基于叶片光谱分析的小麦白粉病与条锈病区分及病情反演研究

小麦条锈病光谱遥感检测与分类算法研究引言小麦是世界上最重要的粮食作物之一，然而，小麦条锈病是一种常见的病害，能够严重影响小麦的产量和品质。

因此，准确、快速地检测和分类小麦条锈病对于农业生产具有重要意义。

近年来，光谱遥感技术的发展为小麦条锈病的检测和分类提供了新的机会。

本文将探讨小麦条锈病光谱遥感检测与分类算法的研究现状和发展趋势。

一、小麦条锈病光谱特征分析为了能够准确检测和分类小麦条锈病，我们需要先了解小麦条锈病在不同光谱波段下的特征。

光谱遥感技术可以获取不同波段下物体的反射率数据，进而分析其光谱特征。

研究表明，小麦条锈病在可见光和近红外光谱区域呈现出明显的特征差异。

例如，在可见光谱区域，感染小麦条锈病的叶片会出现红斑和黄斑，而在近红外光谱区域，感染小麦条锈病的叶片会呈现出较高的反射率。

因此，光谱遥感可以通过提取不同波段下的特征，实现小麦条锈病的检测和分类。

二、光谱遥感图像获取与预处理光谱遥感图像获取是小麦条锈病光谱遥感检测与分类算法的第一步。

通过卫星、无人机等遥感平台获取小麦农田的光谱遥感图像，能够全面地反映农田的生长状况和植被信息。

在获取到光谱遥感图像后，我们需要进行预处理，包括大气校正、辐射校正和几何校正等。

这些预处理步骤能够消除光谱图像中的噪声和光照变化，提高小麦条锈病检测与分类算法的准确性。

三、小麦条锈病光谱遥感检测算法研究小麦条锈病光谱遥感检测算法旨在利用光谱特征检测感染小麦条锈病的叶片。

常用的检测算法包括阈值法、比值法、比例法和指数法等。

阈值法基于阈值来确定感染程度，比值法基于不同波段之间的比值，比例法基于不同光谱波段的比例，而指数法基于光谱反射率的变换指数。

这些算法能够有效地提取小麦条锈病的光谱特征，并进行目标检测。

四、小麦条锈病光谱遥感分类算法研究小麦条锈病光谱遥感分类算法旨在将感染小麦条锈病的区域与正常区域进行分类。

常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）和卷积神经网络（CNN）等。

小麦锈病及白粉病的发生与防治郭利红【摘要】@@ 1 小麦锈病rn小麦锈病又叫黄疸,有条锈病、秆锈病和叶锈病3种.小麦发生锈病后,体内养分被吸收,叶绿素被破坏,大量孢子堆突破麦叶、麦秆表皮,严重影响小麦产量和品质.小麦感染锈病后,初期在麦叶或麦秆的表面上出现褪绿的斑点,以后长出黄色或红褐色粉孢,粉孢破裂散出似铁锈的粉末.后期又长出黑色的孢斑或粉孢,即病菌冬孢子堆.【期刊名称】现代农村科技【年(卷),期】2011(000)010【总页数】21 小麦锈病小麦锈病又叫黄疸，有条锈病、秆锈病和叶锈病3种。

