甜瓜尾孢叶斑病的高光谱成像检测

农作物生长发育过程中经常会遭到病虫害等外界因素侵染,如果不能实施有效的监测诊断和科学的防治,极易引起农药喷洒不当或过量,不仅会影响作物的产量和种植户的经济效益,还会造成严重的环境污染。近年在广西大棚厚皮甜瓜上发生了一种严重的由瓜类尾孢（Cercospora citrullina）引起的甜瓜叶斑病,导致甜瓜减产和种植户的经济损失。故此应用高光谱成像开展甜瓜叶片的尾孢叶斑病检测,获取健康甜瓜叶片和受瓜类尾孢感染的具有不同病变程度的甜瓜叶片在380~1 000和900~1 700 nm的高光谱图像,选取感兴趣区域并获取相应的平均光谱反射率,比较发现健康叶片和不同病变程度叶片染病区域的平均反射率差异显著。在540 nm处附近,健康叶片和病变程度轻微的叶片的光谱具备波峰形态,随着病变程度增加,波峰逐渐消失;在700~750 nm处附近,叶片反射率曲线急剧上升,出现绿色植物光谱曲线显著的“红边效应”特征;750~900 nm范围,健康叶片与轻微病变区域的光谱反射率变化趋于平稳,而其他病变区域的反射率呈上升趋势,且健康叶片的反射率高于病变区域,反射率随病变程度增加而下降,这一变化规律一直持续到近红外波段的900~1 350 nm范围。运用主成分分析、最小噪声分离法观察叶片早期病变的特征,经主成分分析和最小噪声分离法处理后,特别是对于早期病变,样本受感染后发病的区域更为明显。基于高光谱图像提取的前三个主成分得分绘制三维散点图,虽然不同病变程度的部分样本有重叠,但病变样本与健康样本的分布区分明显。应用K-近邻法和支持向量机方法建立叶片病变判别模型,结果显示：KNN模型对健康样本测试集判别率为98.7%,病变样本的判别率随病变程度加重而逐渐升高;对病变程度较轻样本,支持向量机模型相比于KNN模型而言,判别正确率更高、分类效果更好;总体上,高光谱图像对健康样本的判别率较高（>97%）,可用于健康样本与病变样本的识别,但对不同病变程度的区分效果欠佳。研究结果表明,高光谱成像可用于甜瓜尾孢叶斑病的检测,对不同病变程度的区分效果仍有待提高。     

基于高光谱成像技术的油菜叶片SPAD值检测

以油菜叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,成功建立了叶绿素相对值SPAD值的预测模型。共采集了160个油菜叶片样本在380～1030 nm范围内的高光谱图像。选择500～900 nm之间的平均光谱作为油菜叶片样本的光谱。利用蒙特卡罗最小二乘法(monte carlo partial least squares, MC-PLS)剔除了13个异常样本,基于剩余的147个样本光谱数据与SPAD测量值进行分析,采用了不同的方法建立了多种预测模型,包括：全光谱的偏最小二乘法(partial least squares, PLS)模型,连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)选择特征波长的PLS预测模型,“红边”位置(λ_red)的简单经验估测模型,三种植被指数R₇₁₀/R₇₆₀,(R₇₅₀-R₇₀₅)/(R₇₅₀-R₇₀₅)和R₈₆₀/(R₅₅₀*R₇₀₈)分别建立的简单经验估测模型,以及基于这三种植被指数的PLS预测模型。建模结果显示,全光谱的PLS模型预测效果最为精确,其预测相关系数r_p为0.833 9,预测均方根误差RMSEP为1.52。而使用SPA算法选出的8个特征波长所建立的PLS模型其预测结果可达到与全光谱的PLS模型非常接近的水平,而且在保证一定精度的条件下减少了大量运算,节省了运算时间,大幅提高了建模的速度。而基于红边位置和选择的三种植被指数而建立的简单经验估计模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS预测模型有一定差距,但模型简单、运算量小,适合用于对精度要求不高的场合,对后续的便携仪器设备开发有一定的指导作用。     

净分析信号算法用于近红外模型优化的研究

将净分析信号概念引入多元复杂的银杏叶提取物分析中,利用净分析信号算法对近红外光谱图进行处理,并用净分析算法结合二维相关光谱算法对模型进行了优化,最终建立槲皮素、山柰素和异鼠李素三种组分同时测定的近红外定量模型。利用两种净分析信号算法(Lorber的NAS算法和Goicoechea 与 Olivieri的HLA/GO算法)作为光谱预处理方法,用一系列主因子重构后的光谱图建立校正模型,并通过净分析信号-二维相关光谱算法对图谱中主对角线处的波段进行选择,优化模型建立所采用的波段。所采用的两种基于净分析信号的预处理方法成功的应用于银杏叶中三种黄酮：槲皮素,山奈素和异鼠李素含量的同时测定。净分析信号预处理方法显著降低了建模所需主因子数,提高模型的稳健性。净分析信号-二维相关光谱算法能够优化建模波段,提高模型的预测能力。结论：净分析信号算法能够应用于近红外光谱模型预处理和优化过程,在复杂多组分且干扰未知植物药含量分析的研究中具有实际应用价值。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

