开发用于识别植物病害的移动过程传感器技术

北卡罗莱纳州立大学的研究人员开发了一种移动过程传感器，使农民能够在田间识别植物病害。这款手持式仪器设备连接到智能手机上，通过采样植物通过叶子释放的空气中挥发性有机化合物(VOCs)来进行分析。

化学与生物分子工程助理教授魏青山说:“所有的植物都在‘呼吸’时释放VOCs，但当植物患病时，这些VOCs的类型和浓度会发生变化。”“每种疾病都有其特有的VOCs特征。因此，通过测量植物释放的挥发性有机化合物的类型和浓度，就可以确定植物是否患病，如果患病，则可以确定是哪种疾病。

“我们在这里的贡献是创造了一种可以插入智能手机并用于在现场快速测量VOC的设备，”魏说，他也是北卡罗来纳州新兴植物疾病和全球粮食安全集群的教职员工。

目前的疾病识别技术依赖于分子分析，这需要几个小时才能完成，最重要的是，必须在实验室里完成。将样本送到实验室可能需要等待检测，这可能会将疾病识别延迟数天或数周。

这种手持技术可以让农民在田间识别植物病害。提供:郑力，北卡罗来纳州立大学[/标题]

在概念验证测试中，研究人员展示了该设备检测和分类10种植物VOCs的能力，可低至百万分之一水平。他们能够检测到导致爱尔兰饥荒的晚疫病病原体，在西红柿植株接种了病原体两天后。研究人员还可以将番茄晚疫病与其他两种在番茄叶片上产生类似症状的重要真菌病原体区分开来。此外，研究人员表明他们可以检测出病原体5种在番茄叶中，准确率超过95%。

虽然概念验证成功了，但研究人员还没有完成。“有两个方面我们可以做得更好，”韦说。“首先，我们希望使用智能手机软件实现模式分析的自动化，这将使农民更容易做出疾病判断。

“其次，我们设想开发定制的阅读带，旨在测量与特定作物的其他疾病相关的VOCs。不同地区的不同作物面临不同的威胁，我们可以开发出专门针对这些特定问题的纸条。”

马特·希普曼，研究沟通主管，北卡罗莱纳州立大学．由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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