友思特技术
光谱成像技术革新植物病毒检测：精准、高效、非侵入的农业解决方案
前言导读
烟草作为全球重要的经济作物之一，在农业经济领域占据着举足轻重的地位。然而，烟草病毒感染却给这一重要产业带来了巨大的威胁。
烟草病毒种类繁多，这些病毒一旦入侵烟草植株，就会对其生长发育产生严重影响。在全球市场竞争日益激烈的今天，烟草病毒感染问题愈发凸显，亟待寻找有效的解决办法。友思特新品 MUSES 9系列光谱相机，其高空间分辨率与超宽光谱范围的优势特征，可以进行烟草病毒感染检测。
传统检测方法
在烟草病毒感染的检测领域，传统检测方法曾经占据着主导地位，为烟草病毒检测提供了重要支持，比如血清学检测方法、分子检测方法等。然而，这些方法往往需要耗费大量的时间，从样本采集、处理到最终检测结果的得出，整个流程繁琐复杂，可能需要数天甚至数周的时间。这对于需要及时采取防控措施的烟草种植来说，无疑是一个巨大的挑战。
除此以外，传统检测方法对专业人员的依赖程度极高，需要专业技术人员具备扎实的生物学知识、熟练的实验操作技能和丰富的经验，才能确保检测结果的准确性和可靠性。
传统检测方法在早期感染检测方面表现不佳，灵敏度较低，难以在病毒感染的初期准确检测到病毒的存在。当病毒在烟草植株体内处于低浓度状态时，传统检测方法很容易出现漏检的情况，从而延误了最佳的防控时机，导致病毒在烟草田间大面积传播，造成严重的经济损失
光谱相机技术
随着人工智能与高光谱成像技术的融合，农业病害检测正迎来革命性突破。光谱相机可以同时获取空间图像与光谱曲线信息，属于一种无损检测技术，不会对烟草植株造成任何物理损伤。这意味着在检测过程中，烟草植株可以继续正常生长，不会因为检测操作而影响其生长发育和产量。
与传统检测方法动辄需要数天甚至数周的时间相比，光谱相机能够在短时间内完成对烟草叶片的检测，大大提高了检测效率。这使得种植者能够及时获取检测结果，快速采取相应的防控措施，有效遏制病毒的传播和扩散。
光谱相机能够获取烟草叶片在多个波长下的反射光谱信息，这些信息包含了烟草叶片的生理状态、化学成分等丰富内容。通过对这些信息的深入分析，可以更全面、准确地判断烟草是否感染病毒，以及感染的程度和类型，为精准防控提供有力支持。
检测案例
希腊研究与技术中心，以及塞萨洛尼基亚里士多德大学，基于高光谱成像（380-1023 nm）与3D卷积神经网络（3D-CNN）技术，通过使用友思特Muses9-SNS多光谱相机，成功实现了烟草植株中四种Poteavirus（PepMV、PVX、BaMV等）的早期非侵入式检测，准确率最高达89%，为农业智能化管理提供了全新工具。
他们使用 1700高光谱相机（370–1700 nm）对温室烟草做了采集，关注聚焦Vis/NIR波段（380–1000 nm）380–1000 nm），采集接种后0–10天叶片图像。通过QGIS生成掩膜，仅保留顶部三片叶的有效像素，排除背景干扰（图4）。模型输出分类热图（图14–17），定位早期病斑区域。例如，AGO2突变体接种PepMV后，叶脉周围区块被准确标记为感染区域，与病理变化吻合。通过这种方法，感染后6-8天（DPI）即可识别病毒，早于传统分子检测。模型在AGO2突变株中分类准确率达87%，跨基因型（如NahG、野生型）适用性达75%-83%。并且这种方法无需破坏植物组织，支持连续监测与田间实时诊断。
精准助力农业
友思特Muses9 系列高光谱相机具有高分辨率（6.4MP）、实时成像（52Hz）、宽光谱成像（VIS-NIR-SWIR）、手持便携操作等优势，在精准农业方面已实现多种应用。
NO.1 反射成像光谱
基于光谱和植被指数映射的表型分析；基于光谱的作物诊断和健康状况定量监测如下图所示
NO.2 荧光光谱成像
光合能量转换的研究；荧光参数的绘制和光系统I和II的评估如下图所示。
NO.3 红外成像
红外成像（750-1000nm & 1000-1700nm）地下（中果皮）特征的成像；相对含水量图如下图所示。
NO.4 成像比色法
园艺作物的标准化颜色和色差测量；基于颜色参数的图像分割直方图分析如下图所示。
NO.5 紫外反射成像
蜜蜂视觉假彩色成像用于研究植物与传粉者的相互作用；植物角质层和表皮的选择性成像如下图所示。
NO.6 基于机器学习的光谱成像
基于机器学习的光谱成像可以将高光谱数据转换为成分图；可训练以检测/识别结构特征。
友思特MUSES9 光谱相机是分析植物、水果、花卉、种子等的强大工具，为厌氧和有氧应激条件提供客观和定量信息。 它是一种多模态成像设备，在便携式相机系统中集成并全面推进了成像和光谱仪器，能够在早期和可逆阶段立即可视化不可见的异常和相关的光谱表型变化，它可以用于告知水果成熟情况，以预测最佳收获时间，如下图案例所示。
MUSES9 光谱相机配有多种附件（镜头、光源、支架等），以确保交钥匙操作。这是一种经济实惠的解决方案，旨在由农民/农学家和研究人员作，不需要任何技术背景。您可以随身携带它，并根据需要进行尽可能多的现场诊断和监测检查。
光谱成像技术正推动农业从“经验驱动”向“数据驱动”转型。未来，随着光谱相机的参数不断优化，结合算法与AI技术，该技术有望在全球农田监测、智慧温室管理中发挥更大作用，助力可持续农业发展。
方案产品套装介绍
MUSES9-HS
基于全帧可调滤光片的高光谱相机
370-1000nm光谱范围
MUSES9-SnS
4K 视频速率快照光谱相机
370-1000nm 光谱范围
MUSES9-MS
一体式双传感器光谱相机
365-1700nm光谱范围
λambda3+软件
机器学习平台
在目标对象中生成光谱和材料识别图