无人机高光谱遥感的水稻叶瘟病的光谱特征提取与检测方法研究

为了确定最佳的无人机高光谱遥感检测水稻冠层叶瘟病分类模型,以水稻大田试验为研究基础,获取了400~1000 nm波段内的无人机高光谱图像,参照国家标准GBT 15790—2009稻瘟病测报调查规范,按病情指数将叶瘟病划为5个等级,提取了0~4级共227组高光谱数据。采用Savitzky-Golay平滑(SG平滑)、一阶微分光谱(1-Der)和二阶微分光谱(2-Der)对数据进行预处理,并构建SVM模型,对比得出较优的预处理方法。采用主成分分析法(PCA)选取主成分累计贡献率;连续投影法(SPA)和随机青蛙法(RF)筛选光谱特征波段,并将筛选的结果作为模型的输入,分别构建粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)、极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)和决策树(DT)分类模型,并对模型进行对比分析得出最优分类模型。结果表明:相比于1-Der和2-Der,SG平滑方法的去噪效果较好,分类准确率较高,是较优的预处理方法,分类准确率和Kappa系数分别为93.47%、91.85%。PCA的前2个PC的累计贡献率为93.13%,为了模型的有效构建,最终选取了前6个PC,累计贡献率为99.02%。SPA使用RMSE作为最佳光谱特征波段选择标准,共显示了7个最佳光谱特征波段,其中可见光波段为400.8、416.7和426.2 nm,绿光波段为566 nm,红光波段为683.9 nm,近红外波段为830.2和916.4 nm。RF将筛选概率大于0.2的波段选为最佳光谱特征波段,最终筛选了8个光谱特征波段,其中红光波段为663.4和694.2 nm,近红外波段为784.4、787.9、791.4、905.5、927.2和930.9 nm,该方法有效地降低了波段间相关性和冗余性。将3种筛选结果分别构建分类模型,结果显示所有模型的总体分类准确率全部大于92.61%,建模结果较好;其中,以PSO-ELM模型对PCA的分类准确率达到97.77%,Kappa系数为97.22%,在所有模型中分类准确率最高,相比于ELM模型的最高分类准确率和Kappa系数高1.42%和1.56%,相比于SVM模型的最高分类准确率和Kappa系数高2.12%和2.66%,相比于DT模型的最高分类准确率和Kappa系数高4.44%和5.58%。综合评价PSO-ELM模型的建模效果优于ELM模型、SVM模型和DT模型,是最优的分类模型。因此,利用无人机高光谱遥感检测水稻叶瘟病具有可行性,为水稻生产和叶瘟病的检测提供科学依据和技术支持。

基于不同叶位日光诱导叶绿素荧光信息的水稻叶瘟病早期监测

[目的/意义]基于遥感手段的稻叶瘟(Rice Leaf Blast,RLB)无损早期监测对于抗性育种和植保防控具有重要作用。目前对稻瘟病的研究多使用反射光谱在其显症阶段进行监测,针对稻叶瘟早期侵染阶段的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)光谱监测研究尚未见报道。本研究的目的是基于不同叶位的日光诱导叶绿素荧光信息,实现水稻叶瘟病早期阶段感病叶片的准确识别。[方法]基于一年的温室接种试验和大田采样实验,配合使用主动光源、ASD(Analytical Spectral Devices)地物光谱仪和FluoWat叶片夹,获取了拔节期和抽穗期水稻植株顶1至顶4叶位的叶片SIF光谱,并人工标注了被测样本的发病等级。研究基于连续小波分析(Continue Wavelet Analysis,CWA)提取对稻叶瘟敏感的小波特征,比较了不同叶位敏感特征及其感病叶片识别精度,最后基于线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法构建了稻叶瘟识别模型。[结果和讨论]各叶位感病叶片远红光区域的上行和下行SIF均显著高于健康叶片;基于SIF小波特征的感病叶片识别精度显著高于原始SIF波段,顶1叶的稻瘟病识别精度显著高于其他三个叶位,其识别精度最高可达70%;提取的适用于多叶位的共性敏感小波特征↑WF832,3和↓WF809,3在顶1至顶4叶的精度分别达到69.45%、62.19%、60.35%、63.00%和69.98%、62.78%、60.51%、61.30%。[结论]本研究揭示了稻瘟病胁迫下水稻叶片SIF光谱响应规律,提取了对稻叶瘟敏感的SIF小波特征,结果证明了连续小波分析和SIF技术用于诊断稻叶瘟的潜力,为实现稻瘟病的田间早期、快速、原位诊断提供了重要参考与技术支撑。

