介绍
由于工业发展和人类活动，重金属污染已成为空气、水、土壤的首要污染物之一。此前的研究表明，从植物中摄入的重金属可能会转移到食物链中，并因其致癌性而对人类健康产生不利影响[ 1 ]。据报道，由于长期暴露于镉和铅的环境中，所有癌症死亡的风险都会增加[ 2]。重金属是植物的主要非生物胁迫之一，阻碍植物生长。气候/环境和政治问题造成的粮食短缺一直是全球粮食供应的主要威胁。随着人口的不断增加和耕地的相对稳定，作物产量的压力促使研究人员开发具有更高产量和抗逆特性的品种，并促使农民和种植者采用先进技术来准确监测和管理植物生长。

重金属对植物根部和地上部分有影响。研究表明，重金属胁迫影​​响根系形态和生理生化指标[ 3,4 ]。植物根系生长形态主要受到根长和根毛数量的抑制，阻碍植物对水分和养分的吸收。生理生化指标的变化表现为某些抗氧化酶（包括过氧化氢酶和谷胱甘肽过氧化物酶）的活性受到抑制或促进，从而影响植物的代谢过程和生长发育[5 ]]。重金属也会影响植物的地上部分，通常表现在植物的形态上，例如植物的高度和颜色。通常会发生植物矮化、叶片变形、叶色变化等现象[ 6,7 ]。重金属胁迫下的植物，地上部分的生理生化指标受到色素含量下降、光合作用抑制和部分还原酶活性的影响[ 8 , 9 ]。

植物的外部和内部结构在重金属胁迫下发生变化，以及光学性质的变化，这些变化反映在植物的光谱特征上。原子吸收光谱法、原子荧光光谱法和电感耦合等离子体发射光谱法常用于直接检测重金属的种类和含量[ 10]]。但这些方法费力、依赖试剂、样品制备和仪器操作要求复杂、效率低。通常用于评估植物重金属胁迫的间接方法包括由经验丰富的专家或农民观察植物生长情况或使用传统方法测量植物的生理生化变化。这些方法不适合快速、准确、大规模地筛选植物重金属胁迫。

为了优化植物生长管理、提高育种周期和效率，近年来，高通量表型分析技术被广泛应用，以快速、无损、有效地获取植物表型，并对重金属胁迫下的植物进行检测和分析。植物表型是基因型与环境相互作用的结果，涵盖了植物的所有形态、生理和生化特征。这些特征可用于确定植物结构、组成和生长。植物表型的高通量测量有助于提供植物生长信息，有助于精确监测和管理植物生长并加速育种进程。根据获得的植物表型，可以准确检查植物的生长状况，为植物生长管理提供指导。可见/近红外 (V/NIR) 光谱和高光谱成像 (HSI) 是高通量植物表型分析中最广泛使用的技术。V/NIR光谱（350至2,500 nm）可以获得与植物颜色、生理生化特性相关的光谱信息。HSI 不仅获取 V/NIR 光谱的光谱信息，还获取颜色、形态、纹理和结构特征。

由于采用V/NIR光谱和HSI进行表型信息采集，因此可以使用各种类型的表型数据进行分析，例如植被指数、全范围光谱、选定的特征波段等。利用机器学习方法充分分析表型数据表型数据的信息。本文旨在对V/NIR光谱和HSI在机器学习方法的帮助下在重金属胁迫下植物高通量表型分析中的应用进行全面总结。总结和介绍了广泛使用的表型数据类型，以及基于这些类型数据的机器学习方法。使用高通量表型分析技术评估受重金属污染的植物的定性和定量分析步骤如图 1 所示。1 . 此外，还讨论了 V/NIR 光谱和 HSI 在重金属胁迫下植物高通量表型分析中的优势、局限性、挑战和前景。

