在农作物生产中, 不合理使用化学农药来防治植物病害的现象普遍存在, 严重影响产品品质及食用安全, 快速鉴别植物病害并采取合理的防治措施对提高农作物品质具有重要意义。 利用红外光谱三级鉴别法(傅里叶变换红外光谱(FTIR) 、 二阶导数红外光谱(SD-IR) 及二维相关红外光谱(2D-IR) ) 对蚕豆、 玉米、 葱和蒜正常叶、 锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位进行了研究。 结果显示, 正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的光谱吸收峰强度和形状存在微小差异。 原始光谱中正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的几个吸收强度比存在差异, 蚕豆的正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的吸收强度比A1 410/A1 646分别为0.698, 0.624和0.616, A2 926/A1 646相应比值分别为0.665, 0.638和0.552; 玉米的相应比值A1 649/A1 055分别为0.813, 0.696, 0.691, A1 382/A1 055相应比值分别为0.552, 0.478和0.465, A2 926/A1 055相应比值分别为0.574, 0.467和0.469; 葱的相应比值A1 382/A1 061分别为0.843, 0.821和0.704, A2 923/A1 061相应比值分别为0.707, 0.680和0.489; 以上锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位的几个峰强比均比正常叶小。 二阶导数红外光谱在1 800～800 cm-1范围内, 正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的吸收峰的形状及强度显示明显差异。 二维相关红外光谱显示, 正常叶、 锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位在860～1 690 cm-1范围内自动峰和交叉峰的位置、 数目及强度存在显著差异。 蚕豆正常叶出现4个强自动峰, 2组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现5个强自动峰, 4组强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现2个最强自动峰和5个中强自动峰, 5组强正交叉峰; 蚕豆锈病叶病斑处自动峰强度最强, 而正常叶的各个自动峰的强度最低。 玉米正常叶出现9个强自动峰, 12组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现11个强自动峰, 3组最强的正交叉峰和11组中强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现6个强自动峰, 3组强正交叉峰; 蒜正常叶出现9个强自动峰, 8组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现2个最强自动峰和9个次强自动峰, 10组强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现6个强自动峰, 1组强正交叉峰; 玉米和蒜病斑附近绿色部位的各个自动峰的强度最强, 而锈病叶病斑处自动峰和交叉峰强度最弱。 葱正常叶出现9个强自动峰, 5组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现8个强自动峰, 3组强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现3个强自动峰, 无正交叉峰出现。 葱正常叶的各个自动峰的强度最强, 而锈病叶病斑处自动峰强度最弱。 结果表明, 利用傅里叶变换红外光谱结合二阶导数红外光谱及二维相关红外光谱能简单、 快速地鉴别研究农作物锈病叶, 有望为农作物病害提供一种光谱检测方法。

运用傅里叶变换红外(Fourier Transform Infrared,FT-IR)光谱结合二阶导数红外(Second-order Derivative Infrared,SD-IR)光谱、曲线拟合及二维相关红外(Two-Dimensional Correlation Infrared,2D-IR)光谱来区分松茸和姬松茸。结果显示: 松茸和姬松茸的FT-IR光谱的总体特征基本相同; 松茸与姬松茸SD-IR光谱在1650~750 cm-1范围内吸收峰强度、位置、形状出现差异; 曲线拟合结果显示松茸和姬松茸在1186~1000 cm-1范围内子峰面积比例不同; 2D-IR光谱在1666~1388 cm-1和1120~918 cm-1范围松茸和姬松茸的自动峰的数目和强度都有差别。实验结果表明,FTIR光谱结合2D-IR光谱、曲线拟合和SD-IR光谱能简单、快速、无损的区分松茸和姬松茸。

种粮老化影响种子活力及粮食品质。 利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR), 二阶导数红外光谱(SD-IR)和二维相关红外光谱(2D-IR)方法对不同储藏年份的大麦, 小麦, 稻谷, 玉米和高粱种子进行区分研究。 结果显示, 原始光谱中几个峰强比有差异; 在二阶导数红外光谱中, 不同储藏年份种子在1 800～800 cm-1范围内的吸收峰强度和形状显示出差异。 二维相关红外光谱结果显示: 大麦在1 350～1 800 cm-1, 小麦, 稻谷, 玉米和高粱在860～1 690 cm-1范围内有明显差异, 随储藏年份增加, 自动峰和交叉峰的数目减少, 强度减弱。 结果表明, 应用傅里叶变换红外光谱结合二维相关红外光谱能有效快速地区分不同储藏年份的谷类种子。