近紅外光譜檢測技術在植物害蟲檢疫中的應用

岑正洲

（羅甸縣林業局 貴州羅甸 550100）

近紅外光譜檢測技術在植物害蟲檢疫中的應用

岑正洲

（羅甸縣林業局 貴州羅甸 550100）

在植物生長過程中，很多檢疫性害蟲的隱蔽性較強，檢測難度較大，而且傳播范圍廣，危害性較強。對此，本文首先詳細介紹了近紅外光譜技術在植物害蟲檢疫中的使用原理，然后具體闡述了近紅外光譜技術在倉儲害蟲檢測、植物害蟲檢以及種子質量（育種）檢測中的應用，以期促進近紅外光譜分析技術在植物害蟲檢疫中的應用。

近紅外光譜檢測技術；植物害蟲檢疫；應用

1 引言

在植物種植過程中，很多檢疫性害蟲隱蔽性較強，難以發現，是植物檢疫工作的難點，所以相關工作人員一直在探討新的植物害蟲檢疫方法，近紅外光譜檢測技術應運而生。

2 近紅外光譜技術在植物害蟲檢疫中的使用原理

根據近紅外光譜的可見區域，近紅外光是一種電磁波，處于可見光與中紅外光區間之間，根據波長，可以將其分為長波近紅外光和短波近紅外光。使用近紅外光譜技術，能夠對大部分物質中的少量無機物的化學組成和基因特征進行分辨，其原理是利用不同物質中特有的固定震動頻率特征。在植物害蟲檢疫中，可以根據不同害蟲對于近紅外光的吸收情況和反射差異進行合理分辨。另外，植物表面有獨特的化學物質，當這些物質接觸到近紅外光時，就會產生振動能級以及轉動能級的躍遷。躍遷能量差都有其唯一對應的頻率以及頻率諧波值，這樣就會引起分子以某一固定的頻率振動，再加上近紅外光的激發作用，這些分子就會產生共振，同時消耗一部分能量。然后根據不同害蟲對這一過程的不同光譜反應與能量吸收特征，實現對它們的辨別。

3 近紅外光譜檢測技術在害蟲檢測分析上的應用

3.1 在植物害蟲檢測中的應用

3.1.1 近紅外光譜檢測技術在植物組織害蟲檢疫中的應用

麻楝梢斑螟會嚴重危害桃花心木亞科樹種紅椿的種植。研究人員使用近紅外光譜技術對153份紅椿樣品葉片組成與害蟲危害的相關性進行了研究分析。使用近紅外光譜技術能夠準確劃分危害程度不同的紅椿小葉，而且還有利于合理預測小葉氮的含量以及樹高的變化情況。根據研究分析得出，如果樹種較高，則更容易受到害蟲危害，通過近紅外光譜技術能夠準確預測出紅柏蛾侵害的差異性，紅柏蛾的危害行為與紅椿樹葉的化學成分有一定的聯系。通過近紅外光譜技術能夠對檢測數據進行判別分析，將部分危害葉片分為輕度和重度危害兩種。通過近紅外監測數據的回歸分析，也可以科學、準確的預測出葉片的含氮量以及樹木的高度變化。秋行軍蟲是一種危害性較大的害蟲，研究人員檢測了植物的品種特性以及對于害蟲危害的相應。通過長期調查研究和檢測表明，幾乎所有的檢測樣品都受到了害蟲的危害，受到較大的損失。研究人員使用圖像處理技術以及光譜分析技術，對斑潛蠅蟲害葉片進行了近紅外反射光譜檢測。結果顯示，植物葉片的破損率、干鮮比與近紅外反射光譜之間有較強的關聯。

3.1.2 近紅外光譜在植物果實害蟲的檢測中的應用

以其在糧食與面粉內寄生蟲為例，植物的果實會因為各種寄生蟲引發不同程度的蟲害，而且具有很強的隱蔽性，利用傳統的方法很難檢測或操作過于復雜，這也是國內外都非常重視倉儲害蟲檢測的原因。傳統的倉儲檢測技術包括聲學技術、陷阱法與計算機圖像辨別法等。到了20世紀80年代末，近紅外光譜檢測技術開始得到倉儲害蟲檢疫研究人員的重視，并且取得了相當大的成效。

