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Resonon | 高光谱遥感揭示番石榴叶片虫害响应机制

日期: 2026-07-06
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Resonon | 高光谱遥感揭示番石榴叶片虫害响应机制

研究背景

番石榴是热带和亚热带地区重要的经济果树,但在生产中常受到叶甲类害Costalimaita ferruginea危害。该害虫取食叶片和嫩芽,造成叶片穿孔、叶绿素组织受损和光合能力下降,进而影响植株生长与果实产量。传统虫害调查主要依赖人工目视判断,不仅主观性强、效率有限,也难以在早期准确识别叶片受害程度。因此,如何以快速、无损、可量化的方式捕捉虫害胁迫信号,成为精准植物保护和果园健康监测中的重要问题。而高光谱遥感技术恰好提供了解决思路:它能捕捉叶片可见光—近红外波段完整反射光谱,精准识别虫害带来的叶片生理与结构损伤,为果园精准植保监测开辟新路径。

基于这一思路,巴西圣保罗州立大学的研究团队以番石榴叶片为对象,分析了C. ferruginea 侵染条件下叶片光谱响应特征,为番石榴虫害的非破坏性识别和精准监测提供了新的技术参考。

 Resonon | 高光谱遥感揭示番石榴叶片虫害响应机制

图1.遭受侵害的番石榴植株 (a);无穿孔叶片 (b);轻度穿孔叶片 (c);重度穿孔叶片 (d);以及按健康状况分类的叶片样本 (e)。

 Resonon | 高光谱遥感揭示番石榴叶片虫害响应机制

图2.用于高光谱成像的相机与高光谱传感器设备。

研究方法

研究团队在巴西圣保罗州立大学试验果园内,选取6–8年生番石榴植株,按受害程度将叶片分为三组:

未受害;

轻度受害(Level 1);

重度受害(Level 2);

样品采集后使用Resonon Pika L高光谱成像仪在实验室稳定光源下获取叶片反射率数据,并依次进行:光谱曲线对比、线性回归分析、主成分分析(PCA) 与方差检验(SNK法,α=0.05)

光谱参数:

光谱范围:400-1000 nm;

空间通道数:900;

光谱通道数:281;

光谱分辨率:2.7 nm;

Resonon | 高光谱遥感揭示番石榴叶片虫害响应机制 

图3.番石榴叶片随波长变化的平均光谱反射率曲线:(a)(未受害叶片);(b)(1级受害叶片);(c)(2级受害叶片);CI(置信区间)。

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图4.番石榴叶片平均光谱反射率随波长变化的曲线及分组。

Resonon | 高光谱遥感揭示番石榴叶片虫害响应机制 

图5.番石榴叶片全波段平均光谱反射率及光谱剖面二维主成分分析。

研究结果

(1)番石榴叶片受害后,光谱反射曲线发生明显变化,说明虫害已引起叶片生理和结构改变;

(2)未受害叶片在近红外波段反射率较高;随着虫害加重,近红外反射逐渐降低,反映出叶片内部结构受损;受害叶片在可见光区域的反射特征发生改变,表明害虫取食导致叶绿素组织破坏和光合状态下降;

(3)650 nm附近、680–750 nm红边区域及750–1000 nm近红外区域,对区分不同受害等级表现出较高敏感性;

(4)轻度受害叶片的光谱特征介于健康叶片和重度受害叶片之间,呈现出清晰的虫害梯度变化;

(5)主成分分析显示,不同受害等级叶片在主成分空间中能够较好分离,说明高光谱数据可用于虫害等级判别;

结语

该研究表明,害虫侵染不仅会改变叶片外观,也会在可见光和近红外波段留下可识别的光谱信号。通过高光谱遥感,番石榴叶片受害程度能够被快速、无损地表征,并进一步区分不同虫害等级。对于果园虫害监测而言,这不仅提供了一种更加客观的诊断手段,也为精准植保、早期预警和田间管理决策提供了新的技术支撑。未来,随着便携式光谱设备和智能分类模型的发展,高光谱技术有望在更多作物病虫害监测场景中发挥作用。

发表期刊:Agricultural and Forest Entomology【影响因子:1.7】

研究单位:巴西圣保罗州立大学

研究地点:圣保罗州立大学校内

使用设备:Resonon Pika L高光谱成像仪

DOI:10.1111/afe.70045


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