一种基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法

本发明涉及光谱，具体地，涉及一种基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法。

背景技术：

1、柑橘黄龙病是由亚洲韧皮杆菌引起的，具有不可根治性和强传染性，已成为世界柑桔产业最具威胁性和破坏性的毁灭性病害。在黄龙病感染的早期阶段，柑橘树几乎不表现出任何症状，但其传染性会给邻近的健康果树带来很高的感染风险；在感染后期，柑橘树逐渐表现出叶片发黄、果实萎蔫、全株死亡等症状，这些症状与一些缺乏营养元素的症状相似，依赖经验很容易造成误诊。因此，开发柑橘黄龙病的有效诊断方法具有重要意义。

2、拉曼光谱是一种可靠的分析技术，具有无损、快速、“分子指纹”等特点。根据研究，拉曼光谱可以反映黄龙病引起的植物组织变化，通过拉曼特征峰的表现，对不同感染程度的黄龙病进行诊断和鉴别，这些结果证明了拉曼光谱在柑橘黄龙病诊断中的应用潜力。然而，细菌往往以不同的滴度存在于植物组织中，通过在柑橘叶片上随机采集光谱的检测方法很可能会错过阳性点，特别是对于感染早期细菌浓度较低的样品，这将严重制约黄龙病的确诊率。此外，其他一些柑橘疾病(如营养缺乏)与黄龙病有相似的症状，可以通过特定的手段治愈。如果被误诊为黄龙病而被砍伐，将造成经济损失和资源浪费。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法。

2、根据本发明的一个方面，提供一种基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，该方法包括：

3、通过拉曼光谱获取柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律；

4、根据所述黄龙病细菌的分布特点和规律，在柑橘叶片中黄龙病细菌浓度最大处采集拉曼光谱；

5、根据采集的拉曼光谱，建立关于健康柑橘叶片、黄龙病柑橘叶片和其他病症柑橘叶片拉曼光谱的主成分判别模型；

6、根据采集的拉曼光谱，基于所述主成分判别模型进行诊断区分柑橘叶片疾病。

7、进一步地，通过拉曼光谱获取柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律，包括：针对未黄化的柑橘叶片，在沿着叶脉方向和垂直叶脉方向连续采集拉曼光谱，根据光谱强度的变化确定未黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律。

8、进一步地，未黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律为：在未黄化的柑橘叶片叶脉根部，黄龙病细菌浓度最大。

9、进一步地，在柑橘叶片中黄龙病细菌浓度最大处采集拉曼光谱，包括：对于未黄化的柑橘叶片，光谱采集的区域为叶脉根部。

10、进一步地，通过拉曼光谱获取柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律，包括：针对黄化的柑橘叶片，沿着发黄区域连续采集拉曼光谱，并分析光谱强度与发黄程度之间的关系，根据所述关系确定黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律。

11、进一步地，黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律为：黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌集中于黄色区域。

