空间优化叶绿素荧光成像在大白菜软腐病早期检测中的应用

《Computers and Electronics in Agriculture》:Spatially optimized chlorophyll fluorescence imaging for early detection of soft rot in Napa cabbage

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月25日 来源:Computers and Electronics in Agriculture 10.3

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   •空间优化后的ChlF成像提高了软腐病的早期检测能力。•扇区级分析优于传统的样本级方法。•Fm相关参数在早期检测中表现出稳健的敏感性。•该框架已在多个品种、病原物和接种条件下得到验证。引言大白菜(Brassica rapa 变种 pekinensis)在韩国通常被称为"泡菜白

  
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    空间优化后的ChlF成像提高了软腐病的早期检测能力。
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    扇区级分析优于传统的样本级方法。
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    Fm相关参数在早期检测中表现出稳健的敏感性。
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    该框架已在多个品种、病原物和接种条件下得到验证。

引言

大白菜(Brassica rapa 变种 pekinensis)在韩国通常被称为"泡菜白菜",四十多年来一直是种植面积和产量上占主导地位的叶菜类作物(Park, 2020)。泡菜作为一种具有健康促进作用的发酵食品,因其营养价值和益生菌功能而日益受到全球关注(Kim等, 2023)。这种日益增长的关注度提升了国内外市场的需求,凸显了对韩国大白菜生产进行重点研究的必要性(Song等, 2025)。作为冷季作物,大白菜对环境胁迫极为敏感。持续的全局变暖增加了高温期和强降雨的频率,造成不利的栽培条件。在这些条件下,病虫害爆发已成为影响生产的主要因素,其中细菌性软腐病尤为破坏性,会导致严重的产量损失(Jee等, 2020)。例如,仅2024年夏季,韩国江原道的大白菜田就有约140公顷受到侵袭(GWARES, 2024)。
细菌性软腐病是导致重要经济作物产量损失的主要原因之一,影响多种寄主,包括白菜、萝卜和马铃薯(Mansfield等, 2012)。该病害主要由Pectobacterium和Dickeya属引起,它们是坏死营养型病原菌,特征在于分泌可降解植物细胞壁并靶向果胶物质的酶(Lee等, 2014,Radke等, 2024)。这些果胶聚合物是中胶层和初生细胞壁的关键结构成分。感染后组织迅速糊化,导致细胞广泛崩解并最终致使植株倒伏。病害可发生在整个生产周期中,包括营养生长、收获和采后贮藏阶段(Perfileva等, 2025)。因此,早期诊断结合及时的预防和治疗干预对于有效的病害管理至关重要。
在出现可见症状之前,开发针对植物病害的快速且可靠的检测方法,是植物病理学的核心目标之一(Shafay等, 2025)。虽然常规分子方法如定量聚合酶链反应和酶联免疫吸附试验具有高灵敏度和特异性,但它们通常依赖破坏性取样和繁琐的样本预处理。这些要求极大地限制了它们在田间条件下自动化、大规模部署和病害预测的适用性(Buja等, 2021)。在此背景下,光谱成像技术近来成为无创性植物病害检测的有力工具,可捕捉寄主组织中的细微生理和生化变化。在这些方法中,叶绿素荧光(ChlF)成像对光合过程的破坏具有极高的敏感性(Grishina等, 2024)。已成功运用ChlF成像在多个尺度上检测出多种植物病害,范围从单片叶片到遥感应用(Dong等, 2020,Yang等, 2024,Choi等, 2026)。基于这一潜力,我们此前的研究识别出由ChlF衍生的参数Rfd_L2和Ft_L2,将其作为早期检测水稻真菌病害以及在肉眼难以分辨的阶段区分稻瘟病与胡麻斑的有效标记(Lee等, 2025)。
ChlF产生于叶绿素中过剩激发能的竞争性耗散。该信号可作为光化学淬灭与光合电子传递相关)和非光化学淬灭(NPQ)途径(如热能耗散)之间动态平衡的灵敏指标(Kalaji等, 2017)。在病原感染期间,寄主细胞过程会被重编程以促进定殖,这不可避免地会破坏光合器官的功能(Cheaib和Killiny, 2025)。这些生理变化往往先于可见症状出现(Chen等, 2024,Yang等, 2024,Lee等, 2025)。尽管常规植被指数主要捕捉叶绿素含量或组织结构在晚期的变化,ChlF能为光合器官早期的功能扰动提供更即时的洞察(Zarco-Tejada等, 2018;Mohammed等, 2019)。
在高湿度和恶劣天气条件下,细菌性软腐病进展迅速,这些条件往往使得无法有效使用航空或遥感平台;因此,在单株或叶片尺度上实现高分辨率检测尤为必要。脉冲振幅调制(PAM)荧光测量可提供可靠的ChlF测量,生成有关光系统II(PSII)功能状态的高保真度数据(Schreiber, 2004)。PAM荧光测量作为参考技术被广泛用于验证基于成像和遥感的方法(Kim等, 2022,Liu等, 2022)。该方法的稳健性可归因于使用精确同步的光脉冲和选择性信号放大,从而实现将目标荧光信号与变化的背景噪声有效区分。此外,高强度饱和脉冲的应用有助于通过暂时关闭所有PSII反应中心来进行详细的淬灭分析,从而可推导出描述光合器官内部能量分配的关键光化学和非光化学淬灭参数(Schreiber等, 1986,Havaux和Strasser, 1992)。因此,PAM荧光测量可在波动的环境光条件下支持光化性能的精确定量,但需要使用近距离传感器或夹式叶片接口在单个样本水平上进行测量。
在本研究中,我们将基于PAM的ChlF成像与空间分辨的机器学习相结合,以实现对大白菜软腐病的早期检测。植株在可见症状出现前的三个阶段(早期无症状、晚期无症状和症状前)被监测,并在多个空间分辨率下分析ChlF信号,以识别具有最大敏感性的最佳检测区域。特征精炼识别出在早期感染阶段保持可靠的指标。最后,该所提出方法在多个软腐病病原系统中以及不同接种条件下进行了评估,以检验其稳健性和适用性。因此,该框架主要用于在受控环境中对与软腐病相关的生理扰动进行早期检测和筛选。

