在气候变化日益严峻的背景下，农业生产面临着诸多挑战，油菜作为重要的农作物之一，其健康状况受到广泛关注。近几年，西班牙的Mónica Pineda团队在利用多光谱荧光成像等技术气候评估油菜健康的应用研究中取得了多项成果，为油菜种植的可持续发展提供了有力支持。相关论文发表在Plants、Agronomy等期刊杂志上（原文附后）。

● 气候变化对油菜健康的挑战

  气候变化导致的温度升高、降水模式改变等因素，对油菜的生长发育产生了深远影响。研究模拟了不同的代表性浓度路径（RCP，RCP越大，温度、CO2浓度越高）研究不同条件下油菜的健康状态和病害发生差异。

不同RCP代表的气候条件

● 应对气候变化，精准农业再添利器
  传统病害检测依赖肉眼观察，往往错过最佳防控时机。而Mónica Pineda团队的几项研究，创新性地采用多光谱荧光成像技术，通过捕捉叶片在紫外光激发下发出的蓝（F440）、绿（F520）、红（F680）和远红（F740）荧光信号，精准识别植物生理状态的细微变化。

● 油菜健康评估：

  研究表明，在不同的代表性浓度路径（RCP）情景下，油菜的生理指标发生了显著变化。RCP4.5下，第25天开始F440、F520高于对照，叶脉尤其明显。但到第32天，F520与对照差异不明显。RCP8.5下，F440、F520与对照有显著差异。F680/F740与叶绿素含量成反比，对照处理期间无变化，处理组则有明显升高，但到第32天两个处理组基本一致。

不同气候条件处理的油菜叶片和多光谱荧光成像结果。F440蓝色荧光；F520绿色荧光通常发生在细胞壁上，F680/740与叶绿素含量成反比。

• AI赋能：油菜黑腐病早期诊断

  研究表明，气候变化除了会损害植物健康，还可能加剧病原体的出现，早期检测病害技术对于应对未来气候变化下的病害挑战至关重要。检测传感器技术+AI技术结合应用，是一种聚焦病害检测，促进精准农业的新技术。在Mónica Pineda团队的另一项气候变化条件下油菜黑腐病的评估方法研究中，结合生化方法和计算机视觉技术，分析了油菜与黑腐病菌（Xanthomonas campestris pv. campestris，Xcc）的相互作用。研究发现，气候变化使Xcc症状提前出现，并加剧了氧化应激和色素组成的变化。Xcc感染加速了气候条件下已诱导的叶片衰老。通过计算机视觉和深度学习算法，研究者能够利用多光谱荧光成像等传感器技术，早期无损识别受感染的油菜，分类准确率超过85%。

  通过ROI选区（上图圆圈）、使用ROI直方图数据（多光谱荧光成像系统可直接导出该数据）及其数据特征参数，优化数据，并通过4种深度学习算法，筛选出获得显著体现病害与对照组差异的参数（p＜0.05），病害识别精度均高于85％

● 多光谱荧光成像技术的优势

  “气候变化下，植物与病原体的博弈正在升级。多光谱荧光成像与AI的结合，不仅是技术突破，更是农业可持续发展的关键一环。”研究负责人Mónica Pineda强调。该技术能够通过捕捉油菜叶片在不同波长下的荧光信号，快速、无损地评估油菜的生理状态。与传统的检测方法相比，它不仅具有高灵敏度和高分辨率的特点，还能实现大面积的快速检测，为油菜种植者提供及时、准确、早期的健康信息。而通过计算机视觉和分类算法，结合多光谱荧光成像技术，可以建立一种早期病害检测评估模型，为油菜病害的早期防治提供了有力支持。是走出实验室、走向田野的重要技术手段，将大大提高病害诊断、健康评估等效率，从而提供农业生产效率。

● 多维分析：红外热成像与高光谱成像的协同应用

  除了多光谱荧光成像技术外，红外热成像和高光谱成像技术也发挥了协同作用。在RCP情景下，温度升高可能是气候变化引起蒸腾减少的结果，而高光谱成像测量的植被指数（VIs）显著下降，表明植物活力降低。通过提出新的植被指数，并结合红外热成像和高光谱成像技术，研究人员能够更全面地评估油菜的生理状态和健康状况。

不同条件下的油菜叶红外热成像结果（左）及西蓝花叶高光谱成像获得的植被指数（VIs）（右）

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参考文献

[1] Pineda Mónica, and Matilde Barón. "Health status of oilseed rape plants grown under potential future climatic conditions assessed by invasive and non-invasive techniques." Agronomy 12.8 (2022): 1845.

[2] Pineda Mónica, and Matilde Barón. "Assessment of Black Rot in Oilseed Rape Grown under Climate Change Conditions Using Biochemical Methods and Computer Vision." Plants 12.6 (2023): 1322.

[3] Pineda Mónica, Matilde Barón, and María Luisa Pérez‐Bueno. "Diverse projected climate change scenarios affect the physiology of broccoli plants to different extents." Physiologia Plantarum 176.2 (2024): e14269.