Nowatorska metoda w ochronie pszenicy przed rdzą żółtą
Rdza żółta występuje w ponad 60 krajach na wszystkich kontynentach, z wyjątkiem Antarktydy i nieustannie rozszerza swój zasięg. Największe nasilenie tej choroby jest rejestrowane w krajach azjatyckich, Ameryki Północnej i Środkowej oraz w Australii, a w Europie - w Wielkiej Brytanii. W tych rejonach epidemie rdzy żółtej są obserwowane przeciętnie dwu- lub trzykrotnie w okresie 5 lat, powodując straty w plonie wynoszące średnio 5-10%. We Francji, Niemczech, Polsce, Rumunii, Ukrainie epidemie występują 2 razy na 5 lat, a średnie straty są mniejsze od 5%. W sprzyjających rozwojowi choroby warunkach meteorologicznych straty w plonie podatnych odmian mogą dochodzić nawet do 90%.
Rośliny porażone rdzą odbijają więcej światła
Kluczowym elementem skutecznego zmniejszenia zagrożenia roślin uprawnych przez patogeny jest wczesne wykrycie choroby. Stosowane obecnie metody monitorowania chorób polegające na okazjonalnych badaniach terenowych są subiektywne i czasochłonne, zwłaszcza w przypadku dużych plantacji. Dlatego czynione są starania, aby opracować tańszą, szybszą i bardziej niezawodną metodę.
Teledetekcja, oferująca terminową i przestrzennie obiektywną ocenę stanu roślin przez cały sezon wegetacyjny, wydaje się być optymalnym rozwiązaniem. Metody teledetekcyjne polegające na zdalnej, bezkontaktowej obserwacji roślin z pułapu naziemnego, z pokładu drona lub satelity, mogą dostarczać nie tylko informacji jakościowych (np. o zmianach w wyglądzie roślin), ale również ilościowych (np. o nasileniu występowania choroby). Metody zdalne opierają się na wykorzystaniu czujników w postaci kamer lub skanerów rejestrujących odbite od roślin światło, działających na podobnych zasadach jak powszechnie używane aparaty fotograficzne w telefonach komórkowych.
Wykrycie na zdjęciach roślin chorych w uprawie jest możliwe dzięki temu, że rośliny opanowane przez chorobę, z uszkodzonym aparatem fotosyntetycznym, absorbują mniej promieniowania widzialnego, przez co odbija się od nich więcej światła i są jaśniejsze. Silny związek między odbitym światłem i nasileniem choroby stwarza warunki do ilościowego określenia stopnia porażenia roślin.
Kluczową zaletą metod teledetekcyjnych jest możliwość wykrycia choroby przed wystąpieniem jej objawów widocznych gołym okiem. Opracowanie takiej metody wymaga przeprowadzenia badań polegających na pomiarze wielkości powierzchni porażonej liści na poletkach doświadczalnych i odpowiadającej jej jasności pikseli na zdjęciach.
Kamera rejestruje odbicie światła w czterech zakresach
Takie badania są prowadzone między innymi w Polowym Zakładzie Doświadczalnym w Winnej Górze przez Zakład Mykologii IOR-PIB we współpracy z Zakładem Teledetekcji Środowiska i Gleboznawstwa UAM w Poznaniu. Celem prowadzonych doświadczeń jest opracowanie modelu matematycznego umożliwiającego identyfikację rdzy w uprawach pszenicy i szacowanie nasilenia występowania jej objawów chorobowych na podstawie zdjęć wielospektralnych z niskiego pułapu lotniczego oraz satelitarnych.
W 2023 r. założono doświadczenie, w którym prowadzono ochronę w 4 wariantach: (1) bez stosowania fungicydów, (2) jeden zabieg w sezonie (w fazie drugiego kolanka), (3) dwa zabiegi (w fazach drugiego kolanka i liścia flagowego), (4) 3 zabiegi (w fazach drugiego kolanka, liścia flagowego i kłoszenia). W okresie od 25 maja do 7 lipca przeprowadzono 8 nalotów dronem, wykonując zdjęcia z zastosowaniem kamery wielospektralnej. Zastosowana kamera wielospektralna rejestruje jednocześnie odbicie światła w 4 zakresach: fale zielone, czerwone, czerwonej krawędzi i bliskiej podczerwieni. Kolejnym etapem badań było przetworzenie informacji o natężeniu odbitego światła na tzw. wskaźniki spektralne (roślinności), które oblicza się według matematycznych formuł, uwzględniających różne zakresy promieniowania elektromagnetycznego emitowanego przez Słońce. Najbardziej znanym wskaźnikiem jest NDVI szacowany na podstawie odbicia światła w zakresie czerwonym i bliskiej podczerwieni.
Mapy przestrzennego rozkładu nasilenia choroby
W tych samych terminach, w których wykonano zdjęcia z drona, na wybranych liściach zmierzono powierzchnie opanowane przez chorobę. Ostatnim etapem badań było opracowanie prototypu modelu do określania porażonej powierzchni liści na podstawie wartości wskaźnika NDVI. Uzyskano wynik działania modelu w postaci mapy przestrzennego rozkładu nasilenia choroby na polu. Zweryfikowana w kolejnych latach badań wersja modelu, nazywanego predykcyjnym, umożliwi oszacowanie nasilenia choroby na podstawie zdjęcia.
