種組合方法可用于減少相關的時間和成本，并提高生物和非生物脅迫診斷的準確性。

來源：Plant Methods.Raman spectroscopy enables phenotyping and assessment of nutrition values of plants: a review.William Z. Payne & Dmitry Kurouski
/articles/10.1186/s13007-021-00781-y