Ispezione non distruttiva per il rilevamento dello stress delle piante, la diagnosi delle malattie e l'analisi delle carenze nutrizionali

Identificazione non invasiva e diagnosi precoce delle malattie delle piante?

Imaging iperspettrale e misurazione SPAD per il monitoraggio della salute delle piante e il rilevamento delle malattie utilizzando tecniche di elaborazione delle immagini

L’identificazione affidabile e tempestiva delle malattie delle piante è una sfida cruciale nell’agricoltura moderna. Il rilevamento precoce di condizioni che influiscono sulla salute delle piante, come insetti, funghi o carenze nutrizionali, può aiutare i ricercatori a prevenire stress biotici e abiotici nelle piante.

I metodi convenzionali si basano sull'osservazione manuale dei sintomi visibili. I metodi manuali possono richiedere molto tempo, molta manodopera e essere limitati alle fasi avanzate dell’infezione. I sintomi visibili tendono a manifestarsi nelle fasi intermedie o tardive dell'infezione, il che aumenta la probabilità di diffusione o di riduzione dei raccolti. I metodi tradizionali di analisi chimica richiedono un campionamento distruttivo del tessuto vegetale che può richiedere molto tempo e stressare ulteriormente una pianta malata.

Per affrontare queste limitazioni, vi è un crescente interesse nell’utilizzo di approcci automatizzati e oggettivi per l’identificazione precoce delle malattie. Le tecniche di analisi delle immagini, in particolare utilizzando sensori di imaging iperspettrali e RGB, offrono soluzioni promettenti per il rilevamento delle malattie preciso e non invasivo.

Quali sono i metodi di rilevamento delle malattie delle piante?

Esiste un crescente numero di ricerche nel campo delle tecniche di analisi delle immagini, degli algoritmi di apprendimento automatico e della fenotipizzazione ad alto rendimento per l’identificazione e la previsione dello stress. Sfruttando vari sensori di imaging, tra cui la fluorescenza RGB, iperspettrale, termica e clorofilliana, questi approcci forniscono un rilevamento oggettivo e sensibile degli stress biotici e abiotici nelle piante.

L’adozione di tecniche automatizzate di identificazione delle malattie, come l’imaging iperspettrale e RGB, combinate con l’analisi avanzata delle immagini e l’apprendimento automatico, rappresenta una grande promessa per il miglioramento delle pratiche di gestione delle colture. Questi approcci non invasivi e oggettivi consentono il rilevamento precoce delle malattie delle piante, facilitando un intervento tempestivo e un’allocazione precisa delle risorse. Sfruttando i progressi nella tecnologia e nell’analisi dei dati, i ricercatori stanno guidando lo sviluppo di metodi di identificazione delle malattie più efficienti e accurati, aprendo la strada a un’agricoltura sostenibile e a una migliore salute delle colture.

L'imaging iperspettrale (HSI), una tecnologia emergente, cattura informazioni dettagliate sulla riflettanza attraverso un ampio spettro di luce che si estende oltre la visione umana. Ciò consente l'identificazione di sottili cambiamenti nella crescita e nello sviluppo delle piante, come l'accumulo di pigmenti come gli antociani. Se esposte a condizioni di stress come luce ad alta intensità o carenza di nutrienti, la crescita e la resa delle piante ne risentono. L’accumulo di antociani è un primo indicatore di questo stress. Di solito l'accumulo inizia in una piccola regione, rendendo difficile la visione.

Misurando l’intensità della luce riflessa o assorbita dalla pianta, una telecamera HSI può identificare i cambiamenti all’interno di specifici intervalli spettrali per individuare i cambiamenti nelle proprietà biologiche, chimiche e fisiche della pianta.

Telecamere per immagini iperspettrali per il rilevamento precoce delle malattie delle piante