Horticulturae | 基于集成叶面多光谱成像与机器学习的白菜根结球病早期检测（Videometer）-河北农业大学

Early Detection of Chinese Cabbage Clubroot Based on Integrated Leaf Multispectral Imaging and Machine Learning

研究背景和目的

背景：白菜是我国及东南亚国家广泛种植的十字花科叶菜，营养价值丰富、耐储运，但根肿病作为典型土传病害，芸薹根肿菌的休眠孢子可在土壤中存活 20 年以上，防控难度极大，严重降低白菜产量和品质，造成显著经济损失。传统根肿病检测依赖田间症状观察、PCR 分子检测等方法，存在操作繁琐、耗时久、破坏性强等问题，且仅能在根系出现明显肿瘤后识别，错失早期防控时机；植物根系病害会通过影响水分和养分吸收，导致地上部叶片的光谱和生理特征发生隐性变化，为基于叶片多光谱成像的早期检测提供了理论基础。多光谱成像技术可同时获取空间与光谱信息，已成功应用于小麦、水稻等作物的病害检测，但在十字花科蔬菜根肿病的早期检测中应用较少，且缺乏不同机器学习算法的系统对比研究。

研究目的：监测白菜接种芸薹根肿菌后叶片光谱反射率的动态变化，明确根肿病早期检测的关键时间节点；结合主成分分析（PCA）和连续投影算法（SPA）进行特征提取与降维，对比随机森林（RF）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）、支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）四种机器学习算法的检测性能；构建白菜根肿病的早期检测最优模型，为田间快速、无损、精准预警提供技术支撑。

核心试验方法

①接种与培养：播种：“油绿 3 号” 种子播于 50 孔育苗盘，每孔 1 粒；接种：播种后第 6 天，300 株幼苗根部注射 3 mL 孢子悬浮液（处理组），150 株注射 3 mL 无菌水（对照组）；培养条件：人工气候箱（白天 25℃/16h 光照，夜间 20℃/8h 黑暗），保持基质适宜湿度。

②病害分级标准：接种后 42 天进行病害评估，分为 4 级：0 级（根系正常，无肿瘤）、1 级（主根无肿瘤，侧根有小肿瘤）、2 级（主根有小肿瘤，侧根有大肿瘤）、3 级（主根和侧根均有大肿瘤，植株萎蔫）；计算发病率和病情指数。

③多光谱数据采集：仪器：丹麦 VideometerLab4 多光谱成像系统，含 19 个窄带 LED 光源（365-970 nm，覆盖紫外、可见、近红外波段），图像分辨率 2192×2192 像素；采集时间：接种后 4、7、11、15、19、23、27、32、37、42 天（共 10 个时间点），每次选取植株最大且清晰的叶片，在封闭积分球中采集多光谱图像，避免环境光干扰；样本量：最终获得 3820 个有效光谱样本（对照组 1500 个，处理组 2320 个），按植株 ID 以 7:3 比例划分训练集和测试集（避免同一植株样本跨集，防止信息泄露）。

④数据预处理与特征提取：预处理：采用 Savitzky-Golay（SG）平滑法去除光谱噪声，提升数据平滑度；降维与特征提取：通过 PCA 进行数据降维，保留关键信息；通过 SPA 筛选与根肿病高度相关的特征波长；

⑤模型构建与评价：构建四种机器学习模型：RF（500 棵决策树，最大深度 10）、PLS-DA（10 个潜变量）、SVM（径向基核函数，C=100，γ=0.01）、ELM（100 个隐藏神经元，Sigmoid 激活函数）；评价指标：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值，采用分层五折交叉验证评估模型稳健性。

多光谱成像系统与数据处理流程。(a) 用于采集植物叶片反射率数据的多光谱成像采集系统；(b) 典型的19通道多光谱图像立方体，展示用于数据提取的空间与光谱维度。标示的矩形区域表示选定的光谱分析区域；(c) 叶片表面六个定制感兴趣区域(ROI)；(d) 从ROI数据导出的典型叶片光谱反射率曲线。

中国白菜（优绿3号）对照组（CK）与接种组（TS）在不同接种后天数（DAI）的叶片光谱反射率变化。图中显示CK组与TS组在接种后第4、7、11、15及19天（DAI）的叶片光谱反射率曲线。每条曲线代表可见光区（400–700 nm）与近红外区（700–1100 nm）的平均反射光谱。

中国白菜叶片的原始光谱反射率曲线与平滑处理后的光谱反射率曲线。图中展示了Savitzky–Golay（SG）平滑处理前后的光谱数据。(a) 原始光谱反射率曲线包含仪器噪声及环境干扰。(b) 经SG平滑处理后的光谱反射率曲线

采用连续投影算法（SPA）提取特征波长。从中国白菜叶片光谱反射率曲线中选取特征波长。蓝色线条表示400–1000 nm波长范围内的原始光谱反射率，红色方块表示通过SPA方法识别的特定波长。

病害发展与光谱变化

病害症状：接种后 15 天内，处理组与对照组根系均无明显症状；15 天开始侧根出现轻微肿胀，42 天发病率达 99.67%，病情指数 96.00%；

光谱特征：对照组与处理组叶片光谱反射率趋势一致（570 nm 附近反射峰、680 nm 附近吸收谷，700-800 nm 反射率骤升），但从11 天开始，处理组在 500-600 nm 和 780-970 nm 波段的反射率显著高于对照组，反映叶片色素合成和水分状态受根系感染影响。

研究结论

1.白菜接种芸薹根肿菌后，11 天叶片光谱反射率开始出现显著差异（500-600 nm 和 780-970 nm 波段：根肿病感染导致白菜根系肿胀，影响水分和养分吸收，进而引发叶片色素合成异常（500-600 nm 波段反射率变化）和细胞结构改变（780-970 nm 波段反射率变化）），是根肿病早期检测的关键时间节点；

2.SPA 筛选的 11 个特征波长（365、430、470 等）可有效简化模型，基于特征波段的ELM 模型为最优早期检测模型，测试集准确率 84.28%，经五折交叉验证，验证集平均准确率 83.79±1.04%、F1 值 82.13±1.12%，稳定性和泛化能力强；

3.基于叶片多光谱成像与机器学习的方法，实现了白菜根肿病的早期无损检测，相比传统方法大幅提前预警时间，为田间精准防控提供了高效技术手段，也为其他作物土传病害的早期检测提供了参考。

北京博普特科技有限公司是丹麦Videometer多光谱成像系统的中国区总代理，全面负责其系列产品在中国市场的推广、销售和售后服务。