图。1。植物重金属胁迫表型分析综述。
植物重金属应力检测的技术原理和光谱剖面
V/NIR 光谱和 HSI 的技术原理
V/NIR光谱技术的原理是，当样品受到光照射时，一部分入射光被透射、吸收或反射，引起原子间的键振动。V/NIR 光谱技术基于样品的 OH、NH 和 CH 基团在分子振动频率下的辐射吸收率 [ 11 ]。吸光度是指样品吸收光的量，样品中水分含量和营养成分含量的变化会影响其吸光度，导致样品吸收光谱和强度的变化[ 12]]。V/NIR 光谱的范围为 350 至 2,500 nm，其中 350 至 780 nm 为可见光范围，780 至 2,500 nm 为近红外范围。该技术不需要样品处理，可以快速、无损地检测样品的化学和生物成分。V/NIR 光谱实验装置示意图如图2 A所示。

图2 . (A) V/NIR 光谱和 (B) HSI 系统的示意性实验装置。
HSI 通过测量样品反射或透射的光来捕获可见光和近红外光谱。高光谱图像是一个包含一维光谱信息和二维空间数据的立方体，从中可以获得样本的纹理、颜色和形状等特征。HSI结合了光谱学和成像技术的优点，提供样品的高分辨率光谱和空间信息并获得其物理和化学特征[ 13 ]。该技术可以对样品质量进行无损分析和评价，广泛应用于农业、食品工业等领域。HSI系统的实验装置示意图如图2B所示。

重金属胁迫下植物的光谱剖面
植物的光谱特性主要由色素、细胞结构和水分含量决定，光谱反射率可以反映植物的生化变化和生长状况。植物通过根系从土壤中吸收重金属元素，植物的结构和化学成分发生变化，导致其反射光谱发生变化。由于光谱可以反映植物组织中分子团的振动信息，因此许多检测重金属胁迫的研究依赖于光谱反射率的变化。植物颜色的变化反映在可见光区（400～700 nm），根据光谱变化可以检测重金属污染。不同的颜料有不同的吸收光谱范围，类胡萝卜素在 420 至 503 nm 范围内产生吸光度变化，花青素在 530 至 550 nm 范围内产生吸光度变化。叶片结构影响植物光谱特性的范围为750～1,300 nm，含水量影响植物光谱特性的范围为1,300～2,400 nm。可见光区域主要由光合色素的光谱响应决定，而近红外区域反映结构特性，其中水含量在短波红外区域占主导地位。

植物反射光谱中的红边位置 (REP) 具有最大的斜率，通常用于估计叶绿素含量。当植被茂盛、叶绿素丰富时，REP将向较长的波长移动，而当植被受到胁迫时，REP将向较短的波长移动。植物受到不同程度的重金属胁迫，光谱在红边区域表现出相似性，重金属胁迫下植物的REP值明显低于对照植物[ 14 ]。与以往的研究结果类似，Jun等人的研究结果。[ 15]表明重金属镉对叶绿素含量影响较大，550 nm左右的波段能有效反映叶片叶绿素含量。冯等人。[ 14 ]还研究了镉胁迫下植物的光谱响应；对于不同镉含量处理的芒草叶和根样品，在可见光区域波长差异更加明显。与此同时，沉等人。[ 16 ]还研究了镉胁迫下不同时期水稻叶片的光谱差异。图3显示了不同镉含量胁迫下水稻植株5、10、15、20 d的生长状况。随着应力时间的增加，更多的光谱带表现出明显的差异。镉胁迫下水稻叶片的光谱曲线如图4所示。可以观察到光谱随应力时间增加的变化趋势。与大多数关于植物镉胁迫和叶绿素变化的研究不同，Lassalle 等人。[ 17 ]在锌胁迫下对悬钩子进行了研究。结果表明，650 nm左右反射率的增加通常归因于叶子变红，这是由于花青素的合成所致。

