上述研究《基于荧光成像的自动可视化番茄植株中的作物信号标记用于区分作物和杂草》(Automatic visualization of crop signaling markers in tomato plants for differentiation of labeled plants from weeds based on fluorescence imaging)发表在农业与计算机领域顶级国际期刊 Computers and Electronics in Agriculture,中国农业大学为该论文的唯一完成单位,工学院硕士研究生张贺怡为论文的第一作者,苏文浩研究员为论文的通讯作者,彭彦昆教授对本研究给予了大力支持。该研究获得了国家自然科学基金项目和中国农业大学“2115人才培育发展支持计划”的资助。
进一步研究发现,当上述示踪模型材料(硫氮共掺杂纳米碳点)落入真实非结构化土壤体系中时,淋溶液中的表观荧光信号在25天孵育内快速下降(半衰期约5.48天)。团队通过猝灭剂添加试验证实,这种信号衰减本质上是由土壤淋溶液基质诱导猝灭以及 Fe³⁺ 等金属离子的强界面络合猝灭导致的光学信号隐形,并非分子层面的完全消解。操作性荧光当量分配实验结合溶解总有机碳(DOC)正交验证表明,不可回收分数从 9.5% 大幅上升至 39.4%,从质量平衡的角度证实了信号物发生了明显的土壤吸附滞留。在此基础上,研究开创性引入1100–1200 nm 和 1400–1450 nm 两个近红外窗口作为不完全依赖发光态的互补经验光谱维度,成功校正和约束了传统单维荧光监测的解释边界,实现了材料“形态演化、基质猝灭、土壤滞留与多维光谱响应”的精准解耦。