基于无人机低空高光谱遥感影像的柑橘黄龙病植株监测模型

以广西壮族自治区柳州市鹿寨县平山镇九简村的柑橘（Citrus reticulata Blanco）为研究对象,通过地面人工实测判别柑橘黄龙病（HLB）植株,协同无人机低空遥感获取标定柑橘种植地块的高光谱影像;计算柑橘健康植株和HLB植株冠层感兴趣区域（ROI）的平均光谱,并对初始光谱进行异常数据剔除、平滑去噪和光谱变换,得到原始光谱、一阶微分光谱（FDR）和二阶微分光谱（SDR）;采用主成分分析法对其进行降维后,构建支持向量机（SVM）分类模型。结果表明,通过选择400～1 000 nm的特征波段,使用ArcGIS软件提取样本平均光谱,其全波段一阶微分光谱的训练集和测试集分类准确率分别达87.41%、84.67%,SVM分类模型参数分别为C=35.39、γ=0.01;使用ENVI软件提取样本平均光谱,其全波段一阶微分光谱的训练集和测试集分类准确率分别达92.39%、96.43%,SVM分类模型参数分别为C=5.06、γ=1.02。无人机低空遥感高光谱监测柑橘HLB具有可行性,可快速识别柑橘种植园地的HLB植株。     

基于高光谱技术的烤烟成熟度判别研究

提出了一种使用高光谱技术快速、无损检测和鉴别烤烟成熟度的新方法。应用高光谱仪采集获取4个不同成熟度烤烟样本的光谱特征曲线,选取400~2 400nm波段光谱经标准正态变换、Savitzky-Golay平滑滤波和一阶微分滤波预处理优化,建立了烤烟成熟度的偏最小二乘定性判别(PLS-DA)模型。结果显示,模型校正集决定系数R20.812,校准均方根误差(RMSEC)为0.092~0.218,模型正确识别率为100%;模型对验证集中未知成熟度等级烤烟样品的正确识别率达到92.5%以上,不同成熟度烤烟判别模型性能良好。这说明利用高光谱技术结合PLS-DA对烤烟成熟度进行鉴别是可行的。     

基于NIRS与PLS-DA的红提产地鉴别研究

红提产区分布广、生态类型复杂,不同产地红提果实品质和市场效应具有较大差异。研究基于近红外光谱技术(NIRS)与偏最小二乘判别(PLS-DA)对不同产地的红提果品进行识别和鉴伪。试验购置了美国红提、秘鲁红提、国产红提,每种45个,共135个样品。在4 000～12 000 cm~(-1)范围内采集所有样品的近红外漫反射光谱。对光谱数据进行主成分(PCA)分析,结果发现PCA方法无法完全实现3种产地红提的聚类鉴别。最后,建立PLS-DA模型,对3种产地的红提进行判别,识别率均为100%。     

广西砂糖橘黄龙病亚洲种的Nested-PCR检测

[目的]利用柑橘黄龙病病原亚洲种16S rDNA序列的特异引物检测疑似黄龙病的砂糖橘叶片样品,为砂糖橘黄龙病的综合防控提供理论依据.[方法]选取采自广西9市17个采样点的214份疑似黄龙病及无症状砂糖橘叶片样品,用试剂盒法提取叶脉基因组DNA,采用柑橘黄龙病亚洲种16S rDNA特异引物进行PCR扩增,扩增结果在1%琼脂糖凝胶电泳上检测,统计待检样品柑橘黄龙病病原菌亚洲种的带菌率.[结果]对214份样品的Nested-PCR扩增结果,部分样品可得到1160 bp左右的特异条带,与预期大小相符但条带明暗不同.来自广西9市17个采样点的砂糖橘叶片样品均检测出黄龙病亚洲种病原,平均检出率均在66.0%以上,其中检出率最高的是来自东兴市的样品,检出率为100.0%,检出率最低的是来自南宁市的样品,检出率为66.9%;斑驳、缺素型黄化、叶脉黄化、小叶和无症状叶片样品中均可检测出黄龙病亚洲种.[结论]Nested-PCR技术具有灵敏度高、特异性强的特点,能够快速、准确检测出各种症状样品的黄龙病病原,可用于柑橘黄龙病的早期诊断.     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

