高光譜(pu)近感技術在(zai)葡(pu)萄(tao)病害(hai)檢(jian)測(ce)中的(de)應(ying)用(yong)

    葡(pu)萄栽(zai)培(pei)（PV）技(ji)術指在(zai)葡(pu)萄(tao)園(yuan)內對葡(pu)萄(tao)進行(xing)監(jian)控與(yu)現(xian)場管(guan)理(li)的(de)壹系列方法，它在(zai)葡(pu)萄(tao)生(sheng)產的數量(liang)和(he)質(zhi)量上(shang)，均涉(she)及到(dao)單(dan)壹栽(zai)培(pei)的(de)空(kong)間(jian)變異監(jian)測(ce)和(he)管(guan)理(li)。PV非(fei)常重視作(zuo)物(wu)監(jian)測(ce)，它通(tong)過(guo)直(zhi)接在(zai)現(xian)場(chang)進(jin)行(xing)觀(guan)測(ce)，收集有關作物物候(hou)期、營(ying)養(yang)和健(jian)康狀(zhuang)況(kuang)以(yi)及預(yu)期產(chan)量(liang)等的(de)信息。特別(bie)是(shi)對不同(tong)類型(xing)應(ying)激(ji)的診(zhen)斷(duan)，包括壹系列影(ying)響(xiang)作(zuo)物(wu)生(sheng)產力的因素(su)，和綜(zong)合蟲害管(guan)理(li)戰(zhan)略(lve)（IPMS）的采用(yong)方面，PV正(zheng)變得(de)越(yue)來(lai)越(yue)重要。

    葡(pu)萄(tao)園監(jian)測(ce)系(xi)統(tong)的開(kai)發(fa)主要涉及遙(yao)感(gan)技術（RS），利用(yong)衛星獲取葡(pu)萄園(yuan)多(duo)光譜(pu)圖(tu)像(xiang)，但在(zai)實(shi)際(ji)操(cao)作(zuo)中，由於(yu)技(ji)術、資金、天(tian)氣等(deng)的局(ju)限，無(wu)法獲得(de)關於單(dan)個葡(pu)萄園(yuan)內可(ke)變性的(de)信息。采用(yong)壹種基(ji)於(yu)高(gao)光譜(pu)成(cheng)像(xiang)(HSI)的方法，即利用壹種能夠檢(jian)測(ce)較(jiao)大植物(wu)光譜(pu)數據(ju)集的設備，可(ke)以(yi)幫(bang)助解(jie)決(jue)植物(wu)病害(hai)檢(jian)測(ce)的(de)問題，同時(shi)可(ke)以(yi)更(geng)好地(di)確定它們(men)在(zai)田間(jian)的(de)存在(zai)和(he)分布。

    意大利(li)科學家S. Serranti在(zai)壹個試(shi)驗中使(shi)用(yong)兩(liang)款(kuan)Specim高(gao)光譜(pu)成(cheng)像(xiang)設備：Specim Imspector V10 和Specim Spectral Camera N17，利用(yong)偏小二(er)乘(cheng)判(pan)別(bie)分析(PLS-DA)模型(xing)對(dui)健(jian)康葉(ye)片(pian)和不同(tong)程度(du)感(gan)染(ran)霜(shuang)黴病的(de)葡(pu)萄進行(xing)了(le)區(qu)分，以(yi)識別(bie)葡萄(tao)葉片(pian)中由於(yu)霜(shuang)黴病病理(li)的(de)存(cun)在(zai)而(er)導(dao)致(zhi)的不(bu)同程(cheng)度(du)的(de)癥(zheng)狀(zhuang)。

圖(tu)：在(zai)VIS-NIR (400-1000nm)範(fan)圍內進行(xing)不(bu)同(tong)的(de)類(lei)選擇(ze)。a:健(jian)康組(zu)織(zhi)，b:霜(shuang)黴病感(gan)染(ran)組(zu)織(zhi)，c:壞死組(zu)織(zhi)

圖：在(zai)健(jian)康、感(gan)染(ran)和壞死(si)葉片的VIS-NIR (400-1000 nm)範圍內的預(yu)處理(li)光譜(pu)

光譜(pu)的(de)預(yu)處理(li)(Fig.5)突(tu)出(chu)了(le)所選(xuan)葉(ye)之間的差(cha)異。特別(bie)是(shi)健(jian)康和(he)受(shou)感染的(de)葉子。可(ke)以(yi)看到(dao)，當(dang)其(qi)中壹條(tiao)曲線光譜(pu)區(qu)間內有壹個谷(gu)值(zhi)時(shi)，另(ling)壹條(tiao)曲線在(zai)光譜(pu)區(qu)間內有壹個峰(feng)值(zhi)，反(fan)之亦(yi)然(ran)。

圖：在(zai)NIR(1000-1700 nm)範(fan)圍內進行(xing)等(deng)級(ji)選(xuan)擇(ze)。a:健(jian)康組(zu)織(zhi)，b:霜(shuang)黴病感(gan)染(ran)組(zu)織(zhi)，c:壞死組(zu)織(zhi)。

Fig.2給(gei)出(chu)了(le)在(zai)VIS-NIR範(fan)圍(400-1000 nm)獲得(de)的(de)每個(ge)參(can)考(kao)類別(bie)的葉(ye)子(即健(jian)康的(de)、受(shou)感染的(de)和壞死的)所(suo)選(xuan)擇(ze)的區(qu)域的(de)示(shi)例(li)， NIR範(fan)圍(1000-1700 nm)所(suo)選(xuan)擇(ze)的區(qu)域如(ru)Fig.3所示(shi)。

圖(tu)：健(jian)康、受(shou)感(gan)染和壞(huai)死葉片的NIR(1000-1700 nm)平(ping)均預(yu)處理(li)光譜(pu)

光譜(pu)預(yu)處理(li)未(wei)突(tu)出(chu)健(jian)康葉(ye)片(pian)光譜(pu)和(he)受(shou)感染(ran)葉片(pian)光譜(pu)的(de)可(ke)能差異，但(dan)是(shi)壞死葉(ye)片光譜(pu)與(yu)其(qi)他兩(liang)類葉片光譜(pu)的(de)區(qu)別(bie)較大(Fig.7)。

圖(tu)：兩種分類模型(xing)區(qu)分葡萄葉片(pian)健(jian)康狀(zhuang)況(kuang)

    結果(guo)表明(ming)在(zai)400 ~ 1000 nm之間的VIS-NIR光譜(pu)區(qu)間，是(shi)適合於對健(jian)康、霜(shuang)黴病感(gan)染(ran)和壞死葉片進行(xing)鑒(jian)別(bie)的光譜(pu)範(fan)圍。以(yi)此(ci)建(jian)立(li)分類模型(xing)可(ke)以(yi)作為(wei)診(zhen)斷(duan)早期葡(pu)萄(tao)園病的(de)有(you)力工(gong)具。采用(yong)此(ci)技(ji)術來(lai)識別(bie)/區(qu)分霜(shuang)黴病感(gan)染(ran)葡萄葉還有(you)壹個很(hen)大的(de)優勢，即Specim高光譜(pu)成(cheng)像(xiang)設備操(cao)作(zuo)相(xiang)對(dui)靈活(huo)簡(jian)單(dan)，針對(dui)不同(tong)方案(an)在(zai)不(bu)同(tong)環(huan)境(jing)均(jun)可(ke)實(shi)現穩定試(shi)驗。

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