佛罗里达大学的植物侦探和工程师正在利用人工智能及早发现疾病,以便种植西葫芦的种植者可以控制疾病。早期发现为农民提供了获得更好收成的机会。
夏季和冬季南瓜在全州范围内进行商业种植,特别是在佛罗里达州东南部和西南部。根据美国农业部国家农业统计局的数据,2019 年,佛罗里达州种植者收获了 7,700 英亩的南瓜,产值达 35.4 万美元。但世界各地常见的白粉病会导致产量下降。
“白粉病感染的理想环境是潮湿的天气、高密度种植和遮荫,”UF/IFAS 农业和生物工程助理教授、论文合著者 Yiannis Ampatzidis 说道。 关于白粉病早期检测的新研究,发表在《生物系统工程》杂志上.
在这项研究中,UF/IFAS 研究人员使用无人机上的传感系统在 UF/IFAS 西南佛罗里达研究和教育中心的田间和实验室收集西葫芦白粉病的光谱数据。
Ampatzidis 说,UF/IFAS 研究人员使用的技术不依赖视觉症状来检测白粉病。人眼只能看到电磁波谱的光部分。这项技术可以“看到”更多。因此,研究人员利用这项研究来确定早期白粉病检测的最佳波长——在没有症状或表现出早期症状的叶子上。
研究人员使用机器学习——人工智能的一个子集——可以从光谱数据中“学习”来检测白粉病。这些数据来自无人机和地面传感系统。 Ampatzidis 说,经过训练的机器学习模型可以识别不同疾病发展阶段的白粉病。机器学习系统构建了一个数学模型来检测白粉病,而无需人工编程来遵循特定步骤。
通过对南瓜叶的图像和光谱反射率分析,科学家们在大约 95% 的情况下检测到了粉状物质。事实上,即使没有明显的疾病症状,该技术也能在 82% 到 89% 的时间向研究人员显示疾病。
“早期发现白粉病至关重要,因为这种疾病传播迅速,病斑面积增大,形成灰白色或灰色涂层,”UF/IFAS 博士后研究员 Jaafar Abdulridha 的导师 Ampatzidis 说。研究。
UF/IFAS 植物病理学教授帕梅拉·罗伯茨 (Pamela Roberts) 需要 Ampatzidis 等工程师的数据来帮助她在最早阶段发现疾病。她将其与人类疾病的早期检测进行了比较。
该研究的合著者罗伯茨说:“早期发现任何健康问题,无论是人类还是植物,都可以通过早期干预来控制它。” “同样,与流行后期相比,当病原体数量较低时,植物病害在早期更容易得到控制。”
“此外,这项技术实际上可能会减少化学喷雾的使用,因为它消除了在实际出现任何疾病需要控制之前可能进行的应用,”她说。 “由于白粉病是佛罗里达州西南部南瓜的一个长期问题,因此这种疾病只是何时出现的问题,而不是是否出现的问题。无论是传统农业还是有机农业,准确使用杀菌剂都可以提高产品功效并减少损失。”
白粉病的主要症状是白斑或斑块,通常出现在叶子上。在早期感染阶段诊断白粉病很困难,因为症状出现在较低、较成熟的叶子上,这些叶子通常被其他叶子覆盖。
Ampatzidis 说:“简而言之,疾病可能会改变叶子的特性,并影响人类看不到的可见光谱以外区域的叶子反射的光量。”
– 佛罗里达大学布拉德·巴克(Brad Buck)