在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，植物病蟲(chóng)害對(duì)農(nóng)作物健康及糧食安全構(gòu)成嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)病蟲(chóng)害檢測(cè)方法主要依賴人工目視判斷，在病癥明顯時(shí)才能察覺(jué)，往往錯(cuò)過(guò)最 佳 防 治時(shí)機(jī)。易科泰憑借其在光譜成像及葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量技術(shù)領(lǐng)域的深厚積累與持續(xù)創(chuàng)新，推出多功能高光譜成像技術(shù)、葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)及Thermo-RGB成像融合分析技術(shù)等新一代農(nóng)業(yè)傳感器技術(shù)，為植物健康檢測(cè)、病蟲(chóng)害早期檢測(cè)、作物抗性與敏感性檢測(cè)等領(lǐng)域提供快速、無(wú)損解決方案，適用于實(shí)驗(yàn)室、野外大田、植物工廠、種苗場(chǎng)、園藝苗圃及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等不同場(chǎng)景。

柑橘葉片黃龍病高光譜成像分析：PRI指數(shù)顯示染病葉片的光利用效率顯著降低（易科泰光譜成像實(shí)驗(yàn)室提供）

實(shí)驗(yàn)室方案

野外近地面方案

無(wú)人機(jī)遙感方案

應(yīng)用案例：

葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)早期檢測(cè)葡萄病原菌

       葡萄瘧原蟲(chóng)（一種葡萄病原菌）的早期檢測(cè)可提高殺菌劑的處理效果。捷克科學(xué)院的研究人員使用FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)檢測(cè)人工接種該病菌的葡萄葉片，發(fā)現(xiàn)光系統(tǒng) II最 大光量子效率（Fv/Fm）和有效量子產(chǎn)率（ΦPSII）是對(duì)感染較敏感的因子。Fv/Fm和ΦPSII在接種后4天（癥狀出現(xiàn)前3天）即檢測(cè)到顯著下降，與后續(xù)孢子釋放區(qū)域高度吻合。ΦPSII的異常區(qū)域更大，反映光合作用受損范圍。說(shuō)明葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)可實(shí)現(xiàn)葡萄病原菌感染的早期檢測(cè)。

左圖：施藥組葉片（上）和對(duì)照組葉片（下）的葉綠素?zé)晒鈪?shù)隨時(shí)間的變化情況，光系統(tǒng)II的最 大量子產(chǎn)率Fv/Fm、光系統(tǒng)II在高光化光下的有效量子產(chǎn)率 （ΦPSII-HL） 和葡萄藤葉片的組合成像參數(shù) （CI）。右圖：葉片部位的穩(wěn)態(tài)熒光Fs及ΦPSII-HL隨時(shí)間變化情況（IF表示被感染的半片葉子、NIF表示未被感染的半片葉子、MIF表示直接被感染的葉斑部分）（參考文獻(xiàn)Cséfalvay L, et al. Pre-symptomatic detection of Plasmopara viticola infection in grapevine leaves using chlorophyll fluorescence imaging[J].）

高光譜成像技術(shù)早期檢測(cè)柑橘潰瘍病

       佛羅里達(dá)大學(xué)的研究人員使用高光譜成像技術(shù)檢測(cè)柑橘葉片和未成熟果實(shí)上幾個(gè)疾病發(fā)展階段（無(wú)癥狀、早期和晚期癥狀）的柑橘潰瘍病，這種疾病的無(wú)癥狀階段是治 療樹(shù)木的關(guān)鍵時(shí)期。使用徑向基函數(shù) （RBF）、K 最近鄰 （KNN）法對(duì)樣品進(jìn)行識(shí)別，在RBF方法使用的植被指數(shù)中，水分指數(shù) （WI） 和光化學(xué)反射指數(shù)（PRI）分別更準(zhǔn)確地檢測(cè)了潰瘍病的無(wú)癥狀階段和早期階段。

上左圖：葉子（a）和未成熟果實(shí)（b）的ROI選區(qū)（白色圓圈）及葉子假彩色（c）；上右圖：不同潰瘍病階段（健康、無(wú)癥狀、疾病早期和晚期）柑橘組織的光譜特征。下左圖：RBF和 KNN對(duì)不同潰瘍病階段柑橘組織的分類精度圖；下右圖：RBF 方法使用不同VI 對(duì)健康和無(wú)癥狀階段柑橘組織的分類準(zhǔn)確率（參考文獻(xiàn)：Abdulridha J, et al. UAV-based remote sensing technique to detect citrus canker disease utilizing hyperspectral imaging and machine learning[J]. Remote Sensing, 2019）

無(wú)人機(jī)高光譜遙感成像技術(shù)早期檢測(cè)樹(shù)皮甲蟲(chóng)侵害

       樹(shù)皮甲蟲(chóng)是歐洲 最具破壞性的昆蟲(chóng)之一，早期檢測(cè)樹(shù)皮甲蟲(chóng)侵害對(duì)于控制其擴(kuò)散至關(guān)重要（尤其在后代羽化前的“綠攻階段”），但此時(shí)受侵害樹(shù)木外觀上仍保持綠色，難以通過(guò)傳統(tǒng)方法識(shí)別。瑞典農(nóng)業(yè)科學(xué)大學(xué)的研究人員使用無(wú)人機(jī)搭載Specim AFX10和AFX17高光譜相機(jī)，進(jìn)行了四次飛行（T1、T2、T3、T4），覆蓋從首次受攻擊到后代開(kāi)始羽化的時(shí)間。分析發(fā)現(xiàn)綠肩區(qū)域（490-550 nm）的光譜變化對(duì)樹(shù)皮甲蟲(chóng)侵害最敏感，在T3（5-7周）和T4（7-9周）時(shí)，綠肩指數(shù)（GSCR1和GSCR2）對(duì)樹(shù)皮甲蟲(chóng)侵害的檢測(cè)率分別達(dá)到0.76和0.83，表明可在樹(shù)皮甲蟲(chóng)后代羽化前使用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行早期檢測(cè)。

上左圖：RGB正射影像圖（藍(lán)點(diǎn)表示健康樹(shù)木，紅點(diǎn)表示受侵害樹(shù)木）；上右圖：樹(shù)冠分割示例（a）局部最 大值檢測(cè)（b）分水嶺分割（c）與參考數(shù)據(jù)的匹配（d）健康樹(shù)冠（e）受侵害樹(shù)冠；下圖：T1、T2、T3、T4時(shí)期綠色肩部反射率曲線（a1、a2、a3、a4）一階導(dǎo)數(shù)（b1、b2、b3、b4）二階導(dǎo)數(shù)（c1、c2、c3、c4）曲線（其中GSIP是反射光譜上的最 大斜率點(diǎn)，GSCP是最 大曲率點(diǎn)，分別對(duì)應(yīng)一階導(dǎo)波峰和二階導(dǎo)波谷）（參考文獻(xiàn)：Huo L, et al. Bark beetle pre-emergence detection using multi-temporal hyperspectral drone images: Green shoulder indices can indicate subtle tree vitality decline[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2024.）

       北京易科泰生態(tài)技術(shù)公司長(zhǎng)期致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康領(lǐng)域儀器的研發(fā)、應(yīng)用與推廣，為植物病蟲(chóng)害檢測(cè)研究提供從實(shí)驗(yàn)室到野外，從地面到無(wú)人機(jī)遙感全方位解決方案，如有需要，歡迎垂詢！

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