在气象变动日益严格的布景下,农业出产面对着诸多挑战,油菜作为沉要的农作物之一,其健全情况受到宽泛关注。近几年,西班牙的Mónica Pineda团队在利用多光谱荧光成像等技术气象评估油菜健全的利用钻研中获得了多项成就,为油菜种植的可持续发展提供了有力支持。有关论文颁发在Plants、Agronomy等期刊杂志上(原文附后)。
气象变动导致的温度升高、降水模式扭转等成分,对油菜的成长发育产生了深远影响。钻研仿照了分歧的代表性浓度蹊径(RCP,RCP越大,温度、CO2浓度越高)钻研分歧前提下油菜的健全状态和病害产生差距。
分歧RCP代表的气象前提

钻研批注,在分歧的代表性浓度蹊径(RCP)情景下,油菜的生理指标产生了显著变动。RCP4.5下,第25天起头F440、F520高于对照,叶脉尤其显著。但到第32天,F520与对照差距不显著。RCP8.5下,F440、F520与对照有显著差距。F680/F740与叶绿素含量成反比,对照处置期间无变动,处置组则有显著升高,但到第32天两个处置组根基一致。

分歧气象前提处置的油菜叶片和多光谱荧光成像了局。F440蓝色荧光;F520绿色荧光通常产生在细胞壁上,F680/740与叶绿素含量成反比。

通过ROI选区(上图圆圈)、使用ROI直方图数据(多光谱荧光成像系统可直接导出该数据)及其数据特点参数,优化数据,并通过4种深度进建算法,筛选出获得显著体现病害与对照组差距的参数(p<0.05),病害鉴别精度均高于85%
“气象变动下,植物与病原体的博弈在升级。多光谱荧光成像与AI的结合,不仅是技术突破,更是农业可持续发展的关键一环。”钻研掌管人Mónica Pineda强调。该技术可能通过捉拿油菜叶片在分歧波长下的荧光信号,急剧、无损地评估油菜的生理状态。与传统的检测步骤相比,它不仅拥有高活络度和高分辨率的特点,还能实现大面积的急剧检测,为油菜种植者提供实时、正确、早期的健全信息。而通过推算机视觉和分类算法,结合多光谱荧光成像技术,能够成立一种早期病害检测评估模型,为油菜病害的早期防治提供了有力支持。是走出尝试室、走向旷野的沉要技术伎俩,将大大提高病害诊断、健全评估等效能,从而提供农业出产效能。
除了多光谱荧光成像技术表,红表热成像和高光谱成像技术也阐扬了协同作用。在RCP情景下,温度升高可能是气象变动引起蒸腾削减的了局,而高光谱成像丈量的植被指数(VIs)显著降落,批注植物活力降低。通过提出新的植被指数,并结合红表热成像和高光谱成像技术,钻研人员可能更全面地评估油菜的生理状态和健全情况。

分歧前提下的油菜叶红表热成像了局(左)及西蓝花叶高光谱成像获得的植被指数(VIs)(右)
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参考文件
[1] Pineda Mónica, and Matilde Barón. "Health status of oilseed rape plants grown under potential future climatic conditions assessed by invasive and non-invasive techniques." Agronomy 12.8 (2022): 1845.
[2] Pineda Mónica, and Matilde Barón. "Assessment of Black Rot in Oilseed Rape Grown under Climate Change Conditions Using Biochemical Methods and Computer Vision." Plants 12.6 (2023): 1322.
[3] Pineda Mónica, Matilde Barón, and María Luisa Pérez‐Bueno. "Diverse projected climate change scenarios affect the physiology of broccoli plants to different extents." Physiologia Plantarum 176.2 (2024): e14269.
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