基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法

为了快速、准确地对水稻叶瘟病病害程度进行分级评估,结合定性分析与定量估算,提出了一种基于高光谱成像技术的水稻叶瘟病病害程度分级方法。利用HyperSIS高光谱成像系统采集了受稻瘟病侵染后不同病害等级的水稻叶片高光谱图像,通过分析叶瘟病斑区域与正常叶片部位的光谱特征,对差异较大的550和680 nm波段进行二维散点图分析,提取只含病斑的高光谱图像;然后通过主成分分析(principal component analysis,PCA)方法得到利于褐色病斑和灰色病斑分割的第2主成分图像,采用最大类间方差法(Otsu)分割出灰色病斑;最后结合延伸率和受害率2个参数对水稻叶瘟病病害程度进行分级。试验结果表明:测试的166个不同稻叶瘟病害等级的叶片样本中,其中160个样本可被准确分级,分级准确率为96.39%。该研究为稻叶瘟病田间病害程度评估提供了基础,也为稻瘟病抗性鉴定方法提供了新思路。

稻叶瘟对水稻光谱特性的影响研究

本文通过对 4个感染不同等级稻叶瘟的水稻冠层反射光谱进行测试 ,并对光谱反射曲线进行微分分析 ,研究了绿光区、红光区和近红外区反射光谱的变异特征。结果表明 :绿光区、红光区和近红外区的水稻冠层光谱反射率随病情程度的加重分别呈现下降、上升和下降的趋势 ;绿光吸收边缘的特征波长值发生红移 ,红光吸收边缘和近红外吸收边缘的特征波长值发生蓝移。受害轻时近红外区反射率变化幅度大 ,受害重时绿光区和红光区反射率变化幅度大。本研究为应用遥感技术早期探测稻叶瘟的发生提供了实验依据。

基于高光谱成像的寒地水稻叶瘟病与缺氮识别

为进行水稻叶瘟病与养分缺失的区分、实现叶瘟病及时、准确的诊断,以大田试验为基础,利用高光谱成像仪获取2个品种的健康、缺氮、轻度感病和重度感病共4类水稻叶片的反射率光谱,对其光谱特性进行分析,并采用多种预处理方法、分别结合偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminate analysis,PLS-DA)和主成分加支持向量机(principle component analysis-support vector machine,PCA-SVM)方法构建水稻叶瘟病识别模型。试验结果显示6个判别模型都获得了较高的识别准确率,经标准正态变量(standard normal variate,SNV)变换预处理的PLS-DA模型获得了最佳的识别结果,预测准确率达100%,经多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理的PCA-SVM模型的预测准确率也达到97.5%。本研究为水稻叶瘟病的判别和分级提供了新方法,也为稻瘟病大范围遥感监测提供了基础。

6个稻瘟病抗性基因在浙江省主栽水稻品种中的分布和抗性评价

【目的】检测浙江省40份水稻栽培品种和6份稻瘟病菌生理小种鉴别品种中6个抗性基因分布情况,同时鉴定品种苗瘟抗性水平,探讨携带抗性基因和抗性水平相关性。【方法】利用功能性分子标记检测品种中Pi1、Pi9/Piz、Pi2/Pizt、Pikh、Pikm、Pita,6个稻瘟病抗性基因的分布情况。用2015-2017年田间采集到的141个稻瘟菌菌株鉴定46个水稻品种苗瘟抗性水平。【结果】6个抗性基因在浙江省栽培品种中分布频率不同,其中Pita基因分布最广,占47.83%;其次是Pikh,占41.30%;抗性基因Pi2/Pizt和Pikm在栽培品种中分布频率相等,均为34.78%;抗性基因Pi9/Piz在栽培品种中分布较少,仅有21.74%;抗性基因Pi1仅在稻瘟病菌生理小种鉴别品种TTP中检测到。抗性水平鉴定结果显示22个品种的抗性频率在60%以上,两个品种的抗性频率达到80%以上。【结论】浙江40份水稻栽培品种和6份稻瘟病菌生理小种鉴别品种携带抗性基因和其抗性水平部分相关。

基于多层感知神经网络的水稻叶瘟病识别方法

为实现水稻叶瘟病的快速诊断,综合利用图像处理技术和神经网络来进行叶瘟病斑的识别研究。该文设计了3个多层感知分类器来进行病斑识别准确率的对比验证,分别采用叶片正常区域和病斑区域的纹理特征、颜色特征以及纹理和颜色的组合特征作为不同分类器的输入单元;输出层采用1个单元用于输出病斑区域和正常区域的识别结果。首先,该文将采集到的RGB图像转换成灰度图像,利用灰度共生矩阵分别提取叶片正常区域与病斑区域的能量、对比度、熵、逆差距作为纹理特征;紧接着,将RGB彩色空间转换至HIS和Lab空间,分别提取病斑区域和正常区域的L、a、b值作为颜色特征。最后,采用不同的BP神经网络分类器进行病斑区域识别。该文共采用120副图像作为待测对象,试验结果表明,采用颜色和纹理的组合特征进行识别,准确率要比单独使用纹理特征和颜色特征高10%～15%。本文的研究结果为进一步实现水稻病害自动诊断打下了基础。