Electric Field‐Aided Formation Combined with a Nanoimprinting Technique for Replicating a Plant Leaf

The surface of the taro plant leaf was replicated using a nanoimprinting technique (NIT) supplemented with an electric field. This field‐aided nanoimprinting method (FA‐NIT) consists of two steps: applying an electric field to a liquid polymer under the plant leaves and the curing process of the polymer with the applied electric field. An appropriate electric field was needed to induce the electrokinetic phenomena of a liquid polymer to obtain a good replicated surface. The roughness fabricated by the FA‐NIT was about 45% higher than the one prepared by NIT. The FA‐NIT method is a good supplementary technique to improve the quality of NIT.

     

光生态膜的荧光光谱对番茄生态的影响

通过番茄叶片的荧光光谱和激发光谱测量 ,能够得到番茄的光合作用之作用光谱。模拟番茄的作用光谱制备出荧光助剂 ,将荧光助剂分散进高分子树脂中制成棚膜。用这种光生态膜苫盖日光温室 ,在哈尔滨市道里区新发乡建国村进行了温室番茄种植的示范推广 ,番茄产量提高了 5 3 7% ,产值提高了 6 1 4 %。     

Polar Constituents from Sageretia Thea Leaf Characterized by HPLC‐SPE‐NMR Assisted Approaches

Nine glycosides ( 1–9 ) were characterized from the n‐butanol‐soluble fraction of the ethanolic extract of the leaves of Sageretia thea by the general approach. Among these, Compounds 6 and 7 were identified as a mixture. Application of HPLC‐SPE‐NMR in two selected fractions led to the separation of this mixture and the characterization of three additional minors ( 10–12 ). Among these, 7‐O‐methylmyricetin 3‐O‐α‐l ‐arabinofuranoside ( 8 ) is a new natural product and eight compounds, i.e. glucofragulin A ( 1 ), quercetin‐3‐O‐α‐l ‐arabinopyranoside ( 5 ), 3‐O‐β‐d ‐galactopyranoside ( 6 ), 3‐O‐β‐d ‐glucopyranoside ( 7 ), and 3‐O‐α‐l ‐arabinofuranoside ( 11 ), myricetin‐3‐O‐α‐l ‐arabinofuranoside ( 9 ) and 3‐O‐β‐d‐glucopyranoside ( 10 ), and quercetrin ( 12 ), are found for the first time from the title plant.     

高光谱成像技术的柑橘植株叶片含氮量预测模型

氮素是果树生长发育的一种大量必需元素,及时准确地监控果树的氮营养状况,对果树的合理施肥、增产、优化果实品质以及减缓过量施氮引起的水资源污染具有重要意义。利用高光谱成像技术结合多变量统计学方法,建立了柑橘植株叶片的含氮量预测模型。研究步骤为：高光谱扫描、提取平均光谱曲线、预处理原始光谱数据、采用连续投影法提取特征波段和建立含氮量预测模型。从SG平滑、SNV、MSC、1-Der等11种预处理方法中筛选出的较优预处理方法是SG平滑、Detrending和SG平滑-Detrending。对应这三种最优预处理方法,先采用连续投影法挑选出各自的特征波长,然后将各特征波段下的光谱反射率作为偏最小二乘、多元线性回归和反向传播人工神经网络模型的输入,各自建立三个预测模型。从以上获得的9个预测模型中,得出两个最优模型SG平滑-Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.851 3,RMSEP：0.188 1)和Detrending-SPA-BPNN(R_p：0.8609,RMSEP：0.159 5)。结果表明,利用高光谱数据测定柑橘叶片含氮量具有可行性。这为实时、准确地监控柑橘植株生长过程中叶片含氮量的变化以及合理科学的氮肥施加提供了一定的理论基础。     

玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明：不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、761～1 300 nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段,叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。     

基于近红外光谱技术的小麦条锈病和叶锈病的早期诊断

为实现小麦条锈病和叶锈病的早期诊断,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)建立了一种鉴别这两种病害的方法。试验将150片小麦叶片(健康叶片、条锈病潜育叶片、条锈病发病叶片、叶锈病潜育叶片、叶锈病发病叶片各30片)分为5类,扫描获得近红外光谱,建立小麦叶片DPLS近红外光谱鉴别模型。原始光谱数据经二阶导数处理后,在4 000～8 000 cm-1范围内,当利用不同建模比建模时,建模集的平均识别率为96.56％,检验集的平均识别率为91.85％,证明了模型的稳定性。当建模比为2∶1、主成分数为10时,模型识别效果较好,建模集的识别准确率为97.00%,检验集的识别准确率为96.00%。表明应用近红外光谱技术建立的小麦条锈病和叶锈病早期诊断的定性鉴别方法是可行的。