Advances in Plant Electrical Signals for Plant Health Monitoring and Smart Agriculture

植物电信号是对环境刺激、生理调节和胁迫的快速电生理响应。由于这些信号往往在可见症状出现之前即发生变化，因此它们是植物健康早期监测和精准农业传感中颇具吸引力的指标。该领域的研究已从记录单个动作电位发展到分析植物电组（plant electrome），如今还借助柔性可穿戴电极、植入式与电化学传感器、机器学习、多源数据融合以及边云协同计算。本综述沿“从机制到应用”的技术链条展开。我们首先总结主要信号类型的生理基础及其与生物胁迫和非生物胁迫的关系；随后比较各类采集技术，包括传统电极、柔性可穿戴设备、微针以及用于生化标志物的电化学传感器；接着讨论预处理、多尺度特征提取，以及基于传统机器学习、深度学习和多源融合的识别方法；最后考察其在环境感知和胁迫识别中的应用，并概述田间应用仍面临的障碍。已发表的结果大多仍来自实验室或温室研究，数据集规模小且方案不统一。要走向田间部署，进展将取决于标准化的采集与报告、传感器的长期稳定性、跨物种与跨站点验证、开放数据集、可解释模型以及低功耗边缘推理。在上述要素具备之后，植物电信号有望成为预警和作物管理决策支持系统的一个组成部分。