遥感顶刊成果：双利合谱助力揭示稻瘟病早期变化

肉眼还看不到病斑时，水稻叶片内部已经发生了什么变化？高光谱能否把这些早期变化识别出来，并进一步解释病害信号来自哪里？

近日，南京农业大学程涛教授团队联合美国加州大学戴维斯分校、西班牙***研究委员会等机构，在国际遥感领域权威期刊《Remote Sensing of Environment》在线发表***研究成果。研究团队利用多时相活体高光谱影像，连续记录水稻叶片从无症状期到重度侵染期的变化，***揭示病原菌侵染会随病程发展破坏传统PROSPECT模型所假设的叶片光谱-生化关系，并构建MESPECT反演框架，在肉眼可见病斑出现前3天捕捉到病害信号。实验中的高光谱影像由双利合谱GaiaField-V10E高光谱成像系统采集。

三个关键结果

1. 接种后第2天，叶绿素和类胡萝卜素已经出现显著下降。
2. RGB图像到第5天才出现可辨识病斑，高光谱反演结果比肉眼症状提前3天。
3. 无症状阶段总体识别精度达到75%，症状阶段达到91%。

01  稻瘟病看不见病斑不代表没有变化

稻瘟病是水稻生产中破坏性较强的病害之一。研究指出，该病害每年可能造成约660亿美元损失，并导致10%-35%的水稻减产。

病原菌侵入叶片后，会逐步引起光合色素下降、细胞结构受损和局部组织死亡。但在感染早期，这些变化尚未形成肉眼可见的病斑。等到症状明显时，病害可能已经发展了一段时间。

高光谱成像可以同时记录叶片的空间位置和连续光谱，为捕捉这些细微变化提供了可能。难点在于，病原菌还会破坏叶片内部结构，使传统模型建立的光谱与生化参数关系逐渐失准。

02  MESPECT如何处理混合病斑信号

PROSPECT是叶片光学研究中广泛应用的辐射传输模型。它把叶片描述为多个相对均匀的层状结构，并通过叶绿素、类胡萝卜素、水分和结构参数等解释叶片光谱。这套模型在健康叶片上具有良好的物理解释能力，但病原菌侵染会造成细胞和组织结构破坏，使病叶逐渐偏离原有的均匀层状假设。

为此，研究团队将多端元光谱混合分析MESMA与PROSPECT模型结合，提出新的两步反演框架MESPECT：先从像元光谱中区分健康组织与侵染组织的贡献，再对健康组织端元进行PROSPECT反演，并结合不同组分的丰度估算病斑内部的叶绿素和类胡萝卜素含量。

这一方法不是简单修改一个模型参数，而是先隔离病害造成的结构性干扰，再重建病斑内部的光谱-生化联系，从而为解释病害进程提供更可靠的生理依据。

图1  实验设计与MESPECT技术路线

03  用高光谱连续记录病害发展

为了追踪病斑内部从无症状到重度侵染的细微变化，研究团队使用双利合谱GaiaField-V10E高光谱成像系统，对接种稻瘟病菌后的水稻叶片开展多时相活体观测。实验中，叶片固定在低反射率黑色背景板上，并在封闭黑色成像舱内通过卤素灯提供稳定照明。每次采集同步获取99%反射率硫酸钡白板影像，进行逐像元反射率校准。研究覆盖3个感病水稻品种，每个观测时间点包含35个侵染样本和47个健康样本。

这些影像不仅提供连续光谱，也保留病斑内部不同位置的空间差异。约0.07 mm的空间分辨率使研究者能够区分病斑中心、边缘及周围健康组织，为光谱解混、像元级生化反演和病斑时空制图提供数据支撑。

04  高光谱比肉眼早3天发现变化

接种后的时间序列给出了清楚的对照。RGB图像在第5天才出现可辨识病斑，而MESPECT反演得到的叶绿素和类胡萝卜素在第2天已经显著下降，比肉眼可见症状提前3天。

图2  RGB影像、PROSPECT与MESPECT病斑时空制图对比

在空间分布图上，MESPECT于接种后第4天已经呈现出清晰的无症状期病变区域，并记录了病斑随病程发展的空间变化。

图3  健康叶片与侵染叶片的叶绿素和类胡萝卜素多时相变化

05  严重病斑中的反演更稳定

随着侵染加重，传统PROSPECT模型的光谱与生化关系明显减弱。尤其在侵染比例超过50%的病斑像元中，部分病斑中心难以获得可靠结果；MESPECT能够更完整地恢复病斑内部叶绿素的空间变化。

图4  严重病斑像元中PROSPECT与MESPECT的关系对比

在接种后第7至13天的严重侵染阶段，MESPECT反演叶绿素与经验叶绿素指标之间的决定系数R²达到0.74-0.85，高于传统PROSPECT的0.70-0.74。

06  色素反演改善病害识别

研究团队将MESPECT反演叶绿素加入随机森林模型，用于区分健康叶片与侵染叶片。结果显示，无症状阶段总体识别精度达到75%，症状阶段达到91%。相较基础模型，无症状阶段精度提高6%-10%，症状阶段提高2%-8%。

图5  不同观测时间各类光谱与生化特征的病害敏感性

特征重要性分析表明，MESPECT反演叶绿素在多个观测时间点均具有较高贡献。因此，模型给出的病害判断可以对应到叶片色素变化。

图6  随机森林模型识别精度及不同特征的重要性

07  研究价值与应用边界

从论文结果看，MESPECT可用于稻瘟病无症状期识别，也可为抗病品种筛选、病原菌侵染过程研究和精准植保提供参考。

论文同时指出，MESPECT未来有望扩展到自动化高通量植物表型平台，并为无人机和卫星尺度的病害监测提供方法基础。但由叶片尺度拓展到冠层和区域尺度，还需要进一步处理冠层结构、背景、病害空间异质性和大气影响，并开展独立验证。

论文信息

Tian, L., Ustin, S. L., Kong, Y., Xue, B., Zarco-Tejada, P. J., Jiang, C., Yao, X., Jin, Y., Zhu, Y., Cao, W., & Cheng, T. Rice leaf pathogen infection alters the spectral-biochemical relationships revealed by radiative transfer model inversion. Remote Sensing of Environment, 345 (2026), 115592.

DOI：https://doi.org/10.1016/j.rse.2026.115592