基于图像处理的田间水稻叶瘟病斑检测方法

针对病斑在叶片上易形成封闭边缘的特性,采用色度学模型、边缘提取和形态学等方法对田间稻叶瘟病斑进行检测。利用2R-G色差分量提取图像上的图斑;采用Canny算法对2R-G色差分量图斑进行边缘检测,通过自定义边缘封闭修复模版对边缘进行修复;利用HIS模型的H分量提取的叶片正常部位信息与修复后图像做掩膜运算,获得叶片范围内的病斑边界,然后,运用形态学运算剔除图斑中未闭合的边缘线;最后,采用归一化绿蓝差值指数(Normalized Difference Green and Blue Index,DNGBI)对封闭的非病斑区域进行阈值过滤,提取出稻瘟病病斑。试验结果表明:对叶瘟病斑的正确识别率可达到90.26%。

水稻抗稻瘟病基因分子检测及抗性评价

为预防单一稻瘟病基因抗性容易丧失,培育持久性抗稻瘟病水稻新品种,本研究利用4份保持系、6份恢复系和3份常规稻品种为受体亲本,以75-1-127(含有稻瘟病基因Pi9)和U19(含有抗稻瘟病基因Pi25)为供体亲本,经过多代选择,获得了48份田间高代材料。叶瘟抗性鉴定结果表明,48份高代株系材料中5份表现抗,25份表现为中抗,其余均表现为中感及以上。分子标记辅助选择结果表明,19份高代株系含有抗稻瘟病基因Pi9,5份含有抗稻瘟病基因Pi25。

稻瘟病、玉米锈病和蚕豆锈病叶的傅里叶变换红外光谱研究

利用傅里叶变换红外光谱(FTIR)研究了水稻、玉米、蚕豆正常叶和稻瘟病叶、玉米和蚕豆锈病叶。结果显示,其红外光谱均主要由多糖、蛋白质的振动吸收谱带组成。光谱整体相似,差异主要表现为光谱峰位、峰形及吸收强度比。三种作物正常叶的二阶导数光谱在1 750～1 500cm-1范围内的相关系数差异明显。水稻正常叶与稻瘟病叶的吸收强度比A1 056/A1 652;蚕豆正常叶与锈病叶的吸收强度比A1 652/A2 920;玉米正常叶和锈病叶(非病斑部位)吸收强度比A1 056/A2 920,玉米正常叶和玉米锈病叶(病斑处)吸收强度比A1 652/A2 920,均呈现出病变叶吸收强度比正常叶要小的趋势。表明他们之间的多糖和蛋白质的含量存在差异。

早籼稻空间诱变新品种“浙101”的选育

早籼“浙9248”经卫星搭载诱变处理,SP2在株高、生育期、穗长、每穗粒数、千粒重、结实率、抗病性等性状上出现了较大的分离,经病区多代筛选培育获得早籼突变体“浙101”,在熟期、抗病性和产量等性状上比原亲本有明显改良。2003-2004年浙江省两年区试平均每公顷产量7189.5 kg,比对照“嘉育293”增产3.7%,表现株型适中,穗、粒、重兼顾,茎秆粗壮,抗倒性强,抗稻瘟病等特点。2002-2004年经浙江省多点稻瘟病和白叶枯病联合鉴定,平均叶瘟0.8级,穗瘟1.5级,穗瘟损失率2.6%;白叶枯病4级,抗病性比原亲本和对照有显著提高。2005年10月通过浙江省农作物品种审定委员会审定,是浙江省第1个通过空间诱变技术选育成功的早籼稻新品种,适宜在浙江省及长江中下游稻区作早籼稻种植。该品种的选育成功表明空间诱变同步改良早籼稻多个性状的可能性与有效性,为改良水稻品种的抗性提供了新的途径。

