柑橘黃龍?。?/span>Huanglongbing, HLB or Citrus Greening)是一類由韌皮部寄生的革蘭氏陰性菌韌皮部桿菌Candidatus Liberibacter asiaticus (CLas)引起的柑橘類植物病害,嚴(yán)重影響柑橘類水果的品質(zhì)和產(chǎn)量,每年在全球范圍內(nèi)造成數(shù)十億美元的經(jīng)濟(jì)損失。根據(jù)2015年我國農(nóng)業(yè)部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示:我國發(fā)生黃龍病的柑橘面積已經(jīng)超過了150萬畝。從2021年開始,廣西柑桔產(chǎn)區(qū)從南至北連續(xù)兩年爆發(fā)木虱,全區(qū)果園均已感染程度不一的柑桔黃龍病。由于黃龍病發(fā)病當(dāng)年就可造成柑橘品質(zhì)和產(chǎn)量雙下降,三年內(nèi)橘樹整株死亡,是全球柑橘生產(chǎn)的頭號殺手,而且沒有有效的治療手段,被稱為柑橘“癌癥"。
科學(xué)家為黃龍病防止進(jìn)行了大量的研究工作。最新的研究已經(jīng)證明黃龍病是一種由病原菌介導(dǎo)的免疫疾?。?/span>Ma,2022,Nature communications),但目前仍沒有找到具有推廣價值的治療方法。因此,科學(xué)家對黃龍病的研究主要集中在如何對其進(jìn)行早期防治。
易科泰生態(tài)技術(shù)有限公司利用植物病害快速檢測相關(guān)研究儀器技術(shù)與最新的科研成果,推出易科泰柑橘黃龍病無損快速檢測技術(shù)方案:
1)果園/田間高通量黃龍病檢測技術(shù)方案:采用SpectraScan近地遙感與EcoDrone無人機(jī)遙感技術(shù),可選配手持式/便攜式葉綠素?zé)晒?、高光譜測量及光合儀等
2)柑橘葉片黃龍病檢測技術(shù)方案:綜合運(yùn)用高光譜成像檢測技術(shù)、葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)與多光譜熒光成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)可視化快速檢測,對病害發(fā)生階段和損傷程度進(jìn)行評估。可選配RGB可見光成像、紅外熱成像分析等功能單元,對黃龍病發(fā)病情況與生理表型影響進(jìn)行全面研究。
3)柑橘果實(shí)黃龍病檢測與品質(zhì)評估技術(shù)方案:采用PhenoTron®-HSI果實(shí)品質(zhì)高光譜無損檢測技術(shù),結(jié)合葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù),對果實(shí)黃龍病進(jìn)行檢測并可對果實(shí)品質(zhì)進(jìn)行評估。
以上方案均使用國際儀器技術(shù)。用戶可根據(jù)研究需要靈活組配,還可搭配葉面積儀、植物生理生態(tài)原位監(jiān)測系統(tǒng)等常規(guī)儀器。各個方案在各種植物、作物脅迫(包括病害脅迫)研究中均有大量的文獻(xiàn)與研究成果。感興趣的老師請與我們聯(lián)系索取相應(yīng)研究文獻(xiàn)。
下面介紹綜合運(yùn)用這一技術(shù)方案在柑橘黃龍病快速檢測與評估中的最新研究成果與應(yīng)用案例:
一、果園/大田:通過光譜成像分析識別感染黃龍病的柑橘植株
病害會造成作物葉片、果實(shí)色素及結(jié)構(gòu)的變化,從而造成染病植株的反射光譜異于健康植株。因此,利用機(jī)載平臺(無人機(jī)或有人機(jī))、近地遙感平臺掛載的高光譜/多光譜成像傳感器對農(nóng)田、果園進(jìn)行快速大面積光譜成像分析,是目前大田作物病害識別技術(shù)之一。
中國農(nóng)大與美國佛羅里達(dá)大學(xué)合作,使用高光譜和多光譜成像傳感器,通過航拍測量實(shí)現(xiàn)對感染黃龍病的柑橘植株快速識別。
航拍光譜數(shù)據(jù)結(jié)合田間與室內(nèi)的地面驗(yàn)證數(shù)據(jù),表明航拍光譜數(shù)據(jù)能夠有效區(qū)分健康植株與感染黃龍病的植株,準(zhǔn)確率最高可達(dá)90%。從而證明航拍與近地遙感高光譜成像技術(shù)用于防治黃龍病有非常好的發(fā)展前景。
同時這一研究也指出,為了提高航拍檢測的準(zhǔn)確率,需要田間與室內(nèi)的相應(yīng)地面測量驗(yàn)證。地面驗(yàn)證工作既可以使用便攜式和實(shí)驗(yàn)室專用儀器,也可使用集成的近地遙感平臺。
二、葉片黃龍病室內(nèi)準(zhǔn)確識別與病理表型研究
1. 葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)
葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)從問世以來就是植物脅迫識別與研究的最重要技術(shù)之一。浙江大學(xué)使用FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)發(fā)現(xiàn)了柑橘黃龍病的光合指紋。研究者通過對健康葉片、感染黃龍病葉片和養(yǎng)分缺乏葉片進(jìn)行葉綠素?zé)晒獬上穹治?,確定了黃龍病的熒光標(biāo)志,結(jié)合葉綠素?zé)晒鈪?shù)與成像圖,對葉片黃龍病取得了最佳識別分類效果,準(zhǔn)確率達(dá)到97%。后續(xù),浙江大學(xué)又進(jìn)行了一系列工作研究黃龍病葉片熒光特性與冷熱季節(jié)變換的關(guān)系。