福建省柑橘黄龙病危害及其流行规律研究

 【目的】全面了解柑橘黄龙病（Citrus Huanglongbing,简称HLB）在福建省的危害分布及其流行情况,有效指导HLB的防控。【方法】对全省48个县（市、区）及245个柑橘主产乡镇HLB虫媒柑橘木虱（Diaphorina citri）分布及HLB的危害进行调查,以PCR（polymerase chain reaction,PCR）方法对采集的斑驳黄化柑橘叶片、红鼻果进行确证性检测,分析HLB的危害流行规律,并应用滑动相关分析筛选影响HLB流行的气象要素。【结果】全省各县及柑橘主产乡镇均可查到柑橘木虱和HLB病株（最北N28°07′、海拔最高880 m）,HLB危害程度为平均发病率16.59%,主栽品种间感病性差异显著,排序为宽皮桔＞甜橙类＞柚类;HLB发病率与果园纬度、海拔、坡度呈显著负相关;在南亚热带气候区的长泰县（N24°07′）,HLB田间发病率仅与临近2年春季气候有关,推测HLB潜伏期为6～18个月,同时春梢期日照、幼果期湿度与HLB发病率呈极显著正、负相关,“春旱”为HLB流行性气候;柑橘红鼻果、斑驳黄化叶片的HLB病原Nested-PCR检出率分别为93.8％、73.1％,前者可靠性优于后者,二类症状均可视为HLB的典型症状。【结论】福建境内的柑橘产区均有HLB病原与柑橘木虱的分布。若春季遇严重干旱HLB就有局部爆发的可能。柑橘红鼻果可作HLB田间诊断依据。     

广西砂糖橘黄龙病亚洲种的Nested—PCR检测

【目的】利用柑橘黄龙病病原亚洲种16S rDNA序列的特异引物检测疑似黄龙病的砂糖橘叶片样品,为砂糖橘黄龙病的综合防控提供理论依据。【方法】选取采自广西9市17个采样点的214份疑似黄龙病及无症状砂糖橘叶片样品,用试剂盒法提取叶脉基因组DNA,采用柑橘黄龙病亚洲种16S rDNA特异引物进行PCR扩增,扩增结果在1%琼脂糖凝胶电泳上检测,统计待检样品柑橘黄龙病病原菌亚洲种的带菌率。【结果】对214份样品的Nested-PCR扩增结果,部分样品可得到1160 bp左右的特异条带,与预期大小相符但条带明暗不同。来自广西9市17个采样点的砂糖橘叶片样品均检测出黄龙病亚洲种病原,平均检出率均在66.0%以上,其中检出率最高的是来自东兴市的样品,检出率为100.0%,检出率最低的是来自南宁市的样品,检出率为66.9%;斑驳、缺素型黄化、叶脉黄化、小叶和无症状叶片样品中均可检测出黄龙病亚洲种。【结论】Nested-PCR技术具有灵敏度高、特异性强的特点,能够快速、准确检测出各种症状样品的黄龙病病原,可用于柑橘黄龙病的早期诊断。     

近红外光谱技术识别沾化和陕西冬枣产地的研究

为探索利用近红外光谱分析技术识别陕西和沾化两地冬枣的可行性,本研究应用便携式近红外光谱仪并结合簇类独立软模式分类(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种建模方法识别冬枣的产地,同时研究了不同近红外光谱预处理方式对模型预测识别率的影响。结果表明,采用原始近红外光谱结合SIMCA和PLS-DA方法识别沾化冬枣和陕西冬枣是可行的,其中PLS-DA方法的准确度更高,对冬枣验证集样品识别率为100%。     

FTIR结合化学计量学对两种葡萄果苗的鉴别研究

[目的]利用傅里叶变换红外光谱技术结合主成分（PCA）和偏最小二乘法判别分析（PLS-DA）,研究了红地球和皇家秋天葡萄苗叶片的红外光谱图.[方法]测试了2种葡萄苗60个样品的红外光谱,选取1 800 ～750 cm-1范围内原始光谱数据做二阶导数处理,显示在该区间存在明显的差异,利用该区间的二阶导数光谱数据进行主成分和偏最小二乘法判别分析.[结果] PCA和PLS-DA都能很好地区分2个品种的葡萄苗,其中主成分的正确率为100％,偏最小二乘法在隐含潜变量为9时正确率最高,此时2个葡萄品种的偏最小二乘法判别分析的正确率均达100％.[结论]小波变换结合PCA和PLS-DA用于傅里叶变化红外光谱技术能够准确地识别红地球和皇家秋天,为区分不同品种的葡萄苗提供快速、有效的方法.     

