高光谱近感技术在葡萄病害检测中的应用
葡萄栽培（pv）技术指在葡萄园内对葡萄进行监控与现场管理的一系列方法，它在葡萄生产的数量和质量上，均涉及到单一栽培的空间变异监测和管理。pv非常重视作物监测，它通过直接在现场进行观测，收集有关作物物候期、营养和健康状况以及预期产量等的信息。特别是对不同类型应激的诊断，包括一系列影响作物生产力的因素，和综合虫害管理战略（ipms）的采用方面，pv正变得越来越重要。
葡萄园监测系统的开发主要涉及遥感技术（rs），利用卫星获取葡萄园多光谱图像，但在实际操作中，由于技术、资金、天气等的局限，无法获得关于单个葡萄园内可变性的信息。采用一种基于高光谱成像(hsi)的方法，即利用一种能够检测较大植物光谱数据集的设备，可以帮助解决植物病害检测的问题，同时可以更好地确定它们在田间的存在和分布。
意大利科学家s. serranti在一个试验中使用两款specim高光谱成像设备：specim imspector v10 和specim spectral camera n17，利用偏小二乘判别分析(pls-da)模型对健康叶片和不同程度感染霜霉病的葡萄进行了区分，以识别葡萄叶片中由于霜霉病病理的存在而导致的不同程度的症状。
图：在vis-nir (400-1000nm)范围内进行不同的类选择。a:健康组织，b:霜霉病感染组织，c:坏死组织
图：在健康、感染和坏死叶片的vis-nir (400-1000 nm)范围内的预处理光谱
光谱的预处理(fig.5)突出了所选叶之间的差异。特别是健康和受感染的叶子。可以看到，当其中一条曲线光谱区间内有一个谷值时，另一条曲线在光谱区间内有一个峰值，反之亦然。
图：在nir(1000-1700 nm)范围内进行等级选择。a:健康组织，b:霜霉病感染组织，c:坏死组织。
fig.2给出了在vis-nir范围(400-1000 nm)获得的每个参考类别的叶子(即健康的、受感染的和坏死的)所选择的区域的示例， nir范围(1000-1700 nm)所选择的区域如fig.3所示。
图：健康、受感染和坏死叶片的nir(1000-1700 nm)平均预处理光谱
光谱预处理未突出健康叶片光谱和受感染叶片光谱的可能差异，但是坏死叶片光谱与其他两类叶片光谱的区别较大(fig.7)。
图：两种分类模型区分葡萄叶片健康状况
结果表明在400 ~ 1000 nm之间的vis-nir光谱区间，是适合于对健康、霜霉病感染和坏死叶片进行鉴别的光谱范围。以此建立分类模型可以作为诊断早期葡萄园病的有力工具。采用此技术来识别/区分霜霉病感染葡萄叶还有一个很大的优势，即specim高光谱成像设备操作相对灵活简单，针对不同方案在不同环境均可实现稳定试验。
易科泰生态技术公司提供高光谱技术全面解决方案：
specim iq手持式智能高光谱成像仪叶夹式或手持式植物光谱测量与反射指数测量仪器全波段高光谱自动扫描成像测量系统，可见光近红外波段、swir、mwir、lwir样芯高光谱扫描成像分析平台--岩矿样芯、沉积样芯、土壤样芯高光谱成像分析aisaibis叶绿素荧光高光谱成像系统--日光诱导叶绿素荧光成像高通量高光谱植物表型成像平台aisakestrel无人机高光谱遥感平台高光谱成像、叶绿素荧光成像、红外热成像集成系统
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光谱的预处理(fig.5)突出了所选叶之间的差异。特别是健康和受感染的叶子。可以看到，当其中一条曲线光谱区间内有一个谷值时，另一条曲线在光谱区间内有一个峰值，反之亦然。
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fig.2给出了在vis-nir范围(400-1000 nm)获得的每个参考类别的叶子(即健康的、受感染的和坏死的)所选择的区域的示例， nir范围(1000-1700 nm)所选择的区域如fig.3所示。
图：健康、受感染和坏死叶片的nir(1000-1700 nm)平均预处理光谱
光谱预处理未突出健康叶片光谱和受感染叶片光谱的可能差异，但是坏死叶片光谱与其他两类叶片光谱的区别较大(fig.7)。
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