Засоление почвы является серьезной проблемой в сельском хозяйстве, когда избыток растворимых солей ограничивает поглощение воды растениями. Вызванное орошением, плохим дренажем или проникновением соленой воды, засоление почвы влияет на ее структуру, снижает плодородие и приводит к экономическим потерям. Чтобы помочь фермерам выявлять и смягчать солевой стресс, в рамках экспериментального исследования группа ученых разработала недорогую сенсорную систему, которая обнаруживает сигналы, испускаемые растениями, находящимися в состоянии стресса.
Согласно данным Министерства сельского хозяйства США, что препятствует росту сельскохозяйственных культур и снижает урожайность примерно на 30% орошаемых земель США. Группа исследователей из Университета штата Пенсильвания изобрела недорогой «электронный нос» для мониторинга состояния сельскохозяйственных культур.
Датчик работает за счет обнаружения определенных газов, называемых летучими органическими соединениями (ЛОС), выделяемых растениями. Исследователи сообщили, что растения, испытывающие солевой стресс, не только выделяют газы с иным составом, чем растения, не испытывающие стресса, но и что их недорогая сенсорная система способна обнаружить эту разницу. Результаты своих исследований они опубликовали в журнале IEEE Sensors Journal.
«Разработанная нами недорогая сенсорная система обнаруживает летучие органические соединения, выделяемые растениями в условиях стресса — представьте себе это как электронный нос для сельскохозяйственных культур, который «чует» газы, выделяемые растениями, находящимися в состоянии стресса, и может предупредить фермеров о засолении на ранней стадии, до появления видимых повреждений. Засоление является серьезной проблемой во многих регионах и прибрежных районах по всему миру, и большинство овощных культур очень восприимчивы к накоплению солей, таких как хлорид натрия, которые препятствуют усвоению питательных веществ и снижают урожайность», — сказал соавтор Франческо Ди Джойя, доцент кафедры овощеводства Университета штата Пенсильвания.
Первый автор исследования, Али Ахмад, научный сотрудник и аспирант Политехнического университета Валенсии в Испании, проводил это исследование в лаборатории Ди Джойи в Колледже сельскохозяйственных наук в качестве приглашенного исследователя в Университете штата Пенсильвания. Для эксперимента он выбрал рукколу — крестоцветную листовую зелень, обычно используемую в сыром виде в салатах. Она выращивалась в гидропонной теплице, находящейся в ведении кафедры растениеводства.
«Для эксперимента мы использовали гидропонную систему, чтобы контролировать уровень солености и исключить другие факторы, а также убедиться, что то, что мы обнаруживали в профиле летучих веществ растений, определялось разницей в уровнях солености», — сказал Ахмад.
Исследователи вызвали солевой стресс, добавив в питательные растворы для растений два разных количества хлорида натрия: группу с умеренным стрессом и группу с сильным стрессом. Третья группа растений — контрольная — не подвергалась воздействию соли. Растения были помещены под куполообразные конструкции, которые улавливали выделяемые ими газы, измеряемые недорогими газовыми датчиками, расположенными на вершине куполов. Эти датчики измеряли изменения химического состава воздуха, вызванные летучими органическими соединениями, выделяемыми растениями, в течение восьми дней.
«Мы изучали датчики на основе металлооксидных полупроводников, потому что они маленькие и простые в установке, широко доступны в интернете и очень дешевы — некоторые стоят меньше 1 доллара», — сказал Ахмад, объясняя, что датчики обнаруживают даже мельчайшие изменения концентрации газа, поскольку они инициируют различные электрические сигналы в полупроводниковом слое датчика. «Это означает, что фермеры потенциально могли бы установить множество датчиков по всему полю. Но прежде чем они смогут стать важным инструментом в точном земледелии, необходимы технические усовершенствования в аппаратном обеспечении и сетях датчиков», добавил он.
Исследователи сообщили, что датчики обнаружили различные газовые потоки в зависимости от уровня солевого стресса: три различных потока выделялись здоровыми растениями, растениями со средним уровнем стресса и растениями со высоким уровнем стресса. Затем ученые обучили модели машинного обучения — разновидность искусственного интеллекта (ИИ) — распознавать газовые потоки, выделяемые растениями, подверженными солевому стрессу.
Для подтверждения точности сенсорной системы исследователи измерили физические характеристики растений, такие как рост, состояние листьев и физиологические реакции, и определили, что сенсорная сеть достигла точности до 99,15% в определении уровня стресса у растений. В конечном итоге, у растений, подверженных солевому стрессу, появились видимые признаки недомогания.
В смежной работе, опубликованной в журнале Advanced Sensor Research, исследовательская группа также оценила потенциальное будущее использование недорогих газовых датчиков на основе металлооксидных полупроводников для точного земледелия. В точном земледелии, целью которого является увеличение урожая при одновременном сокращении использования ресурсов, таких как вода, химикаты и энергия, датчики могут использоваться для раннего выявления проблем растений, таких как болезни или другие факторы, не связанные с солевым стрессом.
Исследование Ди Джойи, Ахмада и их коллег предполагает, что те же недорогие газовые датчики, которые использовались в более позднем исследовании солевого стресса, могут обнаруживать летучие органические соединения, выделяемые здоровыми, больными и подверженными стрессу растениями, страдающими от засухи, болезней и вредителей. Способность обнаруживать эти различные закономерности выделения летучих органических соединений в сочетании с искусственным интеллектом может произвести революцию в сельском хозяйстве — но только если будут преодолены существующие технические и практические ограничения, считает Ди Джойя.
«Очень недорогие газовые датчики в сочетании с искусственным интеллектом указывают на многообещающее будущее для интеллектуального земледелия. Но сейчас эта технология не полностью надежна, и существуют значительные проблемы, связанные с созданием доступных сетей, поэтому необходимы дополнительные исследования и более качественные данные. Но если эти проблемы будут решены, этот подход может стать важным инструментом в точном земледелии», — сказал Ди Джойя.
Источник: Pennsylvania State University. Автор: Джефф Малхоллем.
На фото: для подтверждения точности сенсорной системы первый автор исследования Али Ахмад измерил физические характеристики растений, такие как рост, состояние листьев и физиологические реакции. Исследователи обнаружили, что сенсорная сеть достигла точности до 99,15% в определении уровня стресса растений. Источник: Университет штата Пенсильвания.