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農(nóng)學(xué)院 | 智慧農(nóng)業(yè)團(tuán)隊(duì)在無(wú)癥狀期稻葉瘟潛在病斑高光譜探測(cè)方面取得重要進(jìn)展

2025/07/17 來(lái)源:農(nóng)學(xué)院 作者:程濤

近日,農(nóng)學(xué)院智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)聯(lián)合美國(guó)加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校(University of California, Davis)和澳大利亞墨爾本大學(xué)(The University of Melbourne)團(tuán)隊(duì)在國(guó)際頂級(jí)遙感期刊Remote Sensing of Environment發(fā)表了題為“Visualizing the pre-visual: Rice blast infection signals revealed”的Short Communication論文,報(bào)道了團(tuán)隊(duì)在無(wú)癥狀期稻瘟病信號(hào)探測(cè)及潛在病斑遙感監(jiān)測(cè)方面的重要進(jìn)展。

稻瘟病(由稻瘟病菌Magnaporthe oryzae引起)是威脅全球水稻生產(chǎn)的最具破壞性的真菌病害。稻瘟病暴發(fā)每年可致使全球10%-30%水稻產(chǎn)量損失,對(duì)全球糧食安全造成巨大危害。目前主要依靠植保人員通過(guò)田間調(diào)查對(duì)稻葉瘟發(fā)病情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì),不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力,而且在一定程度上會(huì)影響病情監(jiān)測(cè)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。雖然近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者在基于成像光譜技術(shù)的葉片病斑識(shí)別及病情嚴(yán)重度估算方面取得了一些進(jìn)展,但大部分研究側(cè)重于病斑顯現(xiàn)后的發(fā)病階段,仍然存在無(wú)癥狀期病害信號(hào)探測(cè)難、早期監(jiān)測(cè)精度低等問(wèn)題,聚焦病害特異光譜響應(yīng)并實(shí)現(xiàn)感病信號(hào)有效分離的研究明顯缺乏。因此,運(yùn)用先進(jìn)遙感技術(shù)提取稻瘟病早期階段的微弱光譜信號(hào),并對(duì)潛在病斑進(jìn)行可視化,對(duì)于解析病菌侵染引起的光譜響應(yīng)規(guī)律,揭示病菌侵染信號(hào)的時(shí)空傳播動(dòng)態(tài)特征至關(guān)重要。

該研究針對(duì)無(wú)癥狀期稻瘟病光譜信號(hào)微弱、病斑擴(kuò)散速度快等問(wèn)題,提出了一套基于近端成像光譜平臺(tái)的無(wú)癥狀期病害信號(hào)純化及可視化方法MESPOT(圖1)。該方法將稻瘟病菌侵染程度的加深視為葉片感病組織光譜信號(hào)豐度逐漸升高的過(guò)程,基于時(shí)序近端成像光譜數(shù)據(jù)和多端元光譜解混方法,成功捕捉到無(wú)癥狀期的微弱病害光譜信號(hào),進(jìn)一步借助于空間熱點(diǎn)分析方法,率先實(shí)現(xiàn)了潛在病斑的可視化及無(wú)癥狀期感病葉片的高精度分類。研究結(jié)果表明,運(yùn)用MESPOT可在病斑顯癥前3天準(zhǔn)確識(shí)別出葉片表面潛在病斑(圖2),基于其他稻瘟病敏感參數(shù)提取的潛在病斑與可見(jiàn)病斑對(duì)齊度較低;MESPOT顯著提升了無(wú)癥狀期感病葉片分類精度(93%),遠(yuǎn)優(yōu)于基于RGB圖像的人工識(shí)別精度(78%,圖3)。在不考慮病害侵染所致葉內(nèi)理化參數(shù)復(fù)雜變異的情況下,通過(guò)對(duì)感病信號(hào)的光譜純化與空間聚合,首次實(shí)現(xiàn)了稻瘟病無(wú)癥狀期潛在病斑的可視化。本研究創(chuàng)新性提出的潛在病斑可視化方法,與前人基于RGB或多光譜影像的病斑識(shí)別方法存在本質(zhì)區(qū)別,是病斑溯源與早期識(shí)別方面的技術(shù)突破,對(duì)于作物病害早期監(jiān)測(cè)預(yù)警、抗病表型高通量解析與抗病品種選育具有重要價(jià)值。

圖1.稻瘟病無(wú)癥狀期監(jiān)測(cè)方法MESPOT的技術(shù)流程圖,包括成像光譜數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理(A),識(shí)別模型構(gòu)建(B)及模型精度評(píng)價(jià)(C)

圖2.不同接種后天數(shù)(DAI)下,基于MESPOT及其他稻瘟病敏感參數(shù)(aRIBIred, HI)提取的病斑空間分布圖。

圖3.基于RGB圖像人工識(shí)別與MESPOT方法在量化無(wú)癥狀期稻瘟病癥狀中的比較。

該研究由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心聯(lián)合加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校、墨爾本大學(xué)團(tuán)隊(duì)完成,農(nóng)學(xué)院2023屆博士畢業(yè)生、加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校博士后田龍為論文第一作者,我校程濤教授、朱艷教授為共同通訊作者。國(guó)際合作者包括加利福尼亞大學(xué)戴維斯分校著名植被遙感專家Susan L. Ustin、Yufang Jin,墨爾本大學(xué)定量遙感實(shí)驗(yàn)室主任Pablo J.Zarco Tejada教授。智慧農(nóng)業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)在國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目、現(xiàn)代作物生產(chǎn)省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心等平臺(tái)的資助下,瞄準(zhǔn)作物病蟲害高時(shí)效高精度監(jiān)測(cè)預(yù)警難題,持續(xù)開(kāi)展了多年溫室與田間試驗(yàn),近五年連續(xù)在Remote Sensing of Environment上發(fā)表多項(xiàng)稻葉瘟光譜監(jiān)測(cè)機(jī)理與方法方面的創(chuàng)新成果,對(duì)于作物病蟲害天空地一體化監(jiān)測(cè)預(yù)警與作物綠色智慧生產(chǎn)具有重要價(jià)值。

論文鏈接:

https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.114905

2023年多尺度稻瘟病遙感監(jiān)測(cè)論文鏈接:

https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113384

2021年葉片尺度稻葉瘟非成像光譜早期監(jiān)測(cè)論文鏈接:

https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112350

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編輯:嚴(yán)楚越

審核:許天穎 谷雨

校對(duì):趙燁燁

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