الكاميرات الفائقة الطيفية تمكن من تحديد الآفات الحشرية بدقة: دراسة من حقول القمح

في ظل تحديات الأمن الغذائي العالمي، أصبح الرصد في الوقت المناسب والوقاية الدقيقة من الآفات الزراعية ومكافحتها موضوعات مهمة في مجال الزراعة.تعتمد الطرق التقليدية لتحديد الآفات على الفحص البصري اليدوي والتحديد المورفولوجيفي السنوات الأخيرة ، تمت إعادة تشغيل العديد من البرامج المتعلقة بالمراقبة على نطاق واسع.لقد فتح الجمع بين تكنولوجيا التصوير عبر الطيف وخوارزميات التعلم الآلي طريقًا جديدًا للتعرف الآلي على آفات الحشرات.

في ديسمبر 2025، نشرت المجلة الأكاديمية الدولية "البيولوجيا" ورقة بحثية بعنوان "التصوير الفائق الطيف والتعلم الآلي لتحديد الآلي للآفات في محاصيل الحبوب"." البحوث تمت من قبل فرق بحثية من العديد من الجامعات في كازاخستان. باستخدامكاميرا فائقة الطيف لـ (فيغ سبيك) FS-13التي أنتجتها شركة Hangzhou CHNSpec Technology Co., Ltd. ، أجريت تحليل الخصائص الطيفية ونمذجة التصنيف لـ 12 آفة رئيسية في حقول القمح ،إثبات قيمة تطبيق هذه المعدات في مجال مراقبة الآفات الزراعية.

مزايا التصوير عبر الطيف في تحديد الحشرات

يمكن لتكنولوجيا التصوير الفائق الطيفية الحصول على مئات المعلومات الطيفية المستمرة في النطاق الضيق ضمن نطاق الأطوال الملموسة المرئية إلى الأشعة تحت الحمراء القريبة (عادةً 400~1000 نانومتر) ،تشكيل منحنى طيفي كامل لكل بكسلعلى عكس كاميرات RGB العاديةالصور الفائقة من الطيف لا تسجل فقط الشكل المكاني للأجسام ولكن أيضا تكشف خصائص الاستجابة الطيفية لمكوناتها المادية وهياكل السطح.

بالنسبة للحشرات، فإن عوامل مثل أنواع مختلفة من أصباغ السطح، وهياكل الكيتين، وشفافية الجناح، وخامة السطح ستنتج خصائص انعكاس طيفية فريدة.هذه "البصمات الطيفية" تمكن التصوير الفائق الطيفي من التمييز بين الأنواع المتشابهة من الناحية المورفولوجية وحتى تحديد الآفات الخفية.

النتائج الرئيسية للبحث

1اختلافات كبيرة في الخصائص الطيفية للآفات المختلفة

أظهرت نتائج البحث أن أنواع الحشرات المختلفة أظهرت منحنيات طيفية انعكاس مختلفة بشكل كبير في النطاقات المرئية إلى الأشعة تحت الحمراء القريبة. تشمل العوامل الرئيسية المؤثرة:

• الصبغات السطحية: الحشرات ذات اللون الخفيف أو الساطع (مثل الأصفر الأخضر والأبيض) لديها انعكاس أعلى، في حين أن الحشرات ذات اللون الداكن أو الأسود (مثل خنفساء البراغيث) لديها انعكاس أقل.
• هيكل الجناح: الأجنحة الشفافة أو شبه الشفافة (مثل ذبابة بذور القمح ، ثريبات القمح) تظهر قمم انعكاس عالية في منطقة الأشعة تحت الحمراء القريبة.
• نسيج السطح: تتمتع البصيلات الناعمة بدرجة انعكاس أعلى من أسطح الجسم الخام أو الشعرية.
• أنواع الكيتين: تؤثر الأشكال البلورية المختلفة للكيتين (أنواع α و β و γ) على خصائص امتصاص الطيف.

على سبيل المثال ، Trigonotylus ruficornis (حشرة mirid ذات القرن الأحمر) لديها انعكاسية تصل إلى 90 ∼ 110 ٪ بسبب لون الجسم الأصفر الخضراء الفاتحة.Chaetocnema aridula (خنفساء برغوث جذع الحبوب) لديها انعكاسية 10 ٪ فقط بسبب لون الجسم الأسود العميق.

2تحليل PCA يكشف عن المكونات الرئيسية للاختلافات الطيفية

أظهر تحليل خفض أبعاد PCA أن المكونين الرئيسيين الأولين يمكن أن يفسروا أكثر من 80٪ من تباين الطيف.المكون الرئيسي الأول (PC1) يعكس بشكل رئيسي الفرق في الوضوح الكلي، في حين أن المكون الرئيسي الثاني (PC2) يرتبط بالهياكل الدقيقة لسطح الجسم وتغيرات الصبغة.أظهرت الأنواع المختلفة درجات مختلفة من فصل المجموعات في مخطط درجة PCA، مما يوفر أساس لتصنيف لاحقا.

3أداء قوي لنموذج تصنيف PLS-DA

قام فريق البحث ببناء نموذج تصنيف PLS-DA بناءً على البيانات الطيفية التي جمعتها FigSpec FS-13 لتحديد 12 نوعًا من الآفات.شملت مؤشرات تقييم النموذج معامل التحديد (R2)، القدرة التنبؤية (Q2) ، والخطأ المتوسط التربيعي للمعايرة (RMSEC). النتائج كما يلي:

بالنسبة للأنواع ذات ألوان الجسم الحيوية والأحجام الكبيرة (مثل الخنافس، والصراصير الخضراء) ، يمكن أن يصل دقة تحديد النموذج إلى حوالي 90٪.للأنواع ذات ألوان الجسم الداكنة وحجم صغير (مثل الخنفساء البراغيث)، ثريبز) ، فإن الدقة أقل قليلاً ولكنها لا تزال ضمن نطاق مقبول. بشكل عام، يمكن لنموذج PLS-DA التمييز بفعالية بين 12 نوعًا من الآفات،للتحقق من موثوقية بيانات FigSpec FS-13 الفائقة الطيفية في تصنيف الحشرات.

الاستنتاج

تظهر هذه الحالة البحثية إمكانات تطبيق الكاميرا الفائقة الطيفية في FigSpec FS-13 في تحليل الخصائص الطيفية للآفات الحشرية وتصنيف التعلم الآلي.كجهاز التصوير الفائق الطيفي المنتج محلياً، FS-13، مع أدائها المستقر و وظائف الدعم الغنية التحليل،يوفر أداة موثوقة للبحث العلمي والتطبيقات الصناعية في مجالات مثل مراقبة الأمراض الزراعية والآفات، اختبار سلامة الأغذية، وتصنيف المواد.

مع الزيادة المستمرة في الطلب على الزراعة الدقيقة وحماية النباتات الذكية ، ستلعب تكنولوجيا التصوير الفائق الطيف دورًا مهمًا في إدارة الأراضي الزراعية في المستقبل.

(يمكن قراءة الورقة الأصلية عن طريق البحثhttps://doi.org/10.3390/biology14121715)