沈夢(mèng)姣 侯海敏 趙宏 張楷文 張艷

摘要：以番茄、馬鈴薯、煙草為主的茄科作物在全球經(jīng)濟(jì)作物中占據(jù)重要地位。然而，茄科作物在生長(zhǎng)過(guò)程中易受早疫病、晚疫病等多種病害侵染，病害的發(fā)病率高且危害范圍廣，嚴(yán)重制約了其生產(chǎn)發(fā)展的穩(wěn)定性。利用實(shí)時(shí)、快速、無(wú)損的檢測(cè)技術(shù)在茄科作物病害顯癥之前進(jìn)行早期診斷，可以顯著降低產(chǎn)量損失、提高質(zhì)量，對(duì)科學(xué)指導(dǎo)生產(chǎn)具有重要意義。本文首先對(duì)茄科作物的常見病害的類型、病原菌、主要危害作物及發(fā)病癥狀進(jìn)行概述，給出對(duì)應(yīng)的病害典型圖片；再簡(jiǎn)單介紹作物病害的傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)，并與新型檢測(cè)技術(shù)作對(duì)比分析，總結(jié)優(yōu)缺點(diǎn)；接著系統(tǒng)闡述如可見光圖像識(shí)別技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)及高光譜成像技術(shù)等新型檢測(cè)技術(shù)的基本原理與相關(guān)研究進(jìn)展及其應(yīng)用局限。其中，重點(diǎn)介紹高光譜成像技術(shù)用于作物病害檢測(cè)的原理機(jī)制和常規(guī)檢測(cè)流程，綜述其應(yīng)用于茄科作物病害早期檢測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展，總結(jié)列出了部分茄科作物病害研究的重要檢測(cè)波段；最后，指出了目前試驗(yàn)方法存在的不足并探討了未來(lái)研究發(fā)展的方向。

關(guān)鍵詞：茄科作物；常見病害；早期檢測(cè)技術(shù)；高光譜成像；紅外熱成像

中圖分類號(hào)：S127；TP391.41??文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A??文章編號(hào)：1002-1302（2023）09-0017-08

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（編號(hào)：62141501）；貴陽(yáng)學(xué)院科研資金（編號(hào)：GYU-KY-［2022］）。

作者簡(jiǎn)介：沈夢(mèng)姣（1998—），女， 安徽池州人，碩士研究生，主要從事作物病害的早期無(wú)損檢測(cè)方面的研究。E-mail：1483995652@qq.com。

通信作者：張?艷，博士，教授，主要從事生物信息無(wú)損檢測(cè)、激光雷達(dá)方面的研究。E-mail：Eileen_zy001@sohu.com。

茄科作物包含多種重要蔬菜、經(jīng)濟(jì)作物和觀賞植物。其中，以馬鈴薯、番茄和辣椒為代表的茄科作物，作為重要糧食和蔬菜作物在全球日常飲食類別中占據(jù)重要地位，具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值［1］。煙草是世界性的茄科經(jīng)濟(jì)作物，對(duì)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的逐步提升有重要推動(dòng)作用。根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織（FAO）發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)是馬鈴薯、番茄、辣椒以及煙草等茄科作物的主產(chǎn)國(guó)之一，其產(chǎn)量在我國(guó)乃至全球范圍內(nèi)都創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)效益［2］。

然而，茄科作物在生長(zhǎng)過(guò)程中容易受到多種病害的侵襲，如不及時(shí)加以控制，會(huì)造成產(chǎn)量和質(zhì)量明顯下降［3］。據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)報(bào)道，在科學(xué)和經(jīng)濟(jì)上均具有嚴(yán)重危害性的植物病毒 “前10名”中有6種以茄科作物為宿主，包括煙草花葉病毒（TMV）、番茄斑萎病毒（TSWV）、番茄黃葉卷曲病毒（TYLCV）、馬鈴薯Y病毒（PVY）、馬鈴薯X病毒（PYX）和黃瓜花葉病毒（CMV）［4］。隨后Rybicki在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出了包括感染茄科植物的3類病毒在內(nèi)的十大經(jīng)濟(jì)上重要的植物病毒［5］。

