模塊式(shi)植物(wu)表(biao)型分(fen)析(xi)技術方(fang)案——蔬(shu)菜病害(hai)初(chu)期(qi)的(de)快(kuai)速(su)檢測(ce)與鑒定(ding)

    葉(ye)綠素(su)熒(ying)光、UV-MCF多(duo)光(guang)譜熒(ying)光、紅(hong)外熱成像(xiang)、以(yi)NDVI歸壹(yi)化植被(bei)指數為代表(biao)的反射(she)光(guang)譜等(deng)成像(xiang)分(fen)析(xi)技術已(yi)經(jing)是目(mu)前(qian)非(fei)常(chang)先(xian)進也重(zhong)要(yao)的(de)無(wu)損植物(wu)表(biao)型檢(jian)測技術，尤(you)其適(shi)用(yong)於(yu)植(zhi)物(wu)各(ge)種生物(wu)與非(fei)生物(wu)脅(xie)迫(po)的檢測(ce)、預報(bao)與響(xiang)應(ying)機(ji)理(li)研(yan)究。

    德(de)國(guo)萊布尼茨(ci)蔬(shu)菜和(he)觀賞(shang)植(zhi)物(wu)研(yan)究(jiu)所IGZ的Sandmann研(yan)究組(zu)對此進行(xing)了多(duo)年(nian)的(de)研究。他們(men)用這幾(ji)項(xiang)技術測(ce)試(shi)了(le)各(ge)種不同(tong)參數，試(shi)圖在(zai)蔬(shu)菜感(gan)染(ran)病(bing)菌(jun)的初(chu)期(qi)就(jiu)將(jiang)受到(dao)生物(wu)脅(xie)迫(po)和(he)未受(shou)到(dao)脅(xie)迫的植株(zhu)區分(fen)開(kai)。後(hou)，他們(men)使用了(le)壹(yi)種模式植物(wu)-病(bing)原體(ti)系(xi)統：生菜-立(li)枯絲(si)核(he)菌（Rhizoctonia solani）體(ti)系(xi)，希望通(tong)過這幾種技術獲(huo)得(de)的數據(ju)能(neng)夠實現(xian)這壹(yi)目標(biao)。

NDVI成像(xiang)圖與熱成像(xiang)圖

    由(you)於(yu)這(zhe)幾(ji)種技術的(de)原理(li)不(bu)盡相(xiang)同，類(lei)似的研(yan)究(jiu)中經常(chang)需(xu)要(yao)使(shi)用(yong)多種儀器(qi)才(cai)能(neng)完(wan)成。而(er)FluorCam多(duo)光譜熒(ying)光成像(xiang)系(xi)統作為FluorCam葉綠素(su)熒(ying)光成像(xiang)系(xi)統的極(ji)其型號(hao)，是(shi)目前(qian)惟(wei)壹(yi)有(you)能(neng)力實(shi)現了壹(yi)臺(tai)儀器(qi)上同時完(wan)成葉(ye)綠素(su)熒(ying)光、UV-MCF多(duo)光(guang)譜熒(ying)光、NDVI歸壹(yi)化植被(bei)指數以(yi)及(ji)GFP、YFP、BFP、RFP、CFP、DAPI等(deng)熒(ying)光蛋(dan)白與熒(ying)光染(ran)料(liao)的(de)成像(xiang)分(fen)析(xi)功(gong)能(neng)，加(jia)裝(zhuang)熱成像(xiang)模塊後(hou)還(hai)可以(yi)進行(xing)熱成像(xiang)分(fen)析(xi)。

本(ben)論(lun)文(wen)中使用(yong)FluorCam測量(liang)的各(ge)項參(can)數及(ji)分(fen)析(xi)數據(ju)結(jie)果(guo)

    通(tong)過數據(ju)分(fen)析(xi)終(zhong)發現葉綠素(su)熒(ying)光參(can)數：PSII大(da)量(liang)子(zi)產額(e)Fv/Fm和(he)熒(ying)光衰(shuai)減比(bi)率(lv)Rfd的區分(fen)效(xiao)果(guo)非(fei)常(chang)好(hao)，誤差(cha)≤0.052。研(yan)究(jiu)者(zhe)希望(wang)通(tong)過進壹(yi)步工(gong)作，將(jiang)這壹(yi)發現應(ying)用(yong)於(yu)園藝(yi)和(he)農(nong)業(ye)生產(chan)實踐(jian)。

    在(zai)本(ben)研(yan)究中，研究(jiu)者僅(jin)測量(liang)了(le)反射(she)光(guang)譜植(zhi)被(bei)指數中的NDVI，但(dan)實際(ji)上可以(yi)用(yong)於(yu)蔬(shu)菜病害(hai)的植(zhi)被(bei)指數非(fei)常(chang)多(duo)，如NDVI、PRI、NDSI、NDGI、SR、MCARI、TCARI、TVI、ZMI、SRPI等(deng)等(deng)數十項指數。不(bu)同(tong)的病(bing)害(hai)類(lei)型都(dou)可能(neng)適(shi)用(yong)於(yu)其(qi)中壹(yi)個或(huo)幾(ji)個(ge)植被(bei)指數來(lai)進行(xing)識別和(he)鑒定(ding)。因此，進行(xing)這方(fang)面(mian)的研(yan)究(jiu)，還(hai)是能(neng)配(pei)備(bei)光譜儀(yi)或(huo)者(zhe)高(gao)光譜成像(xiang)儀(yi)獲取(qu)盡可能(neng)多(duo)的(de)指(zhi)數信(xin)息。

扁桃(tao)樹(shu)紅(hong)色(se)葉(ye)斑(ban)病(bing)造成葉(ye)片反射(she)光(guang)譜及(ji)相(xiang)應(ying)植(zhi)被(bei)指數變(bian)化（M López-López, et al. 2016）

模塊式(shi)植物(wu)表(biao)型分(fen)析(xi)技術方(fang)案推薦(jian)：

1. 基礎方案：FluorCam開放式多(duo)光(guang)譜熒(ying)光成像(xiang)系(xi)統+NDVI成像(xiang)模塊+ WIC紅(hong)外熱成像(xiang)
2. 進階方(fang)案：FluorCam多光譜熒(ying)光成像(xiang)系(xi)統+ WIC紅外熱成像(xiang)儀(yi)+ Specim IQ 手持(chi)式(shi)高(gao)光譜成像(xiang)儀(yi)
3. 方案：FluorCam多光譜熒(ying)光成像(xiang)系(xi)統+ WIC紅外熱成像(xiang)儀(yi)+FX10/FX17 輕(qing)便型高(gao)光譜成像(xiang)儀(yi)或(huo)SisuCHEMA高(gao)光譜掃(sao)描(miao)成像(xiang)分(fen)析(xi)系(xi)統

參(can)考文(wen)獻(xian)：

• Sandmann M, et al. 2018. The use of features from fluorescence, thermography and NDVI imaging to detect biotic stress in lettuce. Plant Disease, 102(6):1101-1107