T/SDTS
T/SDTS004-2025
山东省茶叶学会发布
前言
本文件按照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草.
请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别专利的责任.
本文件由山东省茶叶学会提出并归口.
本文件起草单位：山东省农业科学院、青岛农业大学.
本文件主要起草人：丁兆堂、孙立涛、范凯、钱文俊、李玉胜、王玉、王林军、杨海滨、蒋双丰、申加枝.
茶树抗逆性和品质双重目标优化技术规程
1范围
数据采集与处理、遗传算法优化决策、环境监控与动态、优质抗逆新品种的筛选与推广及 本文件规定了茶树抗逆性和品质双重目标优化技术的术语和定义、优化目标与技术框架、档案管理.
本文件适用于茶树抗逆性和品质的双重优化.
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款.其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括的修改单）适用于本文件.
NY/T1312农作物种质资源鉴定技术规程茶树
TCTSS95茶树树冠表型参数无人机多源遥感监测技术规程
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件.
3. 1
抗逆性
指茶树在面临不良环境条件（例如极端温度、干旱、病虫害等）时.能够维持正常生长和生理功能的特性.通过茶树的生理、生化和分子机制实现.
3.2
品质
指茶叶的综合感官和化学特性，包括外观、香气，滋味以及氨基酸、多酚等化学成分的含量和比例.
3.3
遗传算法
一种模拟自然选择和生物进化的计算方法，用于解决复杂的优化问题.通过个体编码、适应度评估、选择、交叉和变异等操作，优化茶树育种方案，实现抗逆性和品质的协同提升.
3.4
多源数据融合
指将来自不同来源的数据（如气候数据、土壤数据、遥感数据、高通量表型数据等）进行整合和分析，以便更全面、精准地描述茶树的生长环境和特性.
3.5
高通量表型数据
表型数据，包括反射光谱、叶面积指数、叶绿素含量、氨基酸含量和多酚含量等.这些数据是 指通过先进的技术手段（如无人机、多光谱成像、高光谱成像等）快速采集的大规模茶树评估茶树抗逆性和品质的基础.
3.6
适应度函数
策的核心. 用于量化茶树育种方案优劣的函数，结合了抗逆性和品质的权重系数，是遗传算法优化决
4优化目标与技术框架
4.1优化目标
4.1.1抗逆性优化：提高茶树对不良环境的适应能力，包括抗寒性、抗早性、抗病虫害性等.4.1.2品质优化：提升茶叶的外观、香气、滋味、氨基酸含量、多酚含量等品质特征. 按照NY/T1312的规定执行.
4.2技术框架
4.2.1数据采集与处理：通过多源遥感数据、高通量表型数据的采集，构建全面的茶树表型数 据库.4.2.2多源数据融合：融合气候数据、土壤数据、品种信息等多个数据源，进行茶树抗逆性和品质双重目标的优化决策.4.2.3遗传算法优化：基于遗传算法的进化机制，采用适应度函数对茶树的抗逆性和品质进行4.2.4环境监控与动态：通过物联网与遥感技术实时监测茶树生长状态与环境变化，提供 协同优化.实时数据支持与动态.
5数据采集与处理
5.1高通量表型数据采集
5.1.1通过无人机、多光谱成像、高光谱成像等技术采集茶树的反射光谱、叶面积指数、叶绿
素含量、氨基酸含量、茶多酚含量等表型数据.按照T/CTSS95的规定执行.5.1.2通过高光谱成像技术，捉茶树的光谱特征，提供茶树抗逆性（如抗寒、抗早）和品质（如茶叶的滋味、香气）的相关数据.
5.2气候与土壤数据采集
5.2.1通过气候监测站和土壤传感器收集气候（温度、湿度、降水量等）和土壤（pH值、湿度、肥力等）数据，确保各项环境因子在育种决策中的考量.5.2.2定期更新数据，确保系统基于最新的环境数据进行优化决策.
6遗传算法优化决策
6.1个体编码
