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中国的茶产量处于世界领先地位,但其生长在环境湿润和温暖的丘陵地带,易受低温冻害的影响和制约。为了增加产量,需要通过快速冻害检测技术保护植物免受霜冻损害。这些技术可以评估半死亡临界温度和临界寒冷温度以及鉴定耐寒品种。目前,提出最有效的冻害检测技术非常具有挑战性,这种检测技术可以快速提供所需的有效霜冻保护策略信息,帮助减少茶农的生产损失。近年来,太赫兹光谱和高光谱成像技术已被用于评估食物和作物因冻结而引起的生理特性的变化。并与其他技术结合,对自身的属性进行综合分析。太赫兹技术在损伤检测方面有卓越的应用。因此,太赫兹技术可以用来区分冻害的叶片和正常叶片,它们在太赫兹波段具有独特的光谱信息。此外,细胞损伤的程度与从冻害细胞中逸出的水之间存在直接相关性,这使得太赫兹光谱响应与叶损伤的程度成比例相关。同时,从叶片中流出的水减少了太赫兹波透过的光路长度,导致更高的吸收。虽然茶叶样品来自同一品种,但由于样品的化学组成不同,样品的吸收光谱可能会有所不同。因此,本研究的主要研究内容如下:（1）当组织受到0至-10°的冻害时,通过相对电导率（REC）、损伤指数和死亡临界温度(LT50)来评估茶树品种（茂绿,中茶102和中茶108）的抗冻性。随后,评估了在冷胁迫下对茶叶中生理变化的太赫兹光谱响应。结果表明,随着温度的降低,相对电导率（REC）增加;茂绿,中茶102和中茶108的死亡临界温度(LT50)分别为-3.38°C,-6.11°C和-8.92°C。中茶108,中茶102和茂绿的最大值分别为11.4′10 8-,9.8′108-和8.8′10-8。平均功率明显下降,随后在典型的温度范围内恢复。茂绿的可能的临界冻害温度为-3至-5°C,中茶102的可能的临界冻害温度为-5至-7°C和中茶108的可能的临界冻害温度为-6至-8°C。通过太赫兹响应,茶树的耐寒性排名为中茶108>中茶102>茂绿。太赫兹技术,可以用来量化叶片的生理变化。（2）保护茶树免受冻害,需要了解营养物质对耐冻性的影响。把吸收光谱作为潜在分析工具,通过太赫兹时域光谱评估0,25,50,75和100%氮磷钾剂量对耐冷性的影响。然后,通过结合偏最小二乘回归（PLSR）模型与二维相关光谱（2DCoS）模型,来改善冻害的定量测定。在0.1THz和1.6THz的太赫兹时域光谱范围内,研究不同NPK剂量下的冻害吸收率。结果表明,平均吸收率随着氮磷钾用量的增加而增加。25,50,75和100%的氮磷钾剂量可分别使对照植物的耐冷性降低2.92,4.58,6.31和6.72%。该趋势表明75%剂量后没有显着降低,同时在剂量超过75%后,氮磷钾可以提高耐冻性。2DCoS-PLSR（Rp=0.9963,RMSE=0.05548）获得的定量评估结果比原始PLSR（R=0.9912,RMSE=0.0632）好。该技术突出了氮磷钾用量的光谱差异,通过优异的定量分析提高了检测结果的准确性。（3）冻害（CI）威胁茶的质量和成功栽培,因此需要快速无损技术来评估冻害以获得有效保护。在0.1-1.6THz的频带中用太赫兹（THz）光谱测量经受4,0,-2.5,-5.0,-7.5和-10.0℃冷冻温度的茶叶的吸光度。为了增强定量分析并改善由损伤的叶细胞的散射引起的重叠信号的分离,将二维相关光谱（2DCOS）引入偏最小二乘回归（PLSR）并评估性能。相对于温度的平均吸收曲线显示从4.0到0°C略微下降,在-2.5°C时明显下降,从-5.0到-10°C急剧上升。-2.5°C对作物是至关重要的,所以最低可能的临界温度在-2.5°C左右。2DCOS-PLSR得到的定量评估结果(R2D=0.8873,0.9113和0.9963;RMSE-2D=0.6032,0.5763和0.5221)显著优于AI-PLSR(RAI=0.8647,0.8707和0.9473;RMSE-AI=0.6038,0.5962和0.5797)。太赫兹光谱和2DCOS-PLSR的结合为输入区间选择提供了更好的基准,并提高了检测结果的准确性。（4）保护茶树免受寒冻害,需要了解营养物质对耐冻性的影响。以反射率为分析工具,通过高光谱图像技术评估0,30,60和100%氮剂量和0至-10°的温度对冻害损伤和耐冷性的影响。然后,通过结合偏最小二乘回归（PLSR）模型、主成份分析（PCR）和线性模型来改善冻害的定量测定。在900-1800 nm波段范围内,通过高光谱图像技术获取不同氮含量下的冻害反射率。结果显示,平均吸收率随着氮用量的增加而增加。在5次光谱试验中,叶片冻害的主成份分析的最佳预测模型的波段为1410-1766 nm,精度为R2=0.9971,RMSE=0.0609;线性模型的最佳预测模型的波段为900-100 nm,精度为R2=0.9999,RMSE=0.0805。以预测精度为指标,所有模型的所选的最佳波段范围为1296-1380 nm,其次为1001-1295 nm。由于特定处理的数据的大的变化以及在反射率曲线中在1450 nm波长附近发生的高吸收峰,整个区间具有较低的预测精度。计算三个模型的R2和RMSE,较低的预测精度发现在1410-1766 nm波段,其次为900-1766 nm波段。预测准确度低可能是由于在两个波长范围内出现了强吸水峰。