小麦发生锈病后，体内养分被吸收，叶绿素被破坏，大量孢子堆突破麦叶、麦秆表皮，严重影响小麦产量和品质。

小麦感染锈病后，初期在麦叶或麦秆的表面上出现褪绿的斑点，以后长出黄色或红褐色粉孢，粉孢破裂散出似铁锈的粉末。

后期又长出黑色的孢斑或粉孢，即病菌冬孢子堆。

1.1 危害症状。

有3种症状表现。

1.1.1 条锈病。

主要为害叶片，在叶鞘、秆及穗上亦能发生。

最初形成褪绿的条斑，接着在斑内逐渐形成夏孢子堆。

夏孢子堆鲜黄色、卵圆形，比秆锈和叶锈的都小，在叶片上循叶脉纵向排列成线条状，极为整齐，这是此病最典型的症状。

后期表皮轻微破裂，散出鲜黄色粉末，即夏孢子。

小麦即将成熟时，在夏孢子堆的内部或边缘形成暗黑色较扁平而突起斑点，排列成行，此斑点不易破裂。

1.1.2 叶锈病。

主要发生在叶片的正面，也能侵染叶鞘。

夏孢子堆初期呈桔红色，后期呈黄褐色，圆形或椭圆形，不规则散生在叶片中部或尖端，较秆锈病的小而比条锈病的大，表皮破裂不显著。

破裂后散出桔红色的夏孢子。

小麦成熟时，在原来产生夏孢子堆的地方又产生冬孢子堆。

1.1.3 秆锈病。

主要发生在茎秆和叶鞘上，叶片上较少，严重时，也能在穗上发生。

最初在表皮下产生棕红色、长椭圆形或圆形有脓疱状小斑点，略隆起，即夏孢子堆。

夏孢子堆不规则散生，发病严重时愈合成较大的长条形孢子堆，后变为锈褐色，表皮破裂，并向外翻起如唇状，散出大量锈褐色粉末，即夏孢子。

两个小麦品种抗叶锈病和白粉病QTL研究普通小麦(Triticum aestivum L., AABBDD)在粮食安全问题中占有重要地位,小麦叶锈菌(Puccinia Triticina Eriks.)和白粉菌(Blumeria graminis DC. f. sp. tritici)所致病害是限制小麦高产稳产的重要因素。

利用抗病品种控制病害可以减少杀菌剂的使用、降低生产成本、减轻环境污染。

小麦的主效抗病基因很容易被病原菌新的毒性小种克服而失去抗病作用,致使抗病基因不能满足需求,国内外正在加强研究数量抗病资源及微效抗病基因或数量性状位点(quantitative trait locus, QTL),有些QTL所控制的抗病性具有持久性、能持续稳定地控制病害。

中国农业大学植物病理系抗病遗传实验室(简称为“本实验室”)之前的研究发现,小麦品种Luke和AQ24788-83(AQ)对叶锈病、及AQ对白粉病具有一定程度的数量抗性,构建了LukexAQ的1589个重组自交系(recombinant inbred line, RIL)和LukexAuileja (AL)的149个RIL。

本文作者与本实验室其他人员合作完成了如下主要工作：(1)在11种环境中(北京、甘肃、山东田间,及北京、内蒙温室,2009至2014年期间小麦多个不同生长季)测定了这些RIL的病情表现型；(2)从LukexAQ群体中抽取307个RIL,构建了含有605个SSR/EST标记位点和207个DArT标记位点的21对染色体的连锁图,及LukexAL的1A染色体连锁图；(3)基于染色体连锁图和病情表现型数据,从LukexAL的Luke中发现1个抗叶锈病主效QTL (QLr.cau-1AS)及与其紧密连锁的DNA标记gpw2246,是之前国际上未报道的新的抗叶锈病QTL,用Luke×AQ群体对该QTL其标记进行了验证；(4)从LukexAQ中发现了另外5个抗叶锈病QTL(包括Lr34),其中Lr.cau-4AL、QLr.cau-5AS、及QLr.cau-6DS是之前国际上未报道的新的抗叶锈病QTL,这些QTL在上述不同试验环境中均稳定地表现抗病作用；(5)试验证明QLr.cau-1AS的作用程度与Lr34接近,基于gpw2246对QLr.cau-1AS的选择与基于csffr5(国际上克隆的Lr34基因的专一性诊断标记)对Lr34的选择同样有效；(6)基于DNA标记选择(MBS),从Luke×AQ群体中选择到了含有上述6个抗叶锈病QTL的重组自交系,它们显著地提高了抗病程度,认为与QTL距离小于3cM的DNA标记可以用来有效地进行MBS；(7)从LukexAQ中发现了7个抗白粉病QTL及相应的DNA标记,这些标记与它们所代表的QTL之间的遗传距离均小于3cM,基于MBS,从LukexAQ群体中选择到了含有这7个抗白粉病QTL的重组自交系,它们显著地提高了抗病程度。

第２９卷，第１２期２００９年ｌ２月光谱学与光谱分析ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＶ０１．２９，Ｎｏ．１２，ｐｐ３３５３—３３５７Ｄｅｃｅｍｂｅｒ，２００９基于高光谱遥感技术的不同小麦品种条锈病病情指数的反演郭洁滨，黄冲，王海光，孙振宇，马占鸿。

