早期检测小麦叶上的Zymoseptoria tritici感染,使用超光谱成像数据
Lorraine Latchoumane1,2, Martin Ecarnot1,3, Ryad Bendoula2
1AGAP, INRAE, Univ Montpellier, CIRAD, Institut Agro, Montpellier, France.
Data in brief
|March 19, 2025
概括
这项研究创建了一个超光谱成像数据库,用于跟踪由Zymoseptoria tritici引起的小麦叶斑病. 这些数据可以监测疾病的进展,并开发用于早期检测的预测模型.
科学领域:
- 植物病理学 植物病理学
- 农业遥感 农业遥感
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 齐莫塞普托里亚·特里蒂奇 (Zymoseptoria tritici) 在 durum 小麦中造成了显著的产量损失.
- 早期发现叶子斑对于有效的疾病管理至关重要.
- 超光谱成像为非破坏性疾病评估提供了潜力.
研究的目的:
- 创建一个全面的超光谱成像 (HSI) 数据库的健康和Zymoseptoria tritici感染的 durum小麦叶.
- 为了捕捉叶斑病随时间发展的光谱和空间变化.
- 为开发疾病监测和预测模型提供基础.
主要方法:
- 使用VNIR和SWIR摄像头获得高光谱图像.
- 在注射后的控制条件下监测两种 durum wheat 的基因型.
- 在18个日期收集了1175张图像,覆盖了3326张叶子.
主要成果:
- 建立了一个详细的HSI数据库,记录了从症状前阶段到疾病的演变.
- 在健康和受感染的叶子之间观察到显著的光谱和空间差异.
- 数据库捕获数据直到可见的疾病症状出现.
结论:
- HSI数据库是研究小麦叶斑的宝贵资源.
- 它支持疾病状态的分类和预测模型的开发.
- 这些数据可用于测试和验证成像和光谱分析技术.


