Новые методы диагностики заболеваний растений
Новые методы диагностики заболеваний растений
Российский научный фонд поддержал проект «Поиск взаимосвязей спектральных характеристик зерновых культур, поражённых септориозом, для разработки технологии неинвазивного обнаружения септориоза» учёных Пермского научно-исследовательского института сельского хозяйства — филиала Пермского федерального исследовательского центра УрО РАН.
Болезни растений наносят серьезный ущерб урожайности и качеству сельскохозяйственных культур во всем мире. В Российской Федерации, например, потери зерна пшеницы от фитопатогенов доходят до трети урожая. Основные угрозы для продовольственной безопасности, характерные и для Пермского края, это — грибное заболевание септориоз.
Традиционным методом диагностики септориоза является микроскопия, однако такая диагностика возможна лишь на стадии проявления заболевания. Многие болезни, особенно на ранних этапах, протекают бессимптомно, что делает их трудными для выявления с использованием стандартных процедур.
Необходимо создание чувствительных тест-систем для ранней диагностики фитопатогенов на основе современных методов.
В настоящее время быстро развиваются новые неинвазивные методы диагностики заболеваний растений с использованием сенсорных технологий, робототехники, компьютерной визуализации и машинного обучения. Данные методы обладают высокой производительностью и обеспечивают поддержку оценки ряда физиологических параметров в режиме реального времени.
Руководитель лаборатории прецизионных технологий в сельском хозяйстве Пермского НИИСХ — филиала ПФИЦ УрО РАН кандидат сельскохозяйственных наук Денис Станиславович Фомин: «Проведённые научные исследования показывают эффективность использования спектральных способов обнаружения болезней на растениях. Однако для использования таких методов диагностики, необходим банк знаний и база данных спектральных характеристик, заражённых грибными инфекциями растений, вследствие чего такие технологии можно применять не только на конкретном растении, но и с использованием беспилотных летательных аппаратов на обширных территориях В ходе реализации проекта будет создан банк данных взаимосвязи спектральных характеристик грибных заболеваний сельскохозяйственных растений, на примере септориоза яровой пшеницы».
Полученные данные позволят разработать метод неинвазивного определения грибных болезней на основе измерения спектральных характеристик растений. Благодаря данной экспресс-диагностике будет возможно выявить очаги болезней зерновых культур на сельскохозяйственных угодьях с использованием как наземных средств измерений, так и беспилотных воздушных судов.
Источник: ПФИЦ УрО РАН.