基于激光诱导击穿光谱鉴别柑橘黄龙病

摘要

[目的]柑橘黄龙病因传播速度极快且没有根治的方法，对柑橘的产量与品质造成了严重威胁.激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy, LIBS)具有样品处理简单、检测速度快等优点，结合化学计量学算法可实现柑橘黄龙病的快速鉴别.[方法]以健康和患黄龙病的脐橙(Citrus sinensis)叶片为研究对象，首先采集叶片在中心波长390,516,589,616和646 nm处的LIBS数据，而后分别采用主成分分析(principal component analysis, PCA)、偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)、正交PLS-DA(orthogonal PLS-DA,OPLS-DA)等方法对光谱数据进行建模分析，最后对比不同模型对输入数据的分离效果以及对黄龙病的判别准确率.[结果]在对脐橙叶片是否患黄龙病的判别研究中，OPLS-DA模型训练集和验证集准确率均达到100.00%,在对轻度患黄龙病的判别研究中，训练集准确率为92.86%,验证集准确率为72.22%.[结论] LIBS结合OPLS-DA方法能够准确识别出健康和患黄龙病的脐橙叶片，在一定程度上可实现对轻度患病脐橙叶片和重度患病脐橙叶片的区分，有利于黄龙病的早期诊断.该研究结果对于黄龙病的鉴别具有重要意义.

关键词

激光诱导击穿光谱 / 柑橘 / 黄龙病 / 正交偏最小二乘判别分析