图3 . 不同镉含量胁迫下水稻的生长状况 资料来源：[ 16 ]。

图4 . 不同镉含量胁迫下水稻叶片光谱曲线随胁迫时间的变化趋势。灰色区域表示相应波长存在明显差异。资料来源：[ 16 ]。
植物的光吸收和反射性能受到细胞结构损伤的影响，改变了光在植物体内的反射和折射路径，导致不同的光谱反射率。重金属胁迫引起的红外反射率下降与叶片结构的变化有关。一些研究分析了细胞结构和水含量引起的光谱变化。此外，还分析了年龄相似的成熟挪威云杉林的重金属压力。在研究胁迫下植物冠层光谱变化趋势时，观察到以 985 nm 和 1,178 nm 为中心的吸水特性差异[ 18]]。此外，光谱差异还表现在与水（1,916 nm）、淀粉（2,000 和 2,274 nm）和脂质（2,310 和 2,348 nm）相关的波长上[ 19 ]。不同植物在不同重金属胁迫下的光谱变化波段如表1所示。

植物重金属应力检测的光谱特征
植物重金属胁迫检测的植被指数
比率植被指数是最早提出的植被指数，广泛用于估算和监测绿色生物量，与植物生物量密切相关。随后提出的差分植被指数（DVI）对土壤变化敏感，可以用来监测植被生长环境的状态。目前应用最广泛的植被指数是归一化差分植被指数（NDVI）。NDVI值可以反映植物叶绿素含量和植被覆盖度的变化，代表植物生长状况或活力。尽管NDVI是最流行的植被评估指标，但这并不一定意味着它普遍有效[ 20 ]。NDVI 无法区分用不同金属处理的植物 [ 21]。如果NDVI不能满足植被评估或其他目的的需要，可以考虑其他植被指数。在之前的研究中，已经开发了许多植被指数来诊断植物生长。曾等人。[ 22 ]总结了60种广泛使用的植被指数和光谱范围。拉多卡伊等人。[ 23 ]介绍了基于多光谱传感器的8个主要植被指数。王等人。[ 24 ]总结了研究重金属的主要植被指数。
植被指数是一种有用且简单的方法，可用于定性和定量评价植被活力和生长动态。通过植被指数评估作物生长和健康状况可以为检测各种植物中的重金属胁迫和精准农业实践提供信息。不同的植被指数可以评价植物的生长发育指标，如叶绿素含量、叶面积、水分状况等[ 23 ]。研究表明植被指数与Ni、Cd、Zn、Pb等重金属含量存在相关性，皮尔逊相关系数大于0.8[ 25]]。研究人员通常根据具体的研究目标以不同的方式组合光谱数据。每个植被指数至少组合2个波段，同一指数可能涉及多个波段的组合，具体取决于研究的检测目标和重金属含量水平[ 26 ]。
许多研究利用植被指数来评估重金属污染对植物生长条件的影响。张等人。[ 27 ]不仅对传统的植被指数进行了分析比较，还提出了一种新的植被重金属污染指数，以定性分析不同玉米品种在重金属铜胁迫下的污染程度。新的植被指数具有计算简单、有效性高的优点。由于使用单一参数指标评价重金属污染程度存在误差，王等[2] [ 28]试图同时考虑水稻叶绿素、水和氮含量的变化，以便对植物的重金属胁迫程度进行分类。在植物冠层研究中，为了评价不同重金属污染地区的水稻，采用的植被指数为绿色归一化差异植被指数，并提出了一种新的归一化重金属胁迫指数[ 29 ]。
此外，利用植被指数检测植物中重金属含量也得到了广泛应用。周等人。[ 30 ]研究了铜和镍胁迫下的小麦。研究分析了19种常见植被指数与植物重金属含量的关系。实验结果表明，对于镍和铜来说，NPCI和归一化水分指数的相关系数最好。与大多数关于叶子的研究不同，王等人。[ 31]讨论了铜含量增加与冠层光谱反射率之间的关系。该研究比较了各种植被指数，例如NDVI、修正三角植被指数和NDVI/结构不敏感色素指数。实验结果表明，NDVI/结构不敏感色素指数和W728对分蘖期小麦冠层铜含量的预测效果最好。
根据不同的研究需要，许多新的植被指数被提出，但许多尚未得到广泛应用。不同的植被指数反映了不同的植被特征和生长状态。在分析重金属胁迫下的植物时，需要根据立地特点和研究目的选择合适的植被指数，以获得更准确的结果。