現在的近紅外光譜檢測技術在倉儲中的應用，不但能夠很快的檢疫出害蟲，而且能夠得到害蟲的生存狀態，即害蟲的蟲齡。例如，可以使用近紅外檢測技術準確的估計出“米象”的生存期，這樣就可以根據成蟲的性別以及其處于的生存環境，得出其在不同年齡階段所需的生存溫度與水分。但對于蛻皮的米象，就很難準確的估計其特性，也許是米象對化合物的吸收產生了變化，導致近紅外光譜檢測技術的應用不能得到正常的反射效果。有檢驗表明，近紅外檢測方法雖然在精確度上要低于標準浮檢測方法，但是其在檢測方便，無損傷、所需檢測樣品少及其檢測過程中的智能能等優點，已經被廣泛的應用于小麥、面粉等植物果實的害蟲檢測之中。

近紅外光譜檢測方法也有其自身的應用局限性：①對于蟲害程度較低的糧食而言，無法得出正確結果；②對待檢測物質的濕度要求相對其他技術較高；③近紅外光譜檢測是一種間接檢測方法，對于幼蟲的檢測率不高。例如，在某地植保站進行小麥免費的檢測過程中，與標準浮選法相比，雖然在時間上遠遠的低于標準浮選發，但是成本較高，且對幼蟲檢測的水平比標準浮選發低80片每50g。

3.2 在種子質量（育種）檢測中的應用

病蟲害對于植物的危害較大，因此在植物種植過程中，應該選擇快速簡便的方法篩選出抗性較好的種質材料，這對于育種工作至關重要。近紅外光譜技術能夠為農業和林業種植工作提供快速的、非破壞的檢測方法，并且在林業品種種植資源鑒定中已經有一定的應用。相關技術人員使用近紅外檢測技術對山毛櫸樹種子的活力進行了檢測，根據檢測結果現實，近紅外檢測技術對于鑒定單個種子活力的精確度高達100%，使用快速、高效的無損檢測方法，能夠準確的判斷出毛櫸樹種子的優劣，所以，近紅外檢測技術在改進種子萌發率方面的應用前景十分廣闊。另外，研究人員還通過近紅外檢測技術對溫帶和熱帶的樹種進行了質量特性檢測，根據種子的相對含水量有利于準確區分種子的優劣；與此同時，還可以根據種子內部的油脂含量以及蛋白質含量鑒定種子受否受到感染，準確率高達90%以上。除此以外，相關技術人員還發現，通過近紅外檢測技術能夠區分飽滿種子的識別率在90～100%，區別感染和癟種子的識別率為100%，但是識別率會因為植物品種的不同而有所差異。近紅外檢測區分飽滿、癟的和感染的種子，其原因在于種子的脂肪含量和蛋白質含量有所差異。通過大量的試驗研究發現，近紅外檢測技術在林草種子的育種中應用范圍十分廣泛，在農業管理實踐中發揮著十分重要的作用。

3.3 在產品生產線檢測中的應用

棉花中的昆蟲糖分會影響棉花的質量，而且還會影響棉花的機器清選梳絨速度以及效率。近紅外光譜檢測技術具有無損傷、可靠性較高等優點，因此可以有效檢測和區分出有蟲害污染和無蟲害危害的單個棉桃，所以在纖維質量分級中具有較強的應用價值。研究人員利用高效液相色譜分析識別和對個體含糖量定量識別，將棉花分為四種含水量水平，變動范圍為46～93g·kg-1（4.6～9.3%），根據研究顯示，由于棉花中含有害蟲分泌的糖類物質，因此會影響棉花的含水量以及光波吸收曲線，通過近紅外光譜檢測技術檢測的數據，可以建立出相關性回歸方程，準確預測棉花中的含糖量的成功率高達89%以上，由此說明，使用近紅外光譜檢測技術能夠將棉花是否感染蟲害進行質量分級。

4 結語

我國對近紅外光譜技術的研究及應用起步較晚，目前把近紅外光譜分析技術應用于隱蔽性害蟲的檢測還是空白。人們對于糧食問題的重視以及對糧粒內害蟲檢測技術要求不斷提高，紅外光譜技術具有檢測速度快、安全性強、準確性高等優點，未來必將得到不斷改進和發展，成為隱蔽性害蟲檢測的重要技術手段。

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S436.611.2

A

1004-7344（2016）04-0227-01

2016-1-2