基于光学特性的食用菌早期病害诊断机理及方法研究

It is great significant to diagnose the disease of edible during the production. Edible fungi and fungal pathogens have similar chemical components, which result in the difficulty in the acquisition of sensitive bands for the early diagnosis of the disease infection based on the spectral technology. And there is lack of the optical theory for analyzing of the interaction between the host and pathogen. This project focus on the optical parameters change which result from the structure change caused by the infection. In use of the hyperspectral scattering images, the optical characteristic parameters obtained. Then according to the optical characteristics in different wavelength, the sensitive bands will be chose out. And using the optical parameters or spectra of sensitive bands to establish discriminate models to diagnose the disease infection. Secondly, based on the hyperspectral microscopic images, further analysis will be conducted to the images and spectral characteristics of the cells of the infected sample. Combined with the images and spectral information, the characteristic of multiple cells will be extracted and separated. The interaction process between pathogen and edible fungi visual identification. The results of this study will preliminarily reveal the mechanism to discriminate the edible fungi and fungal pathogens. It can provide new methods and ideas for the diagnosis of edible fungi diseases, and give an approach to automatic monitoring and management strategies for the edible fungi production.

食用菌病害早期诊断对食用菌生产具有重大意义。基于光谱技术的早期诊断由于食用菌与致病菌（真菌属）化学成分类似导致辨别敏感波段难以获取，目前基于光学特性对食用菌与致病菌互作过程解析基础理论研究缺乏。本项目首先通过对高光谱散射图像反演组织光学特性参数，利用食用菌染病之后组织结构发生变化导致的光学特性参数变化，获取病害辨识敏感波段，建立判别模型诊断食用菌染病与否；其次，通过高光谱显微图像，从细胞微观层面进一步分析染病样本图像和光谱特征，融合图像维和光谱维信息分离和提取致病菌和食用菌的细胞变化特征，实现致病菌和食用菌互作过程各类细胞可视化诊断与辨识。该研究成果初步揭示致病菌与食用菌基于光谱图像特征辨识机理，可为食用菌早期病害诊断提供新的方法和思路，改进和优化食用菌实际生产过程管理策略。

食用菌病害的发生具有传播性强、早期症状不明显、危害期长，损失大等特点，因此食用菌病害早期诊断对食用菌生产具有重大意义。其中食用菌真菌病害，与食用菌结构成分类似，早期症状不明显，增加了检测的难度，病害早期有效的便捷检测手段缺乏，本项目以有害疣孢霉病侵染双孢蘑菇为例，采用光谱图像技术对食用菌是否染病进行鉴别分析进行探索。本项目选用单积分球测定光学特性参数为参考方法，测得健康与染病双孢蘑菇吸收系数（μa）并没有特别显著的差异，仅在400-500 nm 范围内有一些差异，而健康的双孢蘑菇约化散射系数（μs’）随着波长的增加而呈现增长趋势，但染病的双孢蘑菇μs’则随着波长的增加呈现降低趋势，平均μs’在4.5mm-1到7.0mm-1之间，正常蘑菇组织的平均μs’在7.3mm-1到9.3mm-1之间，利用μs’对食用菌染病与否进行辨别具有较好的识别效果，建立的线性识别模型（LDA）正确率可达98%；双孢蘑菇染病后抗氧化酶发生显著变化，利用PPO酶活性的变化，筛选病害检测敏感波段，通过竞争性自适应权重（CARS）和连续投影法（SPA）筛选出439.79 nm、468.60 nm、490.89 nm、556.50 nm、678.00 nm、817.5 nm、854.40 nm和884.09 nm等8个波段作为病害检测敏感波段，对比随机森林、决策树和SVM等分类方法检测结果，其中SVM方法最优，训练集和预测集病害鉴别准确率分别为93.88%和89.55%；其次，通过高光谱显微图像，从细胞微观层面进一步分析染病样本图像和光谱特征，融合图像维和光谱维信息分离和提取致病菌和食用菌的细胞变化特征，通过对高光谱图像进行最小噪声分离（MNF）变换，再利用逐次最大角凸锥分析(SMACC)算法自动获取端元，选取两类孢子的ROI进行有监督分类，经过对比最小距离分类能够较好的实现两类细胞分类，结合高光谱3D立方体图像，实现有害疣孢霉病菌和食用菌互作过程两类孢子的可视化诊断与辨识。该研究探讨了利用光学特性参数对食用菌是否染病的可行性，研究成果初步从宏观和微观两个层面实现真菌与食用菌基于光谱图像特征辨识，可为食用菌早期病害诊断提供新的方法和思路，改进和优化食用菌实际生产过程管理策略。