Виявлення альтернаріозу картоплі на ранніх етапах: перспективи гіперспектральної візуалізації (американський досвід)
Агровиробники з усього світу добре знають, що картопля уражується широким колом хвороб. Комерційні фермери картоплі в будь-якій точці світу знайомі з тим, що картопля сприйнятлива до широкого кола захворювань. Дві найбільш поширених і небезпечних з них - фітофтороз (Phytophthora infestans) і альтернаріоз, або ж суха плямистість (Alternaria solani).
Джерело: Potatonewstoday.com
Більшість аграріїв застосовують фунгіцидні обробки протягом вегетаційного періоду у якості профілактики та можливого лікування вказаних хвороб.
Донедавна фунгіциди широкого спектру дії повсюдно застосовувались для захисту посівів картоплі від фітофторозу та альтернаріозу. Зі зростанням занепокоєння громадськості щодо негативного впливу агрохімікатів на навколишнє середовище, перехід від великих норм внесення фунгіцидів до мінімальних норм та застосування фунгіцидів вузького спектру дії призвели до збільшення інфекційного навантаження на культуру.
Збільшення тиску інфекції призводить до додаткових економічних витрат, оскільки збільшується кількість робочих годин, а також потрібні дорогі пестициди, які слід застосовувати регулярно. Будь-яке скорочення використання робочої сили та хімічних речовин під час виробництва картоплі дасть великі економічні та екологічні переваги всім учасникам ланцюга виробництва картоплі.
Застосовуючи на практиці методологію точного землеробства, це збільшення витрат на вирощування може бути зменшено, оскільки потрібно менше робочої сили та менше хімічних речовин, коли ці хімічні речовини застосовуються дуже локалізовано та точно.
Потенціал гіперспектральної візуалізації для виявлення хвороб
У минулому в багатьох країнах світу було проведено багато досліджень для оцінки потенціалу гіперспектрального зображення для виявлення хвороб.
Більшість цих досліджень прийшли до висновку, що гіперспектральна візуалізація (з використанням довжини хвилі +100 або «кольорів») дійсно є дуже практичним і, безумовно, корисним методом для характеристики стану здоров'я рослин, а також свідчить про наявність та прогресування інфекції в культурі .
Гіперспектральна візуалізація може, без сумніву, бути адаптована і застосована належним чином, щоб забезпечити раннє виявлення присутності хвороб у посівах картоплі.
Команда дослідників у Фландрії, Науково-дослідний інститут сільського господарства, рибальства та продовольства (ILVO) у Бельгії, розробила проект і застосувала його на практиці, щоб перевірити значення гіперспектральної візуалізації, оскільки це стосується виявлення ранніх хвороб на рослинах картоплі.
Втілення гіперспектральної візуалізації у практику: «гіперкарт»
Для отримання високоякісних гіперспектральних зображень з роздільною здатністю близько 0,3 мм/піксель, дослідницька група побудувала моторний керований «гіперкарт». Цей високотехнологічний візок був використаний на картопляному полі, де дослідницька група хотіла виявити наявність альтернаріозу у посіві.
Гіперкарт був побудований з алюмінієвої рами шириною 2,25 м, висотою 2,3 м і довжиною 3 м. Різні датчики були змонтовані на рухомій осі, щоб сканувати культури на ділянці 0,85м на 3м.
Гіперкарт був оснащений п'ятьма датчиками для збору інформації: RGB, мультиспектральний, гіперспектральний , датчик стану вегетативної маси, тощо. Новітній винахід додатково також має мультиспектральну камеру (Sequoia, Parrot), гіперспектральну мозаїчну камеру зйомки (зроблена 3D-one і на основі IMEC CMOS-чіпа, 41 смуги в діапазоні довжин хвиль 470-975 нм) і гіперспектральну датчик лінійного сканування (Imspector V9, 430-900 нм).
Під час польових вимірювань гіперкарт був покритий чорною тканиною для усунення впливу зовнішнього світла. Комбінація 18 галогенних світлових прожекторів, встановлених на рухомій осі, створювала умови штучного освітлення, щоб мінімізувати вплив змінних умов освітлення.
Hypercart може експлуатуватися повністю автономно завдяки використанню двох літій-іонних акумуляторів та високоефективній системі управління. Двигуни і рульове керування реалізуються за допомогою двох безщіточних двигунів постійного струму. Зв'язок між користувачем, датчиками на рухомій балці, а також рульовою і рушійною системою стає можливим завдяки вбудованій системі навігації.
Дані, зібрані з гіперкарта, аналізували шляхом вилучення колірної інформації (спектрів) для здорових листків і інфікованих тканин. Це дозволило дослідницькій групі визначити довжини хвиль (кольорів), які сильно змінені інфекцією Alternaria.
Основні спектри (кольори), що представляють інтерес, були визначені як NIR-спектр (720 - 900 нм), червоний спектр (близько 680 нм) і зелений спектр (близько 550 нм).
Зміни в NIR-спектрі обумовлені руйнуванням клітинної структури в листках патогеном. Зміни в червоній області можна пояснити руйнуванням хлорофілу, складного пігменту (що відповідає за зелений колір рослин), що дозволяє рослинам поглинати енергію світла, і ,отже, може бути рушієм інтенсивного росту рослини.
Остання зміна (в зеленому спектрі) пов'язана з пігментами, виробленими рослинами під час стресу. Ці пігменти викликають остаточне пожовтіння листя.
Результати досліджень та майбутні застосування БПЛА
З цих експериментів дослідницька група дізналася, що висока роздільна здатність <0,3 мм/піксель (!) і інформація в спектрі NIR дійсно є дуже цінними.
Цього року зібрана інформація буде перекладена на дані, які корисні для застосування БПЛА. Дослідники будуть використовувати камеру з високою роздільною здатністю, а також мультиспектральні камери для такого застосування. Це дозволить фермерам, які застосовують БПЛА, отримати точний огляд інфекцій альтернаріозу на обстежуваних полях, і це, безсумнівно, допоможе фермерам у прийнятті профілактичних управлінських рішень щодо боротьби з сухою гниллю картоплі.
Думка редакції SuperAgronom.com може не збігатися з точкою зору автора. Редакція не несе відповідальності за достовірність і тлумачення наведеної інформації і виконує роль виключно носія.
