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高光譜近感技術在葡萄病害檢測中的應用
發布時間： 2019-01-09 點擊次數： 2516次葡萄栽培（PV）技術指在葡萄園內對葡萄進行監控與現場管理的一系列方法，它在葡萄生產的數量和質量上，均涉及到單一栽培的空間變異監測和管理。PV非常重視作物監測，它通過直接在現場進行觀測，收集有關作物物候期、營養和健康狀況以及預期產量等的信息。特別是對不同類型應激的診斷，包括一系列影響作物生產力的因素，和綜合蟲害管理戰略（IPMS）的采用方面，PV正變得越來越重要。
葡萄園監測系統的開發主要涉及遙感技術（RS），利用衛星獲取葡萄園多光譜圖像，但在實際操作中，由于技術、資金、天氣等的局限，無法獲得關于單個葡萄園內可變性的信息。采用一種基于高光譜成像(HSI)的方法，即利用一種能夠檢測較大植物光譜數據集的設備，可以幫助解決植物病害檢測的問題，同時可以更好地確定它們在田間的存在和分布。
意大利科學家S. Serranti在一個試驗中使用兩款Specim高光譜成像設備：Specim Imspector V10 和Specim Spectral Camera N17，利用偏小二乘判別分析(PLS-DA)模型對健康葉片和不同程度感染霜霉病的葡萄進行了區分，以識別葡萄葉片中由于霜霉病病理的存在而導致的不同程度的癥狀。
圖：在VIS-NIR (400-1000nm)范圍內進行不同的類選擇。a:健康組織，b:霜霉病感染組織，c:壞死組織
圖：在健康、感染和壞死葉片的VIS-NIR (400-1000 nm)范圍內的預處理光譜
光譜的預處理(Fig.5)突出了所選葉之間的差異。特別是健康和受感染的葉子。可以看到，當其中一條曲線光譜區間內有一個谷值時，另一條曲線在光譜區間內有一個峰值，反之亦然。
圖：在NIR(1000-1700 nm)范圍內進行等級選擇。a:健康組織，b:霜霉病感染組織，c:壞死組織。
Fig.2給出了在VIS-NIR范圍(400-1000 nm)獲得的每個參考類別的葉子(即健康的、受感染的和壞死的)所選擇的區域的示例， NIR范圍(1000-1700 nm)所選擇的區域如Fig.3所示。
圖：健康、受感染和壞死葉片的NIR(1000-1700 nm)平均預處理光譜
光譜預處理未突出健康葉片光譜和受感染葉片光譜的可能差異，但是壞死葉片光譜與其他兩類葉片光譜的區別較大(Fig.7)。
圖：兩種分類模型區分葡萄葉片健康狀況
結果表明在400 ~ 1000 nm之間的VIS-NIR光譜區間，是適合于對健康、霜霉病感染和壞死葉片進行鑒別的光譜范圍。以此建立分類模型可以作為診斷早期葡萄園病的有力工具。采用此技術來識別/區分霜霉病感染葡萄葉還有一個很大的優勢，即Specim高光譜成像設備操作相對靈活簡單，針對不同方案在不同環境均可實現穩定試驗。
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