12、进一步地，在柑橘叶片中黄龙病细菌浓度最大处采集拉曼光谱，包括：对于黄化的柑橘叶片，光谱采集的区域为柑橘叶片的黄色区域。

13、进一步地，建立关于健康柑橘叶片、黄龙病柑橘叶片和其他病症柑橘叶片拉曼光谱的主成分判别模型，包括：

14、对于健康柑橘叶片、黄龙病柑橘叶片和其他病症柑橘叶片的拉曼光谱，分别分为训练集数据和预测集数据；

15、对采集的拉曼光谱进行基线校正、曲线平滑、归一化处理，得到预处理后的拉曼光谱；

16、根据柑橘叶片主要成分的振动归属，选取训练集数据中预设峰位处的拉曼峰强度作为输入变量，建立主成分判别模型。

17、进一步地，所述选取训练集数据中预设峰位处的拉曼峰强度作为输入变量，建立主成分判别模型，包括：

18、对于m个柑橘叶片样本，n个输入变量组成m×n维的原始数据矩阵m：

19、

20、将原始数据矩阵标准化并计算相关系数矩阵r：

21、

22、其中，rij为变量mii和mij的相关系数：

23、

24、计算特征值λj和特征向量ui，由特征向量组成新的主成分变量，第一至第n主成分分别为：

25、z1＝u11x1+u12x2+…+u1nxn

26、z2＝u21x1+u22x2+…+u2nxn

27、…

28、zn＝un1x1+un2x2+…+unnxn

29、特征值λj的信息贡献率为：

30、

31、累计贡献率为：

32、

33、根据所述累计贡献率，确定主成分的个数。

34、进一步地，基于所述主成分判别模型进行诊断区分柑橘叶片疾病，包括：利用所述主成分判别模型对预测集数据进行预测。

35、与现有技术相比，本发明具有如下至少之一的有益效果：

36、(1)本发明提供的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，通过拉曼光谱对黄龙病细菌分布分析能够有效掌握细菌聚集物的特征，得到分布特点和规律，有助于提高黄龙病检测和诊断的效率和敏感性；

37、(2)本发明根据柑橘黄龙病细菌聚集规律，提出了科学优化的拉曼检测路线和方案，便于程序化操作，能够降低漏检风险，提高黄龙病诊断准确率；

38、(3)本发明提供的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，可以实现柑橘叶片疾病的快速检测和分析诊断，有利于现场化黄龙病快速诊断应用的开展。

技术特征：

1.一种基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，通过拉曼光谱获取柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律，包括：针对未黄化的柑橘叶片，在沿着叶脉方向和垂直叶脉方向连续采集拉曼光谱，根据光谱强度的变化确定未黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律。

3.根据权利要求2所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，未黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律为：在柑橘叶片叶脉根部，黄龙病细菌浓度最大。

4.根据权利要求3所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，在柑橘叶片中黄龙病细菌浓度最大处采集拉曼光谱，包括：对于未黄化的柑橘叶片，光谱采集的区域为叶脉根部。

5.根据权利要求1所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，通过拉曼光谱获取柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律，包括：针对黄化的柑橘叶片，沿着发黄区域连续采集拉曼光谱，并分析光谱强度与发黄程度之间的关系，根据所述关系确定黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律。

6.根据权利要求5所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律为：黄化的柑橘叶片中黄龙病细菌集中于黄色区域。

7.根据权利要求6所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，在柑橘叶片中黄龙病细菌浓度最大处采集拉曼光谱，包括：对于黄化的柑橘叶片，光谱采集的区域为柑橘叶片的黄色区域。

8.根据权利要求1所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，建立关于健康柑橘叶片、黄龙病柑橘叶片和其他病症柑橘叶片拉曼光谱的主成分判别模型，包括：

9.根据权利要求8所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，所述选取训练集数据中预设峰位处的拉曼峰强度作为输入变量，建立主成分判别模型，包括：

10.根据权利要求8所述的基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，其特征在于，基于所述主成分判别模型进行诊断区分柑橘叶片疾病，包括：利用所述主成分判别模型对预测集数据进行预测。

技术总结
本发明提供一种基于拉曼光谱的黄龙病快速检测方法，包括：通过拉曼光谱获取柑橘叶片中黄龙病细菌的分布特点和规律；根据所述黄龙病细菌的分布特点和规律，在柑橘叶片中黄龙病细菌浓度最大处采集拉曼光谱；根据采集的拉曼光谱，建立关于健康柑橘叶片、黄龙病柑橘叶片和其他病症柑橘叶片拉曼光谱的主成分判别模型；根据采集的拉曼光谱，基于所述主成分判别模型进行诊断区分柑橘叶片疾病。本发明有助于提高黄龙病检测和诊断的效率和敏感性，提高黄龙病诊断准确率，可以实现柑橘叶片疾病的快速检测和分析诊断。

技术研发人员：刘天元,孔丽丽,黄梅珍,邱鸿霖,于新娜,蓝天朔
受保护的技术使用者：上海交通大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/11