基于拉曼光谱分析寒地水稻叶瘟病害植株特征

稻叶瘟是影响寒地水稻产量的重要病害之一。为了减少病害受灾程度,增加早期检测的手段,该文利用拉曼光谱仪对正常水稻与感染稻叶瘟的水稻叶片进行拉曼光谱采集,指认出了水稻叶片的特征频率。通过对无病害叶片与病害叶片官能团的拉曼特性谱峰和特征频率偏移的对比分析,指出稻叶瘟水稻叶片的特征谱峰和稻瘟病敏感谱线为1 800-2 600 cm-1的频谱区域,分析得到984和994 cm-1的双峰连线的斜率以及828和851 cm-1的双峰连线的斜率随着病害程度的增加而逐渐增大。通过对随机抽取的50个拉曼光谱样本的分析,得到2 000-2 300 cm-1散射截面随着病害程度的加重而增加,说明散射截面的变化与稻瘟病害存在良好对应关系。研究表明拉曼光谱分析为早期检测水稻稻叶瘟病提供了一种有效的手段。

近十年广西审定感光型杂交稻品种的主要病害抗性水平及育种方向分析

【目的】分析近十年广西通过审定感光型杂交稻品种的主要病害抗性表现及其发展趋势,为广西感光型杂交稻抗病性育种提供参考。【方法】对2003-2014年通过广西审定的100个感光型杂交稻品种在区试中对稻瘟病和白叶枯病抗性表现进行分析。【结果】2003-2014年通过广西审定的感光型杂交稻品种稻瘟病综合抗性指数平均值总体呈逐年下降趋势,2003-2009年变化范围为7.92-8.75,2010-2014年为6.61-7.50,以2012年最低,为6.61。2003-2014年审定的感光型杂交稻品种对白叶枯病的抗性没有明显改善,对Ⅳ型、Ⅴ型菌的抗性综合指数平均值分别为6.33-7.75和7.00-9.00,其中Ⅳ型菌平均值均低于Ⅴ型菌。此外,44个杂交品种由不育系博A与不同恢复系组配而育成,占总数的44%,其他56个品种由其他35个不育系组配而得,占56%。2003-2007年博A系列组合的稻瘟病抗性综合指数平均值与其他不育系组合无明显差异,两者变化范围均为8.00-8.75;2009-2014年,其他不育系组合的稻瘟病抗性综合指数平均值均低于博A系列组合。2009年后博A所配组合对稻瘟病抗性指数平均值均高于博ⅢA等35个不育系所配的组合。博A所配组合与博ⅢA等35个不育系所配组合对白叶枯病抗性没有明显差异。【结论】近十年间通过广西审定感光型杂交稻品种的稻瘟病抗性逐步提高,而白叶枯病抗性基本没有明显改善。在加强稻瘟病抗性育种的同时,还须重视白叶枯病抗性育种,拓宽遗传基础,提高广西水稻抗病性育种水平。

三系杂交水稻抗稻瘟病、白叶枯病育种研究进展

目前多数三系杂交稻组合抗病性较差,其抗病性受恢复系与不育系的共同影响,提高杂交稻抗性的关键是向三系亲本同步导入抗性基因。目前杂交稻的抗病育种基本立足于常规育种,但常规抗病育种方法存在一定的局限性;分子标记辅助选择在三系亲本抗病单基因导入和多基因聚合育种中均取得较大进展。针对存在的问题提出了抗病育种研究策略。

杂交稻对稻瘟病和稻白叶枯病的抗性鉴定

对广东省将推广的54份杂交稻组合对稻瘟病和白叶枯病的抗病性进行了鉴定。对稻瘟病的抗病性鉴定表明:抗病组合共49个,占90.7%;其中,高抗(抗性比≥91%)组合30个,占55.6%。对稻白叶枯病的抗病性鉴定表明:没有高抗(HR)和抗(R)的组合,仅有一个杂交稻组合(西胜2175)表现为中抗(mR),仅占1.9%,其余53个组合都表现感病,占98.1%。进一步分析表明:对稻瘟病表现高抗的30个杂交稻组合都不抗白叶枯病,而中抗白叶枯病的杂交稻组合西胜2175对稻瘟病表现为中抗,抗性比为74%。

中国稻种资源初级核心种质对稻瘟病的抗性聚类分析

对203份中国稻种资源初级核心种质对稻瘟病的抗性进行了评价.在这203份中国稻种资源初级核心种质中,抗叶瘟和穗瘟的品种分别占41.38%和78.82%.对供试的16个稻瘟病菌系抗谱在70%以上的品种有28个（13.79%）,66.50%的品种抗谱在20%-70%之间.相关分析结果表明,供试品种苗期抗谱与成株期叶瘟抗级相关性极显著（r=-0.362 4,P〈0.000 1）,而与穗颈瘟抗级的相关不显著.同时,供试品种叶瘟与穗颈瘟的抗级间的相关性也不显著.根据聚类分析结果,中国稻种资源初级核心种质的粳稻对稻瘟病的抗性分成7类,其中,第3类包括须谷糯等15个品种,抗C、D、E、F群生理小种,抗谱68.8%-87.5%,抗叶瘟和穗颈瘟.而籼稻品种可分为6类,其中,第5类包括桂朝2号等26个品种,高抗E、F、G各群菌株,抗谱为50.0%-87.5%,抗穗颈瘟.以上材料可作为水稻抗稻瘟病育种优先利用的种质资源.