章节摘要

总体研究设计

本研究的数据采集、分析与验证工作流程如图1所示。主要实验在受控实验室条件下通过浸没接种进行,以确保病原暴露均匀并维持高湿度,从而促进病害迅速且一致地发展(Ishiga等, 2011,Lee等, 2024)。大白菜的软腐病发展根据症状进展划分为五个阶段。(i)早期无症状阶段,其特征为

分阶段特征选择框架

应用顺序特征选择框架,对来自假处理植物与发病植物、跨越早期无症状、晚期无症状和症状前阶段的98个ChlF参数进行分析,以识别软腐病的检测指标。特征选择分别在分阶段数据集上进行,以刻画病害进展过程中特征相关性的时间变化,也在将三个阶段合并而成的数据集上进行,以识别通用的检测参数。初步筛选

讨论

ChlF是光合植物的基本生理性状,已被广泛用于监测植物表现以及检测生物和非生物胁迫。ChlF的适用性跨越多个空间尺度,从叶片级测量到冠层观测,甚至使用高光谱仪器进行的卫星遥感(Ryu, 2024)。然而,对ChlF信号进行有意义的大尺度扩展,需要在叶片尺度上对其时间特性进行精确表征

结论

本研究证明,将ChlF成像与多尺度空间建模相结合,可显著提高大白菜早期软腐病的检测能力。将分析分辨率从样本级提升至区域级和扇区级框架,一致改善了检测性能,凸显了空间分辨推断的重要性。中间径向区域,对应叶片基部和中部,显现为最佳检测区域,表现出

CRediT作者贡献声明

Jun-Yeong Seo:撰写——原稿、方法学、调查研究、形式分析、数据整理。Soobin Yang:撰写——原稿、调查研究。Jae Hoon Lee:撰写——审阅与编辑、监督、项目管理、资金获取、概念构思。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本论文所报告工作的已知竞争经济利益或个人关系。

致谢

本工作得到韩国国家研究基金会在韩国政府资助下的拨款支持(RS-2022-NR072149)。
Jun-Yeong Seo|Soobin Yang|Jae Hoon Lee
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