Российский научный фонд оказал поддержку проекту «Поиск взаимосвязей спектральных характеристик зерновых культур, поражённых септориозом, для разработки технологии неинвазивного обнаружения септориоза», реализуемому учеными Пермского научно-исследовательского института сельского хозяйства, который является филиалом Пермского федерального исследовательского центра УрО РАН.
Болезни растений причиняют значительный ущерб как урожайности, так и качеству сельскохозяйственных культур по всему миру.
В России, к примеру, потери урожая пшеницы из-за фитопатогенов могут достигать одной трети. Основные угрозы продовольственной безопасности, которые также актуальны для Пермского края, включают грибное заболевание септориоз.
Традиционным способом диагностики септориоза является микроскопия, но этот метод может быть применен только на стадии проявления заболевания. Многие болезни, особенно на начальных этапах, развиваются бессимптомно, что затрудняет их обнаружение с помощью стандартных процедур.
Требуется разработка высокочувствительных тест-систем для раннего выявления фитопатогенов с использованием современных технологий. В настоящее время активно развиваются новые неинвазивные методы диагностики заболеваний растений, основанные на сенсорных технологиях, робототехнике, компьютерной визуализации и машинном обучении. Эти методы демонстрируют высокую эффективность и позволяют осуществлять оценку различных физиологических параметров в режиме реального времени.
Фото: ПФИЦ УрО РАН.
Денис Станиславович Фомин, кандидат сельскохозяйственных наук и руководитель лаборатории прецизионных технологий в сельском хозяйстве Пермского НИИСХ — филиала ПФИЦ УрО РАН, отметил: «Результаты проведённых научных исследований подтверждают высокую эффективность спектральных методов для выявления болезней у растений. Однако для их применения необходимо создать обширный банк знаний и базу данных спектральных характеристик растений, поражённых грибными инфекциями. Это позволит использовать данные технологии не только на отдельных культурах, но и с помощью беспилотных летательных аппаратов на больших площадях. В рамках проекта будет разработан банк данных, отражающий взаимосвязь спектральных характеристик с грибными заболеваниями сельскохозяйственных растений, на примере септориоза яровой пшеницы».
Полученные результаты позволят создать метод неинвазивного выявления грибковых заболеваний через анализ спектральных характеристик растений. Эта экспресс-диагностика даст возможность обнаруживать очаги болезней у зерновых культур на сельскохозяйственных землях с применением как наземных измерительных устройств, так и беспилотников.
Источник и фото: ПФИЦ УрО РАН.