近红外光谱检测技术在植物害虫检疫中的应用

岑正洲

（罗甸县林业局 贵州罗甸 550100）

近红外光谱检测技术在植物害虫检疫中的应用

岑正洲

（罗甸县林业局 贵州罗甸 550100）

在植物生长过程中，很多检疫性害虫的隐蔽性较强，检测难度较大，而且传播范围广，危害性较强。对此，本文首先详细介绍了近红外光谱技术在植物害虫检疫中的使用原理，然后具体阐述了近红外光谱技术在仓储害虫检测、植物害虫检以及种子质量（育种）检测中的应用，以期促进近红外光谱分析技术在植物害虫检疫中的应用。

近红外光谱检测技术；植物害虫检疫；应用

1 引言

在植物种植过程中，很多检疫性害虫隐蔽性较强，难以发现，是植物检疫工作的难点，所以相关工作人员一直在探讨新的植物害虫检疫方法，近红外光谱检测技术应运而生。

2 近红外光谱技术在植物害虫检疫中的使用原理

根据近红外光谱的可见区域，近红外光是一种电磁波，处于可见光与中红外光区间之间，根据波长，可以将其分为长波近红外光和短波近红外光。使用近红外光谱技术，能够对大部分物质中的少量无机物的化学组成和基因特征进行分辨，其原理是利用不同物质中特有的固定震动频率特征。在植物害虫检疫中，可以根据不同害虫对于近红外光的吸收情况和反射差异进行合理分辨。另外，植物表面有独特的化学物质，当这些物质接触到近红外光时，就会产生振动能级以及转动能级的跃迁。跃迁能量差都有其唯一对应的频率以及频率谐波值，这样就会引起分子以某一固定的频率振动，再加上近红外光的激发作用，这些分子就会产生共振，同时消耗一部分能量。然后根据不同害虫对这一过程的不同光谱反应与能量吸收特征，实现对它们的辨别。

3 近红外光谱检测技术在害虫检测分析上的应用

3.1 在植物害虫检测中的应用

3.1.1 近红外光谱检测技术在植物组织害虫检疫中的应用

麻楝梢斑螟会严重危害桃花心木亚科树种红椿的种植。研究人员使用近红外光谱技术对153份红椿样品叶片组成与害虫危害的相关性进行了研究分析。使用近红外光谱技术能够准确划分危害程度不同的红椿小叶，而且还有利于合理预测小叶氮的含量以及树高的变化情况。根据研究分析得出，如果树种较高，则更容易受到害虫危害，通过近红外光谱技术能够准确预测出红柏蛾侵害的差异性，红柏蛾的危害行为与红椿树叶的化学成分有一定的联系。通过近红外光谱技术能够对检测数据进行判别分析，将部分危害叶片分为轻度和重度危害两种。通过近红外监测数据的回归分析，也可以科学、准确的预测出叶片的含氮量以及树木的高度变化。秋行军虫是一种危害性较大的害虫，研究人员检测了植物的品种特性以及对于害虫危害的相应。通过长期调查研究和检测表明，几乎所有的检测样品都受到了害虫的危害，受到较大的损失。研究人员使用图像处理技术以及光谱分析技术，对斑潜蝇虫害叶片进行了近红外反射光谱检测。结果显示，植物叶片的破损率、干鲜比与近红外反射光谱之间有较强的关联。

3.1.2 近红外光谱在植物果实害虫的检测中的应用

以其在粮食与面粉内寄生虫为例，植物的果实会因为各种寄生虫引发不同程度的虫害，而且具有很强的隐蔽性，利用传统的方法很难检测或操作过于复杂，这也是国内外都非常重视仓储害虫检测的原因。传统的仓储检测技术包括声学技术、陷阱法与计算机图像辨别法等。到了20世纪80年代末，近红外光谱检测技术开始得到仓储害虫检疫研究人员的重视，并且取得了相当大的成效。

