Metody detekce houbových chorob využitelné ve fenotypování rostlin a dálkovém průzkumu

0499652 - ÚVGZ 2019 RIV CZ cze L3 - Certified Methodologys
Klem, Karel - Veselá, Barbora - Holub, Petr - Urban, Otmar - Mezera, J.
Metody detekce houbových chorob využitelné ve fenotypování rostlin a dálkovém průzkumu.
[Methods of detection of fungal diseases applicable in plant phenotyping and remote sensing.]
Internal code: 978-80-87902-24-0 ; 2018
Technical parameters: Metodika byla certifikována Ministerstvem zemědělství dne 21.12.2018 pod číslem UKZUZ 158669/2018 a vydána Ústavem výzkumu globální změny AV ČR, v. v. i. v roce 2018 s ISBN: 978-80-87902-24-0, počet stran 37.
Economic parameters: Hlavní ekonomický přínos metodiky spočívá především v úsporách nákladů na ochranu proti houbovým chorobám u obilnin. Odhadovaná úspora při uplatnění metodik detekce napadení a variabilní aplikace fungicidů představuje podle znalosti o variabilitě napadení a četnosti aplikace fungicidů tzv. naslepo minimálně 20%. Při celkové výměře pěstované ozimé pšenice v České republice asi 880 tis ha, stávajícím stavu aplikací fungicidů na 70% ploch ozimé pšenice, odhadovaných nákladech na jedno fungicidní ošetření v průměru 2000 Kč na ha a uplatnění těchto metodik na 10% ploch by uplatnění metodiky potenciálně mělo přinést v rámci celé ČR přibližně 24 600 tis Kč. K tomu je nutné přičíst zvýšení výnosů přibližně o 2% v důsledku včasné a cílené ochrany proti houbovým chorobám, ceně pšenice 4300 Kč za t a výnosu pšenice 5 t na ha to představuje zvýšení zisku o 26 500 tis Kč.
Certifying body: Ministerstvo zemědělství, Praha, Česká Repbublika. Certificate issue date: 21.12.2018
R&D Projects: GA MZe QJ1530373; GA MŠMT(CZ) LO1415
Institutional support: RVO:86652079
Keywords : infrared thermography * blue-green fluorescence * winter wheat * Triticum aestivum * fungal plant diseases * powdery mildew * stripe rust * brown rust * etection methods * diagnostic methods * non-destructive detection
OECD category: Agronomy, plant breeding and plant protection
http://www.czechglobe.cz/media/filer_public/16/c2/16c2b152-1d52-4a3f-b370-c18e5e78dfd9/cm_metody_detekce_houbovych_chorob.pdf

Tato metodika shrnuje poznatky z porovnání tří perspektivních metod detekce houbových chorob využitelných pro dálkový průzkum a fenotypování rostlin se zaměřením na odolnost vůči chorobám. Jedná se o metody měření spektrální odrazivosti, infračerveného termálního zobrazování a modro-zelené zobrazovací fluorescence. Na příkladu napadení rostlin ozimé pšenice padlím travním, rzí plevovou a rzí pšeničnou metodika demonstruje jejich přednosti a nedostatky z pohledu detekce jednotlivých chorob, přičemž je zřejmé, že všechny tři metody jsou pro nedestruktivní detekci houbových chorob potenciálně využitelné, ale jejich praktické použití se může lišit. Testování indexů spektrální odrazivosti pro detekci napadení houbovými chorobami ukazuje především vysokou spolehlivost detekce u indexů založených na odrazivosti v red-edge a zeleném pásmu vlnových délek. Infračervené termální zobrazování prokázalo vysokou přesnost detekce u napadení padlím travním, případně rzí pšeničnou, ale již nižší u rzi plevové. Modro-zelená fluorescence i termální zobrazování představují také velmi dobrý nástroj pro vyhodnocení intensity prostorové distribuce napadení listu.

This methodology summarises findings from a comparison of three perspective methods of fungal disease detection applicable for remote sensing and plant phenotyping of fungal disease resistance. These methods are spectral reflectance, infrared thermal imaging, and blue-green fluorescence imaging. On the example of winter wheat infection with powdery mildew, stripe rust and brown rust the strengths and weaknesses of individual methods were demonstrated. From these results it is evident that all three methods are potentially applicable for non-destructive fungal disease detection, but their practical use may vary. Testing of spectral reflectance indices for the detection of fungal diseases showed particularly the high detection reliability of the red-edge and green band based spectral vegetation indices. Infrared thermal imaging has shown high detection accuracy for powdery mildew and brown rust, but lower for stripe rust. Blue-green fluorescence and thermal imaging seems to be also a very promising tools for evaluating the intensity and spatial distribution of infection on a leaf level.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0295245