红外热成像与近红外光谱结合快速检测潜育期番茄花叶病

现有的番茄花叶病无损检测方法无法在潜育期内,即显症之前进行早期识别导致施药不及时或者盲目过度施药。设计与试制了红外热成像信息采集系统,主要包括：光箱、红外热成像仪、温度及升降控制器、加热板和升降载物台。该系统能够根据温度起止节点的要求,人为调节拍摄温度。在江苏大学现代农业装备与技术省部共建重点实验室Venlo型温室中进行非抗病性番茄品种辽宁农科院L-402的培育。采用叶面摩擦接种花叶病毒(Tobacccco mosaic virus, ToMV),分为轻度感染组(LI),重度感染组(SI);LI组为磷酸缓冲液稀释500倍后的病毒液接种,SI组为病毒原液接种。对照组(CG)喷施等量磷酸缓冲液。接种10 d后叶片开始出现病斑,证明接种后9 d为番茄花叶病的潜育期。使用红外热成像系统采集了三个组共计144个样本的红外热成像图,计算叶表最大温差(MTD) 以表征潜育期内连续9 d内的叶面温度变化情况。CG组叶片的MTD值差异极小,而接种后叶片MTD值随着病毒侵染时间的推进发生了显著的变化。接种6 d后MTD值差异最大可达1.63 ℃,第7 d开始差异逐步缩小,表明病毒的扩散范围增大导致病叶越来越多的区域被侵染使得整体叶温上升。光谱采集采用两种方法进行,一种是根据热像图的MTD值计算判别出温度突变区域后采集光谱,记为热像采集法(TCM);另一种是不考虑病灶位置,在叶尖、叶中、叶基三个区域分别随机选择一个点采集光谱后求平均值,记为随机采集法(RCM)。TCM确定三个光谱采集点的选择原则是：LI组接种后3,6和9 d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.3,0.7和0.5 ℃。SI组接种后3,6和9 d的温度突变区域平均MTD值比CG组温度分别高出0.5,1.2,0.8 ℃。差值达到此标准的病灶位置才定为TCM的可选区域。对所有样本采用支持向量机(SVM)算法建立识别模型。采用主成分分析对2 151个波长点的光谱信息进行压缩,前6个主成分所对应的累积方差贡献率已到达99%。分别对感病3,6和9 d的样本按照2∶1的比例划分校正集和预测集,对预测集样本的病害程度进行识别。两种方法所建立的模型的总识别率分别为92.59%和99.77%。采用TCM建立的光谱识别模型中仅有接种后3 d的一个LI组样本未能识别出来,被误判成CG组样本外,其余组识别率均达到了100%。结果表明近红外光谱法识别番茄花叶病是可行的。采用红外热成像结合近红外光谱法能够建立识别率更高的番茄花叶病潜育期识别模型,克服点源采样随机性,对后续管控流程和突破作物早期精准用药的关键技术探索,建立更为精准的温室智能施药系统提供了新的思路。     

病毒增强纳米粒子的记忆

美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员将纳米铂粒子与烟草花叶病病毒（TMV）结合，研制成功了一种新型的数字记忆装置，有关论文发表在Nature Nanotechnology，2006，1：72．     

高光谱影像的苹果花叶病叶片花青素定量反演

花叶病是苹果叶片常见的病毒性病害,患病叶片的花青素含量出现异常。以叶片花青素含量作为病害严重程度的定量化指标,使用高光谱成像技术获取感染花叶病的苹果叶片的高光谱图像,分析叶片的光谱特征,通过任意两个波段的反射率的不同数学组合,构建并筛选对染病叶片花青素含量高度敏感的最优光谱指数,进而建立苹果叶片花青素含量的高光谱估算模型,最终实现苹果叶片花青素含量分布状况的可视化表达。结果表明,随着病害严重程度的增大,苹果叶片的花青素含量升高;叶片染病区域的光谱反射率在整个可见光区域明显增加,而且出现了红边蓝移现象。通过两两波段组合构建的三种光谱指数(NDSI_(770,722),RSI_(717,770),DSI_(581,520))与苹果叶片花青素含量的相关系数绝对值均达到0.8以上。在构建的四种苹果叶片花青素含量估算模型中,选用三个光谱指数为参数、并使用偏最小二乘回归方法建立的Anth-PLSR模型精度最高(R2=0.823, RMSE=0.056)。采用Anth-PLSR模型对患病叶片的高光谱图像进行逐像元解算,得到苹果花青素含量分布图。进一步通过叶片花青素含量分布图计算苹果叶片整叶的花青素含量平均值,作为苹果叶片健康程度的定量化指标。此外,通过提取整叶光谱均值、使用同样模型可简洁有效地估算苹果整叶花青素含量平均值。为苹果叶片花叶病病害监测提供了一种直观、快速的技术手段。