研究背景
甜瓜(Cucumis melo)因其豐富的營養(yǎng)價值和美味深受消費者喜愛,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);颐共〔粌H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)嶒炇曳治?/strong>,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 癥狀的時空演變規(guī)律;
✅ 識別 癥狀出現(xiàn)前的關(guān)鍵成像參數(shù)。
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!
參考文獻(xiàn):