本发明专利技术公开了一种基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法，包括以下步骤：S1：样本制备及时序数据采集；S2：提取大麦叶片健康组织、褪绿组织、坏死组织的FSS；S3：对S1所述时序高光谱图像，利用FSS计算活体叶片上健康组织、褪绿组织、坏死组织的空间分布，可视化跟踪大麦叶片叶斑病的发展过程；S4:统计图像中坏死组织像素点个数并计算其感染面积比例，统计分析发现在24hai出现显著性差异，实现大麦叶斑病显症前诊断；S5:建立平均光谱与植物生理生化指标的回归模型。本发明专利技术提供的大麦叶斑病显症前诊断方法，有助于大麦叶斑病显症前快速无损的诊断，并且诊断准确率高，适应性好，鲁棒性好，在作物病害显症前诊断具有推广价值。在作物病害显症前诊断具有推广价值。在作物病害显症前诊断具有推广价值。
【技术实现步骤摘要】
一种基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法
[0001]本专利技术涉及植物病害早期识别
，特别涉及一种基于指纹光谱特征的大麦叶斑病 显症前诊断方法。
技术介绍
[0002]植物病原菌常干扰作物正常的生理生化功能，使其在生理和组织结构上出现种种 病理变化，严重危害作物的生长、产量和质量。真菌病原菌Bipolaris sorokiniana 广泛分布在亚洲、非洲、美洲和欧洲大陆的温暖潮湿地区，侵害小麦、大麦、水稻、 玉米等多种农作物，引起叶斑病、根腐病和籽粒黑点病，直接导致农作物减产2
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30％。 在这些病害中，叶斑病是小麦和大麦粮食作物上最为常见的病害，主要发生在叶片部 位，其典型症状是被萎黄的褪绿组织晕轮包围的暗褐色坏死组织，发病初期叶片上出 现病斑，之后病斑之间逐渐联合，后期密布全叶，形成大面积组织坏死，最终导致叶 片枯萎死亡。叶斑病不仅危害很大，并且具有高度传染性，因此，在显症前阶段诊断 出叶斑病，对于防止大规模叶斑病暴发和确保全球粮食安全至关重要。
[0003]对于作物病害的早期诊断，目前主要有以下几种方法，一是人工肉眼检测，这是 目前农作物和园艺作物栽培过程中最常用的病害检测方式，但由于肉眼无法直接观测 到早期的植物
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病原菌相互作用过程，当肉眼观察到病斑时，症状已经十分明显；二是 PCR(聚合酶链式反应)诊断方法，这是目前被认为最有效的诊断方法，但操作过程繁 琐且对植株产生破坏，无法实现时序监测，而且染病早期叶片内病原菌的不均匀分布 会影响检测精度；三是基于光学传感技术的早期病害快速无损诊断，其中HSI(高光 谱成像)技术得益于其谱图融合特性，含有丰富连续的光谱和图像信息，在早期病害 诊断方面得到大量的关注，其原理是植物叶片受到病原菌感染后，其生理生化特性会 发生变化，进而叶片染病组织的可见
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近红外光谱反射特性及其空间分布会发生相应改 变，结合化学计量学方法可以实现病害的早期诊断。例如基于HSI技术和人工智能算 法，在不同病害发展阶段(无症状、早期、中期、晚期)区分出健康和受白粉病感染 的西葫芦叶片；基于HSI技术对番茄叶片的目标斑点和细菌性斑点进行检测，人工确 定病害的发展阶段(无症状、早期、晚期)，并在不同阶段实现病害检测。目前大部分 研究采用基于人工打标数据的有监督分类方法，但由于显症前病害肉眼不可见，对显 症前病害的人工数据打标并非可靠，无法真正实现显症前病害诊断，而且这些研究没 有开展像素级分析以可视化病斑发生发展的动态进程。基于HSI像素级分析的无监督 方法在病害发展过程可视化和显症前染病区域检测方面有一些报道，例如，基于HSI 技术结合SiVM(简单体积最大化)方法和LLRs(似然比)计算，能够在离体大麦叶片 上接种白粉病菌两天后，对植物与白粉病菌相互作用的监测结果可视化。基于HSI技 术，在稻瘟病菌侵染大麦叶片的原位监测研究中，利用光谱解混分析，最早在接种后 24h观察到病斑出现。虽然这些研究实现了病害从显症前到显症后阶段的可视化分析， 但均未提取出特异的、代表性的、稳健的、适用于不同检测时间点的病害FSS(指纹 光谱特征)，大大降低了HSI检测显症前病害的鲁棒性和适用性，更缺乏针对大麦叶斑 病的FSS提
取以可视化叶斑病的发生发展过程，实现显症前诊断。
[0004]综上所述，现有技术存在的问题是：
[0005](1)基于人工肉眼诊断早期病害的方法有滞后性、准确率低的缺点；基于PCR的 诊断方法操作过程复杂，对植株产生破坏，而且检测精度受到病害早期病原菌在叶片 内不均匀分布的影响，无法实现快速无损的病害早期诊断；
[0006](2)基于HSI的有监督分类方法无法真正实现显症前病害诊断，也无法可视化作 物病害的发生发展过程；基于HSI像素级可视化分析的无监督方法尚未提出具有代表 性、稳健性和可解释性的病害FSS，大大降低了HSI检测显症前病害的鲁棒性和适用 性，更缺乏针对大麦叶斑病的FSS提取以可视化叶斑病的发生发展过程，实现显症前 诊断。
技术实现思路
[0007]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于FSS(指纹光谱特征)的大麦叶斑病显 症前诊断方法。其具体技术方案如下：
[0008]一种基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法，包括以下步骤：
[0009]S1：样本制备及时序数据采集。选取大麦作为实验样本，对活体大麦叶片接种真菌 Bipolaris sorokiniana，分别在病菌接种后0、24、36、48、60和72小时采集健康 和染病叶片的高光谱图像，并化学测定样本的生理生化指标含量。对于染病大麦叶片样本， 在接种后0、12、24、36、48、60和72小时采用PCR方法对病害侵染程度进行定量。
