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一、引言

植物病害的發(fā)生是一個動態(tài)的病理變化過程，植物受到病原生物或不適宜的環(huán)境條件影響后，首先是生理機能會發(fā)生改變，接著引起植物內部的組織結構發(fā)生變化，最后才導致植物外部形態(tài)的改變，即癥狀出現(xiàn)。所以，植物在病變過程中，其化學成分會發(fā)生變化。

光譜技術由于具有分析速度快、效率高、成本低等優(yōu)點，已成為一種快速、 無損的現(xiàn)代分析技術，廣泛用于植物病害方面的研究。如馮潔等用多光譜成像技術診斷黃瓜病害；蔣金豹等用高光譜微分指數(shù)監(jiān)測冬小麥病害；陳兵等用高光譜遙感監(jiān)測棉花黃萎病。多光譜成像技術能同時獲取被測目標的光譜信息和空間信息，可全面、快速提取植物病害的信息，但不能在癥狀出現(xiàn)之前診斷病害。高光譜遙感技術診斷植物病害是基于植物遭受病蟲害侵染后，生物化學成分含量和外部形態(tài)的變化，導致植物反射光譜特性變化，可提前監(jiān)測、識別病害信息。

二、實驗部分

2.1 儀器設備

高光譜成像儀為江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的GaiaField便攜式高光譜成像儀，波段范圍為400 - 1000 nm，共520個波段，光譜分辨率為4 nm，圖像分辨率為1392*1040。高光譜采集軟件為SpecView，數(shù)據(jù)分析軟件為ENVI/IDL。圖1為成像高光譜儀的實景圖。

圖 1  搭載在三腳架上的成像高光譜儀GaiaField

2.2 樣品制備與光譜預處理

煙草樣本由貴州貴陽學院的老師提供。利用成像高光譜儀GaiaFiled獲取煙草的高光譜影像后，分別對高光譜影像數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的預處理，包括鏡像變換、黑白楨校準和光譜平滑等。

三、結果與討論

3.1  病斑、病斑附近煙草與正常煙草的光譜差異分析

     從圖2可知，病斑處煙草的光譜曲線總體趨勢與正常煙草的光譜曲線差異較大，如正常煙草的綠峰位置在550 nm附近，而病斑煙草在綠光范圍內并未形成綠峰，反而在靠近紅光范圍處出現(xiàn)吸收峰，這說明病斑處的煙草已經枯黃，已不含有葉綠素或含有少量葉綠素；對于病斑處附近的煙草，綠光區(qū)域與紅光區(qū)域的綠峰與紅谷均高于正常煙草。無論是病斑煙草還是病斑附近的煙草，其紅邊位置均發(fā)生了藍移；而且在近紅外范圍內，病斑煙草或病斑附近的煙草，其反射率均高于正常煙草的反射率。

圖2  病斑、病斑附近煙草與正常煙草的光譜曲線圖

3.2  煙草感染病毒后不同時間段的光譜差異

    圖3為煙草感染病毒后，10月30日、11月4日和11月9日相隔5天的原始光譜與一階導數(shù)光譜曲線。從圖中可知，隨著發(fā)病時間的推移，綠峰與紅谷的光譜反射率值逐漸升高，這說明煙草的光合作用正在減弱，并開始逐漸枯萎。在近紅外區(qū)域，煙草感染病毒后，其光譜反射率隨著時間的推移逐步升高。從一階導數(shù)光譜可以看出，煙草感染病毒后，其*的一些光譜特征并沒有消失。因此對圖像進行處理時，為了避免高光譜數(shù)據(jù)量大、波段間冗余信息較多、運算慢等，可以選擇特征波段進行分析。

圖 3  煙草發(fā)病后不同時間段的光譜曲線差異（A：原始光譜，B為一階導數(shù)光譜）

3.3  煙草感染病毒后不同時間段光譜指數(shù)的變化曲線

   從圖2可知，煙草感染病毒后，其光譜曲線變化較大的是綠光與紅光范圍，因此根據(jù)圖2的光譜特征曲線，選擇綠光范圍內的550nm，紅光范圍的630nm，運用這兩個波段的光譜反射率構建光譜指數(shù)，常用的光譜指數(shù)有NDVI、RVI、DVI、SAVI、OSAVI、TVI等。本研究運用NDVI指數(shù)。觀察煙草干擾病毒后，隨著時間的變化，其NDVI曲線的變化規(guī)律。如圖4所示。從圖4可知，煙草在感染病毒后，其NDVI(550,630)值逐漸下降。根據(jù)相關文獻可知，在NDVI(550,630)在下降到一定程度時，會減緩下降趨勢，并逐漸趨向于平行橫坐標。

圖 4  煙草感染病毒后不同時間段NDVI(550,630)指數(shù)的變化規(guī)律

3.4  煙草感染病毒初期NDVI反演圖

圖5為10月30日煙草葉片的NDVI反演圖，圖中葉莖的黑色區(qū)域為病毒感染區(qū)域，紫色、藍色、淡藍色等區(qū)域為病毒侵襲區(qū)域。

圖 5 感染病毒后煙草葉片的NDVI反演圖

3.5  其他方面

    煙草在感染病毒后，隨著時間推移，不僅其光譜曲線會發(fā)生變化，其化學參數(shù)也會隨之變化，比如含氮量、葉綠素a/b、類胡蘿卜素、含水量等。如需要預測煙草是感染了何種病毒，則需要大量數(shù)據(jù)進行分析，少量的數(shù)據(jù)會對預測結果較大誤差。