基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病病情诊断及分类

【目的】柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是一种无法根治且易扩散的病害,建立柑橘黄龙病病情诊断及分类的方法,以及时发现并去除病株,防止感染其他果树。【方法】基于高光谱成像技术,利用最小噪声分离变换进行降维去噪、像元纯净指数获取纯净像元并建立训练集,通过Fisher判别法对柑橘黄龙病病情进行鉴别并分类。【结果】通过对训练集设置适当的门限值,柑橘黄龙病病情识别正确率达90%以上。【结论】利用高光谱技术进行柑橘黄龙病病情诊断具有较高的可行性。     

Detection of Huanglongbing (citrus greening) based on hyperspectral image analysis and PCR

Huanglongbing (HLB, citrus greening) is one of the most serious quarantine diseases of citrus worldwide. To monitor in real-time, recognize diseased trees, and efficiently prevent and control HLB disease in citrus, it is necessary to develop a rapid diagnostic method to detect HLB infected plants without symptoms. This study used Newhall navel orange plants as the research subject, and collected normal color leaf samples and chlorotic leaf samples from a healthy orchard and an HLB-infected orchard, respectively. First, hyperspectral data of the upper and lower leaf surfaces were obtained, and then the polymerase chain reaction (PCR) was used to detect the HLB bacterium in each leaf. The PCR test results showed that all samples from the healthy orchard were negative, and a portion of the samples from the infected orchard were positive. According to these results, the leaf samples from the orchards were divided into disease-free leaves and HLB-positive leaves, and the least squares support vector machine recognition model was established based on the leaf hyperspectral reflectance. The effect on the model of the spectra obtained from the upper and lower leaf surfaces was investigated and different pretreatment methods were compared and analyzed. It was observed that the HLB recognition rate values of the calibration and validation sets based on upper leaf surface spectra under 9-point smoothing pretreatment were 100% and 92.5%, respectively. The recognition rate values based on lower leaf surface spectra under the second-order derivative pretreatment were also 100% and 92.5%, respectively. Both upper and lower leaf surface spectra were available for recognition of HLB-infected leaves, and the HLB PCR-positive leaves could be distinguished from the healthy by the hyperspectral modeling analysis. The results of this study show that early and nondestructive detection of HLB-infected leaves without symptoms is possible, which provides a basis for the hyperspectral diagnosis of citrus with HLB.     

Citrus disease recognition based on weighted scalable vocabulary tree

Citrus Huanglongbing (HLB) is a destructive disease in citrus production that causes huge economic damage to citrus producers and related industries in the world. Early and accurate detection of HLB is a critical management step to control the spread of this disease. However, existing HLB detection methods cannot be widely adopted in citrus production due to long-time and high-cost detection period in specific laboratory environments. In view of this, a fast-response and low-cost computer vision technique is investigated for diagnosing HLB in citrus leaves. Specifically, the Gaussian mixture density (GMD) is performed to extract the leaf object from the citrus image, followed by the feature extraction and recognition of the existence of HLB in the leaf based on scalable vocabulary tree. A citrus leaf image dataset is constructed, and the experimental results show that the proposed HLB recognition method with GMD object extraction performs 95–100 % accuracy within 1 s.     

潜伏期柑橘黄龙病宿主糖代谢及近红外光谱特征

柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing)是柑橘最具有毁灭性的病害,传染性极强,严重影响柑橘产业的健康发展。及时发现潜伏期未显症的病树并挖除,能够更加有效地阻碍黄龙病的传播。为此,特研究潜伏期染病叶片的糖代谢以及叶片组织光学特性的变化规律。结果表明,淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖在染病未显症叶片中已经出现了异常累积,分别是健康叶片的3.58、2.16、3.41、1.70倍,同时,近红外光谱的反射率出现了升高的趋势。进一步采用Random Frog算法选择前6个敏感波段(1 015、1 331、1 065、1 334、1 022、951 nm),并结合Naïve Bayes(NB)模型对潜伏期未显症柑橘黄龙病叶片进行判别,得到了97.5%的分类正确率,对阳性样本的漏检率为0,说明采用近红外高光谱技术能够实现对未显症柑橘黄龙病的检测,可为田间柑橘黄龙病的快速普查提供新的方法。     

柑橘黄龙病碘—淀粉法快速检测技术优化

为使一种柑橘黄龙病碘—淀粉法快速检测技术更好地应用于大田检测,以砂糖橘为试验材料,研究无需冷冻和缩短叶片脱色时间的技术.结果表明,磨掉叶片正反面表面蜡质层后,直接脱色,可以省去冷冻处理步骤,且不影响检测结果;检测结果与常规PCR检出结果的一致率为92.5%;同时,叶片脱色时间缩短7.17~8.47 h.优化后,冬季样品叶绿素脱除所需时间均值为5.0 h,其他季节叶片脱色时间均值为3.7 h.     

