基于成像高光譜技術的煙草病害監(jiān)測研究
一、引言
植物病害的發(fā)生是一個動態(tài)的病理變化過程,植物受到病原生物或不適宜的環(huán)境條件影響后,首先是生理機能會發(fā)生改變,接著引起植物內部的組織結構發(fā)生變化,最后才導致植物外部形態(tài)的改變,即癥狀出現。所以,植物在病變過程中,其化學成分會發(fā)生變化。
光譜技術由于具有分析速度快、效率高、成本低等優(yōu)點,已成為一種快速、 無損的現代分析技術,廣泛用于植物病害方面的研究。如馮潔等用多光譜成像技術診斷黃瓜病害;蔣金豹等用高光譜微分指數監(jiān)測冬小麥病害;陳兵等用高光譜遙感監(jiān)測棉花黃萎病。多光譜成像技術能同時獲取被測目標的光譜信息和空間信息,可全面、快速提取植物病害的信息,但不能在癥狀出現之前診斷病害。高光譜遙感技術診斷植物病害是基于植物遭受病蟲害侵染后,生物化學成分含量和外部形態(tài)的變化,導致植物反射光譜特性變化,可提前監(jiān)測、識別病害信息。
二、實驗部分
2.1 儀器設備
高光譜成像儀為江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的GaiaField便攜式高光譜成像儀,波段范圍為400 - 1000 nm,共520個波段,光譜分辨率為4 nm,圖像分辨率為1392*1040。高光譜采集軟件為SpecView,數據分析軟件為ENVI/IDL。圖1為成像高光譜儀的實景圖。
圖 1 搭載在三腳架上的成像高光譜儀GaiaField
2.2 樣品制備與光譜預處理
煙草樣本由貴州貴陽學院的老師提供。利用成像高光譜儀GaiaFiled獲取煙草的高光譜影像后,分別對高光譜影像數據進行數據的預處理,包括鏡像變換、黑白楨校準和光譜平滑等。
三、結果與討論
3.1 病斑、病斑附近煙草與正常煙草的光譜差異分析
從圖2可知,病斑處煙草的光譜曲線總體趨勢與正常煙草的光譜曲線差異較大,如正常煙草的綠峰位置在550 nm附近,而病斑煙草在綠光范圍內并未形成綠峰,反而在靠近紅光范圍處出現吸收峰,這說明病斑處的煙草已經枯黃,已不含有葉綠素或含有少量葉綠素;對于病斑處附近的煙草,綠光區(qū)域與紅光區(qū)域的綠峰與紅谷均高于正常煙草。無論是病斑煙草還是病斑附近的煙草,其紅邊位置均發(fā)生了藍移;而且在近紅外范圍內,病斑煙草或病斑附近的煙草,其反射率均高于正常煙草的反射率。
圖2 病斑、病斑附近煙草與正常煙草的光譜曲線圖
3.2 煙草感染病毒后不同時間段的光譜差異
圖3為煙草感染病毒后,10月30日、11月4日和11月9日相隔5天的原始光譜與一階導數光譜曲線。從圖中可知,隨著發(fā)病時間的推移,綠峰與紅谷的光譜反射率值逐漸升高,這說明煙草的光合作用正在減弱,并開始逐漸枯萎。在近紅外區(qū)域,煙草感染病毒后,其光譜反射率隨著時間的推移逐步升高。從一階導數光譜可以看出,煙草感染病毒后,其特有的一些光譜特征并沒有消失。因此對圖像進行處理時,為了避免高光譜數據量大、波段間冗余信息較多、運算慢等,可以選擇特征波段進行分析。
圖 3 煙草發(fā)病后不同時間段的光譜曲線差異(A:原始光譜,B為一階導數光譜)
3.3 煙草感染病毒后不同時間段光譜指數的變化曲線
從圖2可知,煙草感染病毒后,其光譜曲線變化較大的是綠光與紅光范圍,因此根據圖2的光譜特征曲線,選擇綠光范圍內的550nm,紅光范圍的630nm,運用這兩個波段的光譜反射率構建光譜指數,常用的光譜指數有NDVI、RVI、DVI、SAVI、OSAVI、TVI等。本研究運用NDVI指數。觀察煙草干擾病毒后,隨著時間的變化,其NDVI曲線的變化規(guī)律。如圖4所示。從圖4可知,煙草在感染病毒后,其NDVI(550,630)值逐漸下降。根據相關文獻可知,在NDVI(550,630)在下降到一定程度時,會減緩下降趨勢,并逐漸趨向于平行橫坐標。
圖 4 煙草感染病毒后不同時間段NDVI(550,630)指數的變化規(guī)律
3.4 煙草感染病毒初期NDVI反演圖
圖5為10月30日煙草葉片的NDVI反演圖,圖中葉莖的黑色區(qū)域為病毒感染區(qū)域,紫色、藍色、淡藍色等區(qū)域為病毒侵襲區(qū)域。
圖 5 感染病毒后煙草葉片的NDVI反演圖
3.5 其他方面
煙草在感染病毒后,隨著時間推移,不僅其光譜曲線會發(fā)生變化,其化學參數也會隨之變化,比如含氮量、葉綠素a/b、類胡蘿卜素、含水量等。如需要預測煙草是感染了何種病毒,則需要大量數據進行分析,少量的數據會對預測結果較大誤差。
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