全谱植物重金属胁迫检测
在分析重金属胁迫下的植物时，全光谱建模是充分利用光谱数据中包含的丰富信息的常用方法。通过从整个光谱范围内的植物样本中获取数据，可以建立模型进行定性分析。定性分析通常涉及确定植物样品中胁迫的程度和类型，并将其分类为胁迫或非胁迫。定性分析旨在为决策者和研究人员提供快速、准确、可靠的方法来判断植物样品是否受到重金属胁迫。定量分析的目的是测定植物样品中重金属或生理生化成分的含量。全谱建模为定量分析提供了一种无损、高通量的方法。通过对与已知重金属含量相关的光谱特征进行建模，可以建立光谱与重金属含量之间的定量关系。全谱模型的建立需要足够数量的样本，并提供高效、无损的分析工具。它不仅有助于研究人员了解植物重金属胁迫的程度，而且为环境保护、农业管理和土壤修复提供有价值的参考。全谱模型的建立需要足够数量的样本，并提供高效、无损的分析工具。它不仅有助于研究人员了解植物重金属胁迫的程度，而且为环境保护、农业管理和土壤修复提供有价值的参考。全谱模型的建立需要足够数量的样本，并提供高效、无损的分析工具。它不仅有助于研究人员了解植物重金属胁迫的程度，而且为环境保护、农业管理和土壤修复提供有价值的参考。

在重金属胁迫下水稻叶片的研究中，实验结果表明，重金属对早稻生长的影响最为严重[ 32 ]。有研究表明，重金属元素在水稻的根、茎、叶等各个部位都有吸收，其中以根吸收性最强。此外，一项研究通过收集冻干和研磨样品调查了大米中无机砷的含量，利用全谱数据建立了预测无机砷含量的回归模型[ 33 ]。

基于水稻叶片全谱数据建立的回归模型可以有效预测水稻叶片中的重金属含量[ 34 ]。一项研究重点分析了水稻中的重金属镉，它会对水稻生长造成危害，影响其生理代谢过程[ 35 ]。研究发现，水稻根和叶中的锌含量随着土壤中锌含量的增加而增加，而水稻根的长度与锌含量成反比。

植物重金属胁迫检测特征带
在分析重金属胁迫下的植物时，选择合适的光谱特征波段是重要的一步。通过选择与样品状况高度相关的特征波段，可以减少光谱数据量，提高数据处理和分析的效率。同时，选择特征波段有助于消除光谱数据中的干扰因素，从而提高后续基于所选特征波段建立的模型的准确性。特征带选择有多种方法，包括机器学习方法（如随机森林、支持向量机[SVM]等）、特征提取方法（如小波变换、离散余弦变换等）、统计方法（如相关系数法、主成分分析[PCA]等）。如图4所示，连续投影算法(SPA)、小波变换(WT)、竞争自适应重加权采样(CARS)、偏最小二乘法(PLS)和PCA是特征带选择的常用方法。

在特征波段选择中，通常采用SPA和CARS方法进行波段筛选，然后利用提取的光谱数据建立模型[ 14,36,37 ] 。王等人。文献[ 38 ]利用小波分解方法提取玉米叶片光谱的细节系数并选择特征波段，实现了不同程度铜胁迫下玉米的快速筛选。此外，为了建立更高效、准确的番茄叶片镉检测模型，提出了小波变换和偏最小二乘支持向量回归相结合的方法来选择有效的特征波段。最佳预测模型的R 2为 0.8937，均方根误差 (RMSE) 为 0.2331 mg/kg [15]。与其他特征波段选择方法相比，PLS 表现出良好的鲁棒性和预测性能，使得能够使用 PLS 方法确定最佳波段[ 39 , 40 ]。

