番茄叶子有白色一条线

基于光谱指数的番茄叶片病害检测

1.番茄叶霉病材料获取

如果番茄植株处在生长期旺盛的阶段遭受到病菌或病毒的侵染，会影响被***的植株生长发育。也因为病害肆虐，番茄生长发育缓慢，座果率不高，直接损害经济效益。所以，在番茄植物的发育前期对其叶片进行病害的检测至关重要，特别是在早期检测出叶片的病害，可以及时控制病害的发生和传播。

1.1 感染植株

叶霉病是在温室大棚中的番茄植物的生长期间极易发生和传染的疾病，由于其严重病害的外在形状表现为毛状霉层，故又被称为“黑毛病”。染病植株的叶片症状：主要侵染番茄叶片形成霉菌损坏，当该病发生时，较早从植物基部的老叶子显示出明显的损坏迹象，慢慢的病情逐渐恶化，作物的叶中和上部显现出不同程度损害。

大棚种植环境和温度记录（左），以及自然患病叶霉病的番茄叶片状况（右）

图1健康样本与病害样本的图片

实验中所使用的番茄（或刺五加）样本均从吉林**春农科院经济植物研究所采摘。在长春经济植物研究所里研究人员的协同下，进行了植物叶片病理检验分析，证实已***番茄的叶霉病（刺五加的黑斑病）采集自然状态下患病叶片112片及健康叶片52片，并按照叶片患病区域的面积大小及患病后叶片的木化程度划分病害程度的等级。由于植物光照，通风或个体差异，在植株受***的早期，叶片上呈现黄色病斑，患病区的形状一般为椭圆形。无论病变的外在形状如何，其边缘总是会发现淡黄色斑痕。叶片受到病害侵蚀后，其正反两面观察将出现差异，霉菌层将会出现在患病叶的背面。患病初期叶片背面的形状会显现出灰白色霉菌层，不加处理久而久之霉层一点一点地由灰白色变至灰棕色。直到严重患病情况下，观察叶片正面也将长满患病斑块，处在这一阶段，患病的叶片从翠绿色变成黄褐色，并伴有卷曲逐渐变干，**终病叶脱落。查阅资料显示，番茄发病后通常导致10％至25％的果实产量下降。假如在田间患病严重，甚至减产50％以上，整个蔬菜大棚的其他作物也因叶子上的该种霉菌而绝收。

1.2 病害识别

图2待测叶片和其孢子形态

番茄叶霉病主要由半知菌亚门***引起，该病菌常生成分生孢子，与无性世代繁衍的子囊菌极其相仿。在分生孢子梗上附着大量的孢子，孢子梗存在形式多变是鉴别病害间差距的根据，颜色的有无，生长的散布和聚集，附着的位置（孢子座，孢子盘和孢子器内）差异均有可能。常用挑、刮或切等方式制备临时载玻片，简化操作便于查看辨识相应的病原菌，分生孢子的颜色，以及多个孢子间的间隔距离，同时也要观察其与分生孢子梗的形状方位，就可判别孢子的种类。通过农科院专业人士的镜检判断，和对患病植株的检测专业性的查验，确定了研究病害的种类确是番茄叶霉病。

2.叶霉病可见光-近红外光谱检测（400-1000nm）

2.1光谱反射率强度曲线

大量试验数据证明，在400-1000nm波段范围内，对采集得到的光谱反射率强度数据进行分析，能够起到降低某些特定波段的噪声，提高模型精细度和稳定度的有效作用。高光谱强度曲线图是将若干健康和患病叶片的光谱反射率强度值提取出来，并直观地绘制在光谱反射率强度曲线图上。通过对比，两者的光谱反射率强度曲线趋势走向没有明显的区别，轮廓几乎无差别。同时发现，在两组曲线的两端均存在较大的噪声，因此舍弃该段波长的数据。在波段380-963nm范围内，采集到的番茄健康和染病叶片的原始光谱反射率强度曲线图，如图3所示，水平坐标表示波长，竖直坐标表示光谱反射率强度值。在550nm和710nm附近有两个峰值，在670nm附近有一个波谷，近红外波段范围内光谱反射率强度明显增强，可见光波长波段范围内的光谱反射率强度值要整体低于近红外波段下的强度值，并且患病区域的光谱强度值要略低于健康区域的峰值光谱曲线强度值。

(a)

(b)

图3可见光（400-1000nm）健康(a)和染病(b)番茄叶片的光谱反射率图

使用导数光谱方法，可以达到两个目的：一方面能够提高原始光谱的分辨率同时转变光谱轮廓曲线满足清晰要求，另一方面有效地消除基线随时间定向的变化或稳定削弱背景干扰等因素的负面作用。当然，在使用导数光谱法之前，由于原始光谱数据中常混有一部分高频噪声，为了避免噪声信号也被放大，需预先处理原始的光谱数据，达到提高信噪比的目的。下面简单讨论未经过预处理，可见光（400-1000nm）健康(a)和染病(b)番茄叶片的一阶导数光谱信息，如图4。

