近端成像光譜在器官尺度上定量水稻穗腐病的嚴(yán)重程度

水稻穗腐?。≧ice spikelet rot disease, RSRD）是一種主要由Fusarium proliferatum引起的真菌病害。RSRD具有很強(qiáng)的傳染性，由于有毒病原體的存在，導(dǎo)致水稻產(chǎn)量和品質(zhì)顯著降低。因此，在侵染早期有效準(zhǔn)確地評估病害嚴(yán)重程度，對于抑制病害傳播和最大限度地減少對水稻生產(chǎn)的潛在損害至關(guān)重要。遙感技術(shù)可作為監(jiān)測作物病害的有效和非破壞性方法。

目前利用成像光譜的相關(guān)研究仍集中在病害識別或病害嚴(yán)重程度（Disease severity, DS）的分類上。很少有研究明確探究病害的光譜反應(yīng)和利用空間信息來追蹤病害的發(fā)展歷程。同時，以往研究多集中于特定生長階段的病害監(jiān)測，較少涵蓋成熟階段，并且缺乏對感染早期階段的監(jiān)測研究。

本文的研究目標(biāo)是利用近距離成像光譜技術(shù)確定水稻穗在多個生育期對RSRD的光譜響應(yīng)，構(gòu)建一個新的適用于多個生育期RSRD病情嚴(yán)重度量化的光譜指數(shù)（Spectral index, SI），并與現(xiàn)有的光譜指數(shù)進(jìn)行比較，評估新指數(shù)在DS量化和制圖中的作用。

南京農(nóng)業(yè)大學(xué)程濤教授團(tuán)隊選取了江蘇常見的8個粳稻品種種植于24個2 m × 3 m大小的地塊。獲取抽穗期、開花期和灌漿期的5-8個感染穗放置于背景板上以進(jìn)行成像光譜數(shù)據(jù)采集。高光譜成像系統(tǒng)為一個搭載有數(shù)碼相機(jī)（EOS 80D, Canon）和推掃式可見光/近紅外高光譜相機(jī)（GaiaField-V10E, 江蘇雙利合譜公司）的自動線性掃描平臺（HSIA-MScope-X, 江蘇雙利合譜公司）。

圖1 在光照條件下獲取水稻穗RGB和高光譜影像的實驗裝置

為了獲取定量化的RSRD，首先對RGB影像進(jìn)行顏色空間轉(zhuǎn)換，然后利用Lab顏色空間用于背景去除以及RSRD識別（該空間中“L”表示亮度，“a”和“b”表示顏色對抗的維度）（圖2B）。通過通道b和局部閾值去除背景后，進(jìn)行形態(tài)學(xué)細(xì)化，然后利用通道a和局部閾值將穗像素分為感染穗像素和健康穗像素。

其中，n_d和N分別是感病像素數(shù)和每個樣本的所有像素數(shù)。

隨著病害的發(fā)展，VNIR光譜曲線逐漸變平。為了提高所提取特征的靈敏度，將多個波段組合在一起來表示反射率曲線逐漸平坦的趨勢（圖2C）。因此選擇雙差指數(shù)（DD）的形式來描述變異強(qiáng)度，公式如下所示。其中，R_λ1、R_λ2、R_λ3為吸收谷或反射峰的敏感帶反射率，按波長的遞增順序排列。

利用如下步驟確定構(gòu)建DD的三個波段：

（1）計算反射率和DS值之間的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)；

（2）將波段分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)區(qū)域；

（3）選取各區(qū)域相關(guān)性最強(qiáng)的波段，以在相關(guān)區(qū)域上形成若干備選特征（圖3）。在紅光區(qū)和近紅外區(qū)主要選擇了各階段對RSRD嚴(yán)重程度敏感的共同波段，以保證指數(shù)對RSRD敏感性的一致性。同時為增強(qiáng)對感病早期的敏感性，采用抽穗期保留的3個代表性波段構(gòu)建3個候選指標(biāo)。通過R²的值，確定RSRI（Rice spikelet rot index）方程如下所示。

圖2 RSRI構(gòu)建、DS量化和DS映射過程的技術(shù)流程圖。數(shù)據(jù)預(yù)處理（A）；DS提?。˙）；指數(shù)構(gòu)建（C）；建模與映射（D）

圖3 不同生長階段DS與波長反射率之間的Spearman相關(guān)系數(shù)

灰色和白色背景分別代表負(fù)相關(guān)和正相關(guān)

黑色的垂直線對應(yīng)于每個灰色或白色相關(guān)區(qū)域的最大相關(guān)系數(shù)