基于不同葉位日光誘導葉綠素熒光信息的水稻葉瘟病早期監(jiān)測

水稻瘟病可以發(fā)生在生長期各個階段，感染后，水稻葉子上會產(chǎn)生黃色的斑點，葉子變得脆弱而易于折斷。先是葉片出現(xiàn)長條形或圓形的褐斑，斑點一般先從葉尖或葉緣開始，逐漸向中央擴大。葉片褪綠，伴有病斑處出現(xiàn)黃化，出現(xiàn)小的白色點狀病斑。然后就是植株的葉片干枯、彎曲、枯死，導致穗部開花結(jié)實不良，產(chǎn)量大幅下降。同時也會分泌毒素，進而影響水稻的品質(zhì)，降低稻米的加工和食用價值，是需要預(yù)防的主要病變。

基于遙感手段的稻葉瘟無損早期監(jiān)測，對于抗性育種和植保防控具有重要作用。目前對稻瘟病的研究多使用反射光譜在其顯癥階段進行監(jiān)測，南京農(nóng)業(yè)大學國家信息農(nóng)業(yè)工程技術(shù)中心組建科研團隊，針對稻葉瘟早期侵染階段的日光誘導葉綠素熒光光譜監(jiān)測研究尚未見報道。目的是基于不同葉位的日光誘導葉綠素熒光信息，實現(xiàn)水稻葉瘟病早期階段感病葉片的準確識別。

基于一年的溫室接種試驗和大田采樣實驗，配合使用主動光源、ASD地物光譜儀和FluoWat葉片夾，獲取了拔節(jié)期和抽穗期水稻植株頂1至頂4葉位的葉片SIF光譜，并人工標注了被測樣本的發(fā)病等級。研究基于連續(xù)小波分析提取對稻葉瘟敏感的小波特征，比較了不同葉位敏感特征及其感病葉片識別精度，基于線性判別分析算法構(gòu)建了稻葉瘟識別模型。

各葉位感病葉片遠紅光區(qū)域的上行和下行SIF均顯著高于健康葉片;基于SIF小波特征的感病葉片識別精度顯著高于原始SIF波段，頂1葉的稻瘟病識別精度顯著高于其他三個葉位，其識別精度最高可達70%;提取的適用于多葉位的共性敏感小波特征↑WF832,3和↓WF809,3在頂1至頂4葉的精度分別達到69.45%、62.19%、60.35%、63.00%和69.98%、62.78%、60.51%、61.30%。

該研究揭示了稻瘟病脅迫下水稻葉片SIF光譜響應(yīng)規(guī)律，提取對稻葉瘟敏感的SIF小波特征，結(jié)果證明連續(xù)小波分析和SIF技術(shù)用于診斷稻葉瘟的潛力，為實現(xiàn)稻瘟病的田間早期、快速、原位診斷提供了重要參考與技術(shù)支撐。

目前，葉瘟病等病變?nèi)匀?以預(yù)防為主，防治稻瘟病的方法包括以下幾個方面：

1.選擇抗病性較強的水稻品種進行種植，這可以有效地降低病害的發(fā)生率。

2.田間管理，保持稻田的透氣通風。減少雜草的生長，以免其為病害的傳播提供場所。

3.隔離措施，防止病害的傳播。在發(fā)現(xiàn)病害的時候，要及時將受感染的植株移除，并對其進行處理。

審核編輯 黃宇