Resonon 高光譜成像儀在甜瓜灰霉病早期檢測中的應(yīng)用

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 癥狀的時空演變規(guī)律；

✅ 識別 癥狀出現(xiàn)前的關(guān)鍵成像參數(shù)。

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 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間的變化。p < 0.05 時差異被認(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 3. 圖 1 中四個選定的感興趣區(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間的變化。p < 0.05 時差異被認(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 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間的處理。p < 0.05 時差異被認(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。每個垂直軸都提供了 NDVI 刻度；水平灰線之間的 NDVI 差異為 0.125 個單位。還為每個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，能夠為每片葉子構(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。

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！