于等人。[ 7 ]比较了PCA和CARS方法，表明CARS算法选择了更全面的波段来识别汞胁迫下的烟草冠层。通过CARS选择变量建立的区分压力组和非压力组的分类模型的准确度为100%。PCA是一种常用的数据降维统计方法，但其在非线性数据关系中的有效性可能有限。采用基于PCA分析的最优频带对麻风树茎和根不同程度的铜胁迫进行线性判别分析，分类准确率为83.93%[ 41]]。一些研究改进了PLS方法，并将其与其他方法相结合进行特征带选择，例如协同间隔PLS（siPLS）算法，从而提高了建模预测精度[ 42 , 43 ]。此外，最近的一项研究将 siPLS 与蒙特卡罗方法相结合，提出了 MC-siPLS，该方法优于类似的波长间隔选择方法。最佳模型的 RMSE 为 0.5378，R 2为 0.9870 [ 44 ]。

比较
由于所使用的不同光谱仪器和分辨率的复杂性，没有统一的数学表达式来定义所有植被指数。植被指数是一种无损监测方法，但也存在灵敏度不够等缺点。此外，由于土壤湿度等环境因素的多变性和复杂性会影响植被指数的准确性，因此在实际应用中需要考虑植被指数的使用。
全光谱建模可以充分利用光谱数据中包含的丰富信息。同时，可能会出现多重共线性问题，降低全谱建模的准确性。在应用全谱建模时，应注意样本选择、数据处理和模型验证等问题，以建立更高精度的模型。

选择特征波段可以消除光谱数据中的混杂因素，从而提高后续基于特征波段的模型的准确性。此外，它还具有更方便光谱数据分析和可视化的优点。由于高光谱数据的高冗余性，成功选择对重金属敏感的特征波段显得尤为重要。
在实际应用中，需要综合考虑和分析不同的方法，根据环境因素等限制可以组合使用。特征波段建模可以选择有信息的波长并消除没有信息的波长。同时，也可能导致有用信息被忽略，因此通常需要建立全谱模型进行比较，以选择最优结果。

植物重金属应力检测的图像特征
在诊断受重金属污染的植物时，HSI 与 V/NIR 光谱相比具有许多不同的应用和特征。HSI 通常覆盖更宽的光谱范围，并且光谱分辨率通常更高。它可以提供数十到数百个连续光谱带，可以更详细地分析植物反射和吸收的光谱特征。高光谱图像可以提供详细的空间细节并捕捉不同位置植物重金属胁迫的差异。HSI具有较高的空间分辨率，可以提供植物重金属胁迫的空间分布分析。通过获取大量高光谱图像数据并与空间分析方法相结合，可以绘制遭受不同程度重金属胁迫的植物的空间分布图。这有助于识别受重金属污染的区域，并提供有关压力程度和空间变化的信息，从而指导环境监测和资源管理决策。

