在氣候變化日益嚴峻的背景下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)面臨著諸多挑戰(zhàn)，油菜作為重要的農(nóng)作物之一，其健康狀況受到廣泛關(guān)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(shù)氣候評估油菜健康的應(yīng)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(guān)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(dǎo)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(chǎn)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。 



應(yīng)對氣候變化，精準農(nóng)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(shù)，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，F(xiàn)520與對照差異不明顯。RCP8.5下，F(xiàn)440、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。 



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(xiàn)，早期檢測病害技術(shù)對于應(yīng)對未來氣候變化下的病害挑戰(zhàn)至關(guān)重要。檢測傳感器技術(shù)+AI技術(shù)結(jié)合應(yīng)用，是一種聚焦病害檢測，促進精準農(nóng)業(yè)的新技術(shù)。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(jié)合生化方法和計算機視覺技術(shù)，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(xiàn)，氣候變化使Xcc癥狀提前出現(xiàn)，并加劇了氧化應(yīng)激和色素組成的變化。Xcc感染加速了氣候條件下已誘導(dǎo)的葉片衰老。通過計算機視覺和深度學(xué)習(xí)算法，研究者能夠利用多光譜熒光成像等傳感器技術(shù)，早期無損識別受感染的油菜，分類準確率超過85%。 



多光譜熒光成像技術(shù)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(jié)合，不僅是技術(shù)突破，更是農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。”研究負責(zé)人Mónica Pineda強調(diào)。該技術(shù)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(xiàn)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(jié)合多光譜熒光成像技術(shù)，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(shù)手段，將大大提高病害診斷、健康評估等效率，從而提供農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率。

多維分析：紅外熱成像與高光譜成像的協(xié)同應(yīng)用
      除了多光譜熒光成像技術(shù)外，紅外熱成像和高光譜成像技術(shù)也發(fā)揮了協(xié)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(jié)果，而高光譜成像測量的植被指數(shù)（VIs）顯著下降，表明植物活力降低。通過提出新的植被指數(shù)，并結(jié)合紅外熱成像和高光譜成像技術(shù)，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。 


     
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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.