由于大多數(shù)病原菌在植株內(nèi)的潛伏期一般很短，且在此期間人眼能夠捕捉到的病害信息十分有限，因此研究有效針對(duì)茄科作物病害的早期檢測(cè)方法尤為迫切。從已發(fā)表的綜述文章來(lái)看，目前有待對(duì)茄科作物病害早期檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)性報(bào)道。因此，本文對(duì)多種檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行介紹單系統(tǒng)闡述其在茄科作物病害早期檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展。

1?茄科作物常見病害

茄科作物在栽培和收獲及貯藏期間，易受到世界各地200多種由真菌、細(xì)菌、病毒和類病毒病原體等誘發(fā)的多種植物病害的影響，并同步產(chǎn)生高發(fā)病率，造成大面積的作物減產(chǎn)甚至絕收，并同步伴隨質(zhì)量的大幅下降［6-8］。茄科作物常見病害和類型、主要致病菌及發(fā)病的相關(guān)癥狀見表1。其中，病害葉片圖像主要來(lái)源于PlantVillage 數(shù)據(jù)集，有利于研究人員或儀器設(shè)備進(jìn)行病害特征識(shí)別。

2?傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)與新型檢測(cè)技術(shù)的比較分析

傳統(tǒng)作物病害檢測(cè)技術(shù)主要分為人工感官鑒定和理化實(shí)驗(yàn)鑒定［9］。前者主要是基于有經(jīng)驗(yàn)的農(nóng)業(yè)工作者和植保專家通過(guò)肉眼觀察作物生長(zhǎng)狀況，結(jié)合長(zhǎng)期積累的工作經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)植物病理知識(shí)進(jìn)行判斷。后者主要通過(guò)光學(xué)顯微鏡技術(shù)、聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)技術(shù)（PCR）、熒光免疫檢測(cè)（IF）、酶聯(lián)免疫吸附試驗(yàn)（ELISA）、核酸序列分析技術(shù)、血清法等理化分析方法進(jìn)行檢測(cè)［10］。

在對(duì)作物病害進(jìn)行早期預(yù)測(cè)、普查從而采取各種防治措施的整體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全實(shí)踐中，對(duì)作物病害信息進(jìn)行早期有效識(shí)別是極為重要的。目前已有的作物病害檢測(cè)技術(shù)各有優(yōu)點(diǎn)同時(shí)也具有局限性（表2）。

由表2可知，在對(duì)作物病害進(jìn)行早期預(yù)測(cè)、普查從而采取各種防治措施的整體農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全實(shí)踐中，僅采用傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)顯然已經(jīng)無(wú)法滿足實(shí)際需求。因此，需要采用更加準(zhǔn)確、快速無(wú)損的病害早期新型檢測(cè)技術(shù)。通過(guò)總結(jié)對(duì)比相關(guān)檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)茄科作物病害的早期檢測(cè)技術(shù)近些年正在逐步更新完善，但依舊存在易受環(huán)境干擾的通病。與此同時(shí)能夠看出高光譜成像在作物病害早期檢測(cè)技術(shù)中具有顯著的優(yōu)勢(shì)，它綜合了其他檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)效率高、測(cè)量范圍大、信息量豐富的優(yōu)勢(shì)，能夠嘗試將獲取到的圖譜信息與植物生命活動(dòng)相關(guān)聯(lián)，深入挖掘作物早期病變特征。

3?茄科作物病害的新型檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展

3.1?可見光圖像識(shí)別技術(shù)