高光谱图像可以分析样品中化学成分的异质性，并能够实时监测大面积的重金属污染。周等人。[ 45 ]利用荧光HSI对遭受不同重金属镉胁迫水平的生菜叶片进行分类。基于校准集和预测集的分类准确率分别为99.79%和94.19%。在另一项使用荧光 HSI 对生菜叶子进行的研究中，检测了重金属镉和铅，并将结果可视化，同时考虑到复合重金属的影响。结果表明，预测Cd含量的R 2为0.7905，R 2 为0.7905，预测Pb含量的46 ]。同样，周等人。[[47 ]获得了不同镉含量的生菜叶片的高光谱图像，并将生菜叶片中预测的镉含量可视化。得到的最优预测模型的R 2为0.8843，RMSE为0.1292 mg/kg。曹等人。[ 48 ]利用高光谱技术对油菜叶片中Pb含量进行无损检测。基于预测集的R 2 和RMSE分别为0.9431和0.1645 mg / kg 。同样针对油菜的研究将HSI技术与集成学习方法相结合，对油菜叶片中的Cd含量进行可视化分析[ 49 ]。R​2本研究最佳模型的误差为0.9815，预测的RMSE为5.8969 mg/kg。冯等人。[ 14 ]从获得的高光谱图像中分离出叶子和根作为目标区域。最后，不同植物组织中的重金属镉含量在预测图上可视化。于等人。[ 7 ]获得了烟草冠层的高光谱图像，并比较了烟草植株的外观和微观结构，实现了重金属Hg胁迫和非胁迫烟草植株的定性区分。此外，还探讨了利用高光谱图像快速诊断水稻中重金属Pb和Cd交叉污染的可行性[ 50]]。该研究收集了水稻冠层的高光谱数据，结果表明成功对不同程度的重金属胁迫进行了分类。图5总结了基于HSI的植物重金属胁迫检测方法所涉及的步骤。

植物重金属应力检测建模方法总结
传统机器学习方法
对获取的光谱数据进行多变量分析后，选择合适的建模方法至关重要。传统的机器学习算法已被广泛研究和应用，往往产生良好的结果。在植物重金属胁迫研究中，通常采用机器学习分类算法进行定性分析。其中包括 SVM [ 28 ]、PLS 判别分析 (PLS-DA) [ 36 ]、最大似然分类 [ 18 ] 和极限学习机 [ 51]]。这些算法从训练样本中学习光谱特征和模式，以预测新样本的分类。建立这些分类模型是为了评估植物是否受到重金属胁迫、评估其严重程度并区分胁迫类型。PLS回归（PLSR）[ 52 ]、多元线性回归（MLR）[ 40 ]、支持向量回归（SVR）[ 53 ]、反向传播神经网络（BPNN）[ 54 ]和逐步多元线性回归（SMLR）[ 55]] 广泛应用于植物重金属胁迫含量的定量分析。这些算法利用光谱数据和已知重金属含量的训练样本的多元信息来建立回归模型来预测未知样本的重金属含量。定量分析可以提供更准确的重金属含量信息，帮助研究人员和决策者更好地了解植物重金属胁迫的程度并采取适当的措施。

SVM适用于非线性分类。王等人。[ 28 ]调查了农田中3种不同污染水平的稻米样品。结果表明，建立的SVM模型成功地根据污染程度对大米样品进行了分类，且准确率较高。PLS-DA 通常用于分类和判别问题。通过研究不同铅胁迫水平下叶片的变化，建立了PLS-DA模型对茶叶样品进行分类，精度为0.979[ 36 ]。同样，唐等人。[ 56 ]和Yu等人。[ 7]利用PLS-DA方法分别建立了禾本科植物和烟草中汞污染水平的分类模型。在烟草研究中，PLS-DA模型没有产生令人满意的结果，促使研究采用最小二乘SVM分类方法来区分受污染的烟草植物。除了上述方法外，Cui 等人。文献[ 51 ]将反射光谱数据与极限学习机方法相结合，构建了铜污染分类模型，该模型的准确率达到89.02%。

刘等人。文献[ 54 ]应用BPNN模型监测重金属污染水稻叶片叶绿素含量变化，最优预测模型R 2为0.9014，RMSE为2.58。此外，该研究通过与统计回归模型进行比较，全面评估了模型的性能。同样，Qing 等人。[ 57 ]利用现场冠层光谱数据建立了BPNN、PLSR和SMLR的预测模型。通过比较模型结果，发现BPNN是最佳模型选择。SMLR方法通常用于高维数据集，以确定自变量的最优组合，增强模型的预测能力。杜纳根等人。[ 58] 使用这种方法开发了一个回归模型来量化植物叶子中的汞。同样，拉明等人。[ 55 ]和Zuzana等人。[ 59 ]还利用SMLR方法建立了预测重金属含量的相关模型。苗等人。[ 60 ]开发了基于近红外光谱结合4种化学计量学方法的PLSR模型来预测大米中的镉含量；biPLS模型的R 2和RMSE分别为0.9020和0.2133。一些研究提出了对PLSR的改进，例如改进PLS回归算法并建立相应的模型[ 19 , 33]]。在油菜籽重金属研究中，采用近红外高光谱技术结合SVR算法检测油菜叶片中铅含量，并进一步优化SVR参数[ 48 ]。同样，周等人。[ 47 ]利用SVR建立了预测生菜叶片镉含量的模型。

