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蔬菜中病害初期鉴定检测方案(植物荧光成像)

检测样品 蔬菜

检测项目 微生物

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叶绿素荧光、UV-MCF多光谱荧光、红外热成像、以NDVI归一化植被指数为代表的反射光谱等成像分析技术已经是目前最先进也最重要的无损植物表型检测技术,尤其适用于植物各种生物与非生物胁迫的检测、预报与响应机理研究。

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易 科 泰 生 态 技 术 有 限 公 司 Ecotech Science and Technology Ltd. 模块式植物表型分析技术方案(六) ——蔬菜病害初期的快速检测与鉴定 叶绿素荧光、UV-MCF多光谱荧光、红外热成像、以NDVI归一化植被指数为代表的反射光谱等成像分析技术已经是目前最先进也最重要的无损植物表型检测技术,尤其适用于植物各种生物与非生物胁迫的检测、预报与响应机理研究。 德国莱布尼茨蔬菜和观赏植物研究所IGZ的Sandmann研究组对此进行了多年的研究。他们用这几项技术测试了各种不同参数,试图在蔬菜感染病菌的最初期就将受到生物胁迫和未受到胁迫的植株区分开。最后,他们使用了一种模式植物-病原体系统:生菜-立枯丝核菌(Rhizoctonia solani)体系,希望通过这几种技术获得的数据能够实现这一目标。 NDVI成像图与热成像图 由于这几种技术的原理不尽相同,类似的研究中经常需要使用多种仪器才能完成。而FluorCam多光谱荧光成像系统作为FluorCam叶绿素荧光成像系统的最高级型号,是目前唯一有能力实现了一台仪器上同时完成叶绿素荧光、UV-MCF多光谱荧光、NDVI归一化植被指数以及GFP、YFP、BFP、RFP、CFP、DAPI等荧光蛋白与荧光染料的成像分析功能,加装热成像模块后还可以进行热成像分析。 本论文中使用FluorCam测量的各项参数及分析数据结果 通过数据分析最终发现叶绿素荧光参数:PSII最大量子产额Fv/Fm和荧光衰减比率Rfd的区分效果最好,误差≤0.052。研究者希望通过进一步工作,将这一发现应用于园艺和农业生产实践。 在本研究中,研究者仅测量了反射光谱植被指数中的NDVI,但实际上可以用于蔬菜病害的植被指数非常多,如NDVI、PRI、NDSI、NDGI、SR、MCARI、TCARI、TVI、ZMI、SRPI等等数十项指数。不同的病害类型都可能适用于其中一个或几个植被指数来进行识别和鉴定。因此,进行这方面的研究,最好还是能配备光谱仪或者高光谱成像仪获取尽可能多的指数信息。 扁桃树红色叶斑病造成叶片反射光谱及相应植被指数变化(M López-López, et al. 2016) 模块式植物表型分析技术方案推荐: 基础方案:FluorCam开放式多光谱荧光成像系统+NDVI成像模块+ WIC红外热成像仪 进阶方案:FluorCam多光谱荧光成像系统+ WIC红外热成像仪+ Specim IQ 手持式高光谱成像仪 高级方案:FluorCam多光谱荧光成像系统+ WIC红外热成像仪+FX10/FX17 轻便型高光谱成像仪或SisuCHEMA高光谱扫描成像分析系统 参考文献: Sandmann M, et al. 2018. The use of features from fluorescence, thermography and NDVI imaging to detect biotic stress in lettuce. Plant Disease, 102(6):1101-1107 北京市海淀区高里掌路3号院6号楼1单元101B (100095) Tel.: +86 10 82611269/1572 http: //www.eco-tech.com.cn Email: sales@eco-tech.com.cn info@eco-tech.com.cn 叶绿素荧光、UV-MCF多光谱荧光、红外热成像、以NDVI归一化植被指数为代表的反射光谱等成像分析技术已经是目前最先进也最重要的无损植物表型检测技术,尤其适用于植物各种生物与非生物胁迫的检测、预报与响应机理研究。德国莱布尼茨蔬菜和观赏植物研究所IGZ的Sandmann研究组对此进行了多年的研究。他们用这几项技术测试了各种不同参数,试图在蔬菜感染病菌的最初期就将受到生物胁迫和未受到胁迫的植株区分开。最后,他们使用了一种模式植物-病原体系统:生菜-立枯丝核菌(Rhizoctonia solani)体系,希望通过这几种技术获得的数据能够实现这一目标。 NDVI成像图与热成像图由于这几种技术的原理不尽相同,类似的研究中经常需要使用多种仪器才能完成。而FluorCam多光谱荧光成像系统作为FluorCam叶绿素荧光成像系统的最高级型号,是目前唯一有能力实现了一台仪器上同时完成叶绿素荧光、UV-MCF多光谱荧光、NDVI归一化植被指数以及GFPYFP、BFP、RFP、CFP、DAPI等荧光蛋白与荧光染料成像分析功能,加装热成像模块后还可以进行热成像分析。 本论文中使用FluorCam测量的各项参数及分析数据结果通过数据分析最终发现叶绿素荧光参数:PSII最大量子产额Fv/Fm和荧光衰减比率Rfd的区分效果最好,误差≤0.052。研究者希望通过进一步工作,将这一发现应用于园艺和农业生产实践。 在本研究中,研究者仅测量了反射光谱植被指数中的NDVI,但实际上可以用于蔬菜病害的植被指数非常多,如NDVI、PRI、NDSI、NDGI、SR、MCARI、TCARI、TVI、ZMI、SRPI等等数十项指数。不同的病害类型都可能适用于其中一个或几个植被指数来进行识别和鉴定。因此,进行这方面的研究,最好还是能配备光谱仪或者高光谱成像仪获取尽可能多的指数信息。 扁桃树红色叶斑病造成叶片反射光谱及相应植被指数变化(M López-López, et al. 2016) 模块式植物表型分析技术方案推荐:1. 基础方案:FluorCam开放式多光谱荧光成像系统+NDVI成像模块+ WIC红外热成像仪2. 进阶方案:FluorCam多光谱荧光成像系统+ WIC红外热成像仪+ Specim IQ 手持式高光谱成像仪3. 高级方案:FluorCam多光谱荧光成像系统+ WIC红外热成像仪+FX10/FX17 轻便型高光谱成像仪或SisuCHEMA高光谱扫描成像分析系统 参考文献:1. Sandmann M, et al. 2018. The use of features from fluorescence, thermography and NDVI imaging to detect biotic stress in lettuce. Plant Disease, 102(6):1101-1107

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北京易科泰生态技术有限公司为您提供《蔬菜中病害初期鉴定检测方案(植物荧光成像)》,该方案主要用于蔬菜中微生物检测,参考标准《暂无》,《蔬菜中病害初期鉴定检测方案(植物荧光成像)》用到的仪器有FluorCam开放式多光谱荧光成像系统、WIC640红外热成像仪。

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