基于荧光光谱分析的玉米早期斑病害预测模型

斑病害在全球玉米产区均有爆发,严重影响玉米产量与品质,是一种常见的叶类疾病。荧光光谱技术能够快速、无损、准确地反映作物生理信息,动态检测其逆境响应规律。以玉米为研究对象,基于荧光光谱和生理参数(SPAD和Fv/Fm)融合分析,探究玉米生理参数对不同程度斑病害的响应规律,构建荧光光谱反演模型。首先,利用相关分析与峰值分析筛选荧光光谱的敏感波段,采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、多项式平滑(S-G)、 FD光谱一阶导数、 SD光谱二阶导数等5种预处理及MSC-SG-FD, MSC-FD-SG, SNV-SG-FD, SNV-SG-SD等4种建模组合方法,以相关系数R2和均方根误差RMSE为模型效果评价指标,确定荧光光谱反演生理参数模型的最优方法。结果表明:不同斑病害程度下荧光光谱特性的整体变化趋势一致,但强度差异显著,在波段600.000~800.000 nm内,光谱反射率会出现明显的峰中心,达到极值。在波段900.000 nm之后,反射率趋于平稳,特征明显减少。对于潜伏期叶片,SPAD与Fv/Fm的建模最优方法均为SNV-SG-FD,Rc为0.985 2和0.976 8, RMSEC为1.59和2.85。对于早期发病叶片,SPAD的建模最优方法为SNV-SG-FD,Rc为0.949 7, RMSEC为3.79,Fv/Fm的建模最优方法为SNV-SG-SD,Rc为0.943 8, RMSEC为0.011 7。模型预测性精度较高,能够实现对早期斑病害玉米叶片SPAD和Fv/Fm的精准预测,为玉米斑病害潜伏期与病害早期的生理信息监测提供参考依据。研究结果可应用于大田作业,提升田间精细化、智能化管理水平,为玉米高产、优质、优生提供理论依据与技术支撑。