(a)

(b)

图4可见光（400-1000nm）健康(a)和染病(b)番茄叶片的一阶导光谱反射率图

未经过预处理的光谱数据前后峰值大小明显，值得注意的是，在选取健康病害的区域包含了叶脉和叶肉两部分，这就造成了在570-640nm波长范围内，光谱的带宽更加大。同时总体一阶导数光谱变换明显，在导数曲线峰值区域变化图上分析可得，健康区域一阶导数峰值位于红边（662nm）处，而染病区域要相对于此位置存在明显的峰值蓝移，维持在（639nm）处，并且强度比值差异更加明显，可以看出原始光谱变化更加明显突出，可将其视为特征峰位出现的位置。

2.2 光谱特征信息

接下来，讨论平均光谱曲线下的光谱强度信息有哪些特征，并以此特征来描述健康与患病叶片光谱数据的差别。

(1)导数光谱强度

导数光谱法测定物质的基本原理可解释为吸收光谱关于波长的微分系数(/dAdλ)对波长(λ)的函数关系图。反映到原始波谱就是分析其波峰波谷等位置点。若定义光谱值为A= f(λ)，当波长变换一个单位增量Δλ 时，则A将对应增加ΔA。由极限等相关知识可推出：

根据这一特性，可反应在原始光谱中，光谱变化率高的波长或波段，进而有利于找到样本光谱差异的波段信息，以此来提取特征波长/特征波段。

图5可见光（400-1000nm）感兴趣区的平均光谱探测光强曲线

将图像划分感兴趣区域，分为健康区域（实线），轻微病害（短划线）和严重病害（双点划线）三类，可以观测到三者在该波段范围下光谱曲线存在明显差别，见图5。不难看出，健康区域的光谱变化满足绝大多数植物叶片的特性，492-517nm波长之前，*有健康叶片存在峰值特征，根据叶片的病害症状推测，该现象与叶霉病患病叶片的边缘退黄丢失叶绿素相关，因此只在健康叶片上表现为峰值，叶片退黄后光谱峰值左移；在波段618-682nm波长范围内，存在“红边效应”，在植物病理学研究中有相关报道，该现象与植物内部生物组织细胞失水有关，可以表达植物的健康状况，随着病害严重程度的不断加深，该变化愈来愈明显。

表1根据平均光谱探测光强区别的特征波长/特征波段

(2)包络线去除法

包络线去除法又称连续统去除法。该处理算法不*能够在短时间内解析出在感兴趣区域上的光谱特性，而且通过观察被检测样本吸收与反射的光谱曲线强度特征，非常容易将差异样本区别开。将反射率强度值归一化操作应用到处理中，吸收反射率强度完成相应的操作转至同一光谱背景之中，更有利于各种物质的光谱曲线强度特征值进行比较，来达到分类识别的目的。“包络线”的含义是在连续不间断的光谱曲线上顺次连接每一凸出的峰值位点，然后寻找并标记出外角（处在折线的峰值位点出，角度值大于180°），，原始光谱曲线上的光谱强度值除去包络线上相对应的强度值大小的表达式就是理论公式，定义成包络线去除参量。

图6 可见光（400-1000nm）感兴趣区的包络线去除光强曲线

图6看出，当光谱曲线经过去包络线归一化后，又有部分特征波段突显出来，健康区域的反射光在波段507nm波长处表达明显，而患病区域无论严重与否在此处均是没有峰值的，即患病区域在绿光区域没有强烈的反射现象；然而，“红边效应”在不同程度的患病区域都存在，只不过伴随着病害严重程度的加剧，该效应显现的程度逐渐削弱，峰值落差也变小，间隔带宽变短，形成了622-690nm波长间较容易区别健康区域与患病区域的波谱特征范围的现象。在重度病害中，687-804nm波段范围下，由于原始光谱反射率强度基本维持恒定数值，所以在去包络线后，也维持在“1”的水平，固可作为该方法的重度病害的识别特征波段。

表2 根据包络线去除区别的特征波长/特征波段

(3)二进制的编码

1996年Mark提出了一种新的基于多光谱形状的二进制编码特征提取方法，指出在高光谱图像的监督分类中取得很好的应用效果。处在波谱平均值以下的编码记为0，反之记为1，若干位(bit)的二进制编码则是由数个谱段的多/高光谱组成的。

