聚星注册-首选主管小穗病害对作物生产构成严重威胁，作物保护需要及时评估疾病严重程度（DS）。然而，大多数研究只调查了作物生长过程中短时间内的小穗病。很少有人研究过不同生长阶段DS监测准确性的一致性。本研究旨在研究不同生长阶段光谱反应的差异，并开发一个光谱指数（SI），即水稻小穗腐烂指数（RSRI），用于水稻小穗腐烂病的多阶段监测。在抽穗期、开花期和籽粒灌浆期，对具有不同程度DS的小穗近端高光谱图像进行了收集。反射率与从同时进行的高分辨率RGB图像中提取的DS有关。与现有SI相比，对所提出的RSRI进行了DS估计和跨生长阶段的病变可视化评估。结果表明，在绿色和近红外区域，灌浆期对DS的光谱反应比花期的反应要弱，而蓝色波段在早期感染的DS定量中是必要的。与其他SIs相比，基于RSRI的模型表现出最佳的验证精度，并且在不同的生长阶段表现出最一致的性能（抽穗期：R2 = 0.65；开花期：R2 = 0.84；灌浆期：R2 = 0.78）。此外，基于RSRI的DS图对轻微、轻度和严重感染的小穗表现出最好的病害识别能力。无论小穗成熟效果如何，RSRI作为一种新的DS估计指标，在育种和作物保护方面都是有前途的。

　　图4 不同生长阶段（绿色：抽穗期，蓝色：开花期，红色：灌浆期）在450至800 nm波长下疾病严重程度（DS）和反射率之间的斯皮尔曼相关系数。灰色和白色背景分别表示负相关和正相关。黑色垂直线对应于每个灰色或白色相关域中的最大系数（顶行：抽穗期，中间行：开花期，底行：灌浆期）。

　　图12 三个生长阶段的DS–RSRI关系与模拟的A Airphen和B RedEdge MX数据。绿色、蓝色和红色方块分别代表抽穗期、开花期和灌浆期的样品。RSRI是通过参考Airphen或RedEdge MX的带宽和中心波长，根据高光谱立方体模拟的多光谱反射率计算的。对于每个传感器，454nm、675nm和740nm波段被蓝色、红色和近红外波