水稻作為一種常見的糧食作物,在中國(guó)有著悠久的種植歷史,種植地在南北方皆有分布。為了在有限的耕地上養(yǎng)活日益增長(zhǎng)的人口,科學(xué)家們一直在不斷探索,減少病害,提高稻米產(chǎn)量。
稻瘟病被稱為“水稻癌癥”,廣泛分布于世界各稻區(qū),而且有可能發(fā)病于水稻的各生育期,是一種毀滅性的真菌病害,全球每年因稻瘟病造成的產(chǎn)量損失達(dá)數(shù)千萬(wàn)噸,威脅著全球的糧食安全。
江蘇省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件得天獨(dú)厚,素有“魚米之鄉(xiāng)”的美譽(yù),作為我國(guó)水稻種植大省,早在古代就流傳著“蘇湖熟,天下足”的諺語(yǔ),現(xiàn)如今也是我國(guó)南方最大的粳稻生產(chǎn)省份。
來(lái)自南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的一組研究團(tuán)隊(duì),在2018-2021年在江蘇省對(duì)稻瘟病的檢測(cè)展開了相關(guān)研究。
稻瘟?。≧B,由稻瘟病原菌引起)是全球水稻生產(chǎn)中最具破壞性的疾病,其可造成重大產(chǎn)量損失,并日益威脅著全球糧食安全,且這一問題在<2公頃的亞洲小農(nóng)系統(tǒng)中更加嚴(yán)重。
據(jù)統(tǒng)計(jì),稻瘟病侵染每年引起的水稻產(chǎn)量損失能夠養(yǎng)活全球6000萬(wàn)人。因此,用通用指標(biāo)準(zhǔn)確檢測(cè)稻瘟病的發(fā)生對(duì)于早期病害預(yù)防和蔓延控制至關(guān)重要,但迄今尚未得到解決,且改善這種病害的早期預(yù)警在大多數(shù)亞洲小農(nóng)戶田塊的可行性和準(zhǔn)確性仍未得到充分實(shí)現(xiàn)?,F(xiàn)有的檢測(cè)RB發(fā)生的方法主要依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員的目視檢查,這需要較高的時(shí)間和勞動(dòng)成本。
最近,已證明反射光譜在揭示多空間尺度上由病原體侵染引起的復(fù)雜生理和光譜變化方面,以及在早期階段檢測(cè)癥狀方面具有巨大潛力,然而,是否可以開發(fā)一種多空間尺度上RB檢測(cè)的通用方法仍然知之甚少,利用衛(wèi)星圖像揭示小農(nóng)戶田塊稻瘟病擴(kuò)散潛在熱點(diǎn)的研究報(bào)道有限。且現(xiàn)存的病害檢測(cè)模型大多忽略了空間相關(guān)性,在表征病原體侵染的時(shí)間動(dòng)態(tài)方面缺少合理性。
基于此,在本研究中,來(lái)自南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的一組研究團(tuán)隊(duì)在2018-2021年以中國(guó)東部的江蘇省3個(gè)地點(diǎn)(以水稻和冬小麥輪作種植為特征的農(nóng)業(yè)平原地區(qū))為例,進(jìn)行了7個(gè)實(shí)驗(yàn),開展室內(nèi)接種侵染試驗(yàn)、田間自然侵染試驗(yàn)、及實(shí)地調(diào)查測(cè)量,使用ASD FieldSpec 4 Hi-Res光譜儀測(cè)量感染及健康樣品葉片和冠層的光譜反射率?;趯?shí)測(cè)的高光譜數(shù)據(jù)和哨兵-2圖像數(shù)據(jù),結(jié)合線性判別分析(LDA)、簡(jiǎn)單線性回歸及熱點(diǎn)分析,確定兩年(2018年和2019年)中單波段對(duì)健康和感染葉片的可分性、構(gòu)建稻瘟病敏感植被指數(shù)(RIBI)、建立回歸模型以評(píng)估RIBI在不同尺度對(duì)稻瘟病發(fā)生的識(shí)別精度和對(duì)病情指數(shù)(DI)的估算能力、及進(jìn)行RB的時(shí)空動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。
