水稻是世界上最主要的粮食作物之一，世界上接近一半的人口，包括整个东亚和东南亚的人口都以稻米为食。水稻也是我国第二大粮食作物，2021年我国水稻种植面积约4.5亿亩，其产量约占我国粮食总产三分之一。

　　危害水稻生产的三大主要病害为：稻瘟病、纹枯病和白叶枯病，其中稻瘟病（Magnaporthe oryzae）是流行最广、威胁全球水稻生产的最具破坏性的真菌病害。稻瘟病孢子可以借助流水、风、土壤等多种方式扩散。稻瘟病菌可在水稻不同生育时期、不同部位形成危害，据此，稻瘟病可以分为叶瘟、穗瘟、枝梗瘟等（图1）。

　　适温高湿，有雨、雾、露存在条件下有利于发病。病害的扩展靠分生孢子在空气中传播，高湿有利分生孢子形成飞散和萌发，而高湿度持续达一昼夜以上，则有利于病害发生流行。阴雨连绵、日照不足或时晴时雨、或早晚有云雾或结露条件，会加速病情扩展迅速。

　　现有的稻叶瘟发病信息主要通过田间调查来获取，这种方法不仅费时费力，而且存在以点带面的代表性差等弊端，难以满足大范围稻瘟病高时效高精度监测的需求。

水稻不同器官感染稻瘟病后的症状

　　稻瘟病几乎年年都发生，只是发病面积大小与危害轻重不同而已。及时有效的大面积水稻病害监测，对于提出科学有效的防治措施具有重要的现实意义。遥感技术是一种远距离、在不直接接触目标地物的情况下，通过接收目标物体的反射或辐射电磁波探测地物波谱信息，并获取目标地物的光谱数据与图像的技术。目前遥感技术已经被广泛应用于作物病虫害研究领域。

　　遥感卫星能够从太空拍照并且传回地球，图片可以显示出全中国或某个省、市、县的哪些地方种了水稻、哪些地方发生了稻瘟病，以及这些地方发病的严重程度。但图像数据所提供的信息不是直接呈现出来的，而是通过一种或多种图像上复杂形式的色调、结构及它们的变化表现出来，普通人员通常不能直接识别出这些特征，需要专业人员进行“翻译”。

卫星传感器对地成像示意图

　　要“翻译”卫星的遥感数据，必须要了解稻瘟病菌与水稻“斗智斗勇”的生理过程相关背景知识。稻瘟病对水稻生长的影响，主要有外部形态变化和内部生理变化2种表现形式。

　　外部形态变化主要表现在冠层形状的改变，如落叶、叶片卷曲、植株倒伏等；内部生理变化则表现为叶绿素组织遭到破坏后，光合作用、养分与水分吸收或转运等生理生化机制发生改变。无论外部形态或内部生理发生变化，都将不可避免地导致作物光谱特征发生变化。

　　此外，受到病虫侵害的植物在表现出明显的外在症状前，比如叶色开始变化前几天或几周，会减弱对近红外光（750-950 nm）的反射能力。利用这个特性，我们不仅可以在稻瘟病发生之后监测病虫害的发生与分布情况，还可以在病虫害症状出现前对病虫害进行早期预测。

　　水稻这种由内部病菌侵染造成的外部形态变化，从卫星上观测到的就是不同的反射光谱（图2）。而从卫星来发现稻瘟病的本质，就是要捕捉这种光谱变化，进而分析作物是否受到病虫害侵染、侵染程度以及侵染阶段。

从Sentinel-2卫星影像提取的健康和不同病情指数下水稻冠层反射率光谱

　　与人类流行病的传播规律类似，稻瘟病在稻田自然条件下的爆发也是从发病中心开始，搭乘风和水流的“顺风车”，逐渐向周围植株传播。我们对人类测量体温，可以初步确定感冒等疾病，通过对遥感图像的分析，我们也能判断水稻田里的“热点”（感染）和正常区域。

　　感染区域的像素在遥感图像上表现为异常值，稻瘟病监测最主要的目的，就是准确地找到这些异常值，以便后续采取防治措施。具体操作为，借助于卫星拍摄的遥感图片和稻瘟病侵染相关知识，我们首先从卫星观测农田里稻叶瘟集中爆发在什么位置、不同位置的稻瘟病发病程度等信息（图4）。

　　通过一段时间连续的卫星观测，我们还能知道某个田块稻瘟病是变得更严重，还是逐渐自愈。在掌握了稻瘟病爆发的这些规律之后，我们结合稻瘟病菌的生活习性（如温度、湿度等）就能对稻瘟病的发生概率进行及时预测。在稻瘟病对水稻形成危害之前，通过及时喷施农药和水肥管理等措施，来阻止稻瘟病的发生和切断稻瘟病的传播。

　　从卫星平台对稻瘟病发生的准确“诊断”，对于遏制病害蔓延、病害定损评估、早期病害预测预警至关重要，也为通过卫星从太空预测预警水稻主产区稻叶瘟爆发提供了重要的技术支撑。

　　基于卫星遥感图像得到的三个不同试验区稻瘟病发生趋势图。

深红和深绿分别代表呈现恶化和恢复趋势的区域，黑色点代表实地调查呈现恢复趋势的样方。

　　撰稿人：田龙（南京农业大学智慧农业系博士研究生）

　　审核人：程涛（南京农业大学智慧农业系教授，博士生导师）