[发明专利]一种基于树皮韧皮部的脐橙黄龙病近红外检测模型建立方法

说明书

本发明提供了一种脐橙黄龙病近红外检测模型建立方法，涉及数据模型的建立技术领域。本发明所述建立方法包括以下步骤：1)以感染黄龙病菌的脐橙树和未感染黄龙病菌的脐橙树分别作为标准果树，分别剥取果树侧枝上的树皮作为样品；2)分别在所述样品的韧皮部面上取5个点进行光谱扫描，采集光谱；3)将采集到的光谱数据随机分成校正集和预测集后，用归一化法对数据进行预处理，建立偏最小二乘回归法模型。本发明以树皮韧皮部作为样本，采用偏最小二乘回归法(PLSR)建立了基于树皮韧皮部的脐橙黄龙病近红外预测模型，通过与其他取样部位所得模型对比，该模型的预测准确性和数据拟合度都能保持的良好水平。

技术领域

本发明属于数据模型的建立技术领域，具体涉及一种基于树皮韧皮部的脐橙黄龙病近红外检测模型建立方法。

背景技术

柑橘黄龙病是世界柑橘产业面临的最具危险性的病害，致病机制还不清楚，目前尚无有效的药物可以治疗，俗称“柑橘癌症”，国际上美国、巴西、澳大利亚等柑橘主产国都面临着柑橘黄龙病的威胁。在我国柑橘黄龙病已经遍布福建、广东、广西、海南柑橘产区全境，在浙江、江西、湖南等十余个省、区均有报道，并且逐年向北扩散。由于尚无有效的治疗药物，因此对于该病主要以防控为主，及时发现病树以采取砍树等措施是防治黄龙病的关键，但是目前的诊断方法都存在一定的局限性：实验室诊断方法由于检测周期长、成本高等原因而实用性不强；田间症状观察法，受个人经验与主观影响大，尤其是在没有特异性症状的情况下，结果不可靠。

近红外光谱技术对柑橘黄龙病的田间检测应用已有报道，Sindhuja Sankaran、W.Windham、刘燕德等都证实了近红外检测技术在柑橘黄龙病诊断方面的可行性，马淏、饶敏等人研究发现，通过采集柑橘叶片光谱数据并建模，可以在田间实现快速、无损检测。柑橘黄龙病常发生于韧皮部，病菌在叶片和树皮中都能全年检测到，但目前的黄龙病近红外检测研究仅局限于以叶片为样本。

黄龙病病菌在柑橘树体内的分布规律尚不明确，综合多部位的光谱信息将有利于黄龙病的阳性检出率。Johnson等发现根部病原菌含量更高，而Ding 等发现叶柄含量最高、根部含量最低，两者结论相反。而且同一棵树的不同组织，黄龙病病菌含量差异明显，如娄兵海等发现植株体内的病原菌含量从 (花粉)308个细胞/μg DNA到(种皮组织)109842个细胞/μg DNA不等。目前并没有一种可兼顾精度和拟合度的数据模型的建立方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于树皮韧皮部的脐橙黄龙病近红外检测模型建立方法，可提高数据模型的精度和数据拟合度，进一步优化近红外技术在柑橘黄龙病检测方面的应用。

为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：

本发明提供了一种基于树皮韧皮部的脐橙黄龙病近红外检测模型建立方法，包括以下步骤：

1)以染病脐橙树和未染病脐橙树分别作为标准果树，分别剥取果树侧枝上的树皮作为样品，所述样品的宽度为0.4～0.6cm；

2)分别在所述样品的韧皮部面上取5个点进行光谱扫描，采集光谱；所述扫描的分辨率为8cm^-1，所述扫描的速度为5张光谱/秒；

3)将采集到的光谱数据随机分成校正集和预测集后，用归一化法对数据进行预处理，建立偏最小二乘回归法模型。

优选的，步骤2)所述光谱扫描时，将所述样品覆盖于检测器的镜头上方，在所述样品上方覆盖挡光盖。

优选的，步骤2)所述采集光谱的光谱范围为12500～350cm^-1，光谱分辨率为0.25cm^-1，光谱精度为0.05cm^-1，光谱准确度为0.1cm^-1。