發(fā)布時間：2020-10-09 13:29

　　 臍橙黃龍病(Huanglongbing,HLB)是一種限于韌皮部內(nèi)寄生的革蘭氏陰性細菌(Candidatus Liberibacter asiaticus,CLas)引起的毀滅性病害,嚴重影響臍橙果樹的生長和果實的產(chǎn)量及品質(zhì),對世界范圍內(nèi)的臍橙產(chǎn)業(yè)造成巨大的損失。截止到目前,尚未有根本性的有效解決辦法。光譜檢測法具有檢測速度快、無需復(fù)雜預(yù)處理的優(yōu)點,可以實現(xiàn)對檢測對象準確快速、綠色無污染的檢測。本論文以“贛南臍橙”為研究對象,探究LIBS-NIR聯(lián)合光譜對黃龍病快速檢測的可行性,主要研究內(nèi)容如下所示:(1)檢測分析了正常、黃龍病臍橙中糖度、礦物質(zhì)元素含量的差異,揭示了黃龍病對臍橙內(nèi)部品質(zhì)和理化性質(zhì)的影響,提出了黃龍病對臍橙果樹生長、結(jié)果等造成影響的可能機理原因,為光譜檢測法對臍橙黃龍病的快速檢測提供了實驗基礎(chǔ),并提供了基于元素層次的臍橙黃龍病分析研究新思路。試驗結(jié)果表明:(1)黃龍病、正常臍橙的糖度具有一定差異性,正常臍橙的糖度均值為11.3 Brix,黃龍病臍橙的糖度均值僅為8.6 Brix,采用Kolmogorov-Smirnov檢驗(K-S檢驗)探究兩者的差異顯著性,其Sig值為0.000,表明正常、黃龍病臍橙的糖度具有顯著差異性;(2)臍橙感染黃龍病后礦物質(zhì)元素含量具有一定變化,正常臍橙葉片中的Ca元素含量均值由正常時的15148 mg/kg下降為7625 mg/kg,葉片中的Zn元素含量均值由正常時的198mg/kg下降為70 mg/kg,臍橙果皮中的Zn元素含量均值由正常時的67 mg/kg增加為139 mg/kg,采用K-S檢驗探究其差異顯著性,其Sig值均小于0.05,表明其變化具有顯著性。(2)基于激光誘導(dǎo)擊穿光譜(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技術(shù),以臍橙果皮為研究對象,建立了臍橙黃龍病快速識別模型,實現(xiàn)了對黃龍病的快速鑒別,為黃龍病臍橙智能化機械剔除及感病植株的移除提供了技術(shù)支撐。采集正常、黃龍病臍橙果皮LIBS等離子體時間演變形貌圖及光譜圖,分析兩者在等離子體形貌、LIBS光譜的差異性。提出連續(xù)小波變換(Continuous wavelet transform,CWT)、主成分分析(Principal component analysis,PCA)兩種特征變量自動提取法,減少無關(guān)變量對試驗的影響,提高識別模型效率。試驗結(jié)果表明:(1)臍橙果皮等離子體體積在采集延遲1.0~2.0μs時最大,且正常、黃龍病臍橙果皮LIBS等離子體時間形貌具有一定差異性,說明了采用LIBS技術(shù)快速檢測黃龍病的可行性;(2)分析臍橙果皮主要元素特征譜線強度和K元素內(nèi)標其它主要元素結(jié)果可知,正常、黃龍病臍橙果皮LIBS光譜圖具有一定差異性且患病臍橙果皮中的Mg、H含量減少,Ca、Na元素含量增加;(3)采用CWT、PCA特征變量自動提取法結(jié)合Fisher判別分析模型(Fisher discriminant analysis,FDA)、多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(Multilayer perception neural network,MLP)對黃龍病鑒別準確率均在94.0%以上,且PCA-MLP訓(xùn)練集和預(yù)測集準確率均達到了100.0%。(3)基于近紅外光譜(Near infrared spectrum,NIR)、LIBS光譜技術(shù),以臍橙葉片為分析對象,進一步提出了具有更大檢測優(yōu)勢的LIBS-NIR聯(lián)合光譜技術(shù),實現(xiàn)了對臍橙黃龍病的快速準確鑒別,揭示了聯(lián)合光譜相較于單種光譜的檢測優(yōu)勢,為其它領(lǐng)域的聯(lián)合光譜檢測提供了的參考。從理論上分析了造成正常、黃龍病臍橙葉片等離子體形貌、LIBS、NIR光譜差異的可能原因,采用基線校正降低背景信號等對光譜質(zhì)量的影響。試驗結(jié)果表明:(1)分析葉片LIBS主要元素特征譜線強度和以K元素內(nèi)標其它主要元素發(fā)現(xiàn)黃龍病臍橙葉片Mg、Ca、C、H、O元素含量下降,Na元素含量增加,說明了采用光譜檢測法對黃龍病預(yù)測的可行性;(2)LIBS-NIR聯(lián)合光譜數(shù)據(jù)獲得了相較于單種光譜技術(shù)更高的鑒別準確率,聯(lián)合光譜結(jié)合PCA-MLP模型訓(xùn)練集鑒別準確率達到89.5%,預(yù)測集準確率達到95.7%。
【學(xué)位單位】：江西農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S436.66
【部分圖文】：

