近红外光谱技术应用于葡萄栽培的研究：
• 光谱技术，例如近红外光谱技术可以作为基于葡萄需水量这一生理学指标来做灌溉安排，这种方法，比那些不考虑植物本身，单纯依靠天气或者土壤湿度测量的方法更实用。
• 近红外光谱技术可以用来分析葡萄叶中叶绿素、糖分、营养成分和碳水化合物含量。
• 曾经有报道指出，近红外光谱技术可以作为一个工具，测量一批赤霞珠葡萄的物理性质，诸如：硬度、弹性和耐碰性。(LeMoigne et al., 2008)
• 应用近红外光谱仪研究葡萄浆果表明：近红外光谱技术可应用于在称量台或者在现场分析花青素、TSS和pH值。 (Cozzolino et al., 2004)
• 研究表明，在红酒的发酵过程中，近红外光谱技术在酚复合物的浓度预测、萃取监控及进化有着潜在性的作用。(Cozzolino et al., 2006)
应用化学统计学 (多变量分析) 预测葡萄栽培的特性：
• 数据量化模型（包含Indico® Pro光谱采集软件和可以和ASD的LabSpec和FieldSpec配套使用的软件；GRAMS apps)
• 用回归分析方法讲各种实验室分析方法与近红外反射率联系起来。
• 预测多种成分，比如： 糖分/糖度；叶绿素；碳水化合物；葡萄藤水分预测(灌溉进度安排，等等)。
• 用一种测量方法做多种预测。
经澳大利亚葡萄酒研究所许可转载。标准值和近红外技术预测的pH值之间的关系。n=样品数量, R2=定标测定系数, SECV=交叉验证的标准误差, RPD=SD/SECV, RPD大于3的数值被认为是此次分析可以接受的值。(Cozzolino et al., 2004) 结论:
ASD地物光谱仪十分便携、且具有最佳的信噪比，测量速度更快，再加上350-2500 nm宽的光谱范围，为测量多种化学制品和特性检测提供了可能性。为了给各种多样化的设置和样品检测提供最方便和最高效的测量方案，ASD提供不同配置的仪器，有多种配件供您选择。 ASD仪器是一套分析葡萄藤和葡萄酒特性的实用型解决方案。
LabSpec 4
提供实验室级别性能仪器：坚固耐用、采用便携式设计、适合台式分析或者现场使用，用于定量分析。
FieldSpec 4
全波段地物光谱仪，特别为在现场采集测量光谱时遇到挑战的研究人员设计。用于扫描收集植 物冠层信息。
理想的葡萄栽培应用解决方案:
相关参考文献：
Cozzolino, D.; Dillon, S.; Bartowsky E.; Henschke, P.; Cynkar, W.; Janik, L.; Dambergs, B.; Gishen, M. (2004). Monitoring fermentation of red wine using near infrared spectroscopy. Poster session presented to The Australian Wine Research Institute, Urrbrae (Adelaide) SA. Copyright by The Australian Wine Research Institute. Reprinted with permission from The Australian Wine Research Institute as per email.
Cozzolino, D.; Esler, M.; Dambergs, R.G.; Cynkar, W.U.; Boehm, D.; Francis, I.L.; Gishen, M. (2004). Prediction of colour and pH using a diode array spectrophotometer (400 - 1100nm). Journal of Near Infrared Spectroscopy, 12, 105 - 111. Cozzolino, D.; Parker, M.; Dambergs, R.G.; Herderich, M.; Gishen, M. (2006). Chemometrics and visible - near infrared spectroscopic monitoring of red wine fermentation in a pilot scale. Biotechnology and Bioengineering, 95, 1101-1107. Le Moigne, M.; Maury, C.; Bertrand, D.; Jourjon F. (2008). Sensory and instrumental characterization of Cabernet Franc grapes according to ripening stages and growing location. Food Quality and Preference, 19(2), 220-231.
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