图7可见光（400-1000nm）感兴趣区的二进制编码光强曲线

二进制编码的计算方式简便易行，平均光谱曲线从图7中观察，标记平均光谱曲线的峰位上升沿和下降沿对应波段，这里能够通过峰值半宽度，来瞬间判别三类样本，得出很鲜明的分区结论。具体来讲，518nm波长是患病区域的标志峰位；而患病的严重与否，则需要判别607-624nm波长之间有无二进制的特征峰位，若存在，则视为轻微病害可以进行药物治疗，反之，则需要***该植株以免造成更大的损失。严谨的来讲，健康区域**在644nm波段后，才出现二进制编码特征波长。

表3根据二进制编码区别的特征波长/特征波段

(4)植被指数

资料显示，植物的光谱特征信息是指植物叶片的重要化学成分，例如，植物色素（pigments）、水分含量（water）、有机碳（carbon）、无机氮（nitrogen）等均能实现植被指数（宽带/窄带，光利用率，叶冠层氮，干旱和碳元素衰变，叶绿素含量，水分含量）的检测，这些光谱植被指数不*能够衡量绿色植被的数目和详细的生长情况，还可完成对植被生长各周期的病因诊断，以及遭受病虫害的影响程度的评估，进而实现对作物产量的预测，和叶片面积指数的诊断，以及描述农作物生物物理变量。

图8可见光（400-1000nm）计算植被指数（NDVI）的可视化结果

(a)叶片原始图样；(b)NVDI

计算过后的图样对比图8的两幅图，*用植被指数来进行判别，可以将叶片的重度患病区域查验出来，但是无法将轻微患病的区域检测到，即该判别方法无法实现叶霉病的早期检测，所以，要将此方法与其他检测方法相结合，综合给出结论。

2.3建模与分析

图9可见光（400-1000nm）应用特征波长的识别率

此次研究使用三类特殊的特征波长提取方法得到6个特征波长的对应点，各自**地构建出光谱角匹配识别模型，输入变量将选取全部特征波长组成。以***上叶霉病和未***叶霉病的两组番茄叶片为研究对象，每组100个样本，测试样本光谱值选取的是求取反射光谱的平均强度值，之后又分别选取200片番茄未知（事先标记但测试时打乱检测顺序）叶片的反射光谱强度值为目标光谱，演算并统计出测试光谱和目标光谱的光谱角数值，其识别结果如图9所示。在某些特征波长下（517，545，618，622，685和826nm），模型的识别率存在一定差异，总体趋势均大于86%，为先下降后再上升，其中，健康样本的识别率要更优一些。在517nm处，由于绿色植物的光合作用，可以与患病的做出严格区分，识别效果100%；在622nm处，是红边效应的存在，识别效果也能达到98%；其他波段虽然也能有一定区别效果，但的特征波段为517和622nm，健康和病患识别率均达到96%以上。

3、叶霉病短波近红外光谱检测（900-1700nm）

3.1光谱反射率强度曲线

在番茄的开花前期生长阶段中，采集到的健康和染病叶片的原始光谱反射率强度，绘制出876-1734nm波长范围内的光谱反射率强度曲线图，如下图10所示，水平坐标示意波长，竖直坐标示意光谱反射率强度值。

(a)

(b)

图10近红外（900-1700nm）健康(a)和染病(b)番茄叶片的光谱反射率强度图

不难看出，区别于可见光光谱，在两组曲线前后两端均出现较大的噪声，需预先略去此处数据，健康样本略显紊乱，走势忽高忽低。多项研究表明，在980-1280nm波长之间，植物细胞内部在多种细胞器正常运转下，将有不少理化产物生成，造成该波段间的健康叶片光谱曲线变化复杂。健康样本曲线在1453nm附近处各有一个波谷，此处是水含量的吸收特征峰位，健康叶片的含水量较高，在此波段处的反射率强度较低。反观患病叶片区域上，没有了健康的细胞器运转，也缺失了水分，造成了在近红外波段下，基本维持稳定，并且光谱反射率强度总体在各点均高于健康叶片区域。相比于可见光下的处理，未经过预处理的一阶导数光谱数据在近红外波段下的强度值变化，如图11所示。

(a)

(b)

图11近红外（900-1700nm）健康(a)和染病(b)番茄叶片的一阶导光谱反射率强度图

在近红外波段下，绝大部分导数光谱呈现相仿态势，导数光谱无差别，健康区域位于1140nm和1390nm两个波段下，存在波谷，不难理解，前者表示植物细胞的细胞器运作，后者描述水含量的突出表达；但在患病区域基本维持一条水平线，观察不到任何波段差异变化。总的来说，在近红外波段下，由于可参考的研究较少，难以进行细致分析，因此，需要通过汇总数据的变化趋势尝试与植物生理内在的表现构建联系。

