易科(ke)泰(tai)植(zhi)物(wu)表(biao)型(xing)成(cheng)像(xiang)技(ji)術(shu)在(zai)植(zhi)保(bao)領(ling)域(yu)的應用(yong)

植(zhi)物(wu)保(bao)護(hu)學是農(nong)學領域(yu)的壹(yi)個(ge)重要(yao)分支(zhi)，主要(yao)研究如(ru)何通過科(ke)學管(guan)理來預防(fang)和(he)控制農作(zuo)物(wu)的病(bing)害、蟲(chong)害(hai)、草(cao)害(hai)以(yi)及(ji)鼠(shu)害(hai)等(deng)問題，以(yi)確(que)保全球糧(liang)食(shi)安(an)全、提高(gao)農(nong)業(ye)生產效率(lv)、保(bao)護生態環境、維護人類健康、防(fang)止生(sheng)物(wu)入(ru)侵、促(cu)進(jin)農業(ye)可持(chi)續(xu)發展(zhan)以(yi)及(ji)提(ti)升(sheng)農(nong)業(ye)科(ke)技(ji)水平(ping)。在實(shi)際(ji)應用(yong)中，植(zhi)物(wu)保(bao)護(hu)學的這些原(yuan)則(ze)和(he)策略(lve)被(bei)轉(zhuan)化(hua)為(wei)壹(yi)系列(lie)具(ju)體的防控案例(li)。

1、葉綠(lv)素(su)熒光(guang)測量技(ji)術(shu)+高(gao)光(guang)譜測量技(ji)術(shu)：植(zhi)物(wu)病(bing)害識(shi)別和(he)評估(gu)

南京農業(ye)大學的研究人(ren)員利(li)用(yong)機(ji)器(qi)學習和(he)多模態數據識(shi)別和(he)監測小麥穗(sui)期的赤(chi)黴病(bing)（FHB）。研究團(tuan)隊通過高(gao)光(guang)譜成(cheng)像(xiang)、葉(ye)綠素熒光(guang)成(cheng)像(xiang)和(he)高(gao)通量表(biao)型(xing)平(ping)臺(tai)等技(ji)術(shu)，收(shou)集(ji)了小麥穗(sui)在赤(chi)黴病(bing)從無(wu)癥(zheng)狀到有赤(chi)黴病(bing)癥(zheng)狀期(qi)間(jian)的數據。並使用(yong)Boruta方(fang)法(fa)篩選(xuan)出對疾病(bing)敏感(gan)的特征(zheng)，並(bing)通過方(fang)差膨脹(zhang)因(yin)子分析(xi)和(he)ML-SFFS算法(fa)對(dui)這些特征(zheng)進(jin)行融合(he)，開(kai)發出壹(yi)種(zhong)識(shi)別小麥赤(chi)黴病(bing)和(he)評估(gu)病(bing)情嚴(yan)重程(cheng)度(du)的方(fang)法(fa)。

研究發(fa)現，生化(hua)參(can)數、光(guang)譜反(fan)射(she)、葉綠素熒光(guang)參(can)數等(deng)在小麥與病(bing)原(yuan)體相互作(zuo)用(yong)時(shi)表(biao)現出壹(yi)致的變(bian)化(hua)。在(zai)無(wu)癥(zheng)狀病(bing)害檢(jian)測中，特征(zheng)組合為(wei)兩到三種，平(ping)均分類(lei)準(zhun)確(que)度達到87.04%，且隨(sui)著(zhe)病(bing)情加(jia)重，準確(que)度可提高(gao)至(zhi)95%。這壹(yi)研究為(wei)實時(shi)、非破壞性地(di)監測小麥赤(chi)黴病(bing)提供(gong)了(le)有(you)效方(fang)法(fa)，對指(zhi)導精準(zhun)施(shi)藥和(he)控制病(bing)害傳播具(ju)有重要(yao)意義。

2、葉綠(lv)素(su)熒光(guang)技術(shu)：植(zhi)物(wu)蟲(chong)害(hai)研究

Eugeniamyia dispar是壹(yi)種(zhong)特殊(shu)的癭蚊科(ke)昆(kun)蟲，以(yi)其在巴西發現並在(zai) Eugenia uniflora（中文名紅(hong)果仔(zai)，屬(shu)桃金(jin)娘科(ke)）葉(ye)子上(shang)形成(cheng)蟲癭而聞(wen)名(ming)。Rezende等人(ren)為(wei)了(le)探究E. dispar產生的蟲癭如何影響宿主植(zhi)物(wu)葉(ye)片(pian)結構(gou)和(he)功能，以及(ji)蟲(chong)癭組織在(zai)光合(he)作(zuo)用(yong)方(fang)面的適應性，開展(zhan)了(le)壹(yi)系列(lie)實(shi)驗(yan)。

