佛羅裡達大學的植物偵探和工程師正在利用人工智慧及早發現疾病,以便種植西葫蘆的種植者可以控制疾病。早期發現為農民提供了獲得更好收成的機會。
夏南瓜和冬南瓜在全州範圍內進行商業種植,特別是在佛羅裡達州東南部和西南部。根據美國農業部國家農業統計局的數據,2019 年,佛羅裡達州種植者收穫了 7,700 英畝的南瓜,產值達 35.4 萬美元。但世界各地常見的白粉病會導致產量下降。
「白粉病感染的理想環境是潮濕的天氣、高密度種植和遮蔭,」UF/IFAS 農業和生物工程助理教授、論文合著者 Yiannis Ampatzidis 說道。 關於白粉病早期檢測的新研究,發表在《生物系統工程》雜誌上.
在這項研究中,UF/IFAS 研究人員使用無人機上的感測系統在 UF/IFAS 西南佛羅裡達研究和教育中心的田間和實驗室收集西葫蘆白粉病的光譜數據。
Ampatzidis 說,UF/IFAS 研究人員使用的技術不依賴視覺症狀來檢測白粉病。人眼只能看到電磁波譜的光部分。這項技術可以「看到」更多。因此,研究人員利用這項研究來確定早期白粉病檢測的最佳波長——在沒有症狀或表現出早期症狀的葉子上。
研究人員使用機器學習——人工智慧的一個子集——可以從光譜數據中「學習」來檢測白粉病。這些數據來自無人機和地面感測系統。 Ampatzidis 說,經過訓練的機器學習模型可以識別不同疾病發展階段的白粉病。機器學習系統建立了一個數學模型來檢測白粉病,而無需人工編程來遵循特定步驟。
透過對南瓜葉的圖像和光譜反射率分析,科學家在大約 95% 的情況下檢測到了粉狀物質。事實上,即使沒有明顯的疾病症狀,該技術也能在 82% 到 89% 的時間向研究人員顯示疾病。
「早期發現白粉病至關重要,因為這種疾病傳播迅速,病斑面積增大,形成灰白色或灰色塗層,」UF/IFAS 博士後研究員 Jaafar Abdulridha 的導師 Ampatzidis 說。研究。
UF/IFAS 植物病理學教授 Pamela Roberts 需要 Ampatzidis 等工程師的數據來幫助她在最早階段發現疾病。她將其與人類疾病的早期檢測進行了比較。
該研究的合著者羅伯茨說:“早期發現任何健康問題,無論是人類還是植物,都可以通過早期幹預來控制它。” “同樣,與流行後期相比,當病原體數量較低時,植物病害在早期更容易得到控制。”
「此外,這項技術實際上可能會減少化學噴霧的使用,因為它消除了在實際出現任何疾病需要控制之前可能進行的應用,」她說。 「由於白粉病是佛羅裡達州西南部南瓜的一個長期問題,因此這種疾病只是何時出現的問題,而不是是否出現的問題。無論是傳統農業還是有機農業,準確使用殺菌劑都可以提高產品功效並減少損失。”
白粉病的主要症狀是白斑或斑塊,通常出現在葉子上。在早期感染階段診斷白粉病很困難,因為症狀出現在較低、較成熟的葉子上,這些葉子通常被其他葉子覆蓋。
Ampatzidis 說:“簡而言之,疾病可能會改變葉子的特性,並影響人類看不到的可見光譜以外區域的葉子反射的光量。”
- 佛羅里達大學布拉德·巴克(Brad Buck)