3.2 光谱特征信息

(1)导数光谱强度

图12近红外（900-1700nm）感兴趣区的平均光谱探测光强曲线

具体来看，三类样本在光谱曲线上差别明显，并且健康区域的光谱变化满足绝大多数植物叶片的特性，健康区域与轻微病变区域的光谱反射率强度整体变化趋势相对复杂，相反严重病变区域却表现为波动小，且健康区域的反射率强度低于严重患病区域；另外，健康区域反射率强度伴随着波段范围递增，会出现先下降后上升的转变，该变化将一直持续至波段尾部。总结其他文献来看，出于细胞器的理化反应细胞内部的水和氧转化频繁，不难判定水、氧的窄吸收带就处在910，960和1120nm等波段；并且在1350nm波段之后，健康和患病区域的光谱强度将不再显现有规律的变化，只有1453nm的水带吸收峰的位置健康与患病区域有所区别。总的概括，番茄叶片的光谱在细胞器代谢产物、水分诸多吸收波段全部呈现与除此以外的绿色植物叶片相似的特征。由此可见，基于番茄叶片光谱特性进行番茄叶霉病的检测分析是可行的。

表4根据平均光谱探测光强区别的特征波长/特征波段

(2)包络线去除法

图13近红外（900-1700nm）感兴趣区的包络线去除光强曲线

从图13看出，当光谱曲线包络线去除以后，光谱曲线特征与未做过多处理的曲线基本一致。如下解释也不会有太大出入。处于750-1353nm波长区间下，健康样本和不同程度病变样本的光谱强度表现出平稳波动的趋势；观测1456nm波段时，此处理论上也是一个水含量的特征峰位，轻微病害和健康叶片此处的水分含量并无太大差异，但病害加重的区间，叶片木质化严重，使得水分大量丢失。基于包络线去除方法根据光谱特性分析判定番茄叶霉病的检查诊断方法是可实现且有效的。

表5根据包络线去除区别的特征波长/特征波段

(3)二进制的编码

图14近红外（900-1700nm）感兴趣区的二进制编码光强曲线

近红外（900-1700nm）感兴趣区的二进制编码光强曲线，如图14。叶片平均光谱峰值的中位曲线能够用来判别三类样本，可以得出很明显的结论。其中，1359nm是病害的标志峰位能将健康样本和病害样本识别出来；而患病的严重与否则需要判别1684-1708nm之间，严重病害区域存在多个二进制的特征峰位，能够轻易识别严重病害。

表6 根据二进制编码区别的特征波长/特征波段

3.3 建模与分析

同前一节研究方法一致，也将使用三类特殊的特征波长提取方法得到6个特征波长，并且各自**地构建出光谱角匹配识别模型，输入变量将选取全部特征波长组成。在短波近红外下，以***上和未***叶霉病的两组番茄叶片的光谱曲线数据集为研究对象，均选取100个样本，选取反射光谱的平均强度值作为待测试样本光谱值，继续每类番茄叶片上随机各取200组样本点上的反射光谱转为目标光谱，求取待测光谱与参考光谱间的光谱角确立识别度，识别结果详见图15。

图15近红外（900-1700nm）应用特征波长的识别率

在某些特征波长下（979，1064，1132，1453，1694和1701nm），模型的识别率存在一定差异，模型的识别率总体趋势基本大于86%，只是受噪声的影响，后续几个特征波段不再有很好的识别效果，且不如可见光波段下识别效果好，但也同样具有分析意义。960和1120nm等波段是水、氧的窄吸收带，在这两个位置识别率均达到96%，甚至100%；1350nm波长之后，健康和患病叶片的两组光谱均不表现出规律的变化，在1694nm后存在一定偏差，识别效果不佳，之后的分析处理阶段中不会有过多赘述。综上所述，近红外波段下，较有效的特征波段是979和1120nm。

四、结论

本研究运用光谱特征信息，对可见光-近红外波段 (400-1000nm) 和短波近红外波段 (900-1700nm)两个波段下的番茄叶片叶霉病的检测研究，讨论了导数光谱强度，包络线去除和二进制编码处理后的光谱曲线，用提取出特征波长或特征波段识别原始数据，并对识别效果进行评判。通过上述方法找到特征波长: 可见光探测器所识别的特征波段有517，545，618，622685和826nm，近红外探测器下的特征波长有979，1064，1132，1453，1694和1701nm;再结合测试实验，采用建立测试集和验证集的方式运用大量数据进行判别，这些特征波段下识别健康与病害的波谱信息，其中517，622，979和1120nm四个特征波段识别效果能达到98%以上，可用来识别检测番茄叶毒病的患病情况

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