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  在氣候變化日益嚴峻的背景下，農業(yè)生產面臨著諸多挑戰(zhàn)，油菜作為重要的農作物之一，其健康狀況受到廣泛關注。近幾年，西班牙的Mónica Pineda團隊在利用多光譜熒光成像等技術氣候評估油菜健康的應用研究中取得了多項成果，為油菜種植的可持續(xù)發(fā)展提供了有力支持。相關論文發(fā)表在Plants、Agronomy等期刊雜志上（原文附后）。

● 氣候變化對油菜健康的挑戰(zhàn)

  氣候變化導致的溫度升高、降水模式改變等因素，對油菜的生長發(fā)育產生了深遠影響。研究模擬了不同的代表性濃度路徑（RCP，RCP越大，溫度、CO2濃度越高）研究不同條件下油菜的健康狀態(tài)和病害發(fā)生差異。

不同RCP代表的氣候條件

● 應對氣候變化，精準農業(yè)再添利器
  傳統(tǒng)病害檢測依賴肉眼觀察，往往錯過最佳防控時機。而Mónica Pineda團隊的幾項研究，創(chuàng)新性地采用多光譜熒光成像技術，通過捕捉葉片在紫外光激發(fā)下發(fā)出的藍（F440）、綠（F520）、紅（F680）和遠紅（F740）熒光信號，精準識別植物生理狀態(tài)的細微變化。

● 油菜健康評估：

  研究表明，在不同的代表性濃度路徑（RCP）情景下，油菜的生理指標發(fā)生了顯著變化。RCP4.5下，第25天開始F440、F520高于對照，葉脈尤其明顯。但到第32天，F520與對照差異不明顯。RCP8.5下，F440、F520與對照有顯著差異。F680/F740與葉綠素含量成反比，對照處理期間無變化，處理組則有明顯升高，但到第32天兩個處理組基本一致。

不同氣候條件處理的油菜葉片和多光譜熒光成像結果。F440藍色熒光；F520綠色熒光通常發(fā)生在細胞壁上，F680/740與葉綠素含量成反比。

• AI賦能：油菜黑腐病早期診斷

  研究表明，氣候變化除了會損害植物健康，還可能加劇病原體的出現，早期檢測病害技術對于應對未來氣候變化下的病害挑戰(zhàn)至關重要。檢測傳感器技術+AI技術結合應用，是一種聚焦病害檢測，促進精準農業(yè)的新技術。在Mónica Pineda團隊的另一項氣候變化條件下油菜黑腐病的評估方法研究中，結合生化方法和計算機視覺技術，分析了油菜與黑腐病菌（Xanthomonas campestris pv. campestris，Xcc）的相互作用。研究發(fā)現，氣候變化使Xcc癥狀提前出現，并加劇了氧化應激和色素組成的變化。Xcc感染加速了氣候條件下已誘導的葉片衰老。通過計算機視覺和深度學習算法，研究者能夠利用多光譜熒光成像等傳感器技術，早期無損識別受感染的油菜，分類準確率超過85%。

  通過ROI選區(qū)（上圖圓圈）、使用ROI直方圖數據（多光譜熒光成像系統(tǒng)可直接導出該數據）及其數據特征參數，優(yōu)化數據，并通過4種深度學習算法，篩選出獲得顯著體現病害與對照組差異的參數（p＜0.05），病害識別精度均高于85％

● 多光譜熒光成像技術的優(yōu)勢

  “氣候變化下，植物與病原體的博弈正在升級。多光譜熒光成像與AI的結合，不僅是技術突破，更是農業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關鍵一環(huán)。”研究負責人Mónica Pineda強調。該技術能夠通過捕捉油菜葉片在不同波長下的熒光信號，快速、無損地評估油菜的生理狀態(tài)。與傳統(tǒng)的檢測方法相比，它不僅具有高靈敏度和高分辨率的特點，還能實現大面積的快速檢測，為油菜種植者提供及時、準確、早期的健康信息。而通過計算機視覺和分類算法，結合多光譜熒光成像技術，可以建立一種早期病害檢測評估模型，為油菜病害的早期防治提供了有力支持。是走出實驗室、走向田野的重要技術手段，將大大提高病害診斷、健康評估等效率，從而提供農業(yè)生產效率。

● 多維分析：紅外熱成像與高光譜成像的協同應用

  除了多光譜熒光成像技術外，紅外熱成像和高光譜成像技術也發(fā)揮了協同作用。在RCP情景下，溫度升高可能是氣候變化引起蒸騰減少的結果，而高光譜成像測量的植被指數（VIs）顯著下降，表明植物活力降低。通過提出新的植被指數，并結合紅外熱成像和高光譜成像技術，研究人員能夠更全面地評估油菜的生理狀態(tài)和健康狀況。

不同條件下的油菜葉紅外熱成像結果（左）及西藍花葉高光譜成像獲得的植被指數（VIs）（右）

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參考文獻

[1] Pineda Mónica, and Matilde Barón. "Health status of oilseed rape plants grown under potential future climatic conditions assessed by invasive and non-invasive techniques." Agronomy 12.8 (2022): 1845.

[2] Pineda Mónica, and Matilde Barón. "Assessment of Black Rot in Oilseed Rape Grown under Climate Change Conditions Using Biochemical Methods and Computer Vision." Plants 12.6 (2023): 1322.

[3] Pineda Mónica, Matilde Barón, and María Luisa Pérez‐Bueno. "Diverse projected climate change scenarios affect the physiology of broccoli plants to different extents." Physiologia Plantarum 176.2 (2024): e14269.