[0010]获取3类时序数据集；
[0011]S2：对S1采集到的60hai染病叶片的高光谱图像采用VCA(顶点成分分析)方法进行 光谱解混分析，提取大麦叶片健康组织、褪绿组织、坏死组织的FSS；
[0012]S3：对S1所述时序高光谱图像数据集，利用S2所提取的FSS计算活体叶片上健康组织、 褪绿组织、坏死组织的空间分布，可视化跟踪大麦叶片叶斑病的发展过程，捕捉大麦叶 斑病微小病斑的出现；
[0013]S4:统计图像中坏死组织像素点个数并计算其面积比例，统计分析发现在24hai出现显 著性差异，早于PCR检测中显著性差异出现的36hai，实现大麦叶斑病显症前诊断；
[0014]S5:建立平均光谱与植物生理生化指标的回归模型，解释了基于高光谱图像和FSS进 行大麦叶斑病显症前诊断的机理。
[0015]作为优选，S1所述大麦实验样本在光照周期为24h(昼12h/夜12h)、温度为 25℃、相对湿度为60％的温室条件下培养；
[0016]S1所述真菌在温度为25℃的马铃薯葡萄糖琼脂培养基中培养一周；
[0017]S1所述病菌接种将含有真菌的液体喷洒在活体大麦叶片上，并将实验样本遮盖， 以保证大麦实验样本处于高湿度(80％)和高温度(25℃)的环境中；
[0018]S1所述在不同接种后时间点健康和染病叶片的高光谱图像采集针对的是活体大麦 叶片，即对叶斑病胁迫生长下的活体大麦叶片分别在接种后0、24、36、48、60和72 小时采集高光谱图像，以跟踪染病大麦叶片上病害发生发展的时序变化。共17个染病 和5个健康叶片样本。
[0019]S1所述的高光谱图像，图像空间分辨率为1024
×
472，光谱范围为400
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1000nm， 共512个波段，采集时的曝光时间为0.06s，所有原始高光谱图像均采用黑、白参考 图像进行
校正并计算得到反射率；
[0020]S1所述在不同接种后时间点健康和染病叶片的生理生化指标含量测定针对的是高光 谱图像采集叶片的同时间同处理同植株叶片样本，对同时间同处理同植株的叶片样本分别 在接种后0、24、36、48、60和72小时进行生理生化指本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法，其特征在于包括以下步骤：S1：样本制备及时序数据采集；选取大麦作为实验样本，对活体大麦叶片接种真菌，分别在病菌接种后0、24、36、48、60和72小时采集健康和染病叶片的高光谱图像，并化学测定样本的生理生化指标含量；对于染病大麦叶片样本，在接种后0、12、24、36、48、60和72小时采用PCR方法对病害侵染程度进行定量，获取3类时序数据集；S2：对S1采集到的60 hai染病叶片的高光谱图像采用顶点成分分析VCA方法进行光谱解混分析，提取大麦叶片健康组织、褪绿组织、坏死组织的FSS；S3：对S1所述时序高光谱图像数据集，利用FSS计算活体叶片上健康组织、褪绿组织、坏死组织的空间分布，可视化跟踪大麦叶片叶斑病的发展过程，捕捉大麦叶斑病微小病斑的出现；S4: 统计图像中坏死组织像素点个数并计算其感染面积比例，统计分析发现在24hai出现显著性差异，早于PCR检测中显著性差异出现的36hai，实现大麦叶斑病显症前诊断；S5: 建立平均光谱与植物生理生化指标的回归模型，解释了基于高光谱图像和FSS进行大麦叶斑病显症前诊断的机理。2.根据权利要求1所述的基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法，其特征在于：所述S1中在不同接种后时间点健康和染病叶片的高光谱图像采集针对的是活体大麦叶片，即对叶斑病胁迫生长下的活体大麦叶片分别在0、24、36、48、60和72 hai采集高光谱图像，以跟踪染病大麦叶片上病害发生发展的时序变化。3.根据权利要求1所述的基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法，其特征在于：所述S1中在不同接种后时间点健康和染病叶片的生理生化指标含量测定针对的是高光谱图像采集叶片的同时间同处理同植株叶片样本，对同时间同处理同植株叶片样本分别在0、24、36、48、60和72 hai进行生理生化指标含量的测定，以跟踪染病大麦叶片生理生化指标含量的时序变化。4.根据权利要求1所述的基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法，其特征在于：所述S1中对于染病大麦叶片样本，在接种后0、12、24、36、48、60和72小时采用PCR方法对病害侵染程度进行定量，针对的是高光谱图像采集叶片的同时间同处理同植株叶片样本。5.根据权利要求1所述的基于指纹光谱特征的大麦叶斑病显症前诊断方法，其特征在于：所述S1中高光谱图像，采集的时间分别是0、24、36、48、60和72hai，采集的样本是受到感染和健康叶片的高光谱图像，图像空间分辨率为1024
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472，光谱范围为400
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1000nm，共512个波段，采集时的曝光时间为0.06s，所有原始高光谱图像均采用黑、白...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱逢乐，赵章风，李晓丽，王健，黄镇雄，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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