深度学习方法
深度学习是机器学习的一个新兴领域，在解决复杂问题方面表现出了巨大的潜力。目前，深度学习方法已被广泛应用于植物重金属胁迫检测，并取得了可喜的成果。本节讨论它们在重金属应力检测中的应用。一项研究分别开发了PLS-DA、SVM和深度置信网络（DBN）等判别模型，最终结果表明，利用DBN检测生菜叶片铅胁迫水平获得了最佳结果。DBN模型的准确率在训练集中为100%，在测试集中为96.67%[ 61]。与传统模型相比，DBN模型具有更强的学习和预测能力，提取的特征更丰富，训练时间更短。此外，该模型还可用于重金属应激的定量分析。孙等人。[ 37 ]进行了类似的研究，采用3种方法建立回归分析模型：基于粒子群优化（PSO）的DBN、偏最小二乘回归和SVR。研究中在预训练阶段引入PSO算法来求解连接权值。PSO-DBN 模型被证明是预测镉含量的最佳模型，R 20.9234 和 RMSE 0.5423 毫克/千克。此外，一项研究提出了一种转移堆叠自动编码器算法，通过将转移学习应用于最佳堆叠自动编码器深度学习网络来检测油菜中的铅；预测油菜叶和根中铅含量的最佳模型的R 2值分别为 0.9215 和 0.9349 [ 62 ]。同样，周等人。[ 63 ]通过将HSI技术与深度学习算法相结合，研究了油菜叶片的铅污染。本研究基于WT和堆叠去噪自编码器提取深度特征，建立的模型的R 2和RMSE分别为0.9388和0.0199 mg/kg。

目前，深度学习方法在实际应用中表现出优于传统机器学习方法的性能，为检测植物重金属胁迫提供了新的方法。由于高光谱图像数据量大，数据处理工作量增加，检测模型的建立变得复杂且成本高昂。此时可以选择DBN、卷积神经网络等深度学习算法来提取高光谱图像的深度特征。此外，深度学习与传统机器学习方法的结合可以最大限度地提高模型精度，实现植物重金属胁迫的更有效检测。

挑战与前景
目前，利用高通量技术分析植物重金属胁迫表型仍面临一些挑战：（a）在已发表的植物重金属胁迫分析文章中，大多数研究的植被指数均引用自以往的文献。这些众所周知的植被指数被证明对水/养分含量敏感，这可能与多种植物胁迫高度相关。此类植被指数并不是专门为重金属胁迫检测而设计的。(b) 有多种算法用于选择重要的光谱波长。目前的研究重点是筛选适合某类植物的重金属敏感波长。研究案例较少，很难系统总结。这些因素都对重金属应激的诊断产生负面影响。(c) 现有研究涵盖了不同尺度的实验，包括器官水平和冠层水平。“哪种量表更适合重金属应激检测？” 需要进一步探索。(d) 准确检测重金属胁迫需要广泛的数据支持，包括土壤和植物样本的采集、实验数据的记录和分析等。这涉及到采样精度和数据质量相关的问题。在V/NIR光谱和高光谱图像数据采集过程中，光强、成像角度、仪器类型、植株高度等多种因素都会在光谱图像中产生一定的响应信号。这种反应可能会干扰重金属应激检测。(e) 目前的研究并不系统。以往文献很少考虑不同重金属、不同植物、不同栽培方法、不同生育期产生的影响。对于不同品种和种类的重金属胁迫植物，其光谱响应的差异和共性很少被探讨。(f) 重金属胁迫对植物的毒性是一个复杂的过程，受到土壤、环境和植物物种等多种因素的影响。准确评估和量化不同因素对重金属应激的贡献及其相互作用仍然是一个挑战。以往的文献很少考虑不同的生长期。对于不同品种和种类的重金属胁迫植物，其光谱响应的差异和共性很少被探讨。(f) 重金属胁迫对植物的毒性是一个复杂的过程，受到土壤、环境和植物物种等多种因素的影响。准确评估和量化不同因素对重金属应激的贡献及其相互作用仍然是一个挑战。以往的文献很少考虑不同的生长期。对于不同品种和种类的重金属胁迫植物，其光谱响应的差异和共性很少被探讨。

