基于高光谱与图像多特征协同分析的生菜叶部病害

针对生菜叶部病害检测的复杂性，本研究提出一种融合高光谱成像技术与多模态图像特征分析的智能诊断方法。通过光谱特征与颜色、纹理特征的协同优化，结合机器学习模型改进策略，实现病害类型与发病阶段的精准识别，为农业病害早期预警提供新思路。

生菜作为重要叶类蔬菜，其炭疽病、菌核病等病害具有隐蔽性强、发展迅速的特点。传统检测方法依赖人工观察，存在效率低、误判率高等问题。高光谱成像技术凭借其"图谱合一"特性，可捕捉叶片微观结构变化引起的光谱响应差异，如细胞壁增厚、气孔破坏等病理特征。近年研究显示，结合图像学特征（颜色矩、LBP纹理）能显著提升检测精度，但多特征融合策略与模型优化仍是技术难点。

一、实验材料

生菜俗称叶用莴苣，是菊科莴苣属植物，最早由欧洲的地中海地区传入中国。因其既具有药用价值又具有食用价值，在国内迅速得到广泛种植。春季和秋季是生菜受病害感染的高发季节，病原体潜伏越冬后通过土壤以及施肥等途径进入叶片受损的薄弱部位，在建立寄生关系后，逐步破坏叶片内部的健康组织。

本实验所用病害生菜样本采摘自某果蔬种植基地。选择大小8cm×12cm左右的叶片进行采摘，对采摘的病变叶片按病害类别和病害周期进行分类。下图为采集到的部分生菜实验样本。

二、实验设备

光谱仪是一种以透射光栅为分光元件的成像光谱仪，通过将这种成像光谱仪附加CMOS相机到前，可通过空间扫描获得目标物的影像和连续的光谱信息。赛斯拜克sinespec®系列成像高光谱相机采用高衍射效率的透射式光栅分光模组与高灵敏度面阵列相机、结合内置扫描成像及辅助摄像头技术，解决了传统高光谱相机需外接推扫成像机构及调焦复杂等难以操作的问题。可与标准C接口的成像镜头或显微镜直接集成，实现光谱影像的快速采集。

三、病害胁迫下生菜微观结构

生菜叶片的表皮组织主要有气孔和表皮细胞。侵染病毒的孢子主要通过气孔进入到叶片的内部细胞组织中，随着侵害程度的演化，植物体的抗病性导致细胞壁发生相应的变化，(木质素等沉淀加厚细胞壁，抵御病毒侵入)因此叶片表面气孔的破坏程度以及细胞壁的变化情况与病害发展的关联性较强。实验中主要针对气孔和细胞壁这2个特征指标进行研究，下图分别为健康、炭疽初期和炭疽中期生菜叶片的表皮细胞和气泡的微结构图。

四、生菜叶片病害检测机理分析

当生菜叶片受到外部光源照射时，其内部的基团和大分子吸收某些频率的射线，并由振动运动或转动运动引起偶极矩的净变化，分子由于振动能量的驱使从基态跃迁到激发态，然而激发态是一种不稳定的状态，最终分子将回归基态，回归过程中会释放掉吸收的能量。绿叶类植物的能量部分通过热能、光的方式释放，部分通过其他的能量形式散逸掉，因此反射光的能量比激发光的能量弱，波长比激发光的波长要长。叶片内部组织微结构的变化直接导致分子能量键结构发生改变从而对照射光的吸收特性产生影响，对光谱特征的影响可以通过光谱曲线进行描述。下图是利用高光谱图像技术对健康叶片、炭疽病初期及中期叶片进行高光谱图像采集实验后得到的叶片反射光谱强度曲线图。

从上图可以看出各病害阶段的光谱反射强度曲线在形态上具有一致性，这说明虽然防御系统导致了抗病性有机质的增加，但是这些有机质并未改变叶片内基团分子键结构的。