Детективы по растениям и инженеры из Университета Флориды используют искусственный интеллект для раннего выявления болезней, чтобы производители, выращивающие тыкву, могли держать ее под контролем. Раннее обнаружение дает фермерам шанс получить более высокий урожай.
Летние и зимние тыквы выращиваются в коммерческих целях по всему штату, особенно на юго-востоке и юго-западе Флориды. По данным Национальной службы сельскохозяйственной статистики Министерства сельского хозяйства США, в 2019 году фермеры Флориды собрали 7,700 акров тыквы, а производственная стоимость составила 35.4 миллиона долларов. Но болезнь мучнистой росы, распространенная во всем мире, может снизить урожайность.
«Идеальная среда для заражения мучнистой росой — это влажная погода, высокая плотность посадки и тень», — сказал Яннис Ампатзидис, доцент кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии UF/IFAS и соавтор исследования. новое исследование по раннему выявлению мучнистой росы, опубликованное в журнале Biosystems Engineering.
Для исследования исследователи UF/IFAS использовали сенсорную систему, прикрепленную к дронам, для сбора спектральных данных о мучнистой росе на летних тыквах на полях и в лабораториях Исследовательского и образовательного центра UF/IFAS Юго-Западной Флориды.
По словам Ампацидиса, исследователи UF/IFAS использовали технологию, которая не опирается на визуальные симптомы для обнаружения мучнистой росы. Человеческие глаза видят только светлую часть электромагнитного спектра. Эта технология может «видеть» больше. Таким образом, исследователи использовали это исследование, чтобы определить наилучшие длины волн для раннего обнаружения мучнистой росы – на листьях, которые либо не имели симптомов, либо проявляли ранние симптомы.
Исследователи использовали машинное обучение – разновидность искусственного интеллекта – которое может «учиться» на спектральных данных обнаружению мучнистой росы. Данные поступили с дронов и наземных сенсорных систем. По словам Ампацидиса, обученная модель машинного обучения идентифицировала мучнистую росу на разных стадиях развития заболевания. Система машинного обучения строит математическую модель для обнаружения мучнистой росы, не программируя человека на выполнение определенных действий.
С помощью изображений и анализа спектрального отражения листьев тыквы ученые обнаружили порошкообразную структуру примерно в 95% случаев. Фактически, даже без видимых симптомов заболевания технология показала исследователям болезнь в 82–89% случаев.
«Очень важно выявить мучнистую росу на ранней стадии, поскольку болезнь быстро распространяется, а поражения увеличиваются в размерах, образуя пыльно-белый или серый налет», — сказал Ампацидис, консультант факультета Джафара Абдулриды, постдокторского исследователя UF/IFAS, возглавлявшего изучение.
Памеле Робертс, профессору патологии растений UF/IFAS, нужны данные от таких инженеров, как Ампацидис, чтобы помочь ей обнаруживать болезни на самых ранних стадиях. Она сравнивает это с ранним выявлением заболеваний человека.
«Раннее обнаружение любой проблемы со здоровьем, будь то у человека или у растений, дает наилучшие шансы контролировать ее посредством раннего вмешательства», — сказал Робертс, соавтор исследования. «Аналогично, болезни растений легче контролировать на ранних стадиях, когда популяция патогенов невелика, по сравнению с более поздними стадиями эпидемии».
«Кроме того, эта технология может фактически сократить использование химических спреев, исключив применение, которое можно было бы использовать до того, как появится какая-либо болезнь, которую нужно контролировать», — сказала она. «Поскольку мучнистая роса является хронической проблемой кабачков на юго-западе Флориды, вопрос только в том, когда, а не появится ли болезнь. Точное время применения фунгицидов, будь то в традиционном или органическом земледелии, может повысить эффективность продукта и снизить потери».
Основными симптомами мучнистой росы являются белые пятна или пятна, обычно на листьях. Диагностировать мучнистую росу на ранних стадиях заражения сложно из-за симптомов на нижних, более зрелых листьях, которые часто покрыты другими листьями.
«Короче говоря, болезнь может изменить свойства листьев и повлиять на количество света, отражаемого листьями в областях за пределами видимого спектра, которые люди не могут видеть», — сказал Ампацидис.
– Брэд Бак, Университет Флориды