可見光圖像識(shí)別技術(shù)主要是采用計(jì)算機(jī)的各種成像系統(tǒng)模擬人的視覺器官，通過(guò)對(duì)獲取到的圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征等處理，從而得到大量具有較好適應(yīng)性和魯棒性的信息進(jìn)行分析判別的技術(shù)［11］。絕大部分植物的感病癥狀會(huì)在一定程度上體現(xiàn)在其葉片的顏色、形狀和紋理等變化上，因此可以利用可見光圖像識(shí)別技術(shù)基于這些變化特征對(duì)葉片的病害特征進(jìn)行有效識(shí)別。黨滿意等利用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)馬鈴薯葉部晚疫病進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)馬鈴薯感病葉片的顏色、紋理和形狀特征參數(shù)與健康葉片的差異性，通過(guò)將提取的顏色、紋理以及形狀特征結(jié)合，成功建立了馬鈴薯晚疫病的無(wú)病和患病檢測(cè)模型［12］。 Chen 等針對(duì)圖像采集過(guò)程易產(chǎn)生噪聲及不同病害特征相似導(dǎo)致圖像難以識(shí)別等問(wèn)題的干擾提出了一種快速有效的基于ABCK-BWTR和B-ARNet模型的番茄葉片病害識(shí)別方法［13］。Trivedi等將感染不同病害的番茄葉片和健康葉片圖像進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)原始圖像進(jìn)行分割確定目標(biāo)區(qū)域；通過(guò)提取顏色、紋理和邊緣等特征最終建立了用于檢測(cè)和分類番茄葉片病害的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為98.49%［14］。

目前在對(duì)可見光圖像進(jìn)行處理時(shí)，僅僅針對(duì)可見光波段范圍內(nèi)的灰度圖像或由紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B） 3 個(gè)顏色通道的變化及相互疊加組成的彩色 RGB圖像進(jìn)行處理，無(wú)法對(duì)染病茄科作物的生理反應(yīng)與外部表征聯(lián)合分析，因而對(duì)于早期病害檢測(cè)的靈敏度低，該技術(shù)一般用于病害的中晚期識(shí)別。

3.2?紅外熱成像技術(shù)

紅外熱成像技術(shù)是一種利用被測(cè)物體自身對(duì)紅外熱輻射的吸收差異并將其轉(zhuǎn)化成與物體表面熱分布相應(yīng)的可視圖像技術(shù)。植物遭受病害脅迫時(shí)，往往會(huì)伴隨葉片氣孔異質(zhì)性開閉，水分調(diào)節(jié)失衡等生理指標(biāo)的變化，造成葉表溫度異常改變。因此葉面溫度可作為植物的重要生理特性和生態(tài)狀況研究的基本參數(shù)用于監(jiān)測(cè)診斷植物病害［15］。徐小龍等在溫室條件下，利用熱紅外成像儀連續(xù)監(jiān)測(cè)受番茄花葉病侵染的番茄葉片表面的溫度變化，研究發(fā)現(xiàn)葉片的病變部位表面溫度比正常葉片高 0.5～1.2 ℃，證明紅外成像技術(shù)用于番茄花葉病癥前早期監(jiān)測(cè)具有可行性［16］。Raza等結(jié)合紅外熱圖像和可見光圖像的信息，使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以90%以上的高準(zhǔn)確率在可見癥狀出現(xiàn)之前成功實(shí)現(xiàn)對(duì)感染番茄疫霉番茄植株的識(shí)別檢測(cè)［17］。朱文靜等利用紅外熱像儀連續(xù)9 d監(jiān)測(cè)獲取潛育期番茄花葉病葉片的紅外熱像圖，結(jié)果顯示健康葉片與染病葉片的葉表最大溫差值（MTD）差異顯著，通過(guò)紅外熱像圖結(jié)合MTD可實(shí)現(xiàn)病害發(fā)生區(qū)域的有效判定［18］。

