基于调制荧光检测技术的柑橘黄龙病诊断

    邓小玲, 林亮生, 兰玉彬

    邓小玲, 林亮生, 兰玉彬. 基于调制荧光检测技术的柑橘黄龙病诊断[J]. 华南农业大学学报, 2016, 37(2): 113-116. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2016.02.018
    引用本文: 邓小玲, 林亮生, 兰玉彬. 基于调制荧光检测技术的柑橘黄龙病诊断[J]. 华南农业大学学报, 2016, 37(2): 113-116. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2016.02.018
    DENG Xiaoling, LIN Liangsheng, LAN Yubin. Citrus Huanglongbing detection based on modulation chlorophyll fluorescence measurement[J]. Journal of South China Agricultural University, 2016, 37(2): 113-116. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2016.02.018
    Citation: DENG Xiaoling, LIN Liangsheng, LAN Yubin. Citrus Huanglongbing detection based on modulation chlorophyll fluorescence measurement[J]. Journal of South China Agricultural University, 2016, 37(2): 113-116. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2016.02.018

    基于调制荧光检测技术的柑橘黄龙病诊断

    基金项目: 

    国家自然科学基金青年基金 31201129

    广东省科技计划项目 2015B050501009

    江苏省现代农业装备与技术协同创新项目 NZXT01201403

    华南农业大学人才引进项目 K14018

    详细信息
      作者简介:

      邓小玲(1978—),女,副教授,博士,Email:dengxl@scau.edu.cn

      通讯作者:

      兰玉彬(1961—),男,教授,博士,E-mail:ylan@scau.edu.cn

    • 中图分类号: S33

    Citrus Huanglongbing detection based on modulation chlorophyll fluorescence measurement

    • 摘要:
      目的 

      实现柑橘黄龙病的及时诊断,防止病情扩散、保障柑橘生产。

      方法 

      运用基于调制荧光检测技术的超便携式调制叶绿素荧光仪MINI-PAM获取柑橘Citrus reticulata叶片荧光参数,通过概率神经网络对荧光数据进行建模及分类处理,以鉴定并区分健康的、非黄龙病黄化的以及黄龙病的柑橘植株。

      结果 

      该方法对所有类别的诊断准确率均高于76.93%,有些类别分类准确率甚至可达100%。

      结论 

      基于概率神经网络的柑橘黄龙病调制荧光检测技术用于鉴别柑橘黄龙病病情具有一定的可行性和推广性。

      Abstract:
      Objective 

      To diagnose citrus Huanglongbing(HLB) timely to prevent citrus production from the spread of the disease.

      Method 

      A detection method of citrus HLB based on modulation chlorophyll fluorescence measurements was investigated. Fluorescence parameters were extracted from MINI-PAM, and analyzed by probability neural network (PNN) model and classification to distinguish among healthy citrus, HLB-infected citrus and etiolated citrus due to non-HLB problems.

      Result 

      The average detection accuracy for different classes of citrus symptoms was above 76.93%, and that for some classes even reached 100%.

      Conclusion 

      It is feasible to use the modulation chlorophyll fluorescence measurement combined with PNN model to detect citrus HLB.

    • 表  1   部分样本输入向量数据

      Table  1   Input vectors of samples with different symptons

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      表  2   概率神经网络分类结果

      Table  2   Disease classification based on probability neural network(PNN) model

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    出版历程
    • 收稿日期:  2015-06-09
    • 网络出版日期:  2023-05-17
    • 刊出日期:  2016-03-09

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      Corresponding author: LAN Yubin, ylan@scau.edu.cn

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