基于GC-IMS的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法与流程

基于gc-ims的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法
技术领域
1.本发明涉及植物病虫害无损检测领域，尤其是涉及了一种基于气相离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy, gc-ims)的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法。


背景技术：

2.侧柏为雌雄同株的常绿乔木，原产于亚洲、在世界各地均有广泛分布，常常被用作城市道路绿化树种。然而，长势较差的古侧柏或新移栽的侧柏很容易受到蛀干害虫的侵扰，蛀干害虫会在侧柏树皮下产卵，其幼虫在树干内生长且具有隐蔽性强、危害大的特点，往往会造成侧柏林中大面积的植株死亡。据国家林业局统计，严重的蛀干害虫泛滥仅在一年内就造成了山东省30万侧柏植株的死亡，常规的检测手段很难在外部对侧柏受蛀干害虫的为害程度进行鉴别区分。
3.据相关研究表明，作为一种生物信息，植物挥发物的释放规律会在遭受气候变化、真菌感染或虫害时发生变化。gc-ims是一种新兴的挥发性有机化合物综合分析技术，具有检测限低（ppbv级）、重复性好和效率高等特点，无需进行复杂的样品前处理便可以对细微的挥发物变化进行准确的识别。目前利用gc-ims在侧柏受蛀干害虫为害程度检测方面尚未有报道。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术的不足，本发明目的在于提出了一种基于gc-ims的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法，该方法能够无损伤的对受虫害侧柏进行早期识别，并且可以准确区分鉴定其树干内部的损伤程度。
5.本发明为了解决以上技术问题，提出了一种基于gc-ims的侧柏受蛀干害虫为害程度检测模型的建立方法，具体包括以下步骤：（1）以野外林间自然感染蛀干害虫的侧柏植株为检测对象，在受害严重的侧柏林中选取样本若干，另选适量健康侧柏植株作为对照组，所有检测对象在实验结束后进行剖开验证；（2）挥发物采集：采用钢丝骨架和特氟龙薄膜将其与树干围成密闭空间，待密闭空间内气体浓度稳定后，使用空气泵抽出其顶空气体至于特氟龙采样袋中；（3）gc-ims检测：将采集的挥发物通过气密进样器抽取并注入gc-ims分析仪器，气相色谱和离子迁移谱部分均采用高纯氮为载流气体，气相色谱部分流速控制为前2分钟稳定在2ml/min，然后在23分钟内匀速增加到100ml/min并保持5分钟，整个仪器分析过程持续30min；（4）内部损伤程度评价：将采集挥发物相应部分的树干，沿径向切开成厚度相同的薄片若干并获取其断面图像，基于图像处理方法提取树干断面虫蛀区域。分别累加虫蛀区域和断面的像素数，最后使用虫蛀部分占树干断面像素数的整体比例作为内部损伤程度的
表示方法；（5）提取gc-ims指纹数据中各谱峰的峰强度作为特征参数，采用主成分分析方法对其进行数据降维，然后将降维后的数据输入支持向量机分类模型，并使用基于k折交叉验证的模型分类准确率对样本的区分效果进行评价。
6.进一步地，所述步骤（4）中的图像处理方法，首先使用中值滤波对原始图片进行降噪处理，然后通过腐蚀与膨胀处理对灰度转化后的图像进行填充，以避免过度分割。进一步，进行图像的梯度计算，然后利用分水岭算法进行图像分割并对连通域的像素数量进行计算。在断面总区域内去除面积前三大的连通域，即可获得虫蛀的区域。
7.一种基于gc-ims的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法，其特征在于，步骤包括挥发物采集、gc-ims检测和应用所述的基于gc-ims的侧柏受蛀干害虫为害程度检测模型。
8.本发明具有的有益效果：通过gc-ims技术和化学计量学结合实现了对侧柏受蛀干害虫为害程度的区分，无需复杂的前处理操作、重复性好，模型建立后对侧柏植株可以实现无损检测，为林间侧柏蛀干害虫预警提供了一种新方法。
附图说明
9.图1是本发明具体实施方式中基于图像处理的侧柏内部损伤程度表示方法。
10.图2是本发明实施例中不同程度虫蛀与健康侧柏样本的pca得分图。
具体实施方式
11.本发明提出了一种基于gc-ims的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法，具体包括以下步骤：（1）以野外林间自然感染蛀干害虫的侧柏植株为检测对象，在受害严重的侧柏林中选取样本若干，另选适量健康侧柏植株作为对照组，所有检测对象在实验结束后进行剖开验证。
