葡萄栽培（PV）技术指在葡萄园内对葡萄进行监控与现场管理的一系列方法，它在葡萄生产的数量和质量上，均涉及到单一栽培的空间变异监测和管理。PV非常重视作物监测，它通过直接在现场进行观测，收集有关作物物候期、营养和健康状况以及预期产量等的信息。特别是对不同类型应激的诊断，包括一系列影响作物生产力的因素，和综合虫害管理战略（IPMS）的采用方面，PV正变得越来越重要。

    葡萄园监测系统的开发主要涉及遥感技术（RS），利用卫星获取葡萄园多光谱图像，但在实际操作中，由于技术、资金、天气等的局限，无法获得关于单个葡萄园内可变性的信息。采用一种基于高光谱成像(HSI)的方法，即利用一种能够检测较大植物光谱数据集的设备，可以帮助解决植物病害检测的问题，同时可以更好地确定它们在田间的存在和分布。

    意大利科学家S. Serranti在一个试验中使用两款Specim高光谱成像设备：Specim Imspector V10 和Specim Spectral Camera N17，利用偏小二乘判别分析(PLS-DA)模型对健康叶片和不同程度感染霜霉病的葡萄进行了区分，以识别葡萄叶片中由于霜霉病病理的存在而导致的不同程度的症状。

图：在VIS-NIR (400-1000nm)范围内进行不同的类选择。a:健康组织，b:霜霉病感染组织，c:坏死组织

图：在健康、感染和坏死叶片的VIS-NIR (400-1000 nm)范围内的预处理光谱

光谱的预处理(Fig.5)突出了所选叶之间的差异。特别是健康和受感染的叶子。可以看到，当其中一条曲线光谱区间内有一个谷值时，另一条曲线在光谱区间内有一个峰值，反之亦然。

图：在NIR(1000-1700 nm)范围内进行等级选择。a:健康组织，b:霜霉病感染组织，c:坏死组织。

Fig.2给出了在VIS-NIR范围(400-1000 nm)获得的每个参考类别的叶子(即健康的、受感染的和坏死的)所选择的区域的示例， NIR范围(1000-1700 nm)所选择的区域如Fig.3所示。

图：健康、受感染和坏死叶片的NIR(1000-1700 nm)平均预处理光谱

光谱预处理未突出健康叶片光谱和受感染叶片光谱的可能差异，但是坏死叶片光谱与其他两类叶片光谱的区别较大(Fig.7)。

图：两种分类模型区分葡萄叶片健康状况

    结果表明在400 ~ 1000 nm之间的VIS-NIR光谱区间，是适合于对健康、霜霉病感染和坏死叶片进行鉴别的光谱范围。以此建立分类模型可以作为诊断早期葡萄园病的有力工具。采用此技术来识别/区分霜霉病感染葡萄叶还有一个很大的优势，即Specim高光谱成像设备操作相对灵活简单，针对不同方案在不同环境均可实现稳定试验。

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