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在农业领域，精准检测病虫害，对保障粮食安全、提升农产品质量意义重大。榆林学院大学生团队研发的拉曼光谱检测技术，致力于攻克传统检测难题，为农业发展筑牢安全防线。
自2022年起，在榆林学院相关实验室以及与合作单位共建的科研平台中，团队围绕拉曼光谱技术展开了一系列研发与实验工作。他们创新性地制备银纳米树SERS基底，运用CARS检测技术，将检测限大幅降低。同时，借助机器学习构建光谱数据库，历经3年积累海量数据。经反复测试，该技术对柑橘病虫害分类准确率达98.2%，单样本检测时间不超3分钟。实验室自制的便携式拉曼光谱装置，模拟田间检测，日均通量超200个样本，误判率低于3.5%。光谱成像和光谱验证实验也证实，其能精准呈现柑橘叶片物质分布、判断生长状况。
团队利用拉曼光谱技术结合机器学习分析引擎，通过高精度、快速的现场检测，不仅能够即时识别柑橘病虫害种类与侵染程度，评估柑橘作物健康状态，还能辅助分析病虫害发生规律，为精准施药提供科学依据，有效避免盲目用药。其便携式装置更可实现大规模田间无损检测，实现对柑橘病害的早期预警与大规模筛查。随着该技术的推广，将显著提升柑橘病虫害防控的时效性与精准性，降低农民损失，保障果品安全与品质，为柑橘产业可持续发展和农民增收提供强有力的科技保障。
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