12.（2）挥发物采集：采用钢丝骨架和特氟龙薄膜将其与树干围成密闭空间，待密闭空间内气体浓度稳定后，使用空气泵抽出其顶空气体至于特氟龙采样袋中。
13.（3）gc-ims检测：将采集的挥发物通过气密进样器抽取并注入gc-ims分析仪器，气相色谱和离子迁移谱部分均采用高纯氮为载流气体，气相色谱部分流速控制为前2分钟稳定在2ml/min，然后在23分钟内匀速增加到100ml/min并保持5分钟，整个仪器分析过程持续30min。
14.（4）内部损伤程度评价：将采集挥发物相应部分的树干，如图1（a部分）所示，沿径向切开成厚度相同的薄片若干并获取其断面图像，其健康和虫蛀的侧柏断面图像分别为如图1（b部分）左右两张图片所示，基于图像处理方法提取树干断面虫蛀区域。如图1（c部分）所示，分别累加虫蛀区域和断面的像素数，最后使用虫蛀部分占树干断面像素数的整体比例（ad/as）作为内部损伤程度的表示方法。
15.（5）提取gc-ims指纹数据中各谱峰的峰强度作为特征参数，采用主成分分析方法对其进行数据降维，然后将降维后的数据输入支持向量机分类模型，并使用基于k折交叉验证的模型分类准确率对样本的区分效果进行评价。
16.进一步地，所述步骤（4）中的图像处理方法，首先使用中值滤波对原始图片进行降
噪处理，然后通过腐蚀与膨胀处理对灰度转化后的图像进行填充，以避免过度分割。进一步，进行图像的梯度计算，然后利用分水岭算法进行图像分割并对连通域的像素数量进行计算。根据图1（b）所示，健康侧柏的树皮、边材和心材三部分分别为断面总区域面积前三大的连通区域，因此去除面积前三大的连通域，即可获得虫蛀的区域。
实施例
17.下面结合附图和实施例作进一步说明。一种基于gc-ims的侧柏受蛀干害虫为害程度检测方法，具体包括以下步骤：（1）以野外林间自然感染蛀干害虫的侧柏植株为检测对象，在受害严重的侧柏林中选取了60株样本，另选20株健康侧柏植株作为对照组，所有检测对象在实验结束后进行剖开验证，60株虫害样本中有50株可以满足实验要求。
18.（2）挥发物采集：采用钢丝骨架和特氟龙薄膜将其与树干围成了容积为5l密闭空间，待8h后密闭空间内气体浓度稳定后，使用空气泵抽出其顶空气体至于500ml的特氟龙采样袋中。
19.（3）gc-ims检测：将采集的挥发物通过气密进样器抽取并注入gc-ims分析仪器，本案例中采用的为德国g.a.s.公司生产的flavourspec
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型号gc-ims分析仪，气相色谱和离子迁移谱部分均采用99.999%的高纯氮为载流气体，气相色谱部分流速控制为前2分钟稳定在2ml/min，然后在23分钟内匀速增加到100ml/min并保持5分钟，整个仪器分析过程持续30min，离子源为300mbq的3h并选用正离子模式。
20.（4）内部损伤程度评价：将采集挥发物相应部分的树干，沿径向切开成厚度相同的薄片若干并获取其断面图像。首先使用中值滤波对原始图片进行降噪处理，然后通过腐蚀与膨胀处理对灰度转化后的图像进行填充，以避免过度分割。进一步，进行图像的梯度计算，然后利用分水岭算法进行图像分割并对连通域的像素数量进行计算。在断面总区域内去除面积前三大的连通域，即可获得虫蛀的区域。分别累加虫蛀区域和断面的像素数，最后使用虫蛀部分占树干断面像素数的整体比例作为内部损伤程度的表示方法。结果显示，所测样本中虫蛀比例分布在2%到15%之间，且满足正态分布，将虫蛀比例其按照小于5%、5%-10%和大于15%分为轻微、中度和重度三个虫蛀程度。
21.（5）提取gc-ims指纹数据中各谱峰的峰强度作为特征参数，采用主成分分析方法对其进行数据降维，如图2（a部分）所示，前两个贡献最大的主成分（pc1、pc2）很容易将健康与虫蛀的侧柏进行区分。图2（b部分）图中，不同虫蛀程度的侧柏样品也具有明显的区分度，其中轻度和中度虫蛀的样本存在轻微的边界重合。然后将降维后的数据输入svm分类模型，并使用基于10折交叉验证的模型分类准确率对样本的区分效果进行评价，结果显示svm模型分类准确率可以达到95.6%。
22.上述描述中的实施方案可以进一步组合或者替换，且实施方案仅仅是对本发明的优选实施例进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变化和改进，均属于本发明的保护范围。本发明的保护范围由所附权利要求及其任何等同物给出。