空间诱变育成抗稻瘟病和白叶枯病水稻突变体浙101

早籼浙 92 4 8经卫星搭载诱变处理 ,种子的发芽率及当代植株的性状均没有明显的变化 ,但对秧苗的生长表现出一定的刺激作用 ;SP2 在株高、生育期、穗长、每穗粒数、千粒重、结实率及抗病性等性状上出现了较大的分离。经病区多代筛选培育成的突变体浙 10 1,在熟期、抗病性和产量等性状上比原亲本有明显改良 ,2 0 0 1～2 0 0 2年经浙江省多点稻瘟病和白叶枯病联合鉴定 ,叶瘟平均级分别为 1.4和 1.7级 ,最高级为 5 .0级 ;穗瘟平均级分别为 1.6和 1.3级 ,最高级为 3.0级 ;抗谱频率分别为 70 %和 6 0 % ;对白叶枯病抗性平均级为 1.4级 ,最高级为 5 .0级。抗病性比原亲本和对照有显著提高。试验表明 ,浙 10 1是一个高抗稻瘟病兼抗白叶枯病的水稻突变体 ,可作为水稻品种改良的新抗源。

杂交水稻叶瘟抗性杂种优势的遗传分析

本文用水稻 7个不育系、7个恢复系及其按 NCII设计配制的 4 9个杂交组合 ,在 4个指标上研究了杂交水稻叶瘟抗性的杂种优势和遗传。结果表明 :杂交水稻的叶瘟抗性不仅具有较强的杂种优势 ,而且在组合间变异很大 ;叶瘟抗性遗传力高 ,其受加性和非加性遗传共同控制 ,但加性遗传明显较为重要 ,源于恢复系的加性效应明显相对重要于不育系的加性效应 ;亲本叶瘟抗性与其一般配合力效应呈显著或极显著正相关 ;缙恢 1号具有较好的一般配合力效应和较大的特殊配合力方差 ,可作为优良抗病亲本加以利用 ,K4 2 A、K4 0 A、多恢 1号、成恢 149具有较好的一般配合力效应和较小的特殊配合力方差 ,在抗稻瘟育种中具有较大利用价值。讨论认为 :在抗叶瘟育种中 ,对亲本的抗性评鉴和选育抗病亲本尤其是恢复系至关重要 ,但不能以此忽略对杂交组合的抗性评鉴。

水稻叶片对稻瘟菌侵染反应的超微结构变化

采用透射电镜技术对水稻叶片对稻瘟菌侵入反应进行研究。结果表明,接种18h后,非亲和组合中被侵细胞的细胞质膜内陷,细胞质壁分离,表现出典型的抗病反应,而在亲和组合中,叶肉细胞仍保持正常状态。接种40h后,无论是亲和组合还是非亲和组合,水稻细胞的线粒体绝大部分已遭破坏而解体;叶绿体也受到一定程度的破坏,但非亲和性组合中叶绿体受破坏的程度明显轻于亲和组合的,说明抗瘟水稻品种叶片细胞的叶绿体比感病品种的叶绿体更能抵抗稻瘟菌的破坏。

水稻离体叶抗稻瘟病鉴定方法研究

[目的]筛选一套较为完善的适宜于水稻稻瘟病抗性叶片离体鉴定的方法。[方法]从保绿剂对离体叶保绿效果的影响、保绿剂对孢子在离体叶上萌发率的影响、不同孢子接种方法对叶片发病的影响和孢子悬浮液浓度、温度对稻瘟病病原菌染叶片效果的影响几方面对水稻稻瘟病抗性叶片离体鉴定方法的影响因素进行了研究。[结果]以6-BA作为保绿剂，浓度在50-75mg／ml范围内保绿效果较好，叶片几乎全部保绿。接种方法以喷雾法与液滴法较好，孢子萌发率较高，分别达到了84．7％、86．5％，浸泡法不适合叶片离体鉴定。温度为28℃时，接种用孢子悬浮液的浓度1×10^5～2×10^5个／ml较为合适。叶片发病期间温度低于28℃，潜育期有所延长。[结论]得到了行之有效的水稻抗瘟性叶片离体鉴定方法。