叶面滞尘量对大叶黄杨光谱特征影响研究

  目的  叶面滞尘会影响植被光谱特征，削弱植被指数对植被的响应能力，影响反演评估的准确性。为探究叶面滞尘量对植被光谱响应特征及预测模型的影响，本文以北京市常见常绿绿化树种大叶黄杨为研究对象展开研究。  方法  从封闭区域、半封闭区域、开放区域，采集叶片样本，并收集环境灰尘。通过室内控制试验，利用ASD FildSpec Handheld光谱仪测量不同滞尘量叶片的高光谱数据，选取5个特征波段，通过光谱角的方法研究了叶面滞尘量对叶片光谱特征的影响，以及滞尘量对叶面滞尘量预测模型的精度和稳定性影响。  结果  随着叶面滞尘量的增加，植被光谱曲线特征逐渐减弱，灰尘的特征逐渐增强，但光谱曲线的总体变化趋势基本一致。当叶面滞尘量 > 120 g/m2时，光谱曲线的基本表现为灰尘的光谱特征。当叶面滞尘量较少时，预测模型的模拟精度相对较高，随着滞尘量的增加，所有模拟预测模型的决定系数均减小；当叶面滞尘量 > 120 g/m2时，预测模型对叶面滞尘量的模拟预测能力将更差，并且均方根误差（RMSE）随着叶片单位面积滞尘量的增加而增大，模拟预测模型的稳定性及预测精度逐渐降低。光谱角对滞尘叶片350 ~ 1 770 nm波段区间的光谱变化十分敏感，利用叶片光谱角检测滞尘程度不需要分区域讨论，只需与阈值做简单的比较，方法简便易行。  结论  本研究通过室内控制试验，研究叶面滞尘量对植被光谱响应特征，可为建立滞尘植被光谱反射物理模型提供参考与借鉴。      

湿度对田间自然热罩防治柑橘黄龙病的影响

比较加湿处理后热罩和自然条件下热罩对黄龙病的防治效果,结果表明自然条件处理后30 d叶片平均病菌浓度下降了85％以上,而加湿条件下叶片平均病菌浓度仅下降3.7％,与自然条件处理间差异达到显著水平;自然条件热罩处理后90 d叶片平均病菌浓度下降了97％以上,而加湿处理病树叶片平均病菌浓度下降了38％,与自然条件处理间的差异达到极显著水平。对照组叶片平均病菌浓度处理后30 d和90 d均有略微增加;加湿未热罩处理叶片平均病菌浓度在处理后30 d和90 d分别增加了4.5倍和8.7倍,但与对照组无显著差异。本研究结果表明加湿热罩处理病树显著减弱了其杀灭黄龙病菌效果,同时表明增加土壤湿度对黄龙病菌繁殖可能具有一定的促进作用。     

肇庆、云浮地区砂糖橘黄龙病PCR 快速检测技术的建立

以砂糖橘叶脉为材料,采用微量提取法提取DNA,利用柑橘黄龙病病原的特异引物对其16S rDNA 片段进行PCR 扩增,将其扩增产物纯化、回收,筛选含有黄龙病病原16S rDNA 片段的阳性克隆进行序列测定,初步建立了适用于肇庆、云浮地区砂糖橘黄龙病PCR 检测技术,并通过该技术对肇庆、云浮地区砂糖橘黄龙病的发生情况进行了初步了解。结果表明：应用16S rDNA 检测砂糖橘黄龙病在肇庆、云浮地区是可行的,肇庆、云浮地区各县砂糖橘产区均检测到感染黄龙病植株。     

中国柑橘黄龙病研究30年

综述了我国自1978年以来有关柑橘黄龙病的研究概况,包括柑橘黄龙病在我国的分布与危害、黄龙病寄主、病原研究、病害诊断与检测、传播途径与病害流行、防控技术等.