1 緒論多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（Multilayer perception neural network，MLP）分類模型實現(xiàn)對黃龍病快速準確、綠色微損診斷鑒別研究，主要研究內(nèi)容如下：（1）檢測正常、黃龍病臍橙的糖度和果皮、果肉、葉片主要礦物質(zhì)元素含量的差異，并進一步分析導(dǎo)致其差異的可能原因；（2）以新鮮臍橙果皮為研究對象，基于 LIBS 光譜技術(shù)，采集正常、黃龍病臍橙果皮 LIBS 等離子體時間演變形貌并進一步分析其演變規(guī)律及差異，探究 PCA、CWT 兩種特征變量自動提取法結(jié)合 MLP、FDA 兩種分類模型對臍橙黃龍病診斷鑒別的可行性；（3）以新鮮臍橙葉片為研究對象，研究分析正常、黃龍病臍橙葉片 LIBS 等離子體時間演變規(guī)律的差異，基于 LIBS、NIR 光譜并進一步提出 LIBS-NIR 聯(lián)合光譜，探究 PCA、PCA FDA、PCA MLP 函數(shù)分類模型診斷鑒別黃龍病的可行性。本文主要研究思路和技術(shù)路線如圖 1-1 所示。

物質(zhì)元素含量，為黃龍病的病理研究提供了數(shù)據(jù)支撐，也為黃龍病的防治提的參考。樣品制取臍橙樣品的采集南臍橙”被列為全國十一大優(yōu)勢農(nóng)產(chǎn)品之一，榮獲“中華名果”等稱號，其西贛州也是我國最大的臍橙種植區(qū)。近年來，江西贛州地區(qū)臍橙果樹出現(xiàn)大龍病疫情，對當(dāng)?shù)啬毘确N植業(yè)造成巨大的危害。本課題組所依托單位——江學(xué)與江西贛州具有極佳的地緣優(yōu)勢，方便本課題組成員跟蹤調(diào)查，并快速采驗樣品。除此之外，本課題組與當(dāng)?shù)啬毘确N植戶建立了深厚的長期合作關(guān)系題組的試驗樣品采集提供了便利。因此，本研究以“贛南臍橙”為典型研究多位高級農(nóng)藝師的指導(dǎo)下于江西省贛州市南康區(qū)、信豐縣、安遠縣、尋烏縣場采集試驗樣品，并且經(jīng)高級農(nóng)藝師鑒別患病與否。同時，為了避免因運輸導(dǎo)致的樣品水分喪失，對分類后的樣品密封包裝運輸。圖 2-1 為本課題組成樣圖片。

材之前；當(dāng) D 值為 0 時，表明激光焦點正好處于靶材表面；當(dāng) D 值為負值時，表明激光焦點處于靶材之后，具體情況如圖 2-2 所示。激光光束靶材激光焦點(a) D>0 (b) D=0 (c) <0圖 2-2 不同離焦量下的激光焦點相對于靶材的狀態(tài)Fig 2-2 The state of the laser focus relative to the target at different defocusings為了盡可能使臍橙果皮表面平整，進而保證離焦量的一致性，每個臍橙切取直徑約 20 mm 大小的新鮮果皮作為試驗樣品。臍橙果皮樣品制備過程如圖 2-3 所示。

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本文編號：2833743