Key points are not available for this paper at this time.
على مدى العقدين الماضيين، زادت الأبحاث في مجال التصوير الطيفي العالي ومن المتوقع أن يتوسع استخدامه في البستنة في السنوات القادمة. التقنيات الناشئة تكتسب حالياً اهتمام مجتمع البحث. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات تتعلق بالاستفادة منها. في هذه المراجعة، نوضح أن التصوير الطيفي العالي يمكن أن يُستخدم كأداة فعالة لتقييم جودة الفواكه والخضروات والفطر من حيث معلمات الجودة المتعلقة بالمتغيرات المحددة جيدًا التي يمكن تحليلها في المختبر، وكذلك الخصائص المعقدة مثل النضج، والت ripeness، واكتشاف العيوب البيولوجية، والاضطرابات الفسيولوجية، والأضرار الميكانيكية، والجودة الحسية. لذلك، يبدأ هذا البحث بإعطاء لمحة عامة عن مفهوم جودة المحاصيل، ومبادئ القياس، والنظرية والتحليل لأنظمة التصوير الطيفي العالي. ثم يتم وصف التقنيات الناشئة لمراقبة وتقييم معلمات الجودة، سواء قبل الحصاد أو بعده، كما يتم مراجعة ومناقشة تطبيقات هذه التقنيات. بعد ذلك، تواصل هذه المراجعة بتوضيح الاستخدام الحالي والمرتقب للذكاء الاصطناعي ومجالاته الفرعية، مثل تعلم الآلة والتعلم العميق، لتحليل التصوير الطيفي العالي في مجال البستنة. أخيرًا، يتم تسليط الضوء على بعض التحديات والاعتبارات المتعلقة بالبحوث المستقبلية، بما في ذلك تحسين توافر البيانات، والحلول الممكنة لتحسين تكامل الذكاء الاصطناعي، ونقل المعرفة من معلمات البحث إلى معلمات ذات صلة بالمصالح الصناعية.
دراسة وايم وآخرون (مون،) هذا السؤال.