研究中(zhong)使用(yong)了葉綠素熒光(guang)成(cheng)像(xiang)系統讀非癭葉和(he)成(cheng)熟蟲癭的光合性能進(jin)行評估(gu)，獲得(de)了(le)包(bao)括Fv/Fm、(F’m-F’)/F’m、Fo、Fm、Rfd、NPQ等參(can)數。

結果表(biao)明(ming)，癭組織除了(le)在(zai)細(xi)胞結構(gou)上顯(xian)示(shi)出細胞肥(fei)大，澱粉(fen)、蛋(dan)白質(zhi)和(he)還原(yuan)糖等主要(yao)分布(bu)在(zai)癭的幼蟲室(shi)周圍等變(bian)化(hua)，為(wei)幼(you)蟲(chong)發(fa)育提供營(ying)養(yang)。癭組織仍保持(chi)了(le)低水(shui)平的光合作(zuo)用(yong)能力，但(dan)葉綠(lv)素數量和(he)光合(he)活(huo)性(xing)均低於非癭葉。

3、高(gao)光(guang)譜技(ji)術(shu)：玉(yu)米(mi)田(tian)間(jian)雜(za)草(cao)識(shi)別與預測

研究學者(zhe)探究了(le)基於近地(di)光(guang)譜特征(zheng)的玉米(mi)田(tian)間(jian)雜(za)草(cao)識(shi)別方(fang)法(fa)。利(li)用(yong)地(di)物(wu)光譜儀(yi)，收集(ji)了玉(yu)米(mi)、馬(ma)齒莧、野(ye)莧菜(cai)及(ji)香(xiang)附(fu)植(zhi)株(zhu)冠層(ceng)在350～2500 nm波(bo)段(duan)內的光譜信(xin)息(xi)。通過數據預處(chu)理和(he)逐步(bu)判別模(mo)型，篩(shai)選特征(zheng)波(bo)段(duan)，用(yong)於構(gou)建貝葉斯(si)判別函(han)數模(mo)型，以(yi)預(yu)測玉米(mi)田(tian)間(jian)雜(za)草(cao)。

實驗(yan)結果表(biao)明(ming)，貝葉斯(si)判別函(han)數模(mo)型在(zai)玉(yu)米(mi)田(tian)間(jian)雜(za)草(cao)識(shi)別上(shang)的正(zheng)確(que)率(lv)達(da)到了85.8%，對玉(yu)米(mi)的識(shi)別精度(du)達(da)到了90.0%。研究還發(fa)現，在“紅(hong)邊"區域(yu)（680～780 nm）的反射(she)率(lv)對(dui)玉米(mi)田(tian)間(jian)雜(za)草(cao)識(shi)別較為重要(yao)。這些發現指出了高(gao)光(guang)譜技(ji)術(shu)在(zai)雜草(cao)識(shi)別方(fang)向(xiang)上具(ju)有壹(yi)定(ding)的應用(yong)價(jia)值(zhi)。研究結果為田(tian)間(jian)雜(za)草(cao)識(shi)別及(ji)光(guang)譜傳感器提(ti)供了(le)參(can)考，有助於提高(gao)精準(zhun)施(shi)藥技術(shu)，減(jian)少化(hua)學除草(cao)劑(ji)的過量使用(yong)。

4、無人(ren)機(ji)遙感技(ji)術(shu)：鼠(shu)害(hai)監測

研究學者(zhe)利(li)用(yong)無人機(ji)影像(xiang)發(fa)現並提(ti)取(qu)出鼠(shu)害(hai)信(xin)息(xi)，同時(shi)，結合氣(qi)象數據和(he)地(di)面調(tiao)查數據，選取(qu)了(le)歸壹(yi)化(hua)植(zhi)被(bei)指數(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、坡(po)向(xiang)、氣(qi)溫(wen)、降水(shui)、土(tu)地(di)利(li)用(yong)等影響因(yin)子對(dui)若(ruo)爾蓋(gai)縣(xian)的鼠(shu)害(hai)情況進(jin)行分析(xi)與探討，采用(yong)隨(sui)機(ji)森(sen)林模(mo)型(xing)模(mo)擬(ni)若(ruo)爾蓋(gai)縣(xian)鼠(shu)害(hai)分布(bu)狀況，並分析(xi)其空間(jian)分布(bu)特征(zheng)。