1999年，Chaerle 等針對(duì)感染煙草花葉病毒（TMV）的煙草葉片可視化病癥前檢測(cè)問(wèn)題，利用紅外熱成像技術(shù)對(duì)TMV的抵抗性進(jìn)行檢測(cè)［19］。通過(guò)連續(xù)監(jiān)測(cè)病葉的溫度變化，發(fā)現(xiàn)在葉片細(xì)胞壞死癥狀出現(xiàn)之前約8 h，受感染葉面溫度會(huì)顯著上升，感染部位溫度比周圍組織高0.3～0.4 ℃。圖1為煙草葉片接種TMV后在32 ℃條件下保存24 h，然后轉(zhuǎn)移到21 ℃的不同時(shí)間拍攝的可見光圖像及對(duì)應(yīng)的紅外熱像圖（A：34 h；B：41 h；C：4 d），可以看出在接種葉片尚未產(chǎn)生肉眼可見的病斑前，在紅外熱像圖中已經(jīng)能夠體現(xiàn)病斑部位。

可見，紅外熱成像技術(shù)較可見光圖像識(shí)別技術(shù)在作物病害的早期檢測(cè)中更具優(yōu)勢(shì)。然而作物在受到病害脅迫后，除了感病區(qū)域溫度的改變，內(nèi)部活性成分含量乃至細(xì)胞結(jié)構(gòu)也會(huì)發(fā)生改變，同時(shí)由于外界溫度場(chǎng)的不斷變化往往使得被感染區(qū)域溫度趨于同化從而難以區(qū)分辨認(rèn)，因此僅僅依靠溫度信息對(duì)作物病害進(jìn)行早期檢測(cè)是不夠的。

3.3?光譜分析技術(shù)

光譜分析技術(shù)是以光譜的測(cè)量為基礎(chǔ)，作物的光譜特性是作物在生長(zhǎng)過(guò)程中與環(huán)境相互作用的綜合光譜信息。植物病害通常會(huì)影響許多波長(zhǎng)的葉片光學(xué)特性，受病害侵染后的作物光譜特性與健康作物的光譜特性相比，某些特征波段的值會(huì)發(fā)生不同程度的變化［20］。Morellos等通過(guò)可見光/近紅外光譜儀獲取健康和患病葉片的光譜，同時(shí)對(duì)病葉進(jìn)行實(shí)時(shí)熒光定量聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（RT-qPCR）檢測(cè)和量化番茄褪綠病毒（ToCV）滴度，通過(guò)特征選擇最后利用多層感知器自動(dòng)相關(guān)測(cè)定（MLP-ARD）成功實(shí)現(xiàn)對(duì)番茄植株中ToCV的早期檢測(cè)［21］。Najjar等利用550～1 100 nm范圍內(nèi)的可見光/近紅外光譜結(jié)合主成分分析（PCA）在染病樣本出現(xiàn)癥狀之前，成功實(shí)現(xiàn)番茄果實(shí)灰霉病的早期檢測(cè)［22］。Azadshahraki等利用可見光/近紅外光譜（400～900 nm）結(jié)合主成分-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCA-ANN）建模的方法對(duì)番茄植株的早疫病進(jìn)行快速、無(wú)損診斷，并在染病未顯視覺癥狀階段成功識(shí)別早疫病因子［23］。Vallejo-Pérez等利用拉曼光譜（RS）和機(jī)器學(xué)習(xí)光譜分析方法開展番茄細(xì)菌性潰瘍病無(wú)癥狀感染的早期檢測(cè)研究，結(jié)果顯示，從被測(cè)葉片樣品中獲得的拉曼光譜與細(xì)胞成分相關(guān)的峰中，與三萜類化合物和黃酮類化合物相關(guān)的拉曼譜帶可被視為無(wú)癥狀期感染的指標(biāo)［24］。

2010年，佛羅里達(dá)大學(xué)的Jones等為確定番茄葉片感染細(xì)菌性葉斑病的光譜特征，利用可見光/近紅外光譜技術(shù)結(jié)合多種分析方法基于病葉光譜響應(yīng)建立相關(guān)病害預(yù)測(cè)模型，研究結(jié)果表明750～760 nm 為與病害高度相關(guān)的重要特征波長(zhǎng)，能有效實(shí)現(xiàn)番茄細(xì)菌性葉斑病嚴(yán)重程度的可行性預(yù)測(cè)［25］。由圖2可以看出，不同感染程度的葉片吸光度在整體上變化趨勢(shì)基本一致，但吸光度存在明顯差異，感病程度越嚴(yán)重的葉片整體吸光度明顯下降。特別是在500～600 nm波段范圍內(nèi)，隨著感病程度的

