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高光谱成像与叶绿素荧光成像技术在生菜和玉米无损检测中的应用

高光谱成像与叶绿素荧光成像技术在生菜和玉米无损检测中的应用


近年来,通过无损检测方法高精度地提高研究植物功能和结构的能力已成为植物育种和精准农业的主要目标,植物表型的新兴研究方法在揭示植物生长、产量、品质和抗各种胁迫的数量性状方面发挥着关键作用。除了全自动表型分析系统之外,其它一些成本可接受的高通量研究方案可以帮助研究人员更准确把握各种植物性状,例如高光谱成像与叶绿素荧光成像联用技术(Pasquale Tripodi等,2018年)。

 

【案例一】利用高光谱成像与叶绿素荧光成像技术检测鲜切生菜的易腐程度

 

美国农业研究所和澳大利亚高分辨率植物表型中心联合对市场上常见的气调保鲜包装(Modified atmosphere packaging,MAP)中的9种生菜易腐程度进行了研究(论文发表于Postharvest Biology and Technology期刊,2015年)。因为生菜极易腐烂,而在腐烂早期通过肉眼检测又很难发现,因此对于生菜加工产业和育种公司而言,一套可用于生菜新品种和育种品质的早期腐烂检测及其变化评估的系统就显得尤为重要。

 

为方便阅读和理解,编者列出了9个品种生菜的名称和实物照片,见下。

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研究人员开发了两种生菜衰变指数(lettuce decay indices,LEDI),分别为基于三个波段高光谱成像的指数LEDI4和基于叶绿素荧光成像的指数LEDICF,除了检测生菜腐烂外,该指数还可识别受低温冻结破坏的组织,对于红色、深绿色、绿色、浅绿色和黄色叶子而言,两项指数在新鲜/腐烂的分级评定上可达将近97%的准确度。

 

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新鲜组织和腐烂组织在反射率上的差异图示,基于100个新鲜和腐烂样本的高光谱成像数据

 

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上图左为5组生菜样本的新鲜/腐烂可视化分级和基于LEDI4指数的高光谱分级,上图右为2种生菜不同温度处理后叶绿素荧光成像图及相应LEDICF指数

 

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叶绿素荧光指数LEDICF和高光谱指数LEDI4相关关系图

 

 

【案例二】叶绿素荧光和高光谱成像无损检测抗草甘膦型转基因玉米莽草酸浓度

 

浙江大学以及农科院的研究人员利用可见光-近红外高光谱成像和叶绿素荧光成像技术对抗草甘膦型转基因玉米进行了研究(Frontiers in Plant Science,2018年),对wild-type和transgenic两种3叶期玉米幼苗分别进行水喷洒和草甘膦喷洒实验,并对植物叶片内的莽草酸浓度进行化学方法测定,结果表明,建立在最优波长上的偏最小二乘回归模型有效地预测了莽草酸浓度,校准组和预测组的确定系数分别达到0.79和0.82,而且,通过可视化光谱图像预测莽草酸浓度有助于开发简单的多光谱成像仪器用于无损表型检测,新型的数据方法结合叶绿素荧光成像也提供了令人满意的莽草酸浓度拟合模型。

 

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基于叶绿素荧光成像和高光谱成像的玉米叶片莽草酸流程确定图

 

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上图左为可见光下玉米叶片随时间变化;上图右为利用高光谱所做的可视化分级,颜色条从蓝到红表示莽草酸浓度增加程度

注:WT代表wild-type,TG代表transgenic,control为水喷洒处理,treat为草甘膦喷洒处理

 

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在草甘膦处理期间整个玉米冠层的PSII最大光量子产额(Fv/Fm)叶绿素荧光成像图,右侧的颜色条表示数值范围以及和彩图的关系

 

易科泰为您提供以上无损检测技术方案

 

Specim高光谱成像技术

 

高光谱成像是一种新的作物检测技术,它结合了传统的成像和光谱学,以同时获得样品的空间和光谱信息。由于功能强大,它已广泛应用于作物养分检测,疾病诊断和生长状态监测等。Specim高光谱成像技术不仅可以检测植物健康或者受到病害,还可以对植物病害的种类进行鉴别、严重程度进行分级、病害时期进行判断。

 

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FluorCam多光谱荧光成像技术

 

FluorCam多光谱荧光成像技术是在FluorCam叶绿素荧光成像技术基础上升级扩展,既可用于叶绿素荧光动态成像分析,又可用于长波段UV紫外光(320nm -400nm)对植物叶片激发产生的多光谱荧光成像测量分析。FluorCam叶绿素荧光成像早已经成为检测植物生物与非生物胁迫的重要仪器。FluorCam多光谱荧光成像可以检测植物产生的初级及次生代谢物质,广泛应用于植物病害检测,尤其是植物早期病害检测。

 

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Thermo-RGB红外热成像技术

 

红外热成像技术具有高灵敏度、非接触式、图像精度高、测量范围广和易于实现自动化能够实时观测的优点,是当今无损检测研究的热点。Thermo-RGB红外热成像技术结合了红外热成像技术与RGB技术,不仅可以对病害植物进行RGB成像,还可以通过红外热成像检测病害早期感染时植物表面温度差异,揭示受到病害胁迫后气孔异质性开闭情况,反映作物感染病害后的早期特征。

 

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