中国农业大学植物病理学系，农业部植物病理学重点开放实验室，北京１０００９４摘要应用混合品种控制小麦条锈病在国内外日益受到重视，通过采集田问不同品种混合小麦条锈病各级病情梯度的高光谱遥感数据，将光谱数据与条锈病病情数据进行相关性分析，利用４个光谱参数构建其与病情指数的同归模型。

结果表明，不同小麦品种组合在不同的病情指数情况下，其冠层光谱信息都表现ｒ一致的变化规律；冠层反射率在可见光区与病情指数为正相关，而在近红外区则达到了显著的负相关；利用６９０与８５０ｎｍ处的反射率、ＳＤｒ、ＮＤＶＩ以及ＲＶＩ与病情指数构建的回归模型拟合效果较好。

研究表明利用高光谱反演条锈病病情指数是可行的，并且小麦不Ｉ司品种对反演效果影响不大。

关键词高光谱；小麦条锈病；病情指数；反演模型中图分类号：０６５７．３，Ｓ１２７文献标识码：ＡＤＯＩ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—０５９３（２００９）１２—３３５３－０５感监测机理。

安虎等［４１采用美国ＬＩ－Ｃｏｒｌ８００－１２外置积分球引言由条形柄锈菌（Ｐｕｃｃｉｎｉａｓｔｒｉｉｆｏｒｍｉｓｆ．ｓｐ．ｔｒｉｔｉｃｉ）引起的与ＡＳＤＦｉｅｌｄＳｐｅｃＰｒｏＦＲ２５００（３５０～２５００ｒｉｍ）型光谱仪耦合对冬小麦条锈病胁迫下不同严重度的单叶进行光谱测定，研究结果表明，随着病害严重度的增加，反射率随之增强，并选择相关性最高的波段（６７０～６９０ｒｉｍ）建立ｒ小麦条锈病严重度和光谱反射率之间的回归模型。

蒋金豹等［５］将小麦条锈病冠层光谱数据进行一阶微分处理，结合小麦病情指数分析表明病情指数与一阶微分在４３２～５８２，６３７～７０１和７１５～７６５小麦条锈病足我国小麦生产上为害范嗣最广、引起损失最大的病害之一，在我困曾多次流行成灾，并造成ｒ重大损失Ｌ１］。

结合冠层光谱和叶片生理观测的小麦条锈病监测模型研究艾效夷;宋伟东;张竞成;王保通;杨贵军;黄文江【期刊名称】《植物保护》【年(卷),期】2016(042)002【摘要】通过开展小麦条锈病接种试验，在多个关键生育期获取被动式的冠层光谱和主动式的叶片生理观测并开展病情调查。

在此基础上，结合优选的光谱特征和生理特征采用偏最小二乘回归方法（PLSR）构建病情严重度反演模型，得到不同生育期精度表现最优的特征组合。

结果显示，基于光谱观测的优选光谱特征和基于叶片生理观测的Flav（类黄酮相对含量）、Chl（叶绿素含量）的不同组合在小麦挑旗期、灌浆早期和灌浆期分别具有较佳表现，模型精度达到r2＝0．90，RMSE ＝0．026。