增加，葉片的吸光度明顯降低。這主要是由于病原菌侵染導(dǎo)致葉片葉綠素含量下降造成的；在1 453、1 940 nm 的波長(zhǎng)下，隨著葉片病害程度的增加，水分含量也在逐步降低，因此感病葉片的吸光度較于健康葉片明顯下降，由此可以說(shuō)明葉片樣本的光譜變化與其內(nèi)在成分水平的改變密不可分。

光譜分析技術(shù)能夠?qū)颖拘畔⒃诠庾V維度上進(jìn)一步提取分析，在作物出現(xiàn)可見病癥前及時(shí)對(duì)病害的光譜信息進(jìn)行有效捕捉，但在一定程度上局限于樣本單一的光譜信息挖掘，不能與圖像信息相結(jié)合，從而無(wú)法追溯到樣本原始圖像的信息，病害的內(nèi)部響應(yīng)與外部表征不能同時(shí)相關(guān)聯(lián)。

3.4?高光譜成像技術(shù)

高光譜成像技術(shù)綜合了圖像技術(shù)和光譜技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，將2種技術(shù)結(jié)合在一起，具有“圖譜合一”的特性［26］。根據(jù)成像技術(shù)原理，高光譜成像系統(tǒng)的硬件主要由光源、分光模組和面陣CCD攝像頭（光譜相機(jī)）、樣本移動(dòng)臺(tái)等部件組成。成像光譜儀將待測(cè)樣本反射或投射的光準(zhǔn)直照射到分光模組上，經(jīng)分光元件按波長(zhǎng)不同進(jìn)行色散，CCD鏡頭收集后成像在圖像傳感器上。通過(guò)高光譜成像儀獲取樣本的圖像信息，同時(shí)在光譜維度上進(jìn)行展開，不僅可以獲取圖像上每個(gè)點(diǎn)的光譜數(shù)據(jù)，還可以獲得任意一個(gè)譜段的影像信息。

就植物感病檢測(cè)機(jī)制而言，作物在受到病害侵染時(shí)，病原菌可通過(guò)氣孔、水孔等自然孔口或者傷口侵入植株，改變健康作物組織中的細(xì)胞結(jié)構(gòu)和營(yíng)養(yǎng)成分。隨著病害侵染活動(dòng)的逐步加強(qiáng)，作物葉綠體將遭到破壞，光合作用減弱，導(dǎo)致葉綠素含量和光合作用強(qiáng)度下降，細(xì)胞代謝、水分吸收等機(jī)能衰退，從而導(dǎo)致植物葉片的光譜和圖像特征發(fā)生變化。通常，引起植物葉片反射光譜發(fā)生變化的因素分為結(jié)構(gòu)性因素（葉片厚度、葉片干物質(zhì)、水分含量等）和生理性因素（色素濃度、光合速率、氣孔行為和葉綠素?zé)晒獾龋?7］。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者圍繞高光譜檢測(cè)作物病害的機(jī)制進(jìn)行了相關(guān)研究，水分是植物葉片的重要組成部分，水分自身的光譜吸收范圍覆蓋近紅外和短波紅外區(qū)間，比較顯著的吸收峰（谷）有970、1 200、1 450、1 950、2 250 nm［28-29］，因此，葉片含水量的變化對(duì)作物的光譜反射率的影響很大。早在1973年，Rouse等研究了植被反射光譜（NDVI）與葉綠素（Chl）含量的關(guān)系，證明NDVI與Chl的含量成正比［30］。隨后在1993年，有研究表明不同的綠色植物的反射光譜有所不同，但在400～2 400 nm 波長(zhǎng)范圍內(nèi)的反射光譜特征具有顯著相似性［31］。此外，除了葉綠素和水分含量的改變，實(shí)際染病葉片的內(nèi)部成分還體現(xiàn)在蛋白質(zhì)含量、酚類物質(zhì)濃度等相關(guān)活性物質(zhì)水平的變化上。研究證實(shí)感病作物與健康作物的光譜特性在特征波段的值會(huì)存在不同程度的差異［32］。

