一种烟草花叶病感病程度的快速检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及作物病害检测技术，尤其设及一种烟草感花叶病程度的检测方法。
【背景技术】
[0002] 烟草是我国重要经济作物之一。2015上半年，烟草行业实现工商税利6242.4亿元， 上缴财政总额4850.6亿元。烟草花叶病毒(Tobacco mosaic virus,TMV)是烟草主要的病毒 病之一，全球范围内每年由烟草花叶病毒造成的损失达1亿美元W上。因此，烟草花叶病毒 感病程度的快速早期诊断，对防治烟草病害，减少经济损失具有重要意义。
[0003] 目前，烟草花叶病毒的检测方法主要有直接观测法、电子显微镜检测法、生物学测 定法、血清学检测法和基因忍片技术。前两种检测技术(直接观测法和电子显微镜检测法） 较为简单，但是受检测人员的技术水平和主观因素影响较大，识别率较差。后=种检测技术 (生物学检测法、血清学检测法和基因忍片技术)的检测精度较高，然而预处理复杂、检测成 本较局。
[0004] 激光诱导击穿光谱仪(Xaser-Induced Breakdown Spechoscopy,LIBS)作为一种 新型的原子光谱技术，可根据获取的"指纹谱线"实现判别分析。该技术无需对样品进行预 处理(或简单预处理），能对样本实现快速检测分析，通常检测时间为几分钟。
[0005] 应用激光诱导击穿光谱技术实现烟草花叶病感病程度的诊断，有利于减少人为因 素的干扰，具有快速、操作简单、成本低、环保等特点。
【发明内容】
[0006] 本发明公开了一种烟草花叶病感病程度的快速检测，实现了基于激光诱导击穿光 谱对烟草感病程度进行判别，具有成本低，检测快速，操作简单等特点。
[0007] 本发明的具体技术方案如下：
[000引一种烟草花叶病感病程度的快速检测方法，包括步骤：
[0009] 1)收集不同病害程度烟草新鲜叶片，用清水清洗去除表面泥溃，用吸收纸将叶片 擦干；
[0010] 2)利用参考方法对烟草叶片的感病程度进行归类，W感病程度进行标签，记为Y;
[0011] 3)将烟草新鲜叶片放置样品台上，待激光能量趋于稳定时，并通过样品台改变激 光击打样品位置，获得到样品不同位置的样本信号；
[0012] 4)对所获取的信号进行去基线、小波去噪、信号归一化、异常谱线剔除和求平均等 预处理，经过预处理的数据记为X' ；
[0013] 5)针对上述的建模样本，W经过预处理数据X'作为输入，W感病程度Y作为输出建 立偏最小二乘法模型，W回归系数选择若干特征波长；
[0014] 6) W感病程度作为输出Y，W所述的特征波长的信号强度X作为输入，建立偏最小 二乘法判别分析模型；
[0015] 所述的判别分析模型方程为：
[0016] Y = 2.87775-1871.495人1+3055.187人2-53.0284入 3
[0017] +2021.735入4-816.0068入5+1192.07U6+11130.88入 7 [001 引 +6354.82人8-7614.358人9 巧016.879入 10
[0019]其中Al, VAio分别为步骤5)中选出来的特征波长处的信号强度；
[0020] 7)按照步骤1)对待检测作物样本进行预处理，输入步骤6)的判别分析模型中，对 烟草的感病程度进行判别分析。
[0021] 作为优选，步骤3)中所述样本信号采集应为单点采集模式，一个样本采集的点数 应为100~1000个点。
[0022] 由于烟草叶片较为脆弱，为保证所采的信号均为叶片信号，因此样本的每个采集 点均采集一条谱线。此外，为保证所采集的谱线代表整个烟草叶片的感病情况，应均匀对叶 片进行采集，所采集的点数应该足够多。
[0023] 作为优选，步骤3)所述信号采集的参数为:激光能量范围为50~200mJ;激光波长 为532nm或1064nm;焦深为1~3mm;延时时间为1 -化S;积分时间为5~1 OiiS;
[0024] 由于激光能量、激光波长、焦深、延时时间、积分时间均会对信号的强度造成影响， 本发明在采集过程中对检测参数进行优化。
[0025] 作为优选，步骤4)中样本小波去噪的参数为:小波基函数为化3~化10,层数为3~ 10层；
[0026] 作为优选，步骤4)预处理方法中信号归一化应对样本谱线信号的积分面积进行归 一化；
[0027] 由于仪器噪声和环境的影响，LIBS采集的不同谱线会产生不同的波动，本发明针 对每一条谱线W波长进行积分获得强度面积，并W每个波长的强度值除W强度面积对谱线 进行面积归一化处理。此处理能有效减少点与点的谱线波动。
[0028] 作为优选，步骤4)中异常谱线剔除遵循W下原则:保留的谱线数应大于原始谱线 数的60%，且保留谱线的相对标准偏差应小于15~25%。
[0029] 在应用LIBS进行烟草信号采集过程中，由于叶片表面不平、叶片基体效应和检测 误操作的存在，获取的信号可能存在异常谱线。因此，需要对异常样本进行剔除，保证检测 的精度。
[0030] 作为优选，步骤5)中特征波长的选择应遵循W下原则:特征波长的个数应为5~30 个之间；根据回归系数的前0.5%。~1%。绝对值保留对应的波长，再根据原子谱线库中对波 长进行匹配，保留匹配上的特征波长。
[0031] 本发明中利用偏最小二乘法的回归系数的值对原始波段进行筛选，保存对模型贡 献比较大的波段，再根据原子谱线库找出波长对应的元素，最终保留能代表实际元素的波 长。由于LIBS所采集的信号，其波段数较多，通常在10000~20000之间，通过选择特征波长 能有效减少数据的冗余，提高运算速度。此外，通过选择特征波长，筛选出对烟草花叶病感 病程度较为敏感的元素成分，对今后制造生产专用的传感器具有重要意义。
[0032] 本发明具有的有益效果是：
[0033] (1)实现了烟草花叶病感病程度的诊断。
[0034] (2)利用LIBS技术进行病害程度判别，具有操作简单，成本低、环保、快速等特点； 有效克服了传统检测方法检测时间长、操作复杂的特点，避免了化学试剂对环境的污染。
[0035] (3)选择了具有代表性的特征波长，有利于专用传感仪器的开发。
【附图说明】
[0036] 图1为建模集样本实际烟草感病程度与预测烟草感病程度的关系图；
[0037] 图2为预测集样本实际烟草感病程度与预测烟草感病程度的关系图；
[0038] 图3为本发明的检测方法流程图。
【具体实施方式】
[0039] 下面将结合具体实施例和附图对本发明进行详细描述，如图3所示，具体步骤如 下：
[0040] 1、收集不同感病程度的烟草叶片，并W人工观测法将不同感病程度的烟草