水稻瘟病可以發生在生長期各個階段，感染后，水稻葉子上會產生黃色的斑點，葉子變得脆弱而易于折斷。先是葉片出現長條形或圓形的褐斑，斑點一般先從葉尖或葉緣開始，逐漸向中央擴大。葉片褪綠，伴有病斑處出現黃化，出現小的白色點狀病斑。然后就是植株的葉片干枯、彎曲、枯死，導致穗部開花結實不良，產量大幅下降。同時也會分泌毒素，進而影響水稻的品質，降低稻米的加工和食用價值，是需要預防的主要病變。

基于遙感手段的稻葉瘟無損早期監測，對于抗性育種和植保防控具有重要作用。目前對稻瘟病的研究多使用反射光譜在其顯癥階段進行監測，南京農業大學國家信息農業工程技術中心組建科研團隊，針對稻葉瘟早期侵染階段的日光誘導葉綠素熒光光譜監測研究尚未見報道。目的是基于不同葉位的日光誘導葉綠素熒光信息，實現水稻葉瘟病早期階段感病葉片的準確識別。

基于一年的溫室接種試驗和大田采樣實驗，配合使用主動光源、ASD地物光譜儀和FluoWat葉片夾，獲取了拔節期和抽穗期水稻植株頂1至頂4葉位的葉片SIF光譜，并人工標注了被測樣本的發病等級。研究基于連續小波分析提取對稻葉瘟敏感的小波特征，比較了不同葉位敏感特征及其感病葉片識別精度，基于線性判別分析算法構建了稻葉瘟識別模型。

各葉位感病葉片遠紅光區域的上行和下行SIF均顯著高于健康葉片;基于SIF小波特征的感病葉片識別精度顯著高于原始SIF波段，頂1葉的稻瘟病識別精度顯著高于其他三個葉位，其識別精度最高可達70%;提取的適用于多葉位的共性敏感小波特征↑WF832,3和↓WF809,3在頂1至頂4葉的精度分別達到69.45%、62.19%、60.35%、63.00%和69.98%、62.78%、60.51%、61.30%。

該研究揭示了稻瘟病脅迫下水稻葉片SIF光譜響應規律，提取對稻葉瘟敏感的SIF小波特征，結果證明連續小波分析和SIF技術用于診斷稻葉瘟的潛力，為實現稻瘟病的田間早期、快速、原位診斷提供了重要參考與技術支撐。

目前，葉瘟病等病變仍然 以預防為主，防治稻瘟病的方法包括以下幾個方面：

1.選擇抗病性較強的水稻品種進行種植，這可以有效地降低病害的發生率。

2.田間管理，保持稻田的透氣通風。減少雜草的生長，以免其為病害的傳播提供場所。

3.隔離措施，防止病害的傳播。在發現病害的時候，要及時將受感染的植株移除，并對其進行處理。

審核編輯 黃宇