福建農(nóng)林大學(xué)同樣使用FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)發(fā)現(xiàn)葉綠素?zé)晒鈪?shù)能夠精確地反演出由于黃龍病感染造成的淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖含量變化。利用葉綠素?zé)晒鈪?shù)構(gòu)建的隨機(jī)森林模型對柑橘黃龍病診斷的總體識別正確率為 97.50%。采用葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)構(gòu)建了柑橘黃龍病快速診斷模型,能夠?qū)崿F(xiàn)柑橘黃龍病快速無損檢測,可為柑橘黃龍病的早期預(yù)警提供新方法。
2. 高光譜成像技術(shù)
實(shí)驗(yàn)室高光譜成像儀器除了用于航拍數(shù)據(jù)的驗(yàn)證,也廣泛用于病害的室內(nèi)檢測與研究。西南大學(xué)利用Specim高光譜成像系統(tǒng)對葉片黃龍病的特征光譜曲線進(jìn)行測量與分析。通過對獲得光譜曲線進(jìn)行分析處理,對比PCR分析結(jié)果,對黃龍病的識別率最高達(dá)到92.5%。這一研究結(jié)果也證明在癥狀發(fā)生之前通過早期無損檢測發(fā)現(xiàn)黃龍病是可行的。
3. 多光譜熒光成像技術(shù)
多光譜熒光成像技術(shù)是另一種廣泛用于植物病害研究的無損成像技術(shù)。病害會造成植物合成大量次生代謝物如多酚、黃酮等。這一方面是由于植物初級代謝受到抑制和干擾,另一方面這些次生代謝產(chǎn)物也是植物應(yīng)對脅迫尤其是病害防御機(jī)制的重要組成部分。多光譜熒光成像技術(shù)通過檢測次生代謝物的特異藍(lán)綠熒光來識別病害的發(fā)生并評估病害對次生代謝的影響。這一技術(shù)近年來逐漸成熟,在歐洲廣泛用于各種蔬菜病害研究。
在歐洲最新的研究工作中,多光譜熒光成像經(jīng)常與葉綠素?zé)晒獬上瘛?/span>高光譜/多光譜成像、紅外熱成像等其他表型分析技術(shù)結(jié)合,開展了更深入的作物病害檢測和表型研究工作。
德國萊布尼茨蔬菜和觀賞植物研究所IGZ致力于通過這些成像分析技術(shù)發(fā)展一種能夠高通量快速檢測生物脅迫的方法。他們使用了一種模式植物-病原體系統(tǒng)生菜-立枯絲核菌(Rhizoctonia solani),希望通過這幾種技術(shù)獲得的數(shù)據(jù)能夠快速將受到生物脅迫和未受到脅迫的植株區(qū)分開。
通過數(shù)據(jù)分析最終發(fā)現(xiàn)葉綠素?zé)晒鈪?shù):PSII最大量子產(chǎn)額Fv/Fm和熒光衰減比率Rfd的區(qū)分,誤差≤0.052。研究者希望通過進(jìn)一步工作,將這一發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于園藝和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐。同樣,這些無損成像技術(shù)結(jié)合而成的病理表型分析技術(shù)也將為黃龍病檢測提供有力的工作。
三、柑橘果實(shí)病害無損檢測與品質(zhì)評估
果實(shí)會由于病害、失水等各種因素造成的組織衰老、水分損失,乃至變質(zhì)。葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)已經(jīng)廣泛用于檢測這一過程的果實(shí)品質(zhì)變化。而在黃龍病檢測中,由于柑橘果實(shí)感染黃龍病后的特征變化就是果實(shí)變綠,因此應(yīng)用葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)對柑橘果實(shí)進(jìn)行檢測會非常有效。
高光譜成像技術(shù)同樣用于了柑橘病害檢測。華東理工大學(xué)使用Specim高光譜成像系統(tǒng)對柑橘黑斑病進(jìn)行了檢測。在發(fā)病早期即取得了最高93.8%的準(zhǔn)確率,并確定了黑斑病果實(shí)與健康果實(shí)各自的特征波段。
同時,高光譜成技術(shù)還可以對果實(shí)營養(yǎng)進(jìn)行無損分析。易科泰光譜成像實(shí)驗(yàn)室技術(shù)人員,使用PhenoTron®-HSI果實(shí)品質(zhì)高光譜無損檢測技術(shù)(400-1700nm),分別對產(chǎn)自甘肅莊浪(GZ)、陜西宜川(SY)、山東平度(SP)三個不同產(chǎn)地的2021年秋季采摘的紅富士蘋果進(jìn)行光譜成像分析,并分別選取三種樣品表面及剖面各10個區(qū)域?qū)崪y糖度,建立預(yù)測模型評估糖度分布。這一技術(shù)將會助力柑橘黃龍病的防治與研究工作。
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FluorCam葉綠素?zé)晒?/span>/多光譜熒光技術(shù)
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