相比单纯采用光谱特征，综合冠层光谱和叶片生理观测能够使模型精度提高21％，表明两种数据的结合有利于提高病情严重度估测精度。

上述研究可为小麦病害监测仪器的开发提供新的模式和思路。

%This study attempted to combine measurements from both passive and active sensors to form a retrieving model of wheat stripe rust severity.In a disease inoculation experiment,besides the survey of disease severity, measurements of both the passive canopy spectra and active foliar fluorescence were carried out at two key grow-ing stages.Prior to model development,a feature selection protocol is implemented to identify optimal features serving as model input variables.Based on different combinations of the selected features,the retrieving models of disease severity were developed and compared using the partial least squares regression (PLSR)method,todeter-mine the best feature combinations at different growing stages.The results based on the optimal spectral features and leaf physiological observations on Flav (flavonoids),Chl (chlorophyll)of different combinations at wheat flag,early filling and grain filling stages had a better performance,with a precision of r 2 =0.90,and RMSE=pared to spectral characteristics alone,comprehensive canopy spectra and leaf physiological observa-tions improved model accuracy by 21%,showing that the combination of the two kinds of data could improve the disease severity estimation precision.The study can provide a new pattern and idea for the development of wheat disease monitoring instrument.【总页数】10页(P38-46,61)【作者】艾效夷;宋伟东;张竞成;王保通;杨贵军;黄文江【作者单位】辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，阜新 123000; 国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097;辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院，阜新 123000;国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097;旱区作物逆境生物学国家重点实验室，西北农林科技大学，杨凌 712100;国家农业信息化工程技术研究中心，北京 100097;中国科学院遥感与数字地球研究所，数字地球重点实验室，北京 100094【正文语种】中文【中图分类】S431【相关文献】1.基于冠层光谱数据和作物生长模型结合的冬小麦变量施肥优化算法研究 [J], 蒋阿宁;管建慧;高聚林2.基于叶片光谱分析的小麦白粉病与条锈病区分及病情反演研究 [J], 袁琳;张竞成;赵晋陵;黄文江;王纪华3.春小麦抗条锈病新品系的生物学特性及其生理生化研究 [J], 倪建福;欧巧明;令利军;王亚馥;邢更妹;李杉;崔凯;武光禄4.RAPD技术和聚类分析在小麦条锈病菌生理小种研究中的应用 [J], 朴春根;唐文华;曾士迈;孟安明;冯继东5.基于高光谱遥感的小麦叶片含氮量监测模型研究 [J], 冯伟;姚霞;朱艳;田永超;曹卫星因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

长期以来，由于小麦种植模式相对单一，农民关于种植农药等相关方面的知识更新速度较为缓慢，再加上大田栽培管理不科学，使得农药的更新进程较为缓慢，多种病虫害对常规药物的抗旱性不断增强，在这种情况下如果一直沿用传统的病虫害防治手段，会导致防治效果逐年下降，甚至会影响到小麦的产量和品质。

为切实提升小麦的单位面积产量需要种植户将关注重点放置在病虫害流行特点和科学防治方面，注重做好小麦病虫害的针对性调整，确保早发现早处理，将小麦病虫害的发生流行率降到最低程度，避免造成严重危害。