研究區(qū)和采樣位置;彩色方塊表示采樣點(diǎn)的位置;彩色圓點(diǎn)表示現(xiàn)場(chǎng)采樣點(diǎn)
本研究方法流程圖
水稻葉片(A)和冠層(B)反射率對(duì)病原菌侵染的響應(yīng)。
(A)表示接種后不同天數(shù)收集的健康葉片和RB感染葉片的平均反射率(DAIs),(B)在400-2400nm范圍內(nèi)顯示水稻近冠層反射率
【結(jié)果】
在近地冠層尺度上RIBI(A:RIBInir,B:RIBIred)與DI之間的關(guān)系散點(diǎn)圖
(A) 基于哨兵-2A數(shù)據(jù)的健康水稻和具有不同病害指數(shù)(DI)的感染植株的冠層光譜特征。
(B)DI與RIBInir(來(lái)自哨兵-2A的664.6 nm、782.8 nm和1614 nm波段)的關(guān)系散點(diǎn)圖。
2020年不同天數(shù)(DOY)受侵染(橙色)和健康(綠色)水稻植株之間的RIBInir(a,c)和NDVI(b,d)的雨云圖,位于兩個(gè)地點(diǎn)(第一行:Tangcao,第二行:Taiping)。
基于哨兵-2A衛(wèi)星圖像檢測(cè)到的小農(nóng)戶田塊潛在的RB擴(kuò)散趨勢(shì)的熱點(diǎn)圖
【結(jié)論】
本研究構(gòu)建了兩種RIBI,即RIBInir =(R753-R1102)/(R665+R1102)和RIBIred =(R753-R1102)/(R665+R1102),用于健康和受感染葉片的分類和疾病指數(shù)的冠層尺度量化。葉片尺度測(cè)量結(jié)果表明,在2018年、2019年及2020年田間條件下,RIBInir和RIBIred在溫室條件下對(duì)感染和健康樣本分類的總體準(zhǔn)確性較高(2018:RIBInir: 81.41%;RIBIred:84.62%,2019:RIBInir:81.30%;RIBIred:90.37%,2020:RIBInir:86.36%;RIBIred:89.39%)。RIBIred對(duì)兩年內(nèi)RB發(fā)生和RB感染發(fā)作的檢測(cè)具有較高的敏感性和特異性。
此外,在多尺度評(píng)估了DI-RIBInir關(guān)系。與傳統(tǒng)的VIs(近地:R2<0.47,衛(wèi)星:R2<0.54)相比,所提出的RIBInir與地面光譜(R2=0.73)和哨兵-2A圖像(R2=0.78)的DI的相關(guān)性更顯著,更強(qiáng)的DI-RIBInir關(guān)系歸因于使用了兩個(gè)近紅外(NIR)波段,這有助于增強(qiáng)由病原體侵染誘導(dǎo)的NIR區(qū)域的獨(dú)特光譜響應(yīng),與廣泛研究的可見區(qū)域相反。多時(shí)間分析結(jié)果表明,衛(wèi)星衍生的RIBInir(R2=0.78)與DI的相關(guān)性始終強(qiáng)于傳統(tǒng)VIs(R2<0.54),并成功捕獲RB侵染和恢復(fù)的時(shí)間動(dòng)態(tài)。另外,RIBInir和熱點(diǎn)分析的結(jié)合成功地捕捉到了小農(nóng)戶田塊潛在的稻瘟病擴(kuò)散的田內(nèi)熱點(diǎn)。
總之,本研究擴(kuò)展了葉片對(duì)RB的光譜響應(yīng),為星載探測(cè)RB的發(fā)生提供了有希望的結(jié)果。且這些結(jié)果支持使用RIBInir和公開可獲得的衛(wèi)星圖像來(lái)跟蹤區(qū)域病原體侵染情況,并促進(jìn)亞洲小農(nóng)農(nóng)場(chǎng)關(guān)于病害控制和干預(yù)的決策,為量化野外病害發(fā)生和檢測(cè)潛在熱點(diǎn)提供新的機(jī)遇。
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