烤煙是我國重要的經濟作物之一，在國民經濟收入中占有重要的地位。病害的頻繁發生常常造成煙葉生產不可挽回的損失，并直接導致煙葉品質的嚴重下降。傳統監測煙草病害的方法不僅費時、費力、效率低，而且因病害在發生早期不能識別而延誤防治的最佳時機。隨著高光譜遙感技術的發展，基于高光譜遙感的病害診斷在農作物病害監控上逐步得到應用。

01發病煙草的葉片光譜特征分析

健康煙草葉片的光譜反射率總體特征

如圖1所示，健康煙葉的反射光譜波形與典型健康綠色植物的光譜曲線是相似的，總是呈現明顯的”峰和谷”特征。

煙草葉片的反射光譜特征規律性明顯且獨特：在可見光波段(400~700nm)范圍內，單葉光譜反射率主要受葉綠素含量的影響，健康煙葉單位面積上葉綠素含量高，對光吸收的多，因而反射率較低，大約在553nm黃綠波段處有一反射峰——綠峰，兩側有兩個吸收帶，即在400nm（藍光）和670nm（紅光）波段為低谷，這是因為葉綠素對藍光和紅光吸收作用強，而對綠光反射作用強；在640~680nm之間，有一紅光吸收谷——紅谷，并具有很低的反射率；在近紅外區(700~1000nm)，單葉光譜反射率主要受葉綠素a和葉綠素b、葉片單位面積含水量、干物質含量和葉片內部組織結構等的影響，反射率較高，是近紅外反射光譜的高原區。其中在700~770nm波段有一反射的“陡坡”（稱紅邊），這是葉綠素在紅光波段的強吸收到近紅外波段多次散射形成的高反射平臺的過渡波段，此波段內的反射率曲線具有陡而接近于直線的形狀。

圖1 健康煙草葉片光譜曲線圖

不同病害程度煙草葉片光譜反射率特征

按病害程度將煙草單葉光譜反射率做成曲線(圖2)。由圖2可知，發病煙草葉片光譜的反射率在整體上都隨病情程度的增加而呈上升趨勢，即健康葉片的光譜反射率最低，輕度病葉的光譜反射率次之，重度病葉的光譜反射率最高。發病葉片在紅光波段內的反射率逐漸降低，并在680nm附近形成了一個較小的吸收谷。在550nm處，隨著葉片發病程度的增加，綠峰有向紅光方向移動的趨勢。在紅邊和近紅外區域內，發病葉片在波段范圍內的反射率上升。

圖2 不同病害程度煙草葉片反射光譜曲線

不同病害程度煙草葉片相對光譜反射率特征

以健康葉片光譜反射率為基準，計算發病煙葉葉片的相對反射率。以波長為X軸，以葉片的相對反射率為Y軸做圖3。由圖3可以看出，煙草葉片相對反射率隨病害程度增加的趨勢非常明顯。在325～1075nm，煙草葉片受不同程度病害危害后，其光譜曲線有著明顯的差異。

圖3 不同病害程度煙草葉片相對反射率光譜

不同病害程度煙草葉片一階微分光譜特征

求原始光譜曲線的一階微分，當反射率升高時用正值表示，反之則用負值表示，若反射率沒有變化，則為0。求原始光譜曲線的一階微分，作為Y軸，以波長為X軸，做圖4。不同發病程度煙草葉片光譜的紅邊與健康葉片的紅邊形狀相似，但隨發病程度的增加，紅邊位置逐漸向左（短波方向）移動，即紅邊斜率逐漸減小，紅邊位置發生“藍移”；病害越重，藍移越明顯。

圖4不同病害程度煙草葉片一階微分光譜曲線

02討論

煙草葉片從生長正常狀態發展到感染病害、病情逐漸加重時，煙草葉片逐漸表現出失水癥狀，體內葉綠素含量逐漸減少，最后葉片干枯變黃，從而使得葉片在藍光、綠光范圍內的吸收減弱，因此該波段的反射率增加，與此同時，葉片在紅光波段內的反射率逐漸降低，并在680nm附近形成了一個小的吸收谷。在紅邊和近紅外區域內，因煙草病害破壞煙葉內部組織，葉片的光合作用受到抑制，無法正常形成光合產物，而原有物質也開始分解，這些都使得葉片在紅邊和近紅外波段范圍內的反射率上升。

當植物生長健康，處于生長期高峰，葉綠素含量高時，“綠峰”向藍光方向偏移，而植物因病蟲危害或缺素而“失綠”時，“綠峰”則向紅光方向偏移[8]。本研究煙草葉片高光譜測定結果證明，550nm處，隨著葉片發病程度的增加，綠峰有向紅光方向偏移的趨勢。

在作物受到病蟲危害時，由于葉片的結構、生化成份均發生了一定的變化，一階微分光譜的變化也表現出一定的變化特征。煙草病害侵染煙葉之后，破壞葉表皮和葉肉細胞，造成葉片水分含量和葉綠素含量減少，在葉片表面形成病斑，導致可見光區域反射率增加，同時紅邊（670~730nm）向短波方向移動。且隨著病菌感染加重，煙草葉片中的水分代謝受到影響，進而引起近紅外波段反射率的變化。

03總結

利用高光譜遙感技術，通過

1）監控煙草葉片在550nm處的光譜反射率，關注綠峰向紅光方向的移動及幅度；

2）監控煙草葉片在670~750nm處的光譜反射率一階微分值，關注紅邊位置移動方向及幅度，可以監控烤煙病害的發生及蔓延。

本文研究的對象是發生葉斑類病害（比如野火病、角斑病、氣候性斑點病和赤星病）的煙葉和健康煙葉，并未對葉斑類病害進行分類研究。下一步將對與煙草產量和質量密切相關的病害進行分類研究；對煙草重要病害，分別研究特定病害不同發展時期適用的基于高光譜的預測模型。

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審核編輯 黃宇