现在的近红外光谱检测技术在仓储中的应用，不但能够很快的检疫出害虫，而且能够得到害虫的生存状态，即害虫的虫龄。例如，可以使用近红外检测技术准确的估计出“米象”的生存期，这样就可以根据成虫的性别以及其处于的生存环境，得出其在不同年龄阶段所需的生存温度与水分。但对于蜕皮的米象，就很难准确的估计其特性，也许是米象对化合物的吸收产生了变化，导致近红外光谱检测技术的应用不能得到正常的反射效果。有检验表明，近红外检测方法虽然在精确度上要低于标准浮检测方法，但是其在检测方便，无损伤、所需检测样品少及其检测过程中的智能能等优点，已经被广泛的应用于小麦、面粉等植物果实的害虫检测之中。

近红外光谱检测方法也有其自身的应用局限性：①对于虫害程度较低的粮食而言，无法得出正确结果；②对待检测物质的湿度要求相对其他技术较高；③近红外光谱检测是一种间接检测方法，对于幼虫的检测率不高。例如，在某地植保站进行小麦免费的检测过程中，与标准浮选法相比，虽然在时间上远远的低于标准浮选发，但是成本较高，且对幼虫检测的水平比标准浮选发低80片每50g。

3.2 在种子质量（育种）检测中的应用

病虫害对于植物的危害较大，因此在植物种植过程中，应该选择快速简便的方法筛选出抗性较好的种质材料，这对于育种工作至关重要。近红外光谱技术能够为农业和林业种植工作提供快速的、非破坏的检测方法，并且在林业品种种植资源鉴定中已经有一定的应用。相关技术人员使用近红外检测技术对山毛榉树种子的活力进行了检测，根据检测结果现实，近红外检测技术对于鉴定单个种子活力的精确度高达100%，使用快速、高效的无损检测方法，能够准确的判断出毛榉树种子的优劣，所以，近红外检测技术在改进种子萌发率方面的应用前景十分广阔。另外，研究人员还通过近红外检测技术对温带和热带的树种进行了质量特性检测，根据种子的相对含水量有利于准确区分种子的优劣；与此同时，还可以根据种子内部的油脂含量以及蛋白质含量鉴定种子受否受到感染，准确率高达90%以上。除此以外，相关技术人员还发现，通过近红外检测技术能够区分饱满种子的识别率在90～100%，区别感染和瘪种子的识别率为100%，但是识别率会因为植物品种的不同而有所差异。近红外检测区分饱满、瘪的和感染的种子，其原因在于种子的脂肪含量和蛋白质含量有所差异。通过大量的试验研究发现，近红外检测技术在林草种子的育种中应用范围十分广泛，在农业管理实践中发挥着十分重要的作用。

3.3 在产品生产线检测中的应用

棉花中的昆虫糖分会影响棉花的质量，而且还会影响棉花的机器清选梳绒速度以及效率。近红外光谱检测技术具有无损伤、可靠性较高等优点，因此可以有效检测和区分出有虫害污染和无虫害危害的单个棉桃，所以在纤维质量分级中具有较强的应用价值。研究人员利用高效液相色谱分析识别和对个体含糖量定量识别，将棉花分为四种含水量水平，变动范围为46～93g·kg-1（4.6～9.3%），根据研究显示，由于棉花中含有害虫分泌的糖类物质，因此会影响棉花的含水量以及光波吸收曲线，通过近红外光谱检测技术检测的数据，可以建立出相关性回归方程，准确预测棉花中的含糖量的成功率高达89%以上，由此说明，使用近红外光谱检测技术能够将棉花是否感染虫害进行质量分级。

4 结语

我国对近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，目前把近红外光谱分析技术应用于隐蔽性害虫的检测还是空白。人们对于粮食问题的重视以及对粮粒内害虫检测技术要求不断提高，红外光谱技术具有检测速度快、安全性强、准确性高等优点，未来必将得到不断改进和发展，成为隐蔽性害虫检测的重要技术手段。

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S436.611.2

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1004-7344（2016）04-0227-01

2016-1-2