应用可见/近红外高光谱对细菌性角斑病早期胁迫下的黄瓜叶片中所含过氧化物酶（peroxidase, POD）活性进行检测。 在380~1 030 nm光谱范围获取120个样本（健康, 病害轻微感染1级和2级）的光谱曲线, 并使用分光光度计法测量感染病害样本中的过氧化物酶活性值。 采用单因素方差分析（analysis of variance, ANOVA）对三种不同程度早期病害胁迫下过氧化物酶活性值进行统计分析, 结果表明不同程度病害胁迫下黄瓜叶片中的过氧化物活性存在显著性差异（p=005）。 采用SPXY方法将样本分为建模集（80个样本）与预测集（40个样本）。 采用random frog（RF）和回归系数法（regression coefficient, RC）方法提取特征波段, 并建立过氧化物酶活性值的偏最小二乘回归（partial least square regression, PLSR）预测模型。 最终得到RF-PLSR具有最佳的预测效果, 预测集相关系数为0816, 预测均方根误差为11235。 研究结果表明高光谱结合化学计量学方法可以实现细菌性角斑病早期胁迫下黄瓜叶片中过氧化物酶活性的测定, 为植物病害的早期无损诊断提供参考。

利用傅里叶变换红外光谱技术对黄瓜叶片进行褐斑病菌还未在叶片表面形成症状时病害的早期检测, 确定了1 735, 1 545和1 240 cm-1三个识别黄瓜褐斑病的敏感谱带, 结合敏感谱带的峰面积值和系统聚类分析, 可以把正常黄瓜叶片和褐斑病叶片区分开来。 结果表明傅里叶变换红外光谱在鉴别病害黄瓜叶片方面具有方便、 快速等优点, 可以在病症还未表现时进行检测, 为病害的早期诊断提供了新的途径。

为了简化光谱模型和提高模型精度, 在传统遗传算法中引入Metropolis接受准则, 提出了一种新的模拟退火-遗传区间选择算法(SAA-GA-iPLS), 用于快速提取近红外光谱特征子区间, 采用偏最小二乘法(PLS)建立近红外光谱模型. 以黄瓜叶近红外光谱数据及其类胡萝卜素含量为例, 将全光谱分为40个区间, 模拟退火-遗传算法能快速优选出7个子区间(分别为第3, 5, 14, 18, 21, 32, 33子区间), 在所选7个子区间的基础上建立了黄瓜叶类胡萝卜素PLS光谱模型. 与传统遗传算法的比较结果表明： 无论是建模效果还是算法执行效率, 模拟退火-遗传算法均优于传统遗传算法.