随着数据采集技术的快速进步和计算资源可用性的不断提高，重金属应力分析领域有望在未来取得有希望的发展。(a) 应研究专门针对重金属胁迫相关植物表型的新植被指数。(b) 需要开发和改进重金属应力敏感光谱波长筛选算法。(c) 应创建和研究用于分析植物在重金属污染下的动态响应的时间表型分析方法，这可能是克服由其他胁迫引起的异常症状干扰或自然生长过程引起的表型变化干扰的潜在解决方案。(d) 应考虑消除由传感器和测量条件变化引起的光谱响应的方法。(e) 应研究和总结不同品种和物种的植物所产生的光谱响应的差异和共性。(f) 预计将设计用于重金属胁迫相关植物表型分析的新数据处理算法，例如基于深度学习的图像处理、迁移学习和元学习。同时，为了支持深度学习模型训练的建立，还应该设计大数据集收集方法和设备。(f) 预计将设计用于重金属胁迫相关植物表型分析的新数据处理算法，例如基于深度学习的图像处理、迁移学习和元学习。同时，为了支持深度学习模型训练的建立，还应该设计大数据集收集方法和设备。(f) 预计将设计用于重金属胁迫相关植物表型分析的新数据处理算法，例如基于深度学习的图像处理、迁移学习和元学习。同时，为了支持深度学习模型训练的建立，还应该设计大数据集收集方法和设备。

光谱数据、遥感数据和环境监测数据等多种数据源的融合，有望提供更全面、更准确的重金属胁迫信息[ 64 ]。将深度学习技术与特征工程和机器学习方法相结合可能在提高重金属应力模型的性能和可解释性方面发挥至关重要的作用。综上所述，通过结合多种数据源和先进技术，不断改进模型和算法，有望实现更加准确、高效、可持续的植物重金属胁迫检测和管理。这将对农业生产、环境保护、食品安全等领域产生积极影响。

结论
本文综述了近年来HSI和非成像V/NIR光谱技术在植物重金属胁迫表型分析中的应用，并分析比较了不同植物在重金属胁迫下的影响。目前常见的重金属污染类型有镉、铜、铅、锌、汞等。重金属对植物的污染严重影响其生长发育过程，对人类健康构成威胁。植被指数是植物生长状况的重要指标，用于分析植物重金属污染程度。重金属应激检测模型的建立通常分为全谱建模和特征波段建模。全谱建模涵盖了所有波段的信息，但存在多重共线性问题。特征带建模可以避免这个问题，但有时它会忽略潜在有用的信息。为了获得高精度的模型，通常会采用多种方法进行比较，也可以将多种方法结合起来建立模型。常用的机器学习和深度学习方法都可以取得很好的效果。综上所述，V/NIR光谱和HSI技术在植物重金属胁迫表型分析中具有广泛的应用场景。未来可结合多种传感技术和建模方法，提高检测模型的稳定性和适用性，进一步促进技术与实际应用的融合，实现植物重金属胁迫的早期检测和准确诊断，