研究結果表(biao)明(ming)：利(li)用(yong)隨(sui)機(ji)森(sen)林對(dui)鼠(shu)害(hai)進(jin)行模(mo)擬(ni)，準確(que)率(lv)可達到81.8%，kappa系數為(wei)0.748，結果與地(di)面調(tiao)查數據較為壹(yi)致，若(ruo)爾蓋(gai)草(cao)原(yuan)東南部(bu)地(di)區鼠(shu)害(hai)影響範圍較小，往北則(ze)鼠(shu)害(hai)趨(qu)勢明(ming)顯(xian)加(jia)重，呈(cheng)現多尺度(du)密集(ji)分布(bu)的特點(dian)。

5、高(gao)光(guang)譜成(cheng)像(xiang)技(ji)術(shu)、葉(ye)綠素(su)熒光(guang)技術(shu)：白菜(cai)苗化(hua)學防治(zhi)

易科(ke)泰(tai)EcoTech®生態實驗(yan)室(shi)技(ji)術(shu)人(ren)員使用(yong)FluorTron®多功能高(gao)光(guang)譜成(cheng)像(xiang)系統進(jin)行了(le)治療蚜蟲(chong)的靶向農藥檢(jian)測篩選(xuan)實驗(yan)。該實(shi)驗(yan)以植(zhi)物(wu)培養(yang)平(ping)臺(tai)培養(yang)的感染蚜蟲(chong)的“黃(huang)玫(mei)瑰"白菜(cai)為(wei)對象(xiang)，選取(qu)其中的壹(yi)片(pian)葉子正(zheng)面噴灑(sa)1500倍液(ye)吡蟲(chong)啉(lin)溶液(ye)（RGB中畫(hua)紅(hong)圈），其余(yu)部(bu)分不(bu)做(zuo)處(chu)理（對(dui)照），使用(yong)FluorTron®系統分別采(cai)集(ji)兩次(ci)UV-MCF紫(zi)外光激發生(sheng)物熒光(guang)高(gao)光(guang)譜數(shu)據，噴藥前(qian)進(jin)行第(di)壹(yi)次(ci)數據采集(ji)，噴藥72h後(hou)進(jin)行第(di)二(er)次(ci)數據采集(ji)。

結果顯示(shi)，施(shi)藥後(hou)葉綠(lv)素(su)熒光(guang)強度提(ti)高(gao)，比(bi)值(zhi)指(zhi)數(shu)降低(di)，葉(ye)片(pian)上的紅(hong)色斑(ban)點(dian)顯(xian)著(zhu)減(jian)少（斑(ban)點(dian)為(wei)蚜蟲(chong)危(wei)害(hai)造成(cheng)），說明(ming)施(shi)藥後(hou)葉片(pian)上(shang)的蚜蟲(chong)死(si)亡(wang)，且(qie)未(wei)對植(zhi)物(wu)造成(cheng)不良(liang)影響。

北京易科(ke)泰(tai)生態技術(shu)公(gong)司(si)提(ti)供(gong)植(zhi)物(wu)保(bao)護(hu)研究全面技(ji)術(shu)方(fang)案：

l  FluorTron^®多功能高(gao)光(guang)譜成(cheng)像(xiang)分析(xi)系統

l  FluorCam葉綠(lv)素(su)熒光(guang)成(cheng)像(xiang)系統

l  FluorTron^®植(zhi)物(wu)光(guang)合(he)表(biao)型(xing)成(cheng)像(xiang)分析(xi)系統

l  FluorCam多光譜熒光(guang)成(cheng)像(xiang)系統

l  PhenoTron^®植(zhi)物(wu)表(biao)型(xing)成(cheng)像(xiang)分析(xi)系統

l PlantScreen表(biao)型(xing)成(cheng)像(xiang)分析(xi)系統

l  Ecodrone^®輕便型(xing)壹(yi)體(ti)式(shi)多光譜-紅(hong)外熱(re)成(cheng)像(xiang)無(wu)人機(ji)遙感系統

l  Ecodrone^®壹(yi)體(ti)式(shi)高(gao)光(guang)譜-紅(hong)外熱(re)成(cheng)像(xiang)-激光(guang)雷(lei)達無(wu)人機(ji)遙感系統