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Resonon 高光譜成像儀在甜瓜灰霉病早期檢測中的應(yīng)用

瀏覽次數(shù):360 發(fā)布日期:2025-5-19  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

研究背景

甜瓜(Cucumis melo)因其豐富的營養(yǎng)價(jià)值和美味深受消費(fèi)者喜愛,但灰霉病Botrytis cinerea的侵害嚴(yán)重威脅著甜瓜的產(chǎn)量和品質(zhì)。灰霉病不僅具有廣泛的寄主范圍,還能迅速傳播,使得防治工作極具挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)檢測方法往往依賴于肉眼觀察或?qū)嶒?yàn)室分析難以在癥狀出現(xiàn)前精準(zhǔn)識別感染。而非侵入式成像技術(shù)如高光譜成像(HSR)、葉綠素?zé)晒猓–hl-FI)、藍(lán)綠熒光(BGF)和熱成像,正在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。

研究過程

本研究創(chuàng)新性地結(jié)合RGB 相機(jī)、熱像儀、Chl-F、BGF 和 HSR,旨在:

✅ 評估 B. cinerea 感染對甜瓜葉片生理的影響;

✅ 追蹤 癥狀的時(shí)空演變規(guī)律;

✅ 識別 癥狀出現(xiàn)前的關(guān)鍵成像參數(shù)。

圖片圖 1. (A) 接種后不同天數(shù)(dpi)甜瓜葉片上灰霉病感染引起的癥狀發(fā)展。在 1 dpi 圖像中,彩色圓圈代表感興趣的區(qū)域:CI(深藍(lán)色)和 CH(淺藍(lán)色)分別對應(yīng)于模擬對照植物中的接種區(qū)域和健康區(qū)域;而 BcI(深紅色)和 BcH(淺紅色)分別對應(yīng)于 B. cinerea 感染植物的接種區(qū)域和健康區(qū)域。(B)B. cinerea 接種葉片中真菌引起的病變大小的演變。圖表顯示病變大小平均值 ± 標(biāo)準(zhǔn)誤差;n = 104。小寫字母表示根據(jù)單因素方差分析,病變 0.001。

圖 2. 圖 1 中選定的四個(gè) ROI 中光系統(tǒng) II (ΦPSII) 的有效量子產(chǎn)率 (A) 和 (C) 非光化學(xué)猝滅 (NPQ)。圖表顯示 ΦPSII 和 NPQ 的平均值 ± 標(biāo)準(zhǔn)誤差;n = 32。使用雙向方差分析比較不同處理隨時(shí)間的變化。p < 0.05 時(shí)差異被認(rèn)為顯著。小寫字母表示相同 dpi 下不同處理之間的差異;而大寫字母表示相同處理隨時(shí)間的變化。在癥狀出現(xiàn)之前和之后(分別為接種后 1 天和 3 天或 dpi),來自 B. cinerea 感染植物及其相應(yīng)對照的整片葉子的 (B) ΦPSII 和 (D) NPQ 圖像。代表性測量值以假彩色標(biāo)度顯示。


圖片

圖 3. 圖 1 中四個(gè)選定的感興趣區(qū)域中的 (A) 蕓苔屬植物氣候應(yīng)激指數(shù) (CSIB) 和 (C) 光化學(xué)反射指數(shù) (PRI)。圖表顯示 CSIB 和 PRI 平均值 ± 標(biāo)準(zhǔn)誤差;n = 104。使用雙向方差分析比較不同處理隨時(shí)間的變化。p < 0.05 時(shí)差異被認(rèn)為顯著。小寫字母表示相同 dpi 下不同處理之間的差異,而大寫字母表示同一處理隨時(shí)間的變化差異。在癥狀出現(xiàn)之前和之后,感染 B. cinerea 的植物及其相應(yīng)對照的整片葉子的 (B) CSIB 和 (D) PRI 圖像。代表性測量值以假色標(biāo)顯示。


