【摘 要】
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黄龙病(Huanglongbing,HLB)是世界上最严重的柑橘病害,严重影响柑橘的产量。因此,在柑橘黄龙病的快速检测,可降低其向其他树种传染的可能性,以减少损失。本研究的目的是评估黄龙病对柑橘叶片光合器官功能的影响,并寻找快速、无损的柑橘黄龙病早期检测方法。叶绿素a荧光已被证明是一种快速、准确的测量植物光合性能的方法,并提供了有关PSII和核心复合物结构和功能的完整信息。在本研究中,采用快速叶绿
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黄龙病(Huanglongbing,HLB)是世界上最严重的柑橘病害,严重影响柑橘的产量。因此,在柑橘黄龙病的快速检测,可降低其向其他树种传染的可能性,以减少损失。本研究的目的是评估黄龙病对柑橘叶片光合器官功能的影响,并寻找快速、无损的柑橘黄龙病早期检测方法。叶绿素a荧光已被证明是一种快速、准确的测量植物光合性能的方法,并提供了有关PSII和核心复合物结构和功能的完整信息。在本研究中,采用快速叶绿素荧光技术分析了健康、黄龙病无症状和黄龙病有症状以及缺素叶片叶绿素荧光动力学特性并使用JIP参数来评估PSII反应和光合效率。结果显示,在脐橙和椪柑中,感染黄龙病叶片的多相OJIP瞬态曲线均发生改变。表明黄龙病影响了柑橘树的光合作用。感染柑橘黄龙病叶片的荧光瞬态中出现了更高的L和K带。这些谱带的增加表明PSII单元被分离,氧释放复合物被破坏,叶片中PSII供体侧受损。此外,感染黄龙病叶片还表现出Fv/Fm、Fv/Fo、ΦEo、ψo的下降,Fo、ABS/RC、TRo/RC、DIo/RC、REo/RC的增加,以及光合性能指数(PIabs和PItotal)降低。最后,应用叶绿素荧光参数建立的最小二乘支持向量机(LS-SVM)对11月和12月脐橙黄龙病检测的准确率分别为89.5%和91%。此外,为了提高LS-SVM的鲁棒性,引入了模型转移的方法。通过加入少量其他品种的样本到已有的LS-SVM,结果显示更新后的LS-SVM(建立在脐橙数据的基础上)对椪柑HLB检测的准确率为92.8%。研究结果表明,机器学习结合迁移学习和快速叶绿素a荧光技术可以实现柑橘黄龙病的快速检测。
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