作物病害的常規(guī)檢測(cè)流程為通過(guò)對(duì)獲取到的圖像信息進(jìn)行處理，可提取作物顏色、紋理、感病位置等外部特征；通過(guò)對(duì)連續(xù)光譜信息進(jìn)行高維數(shù)據(jù)壓縮和特征波長(zhǎng)提取，可用于檢測(cè)作物水分、葉綠素含量以及其他活性成分變化等的內(nèi)部特征。再通過(guò)將圖像和光譜進(jìn)行有效地特征融合，從而建立相應(yīng)的分類識(shí)別模型（圖3）。其中，在數(shù)據(jù)采集階段，由于高光譜圖像數(shù)據(jù)量大會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理不便；在特征提取階段，對(duì)采集的高光譜圖像數(shù)據(jù)去冗余，提取具有代表性的重要特征進(jìn)行特征融合，能夠增加模型的可解釋性；在模型建立階段，需要著重考慮所選特征與模型之間的相適性，顯著提高識(shí)別模型性能。

目前，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)茄科作物病害早期檢測(cè)的研究較為廣泛，主要集中在以番茄、馬鈴薯和煙草為主的作物病害檢測(cè)上（表3）。謝傳奇等利用高光譜成像技術(shù)分別從光譜和紋理2個(gè)角度提取了染病和健康番茄葉片感興趣區(qū)域的光譜反射率和基于灰度共生矩陣（GLCM）的紋理特征值，實(shí)現(xiàn)了番茄葉片早疫病的早期檢測(cè)研究［33］。Zhu 等結(jié)合變量選擇方法和機(jī)器學(xué)習(xí)分類器，研究發(fā)現(xiàn)可利用高光譜成像在48 h內(nèi)實(shí)現(xiàn)受TMV感染的葉片的癥前快速無(wú)損檢測(cè)［41］。

2020年，由美國(guó)康奈爾大學(xué)、威斯康星大學(xué)麥迪遜分校等知名研究機(jī)構(gòu)的學(xué)者聯(lián)合攻關(guān)，對(duì)馬鈴薯葉片的早疫病和晚疫病進(jìn)行癥狀前檢測(cè)和區(qū)分，同時(shí)將各自葉片的光譜特征與潛在的、不同的病原體生理學(xué)和病理學(xué)理論相關(guān)聯(lián)［45］。利用高光譜成像技術(shù)（350～2 500 nm）檢測(cè)和區(qū)分馬鈴薯葉片早疫病、晚疫病并探索對(duì)比2種病害生理學(xué)的侵染特征。研究強(qiáng)調(diào)短波紅外波長(zhǎng)（SWIR，1 000～2 500 nm）對(duì)于區(qū)分健康和染病以及癥狀前后的病原體感染非常重要。通過(guò)數(shù)據(jù)顯示，在人眼可見癥狀出現(xiàn)前 2～4 d，通過(guò)高光譜檢測(cè)可以區(qū)分受感染的植物且準(zhǔn)確率在80%以上；利用對(duì)照樣品來(lái)區(qū)分不同病原體疾病發(fā)展的各個(gè)階段的準(zhǔn)確率為89%～95%。此外在感染過(guò)程中，檢測(cè)晚疫病的重要光譜特征發(fā)生了變化，這種光譜變化模式可能與潛在疾病生理學(xué)的差異及其病原體生活方式的對(duì)比有關(guān)。由圖4可知，在早期感染期間，葉片并無(wú)明顯癥狀；隨著感染程度的不斷加重，通過(guò)電子顯微鏡可以看出菌絲沿著葉片表面延伸，并通過(guò)氣孔進(jìn)入葉片；隨后生長(zhǎng)在表皮細(xì)胞的細(xì)胞間隙中；細(xì)胞間菌絲數(shù)量增加，氣生菌絲從氣孔中出現(xiàn)，病變特征肉眼清晰可見。這就強(qiáng)調(diào)在利用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行作物病害早期檢測(cè)時(shí)，需要根據(jù)不同病害類型的潛在病原體生物學(xué)及相關(guān)病害侵染生理學(xué)的差異選擇不同的光譜模型進(jìn)行識(shí)別區(qū)分。