本次研究探讨了小麦中后期病虫害的防治技术要点，希望通过研究对广大同行有所帮助。

小麦是我国的重要粮食作物之一，但在生长过程中容易受到多种病虫害的威胁。

例如，小麦赤霉病、白粉病、锈病等病害，以及若虫、蚜虫、蓟马等虫害，都会对小麦产量和质量造成严重影响。

为了控制病虫害，农民还需要大量投入农药和劳动力，增加了生产成本。

病虫害的防治不仅关乎农民的经济利益，也与食品安全和环境保护息息相关。

农药的过度使用可能导致残留物在农产品中积累，对人体健康构成潜在威胁；同时大量农药使用也会对土壤、水源和生态环境造成污染。

随着科技的不断发展，病虫害防治技术也在不断提升。

例如，基于现代农业技术的精准施药、病虫害监测与预警、新型化学防治和生物防治方法等，为小麦种植中后期的病虫害防治提供了更有效、环保和可持续的解决方案。

一、小麦中后期常见病虫害的发生流行特点1、小麦条锈病小麦条锈病的病原菌是条锈菌，是一种气流传播的真菌。

条锈菌主要以冬孢子越冬，冬孢子可以在小麦田周围的杂草或自生麦苗上越冬。

随着气温的升高，冬孢子萌发成夏孢子，夏孢子通过气流传播到小麦田，对小麦进行初次侵染。

夏孢子在叶片上形成病斑，病斑上产生夏孢子，再次通过气流传播，对小麦进行再次侵染。

小麦条锈病的发生与气温、湿度、品种等因素密切相关。

气温在15℃～20℃、相对湿度在80%以上的条件下，小麦条锈病容易发生。

近红外光谱技术的小麦条锈病严重度分级识别近红外光谱技术是一种非常有效的分析技术，可在不破坏样品的情况下提取大量化学信息。

在植物病害诊断方面，近红外光谱技术已被广泛应用。

针对小麦条锈病的严重度分级识别，近红外光谱技术也是一种非常有前景的方法。

小麦条锈病是小麦的一种常见病害，它能够极大地降低小麦的产量和品质。

当前，小麦条锈病的检测主要依靠肉眼观察和显微镜检测，但这些方法需要经验丰富的专业技术人员来进行诊断，且需要较长的时间。

因此，我们需要一种更加快速、精确的检测方法，来识别小麦条锈病的严重度。

近红外光谱技术可以非常方便地应用于小麦条锈病的检测中。

这种技术利用光谱学原理，通过分析样品中分子振动能级的吸收情况，来确定样品的化学成分和结构信息。

近红外光谱技术的优点是：非常适合用于非常多的样品类型，且可针对特定问题进行定制分析。

在小麦条锈病的检测方面，近红外光谱技术可以非常准确地分析小麦叶片组织中的蛋白质、碳水化合物、氨基酸和其他微量元素的含量，从而评价小麦条锈病的严重程度。

具体来说，针对小麦条锈病严重度分级识别，我们可以利用近红外光谱仪获取小麦叶片的反射光谱数据，并将这些数据与已知病理程度的小麦叶片反射光谱数据进行比较。

利用模式识别算法，可以将小麦叶片的反射光谱数据与不同严重程度的小麦条锈病相对应。

这种算法将近红外光谱图像的每个波长作为一个特征，将光谱图像转换为特征空间中的数据点，并在这个数据点集上进行分类。

在分析过程中，我们可以参考小麦条锈病的严重程度分类标准，将小麦叶片反射光谱数据划分为不同级别。

比如，可以将小麦叶片的反射光谱数据分为完全正常、轻度受损、中度受损和重度受损等级别。

利用这些数据，在模型训练过程中，我们可以建立分类模型，并进一步优化模型的性能。

总的来说，近红外光谱技术是一种快速、精确、非侵入性的检测方法，可以被广泛应用于小麦条锈病的严重度分级识别中。

对于疫情传播迅速的机构，这种方法是非常值得推广的。

127份甘肃农家小麦品种兼抗条锈病与白粉病鉴定与评价作者：李玲王万军曹世勤贾秋珍孙振宇黄瑾张勃来源：《植物保护》2024年第04期关键词农家小麦品种；条锈病；白粉病；抗病性评价；兼抗小麦条锈病由条形柄锈菌小麦专化型引起，小麦白粉病由布氏白粉菌小麦专化型引起，是严重影响甘肃陇南地区（包括陇南市、天水市及定西市和临夏州，泛指甘肃陇南条锈病越夏区）乃至全国小麦生产安全的两种气传性叶部病害，种植抗病品种是防治病害最经济有效且有利于保护环境的措施。

由于病菌具有高度變异性，抗病品种在甘肃一般种植3～5年便会“丧失”抗病性而失去利用价值。

自2010年以来，随着条锈菌CYR34及新菌系ZS在甘肃陇南条锈菌越夏区的先后出现，含有‘贵农21’‘贵农22’‘yr10’和‘中四’血缘品种抗病性相继丧失。

小麦白粉菌群体中含有vPm8的毒性频率一直保持在95%以上，且甘肃省内品种（系）中多含有抗病基因Pm8，导致小麦白粉病在甘肃陇南常年发生流行。

从目前甘肃陇南小麦品种（系）抗病性看，成株期兼抗条锈病和白粉病材料相对较少。

不断挖掘和利用兼抗小麦条锈病和白粉病的优良材料，是持续控制甘肃陇南地区小麦条锈病和白粉病的前提和基础。

目前，甘肃陇南地区小麦抗病育种面临着小麦条锈菌和白粉菌群体毒性变异速度快、可利用的抗性基因（品种）资源有限、抗病品种需要随着毒性菌系的不断变化而不断更替的问题。

两病害在该区域的混合发生，更是加剧了品种（基因）更替的步伐。

小麦农家品种是经过漫长的自然选择和人为干预后保存下来的宝贵遗传资源材料，具备了对当地自然生态条件较强的适应性和与之相对应的生产潜力。

研究发现其含有丰富的优异基因资源。

近年来，国内相关学者开展了7000余份小麦农家品种抗病性研究，先后筛选出诸多优异抗条锈病和白粉病材料，并进行了抗病基因的标记与利用，但生产上仍缺乏兼抗两种病害的优良品种。

本研究对127份成株期抗条锈病性较好的甘肃农家小麦材料，于2021年和2022年进一步进行了苗期、成株期抗条锈病和白粉病性评价，同时在苗期对抗白粉病基因Pm2、Pm4a、Pm8、Pm21进行了分子检测，旨在靶向筛选出双抗优异材料，为甘肃陇南地区抗病育种提供技术支撑。