БПЛА позволяют быстрее и экономичнее обнаружить фузариоз пшеницы

Инфекция, вызванная грибами рода Fusarium, наносит серьезный ущерб качеству и урожайности пшеницы, ставя под угрозу здоровье людей и домашнего скота. Неточное обнаружение болезни увеличивает стоимость использования пестицидов и загрязняет сельскохозяйственные угодья, что подчеркивает необходимость обнаружения фузариоза на пшеничных полях.

Сочетание спектральной и пространственной информации, предоставляемой анализом изображений, облегчает обнаружение инфекционных повреждений сельскохозяйственных культур. Китайские ученые изучили эффективный метод обнаружения фузариоза пшеницы на основе гиперспектральных изображений беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) путем объединения спектральных характеристик и характеристик изображения.

Результаты показали, что модель анализа изображений, основанная на слиянии спектральных, текстурных и цветовых признаков с использованием алгоритма Random Forest, достигла наилучшей производительности с точностью предсказания 85%. Метод, предложенный учеными, может обеспечить эффективный способ обнаружения фузариоза пшеницы.

Традиционное обнаружение фузариоза, в основном, зависит от специалистов, которые выявляют развитие инфекции пшеницы посредством визуальной интерпретации, или ученые используют химические методы, такие как газовая хроматография, высокоэффективная жидкостная хроматография, твердофазный иммуноферментный анализ и полимеразная цепная реакция (ПЦР). Однако эти методы отнимают много времени, трудоемки, не позволяют обеспечить широкомасштабный мониторинг.

Беспилотные летательные аппараты считаются практическим методом обнаружения вредителей и болезней сельскохозяйственных культур. В отличие от наземных и спутниковых платформ дистанционного зондирования, применение БПЛА имеет преимущества большого охвата, высокой эффективности и гибкости. БПЛА может экономично собирать изображения и данные с очень высоким разрешением в течение короткого периода времени. В качестве нового технологического средства технология БПЛА добилась значительного прогресса в классификации сельскохозяйственных культур, мониторинге роста и выявлении вредителей и болезней. БПЛА также обеспечивает правильный баланс между качеством изображения, эффективностью обнаружения и эксплуатационными расходами. Фактически, инфицированная ткань пшеницы обычно меняет цвет с зеленого (здоровая ткань) на желто-белый (больная ткань) по мере прогрессирования заболевания. Было доказано, что цвет является наиболее эффективным средством для различения различных объектов изображения и реализации распознавания объектов среди фенотипических признаков (например, цвета, текстуры и размера), извлеченных из изображений. Однако, ранее применение цветовых характеристик БПЛА для обнаружения фузариоза не изучалось. Поэтому в этом исследовании сочетаются цветовые характеристики для дальнейшего изучения методов обнаружения фузариоза пшеницы на основе гиперспектральных изображений БПЛА.