與前面介紹的其他檢測(cè)技術(shù)相比，高光譜成像技術(shù)可以彌補(bǔ)僅依靠圖像特征或光譜特征的不足，通過(guò)將圖像特征與光譜特征的有效融合，能夠顯著提高作物病害早期檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確度，達(dá)到根據(jù)作物內(nèi)、外部綜合特征進(jìn)行精確識(shí)別病害的目的，是一種更加全面準(zhǔn)確的無(wú)損檢測(cè)病害的技術(shù)。從現(xiàn)有的國(guó)內(nèi)外研究來(lái)看，目前該技術(shù)一方面用于實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)各類植物病害的早期研究，同時(shí)也利用該技術(shù)搭載無(wú)人機(jī)設(shè)備平臺(tái)形成高光譜遙感系統(tǒng)，在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全領(lǐng)域發(fā)揮巨大潛力，成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的重要技術(shù)手段之一。

4?結(jié)論與展望

通過(guò)介紹茄科作物常見病害，強(qiáng)調(diào)了在茄科作物病害潛育期進(jìn)行早期檢測(cè)的重要性；通過(guò)對(duì)比分析幾種檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)及新型檢測(cè)技術(shù)的相關(guān)研究進(jìn)展，證明高光譜成像技術(shù)可作為評(píng)估植物生理活性及脅迫反應(yīng)的重要工具，在研究植物生理、病理檢測(cè)等問(wèn)題中發(fā)揮重要作用。目前該技術(shù)在植物病害早期檢測(cè)領(lǐng)域已有很多成功的應(yīng)用案例，但也存在一些問(wèn)題及相應(yīng)的改進(jìn)方向。

（1）目前依舊很難確定與茄科植物某些病害相關(guān)的通用波段范圍。這就需要一方面更多地關(guān)注利用高光譜成像技術(shù)對(duì)茄科作物相似基因型和表型品種以及非生物脅迫多樣性的研究；另一方面考慮改進(jìn)或提出新的高效且更具魯棒性的特征波長(zhǎng)選擇算法，從而有助于確定在茄科作物感染病害早期檢測(cè)中非常重要的通用波段范圍。

（2）目前應(yīng)用高光譜成像技術(shù)對(duì)茄科作物病害的早期檢測(cè)大多停留在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的離體葉片研究上，且多數(shù)研究?jī)H針對(duì)單一病害類型，未考慮不同病害之間的相似性，尚未形成對(duì)多種病害進(jìn)行同步檢測(cè)的系統(tǒng)研究，使之無(wú)法應(yīng)用于田間實(shí)地檢測(cè)。在今后的研究中一方面可考慮對(duì)活體植株進(jìn)行病害早期檢測(cè)研究；另一方面增加病害類型，形成對(duì)多種病害檢測(cè)識(shí)別的系統(tǒng)研究。

（3）多學(xué)科交叉聯(lián)合攻關(guān)。真正解決作物病害早期檢測(cè)的關(guān)鍵是需要將獲取到的感病作物的光譜信息與其自身的病理特征、生理反應(yīng)、抗性水平等緊密結(jié)合起來(lái)研究。這將依靠于微生物學(xué)、植物生理病理學(xué)、計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)等方面的專家共同工作。

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