圖片

圖 4. (A) 在圖 1 中描述的選定感興趣區(qū)域中測量的歸一化差異植被指數(shù) (NDVI)。圖表顯示 NDVI 平均值 ± 標(biāo)準(zhǔn)誤差;n = 104。使用雙向方差分析比較不同時(shí)間的處理。p < 0.05 時(shí)差異被認(rèn)為是顯著的。小寫字母表示相同 dpi 下不同處理之間的差異,而大寫字母表示同一處理內(nèi)隨時(shí)間變化的差異。(B) 代表性 NDVI 曲線沿一條 70 像素線(相當(dāng)于 10 毫米)顯示,該線橫跨 CI 和 (C) BcI 區(qū)域并以接種物為中心。每個(gè)垂直軸都提供了 NDVI 刻度;水平灰線之間的 NDVI 差異為 0.125 個(gè)單位。還為每個(gè)面板提供了接種后相應(yīng)天數(shù) (dpi) 的接種區(qū)域 NDVI 圖像和應(yīng)用于它們的假色標(biāo)。

其中,高光譜成像 (HSR) 是研究中的關(guān)鍵技術(shù)之一。本研究采用 Pika L 高光譜成像儀(Resonon,美國蒙大拿州博茲曼),記錄了400–1000 nm 光譜范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)。Pika L 具有光譜采樣率 2.1 nm,光譜分辨率 3.7 nm,能夠?yàn)?strong>每片葉子構(gòu)建包含 281 張圖像(900 × 857 像素)的數(shù)據(jù)立方體,精準(zhǔn)捕捉植物在感染初期的生理變化。這一多傳感器成像技術(shù)的應(yīng)用,極大提升了對病害早期檢測的準(zhǔn)確性。

癥狀擴(kuò)散的時(shí)空演變:精準(zhǔn)追蹤感染進(jìn)程

在 1-4 天(dpi)內(nèi),研究團(tuán)隊(duì)利用成像技術(shù)監(jiān)測病害進(jìn)展,并結(jié)合軟件分析病變面積,量化病原體對甜瓜的影響。結(jié)果顯示:

2 dpi 前,真菌活動(dòng)主要集中在感染核心區(qū)域,光合作用性能顯著下降。

3 dpi 后,病變組織開始向外呈環(huán)狀擴(kuò)散,并伴隨葉片溫度變化和次生代謝的劇烈波動(dòng)。

在分析眾多成像參數(shù)后,研究發(fā)現(xiàn)以下植被指數(shù)(VI)在病害早期檢測中表現(xiàn)尤為突出:

✅ PRI(光合反射指數(shù)) —— 反映光合活性和脅迫響應(yīng)

✅ NDVI(歸一化植被指數(shù)) —— 評估植物健康狀況

✅ CSIB(葉片化學(xué)組成指數(shù)) —— 識別代謝異常

這些指標(biāo)在癥狀肉眼可見之前就能精準(zhǔn)反映植物的生理異常,為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)提供重要的早期預(yù)警手段。通過整合非侵入式成像技術(shù),研究成果不僅推動(dòng)了植物病害早期檢測技術(shù)的發(fā)展,也為甜瓜灰霉病的精準(zhǔn)防治提供了新的思路。

研究結(jié)果

本研究表明,多傳感器融合成像技術(shù)在植物健康監(jiān)測領(lǐng)域具有巨大的潛力。相比傳統(tǒng)方法,這些技術(shù)能夠更快速、更高效地檢測病害,有助于精準(zhǔn)干預(yù),提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。未來,我們期待這些技術(shù)在更多作物病害管理中得到應(yīng)用,為智慧農(nóng)業(yè)賦能,讓農(nóng)作物在病害威脅下依然能夠健康生長!

參考文獻(xiàn):
https://doi.org/10.1016/j.stress.2025.100769
發(fā)布者:理加聯(lián)合科技有限公司
聯(lián)系電話:010-51292601
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