Ваш браузер устарел, поэтому сайт может отображаться некорректно. Обновите ваш браузер для повышения уровня безопасности, скорости и комфорта использования этого сайта.
Обновить браузер

МРТ для картошки: в России предложили новый способ диагностировать болезни растений

Технология позволяет не повредить культуры и охватить большие территории

18 мая 2022
МРТ для картошки: в России предложили новый способ диагностировать болезни растений
Источник:
Elena Masiutkina / Alamy

Всероссийский НИИ защиты растений (ФГБНУ ВИЗР) поделился новостью о разработке метода гиперспектрального зондирования. Говоря простыми словами, это позволяет дистанционно обследовать растения на наличие патогенов.

Мониторинг должен быть постоянным, чтобы не пропустить зарождение болезни и не дать ей распространиться, вовремя вылечить или удалить зараженный побег. Технология поможет развивать сельскохозяйственные угодья и сохранять леса.

По словам ученых, обеспечить регулярное наблюдение и диагностику большого количества растений могут современные сенсорные системы. К ним относятся такие приборы, как гиперспектральные камеры — они отслеживают поглощение и отражение света поверхностями, чтобы анализировать их состояние.

Другой пример — рамановские спектрометры, которые уже используют в медицине, фармацевтике, судебном анализе и пищевой промышленности для идентификации веществ на уровне молекул и даже для исследования произведений искусства неразрушающим способом.

Эти чувствительные системы способны улавливать мельчайшие изменения не только на поверхностях — например, листьях, но и в корнях растений. Они могут «разглядеть» предвестники гнили глубоко под землей, исследовать мякоть клубней картофеля, не повреждая их. Обнаруженные изменения указывают ученым на патогенные организмы в определенной части растения, что позволяет узнать о болезни на ранней стадии.

Такой способ зондирования также поможет отслеживать создание неблагоприятных условий, которые могут привести к заболеваниям растений. Например, длительная съемка гиперспектральной камерой помогает собрать информацию о температурных перепадах, нехватке удобрений или питания в почве, засухе или, наоборот, переувлажнении.

По заявлениям исследователей, эти методы будут совершенствоваться, чтобы создать автоматизированную систему для еще более широкого спектра задач, в том числе для мониторинга больших сельскохозяйственных угодий и лесных массивов.

Подписываясь на рассылку вы принимаете условия пользовательского соглашения