Résumé : La détection et l'identification de la période latente de brûlure précoce du poivre peuvent fournir des conseils opportuns pour la lutte contre la maladie, permettant la gestion de la maladie avant l'infection des cultures et empêchant sa propagation. Cela a des implications importantes pour la gestion de la croissance des cultures.

La méthode de discrimination des caractéristiques spectrales pour la période de latence de la brûlure précoce chez les piments

La brûlure précoce du piment est une catastrophe biologique courante qui affecte la croissance sûre des piments. Elle se caractérise par son apparition soudaine et sa sensibilité élevée, ce qui peut entraîner des pertes économiques importantes. Pendant la croissance des piments, surveiller scientifiquement et fournir une alerte précoce pour la période d'infection latente de la maladie est une condition préalable essentielle pour assurer une croissance saine des cultures. Les méthodes traditionnelles de détection des maladies reposent sur l'observation visuelle des symptômes visibles, mais en raison de facteurs tels que la superficie de plantation et le rendement des cultures, associés à la propagation rapide de la brûlure précoce, il est difficile de contrôler le développement de la maladie. Par conséquent, détecter et identifier la période latente de brûlure précoce des piments peut fournir des conseils opportuns pour la prévention et le contrôle de la maladie, aidant à gérer la maladie avant que les cultures ne soient infectées et à prévenir sa propagation, ce qui est d'une grande importance pour la gestion de la croissance des cultures.

01 Contenu expérimental

Les feuilles de piment ont été sélectionnées comme objet de recherche. L'état d'infection de la brûlure précoce dans les feuilles de piment excisées a été surveillé en continu et dynamiquement à l'aide d'un système d'imagerie hyperspectrale, et des images hyperspectrales correspondantes ont été obtenues. La surface entière des feuilles a été sélectionnée comme région d'intérêt (ROI), et le spectre moyen du ROI a été extrait. Les courbes spectrales moyennes des échantillons sains et inoculés ont été obtenues à différents moments de la collecte des données.

Figure 1 : Diagramme de discrimination d'image hyperspectrale pour la période d'incubation des maladies des cultures en fonction des caractéristiques spectrales

02 Résultats

Suite au processus général d'infection par une maladie des cultures, des images hyperspectrales ont été collectées en continu et dynamiquement pour couvrir toute la période d'incubation de la maladie. Pour prendre en compte de manière exhaustive les changements spectraux de la feuille entière avant et après l'inoculation, la réflectance spectrale de la feuille entière dans la plage de 400 à 1000 nm a été moyennée sur 256 bandes, ce qui donne la courbe spectrale moyenne pour la feuille entière. Cette approche réduit efficacement les erreurs aléatoires sur la surface de la feuille.

Figure 2 : Organigramme du processus de sélection des zones intéressées dans le secteur industriel

Figure 3 : Tendance d'évolution des spectres moyens des échantillons sains et inoculés au fil du temps

(a) Groupe sain (b) Groupe inoculé

À partir de la figure 3 (a), on peut observer qu'au fil du temps, les spectres des feuilles de poivron saines présentent une séparation claire dans la plage de 760 à 1000 nm. La réflectance spectrale moyenne des feuilles diminue progressivement, principalement en raison d'un métabolisme cellulaire lent et d'une perte d'eau après culture ex vitro. Dans d'autres plages de longueurs d'onde, les courbes spectrales globales du groupe sain se chevauchent étroitement, ce qui indique que pendant la surveillance dynamique, l'état physiologique du groupe sain reste stable.

Sur la figure 3 (b), les spectres du groupe inoculé montrent des différences significatives dans les gammes de longueurs d'onde 500-670 nm, 680-760 nm et 760-1000 nm. Cela indique que l'activité physiologique du groupe inoculé fluctue au fil du temps, ce qui reflète en partie l'efficacité de l'inoculation. Plus précisément, les courbes spectrales des feuilles inoculées se séparent progressivement dans la gamme 500-670 nm au cours de la période de collecte, et la réflectance spectrale moyenne augmente. Cela est principalement dû à la diminution de la teneur en pigments, tels que la chlorophylle et les caroténoïdes, dans les cellules des feuilles en raison d'une infection par un agent pathogène, conduisant à une absorption de la lumière réduite et à une réflectance accrue. La plage 680-760 nm, qui est la limite entre la lumière visible et le proche infrarouge, correspond rapidement à l'indicateur de la réflectance.

En général, meilleur est l'état de croissance des plantes, le bord rouge affichera un décalage vers le rouge ; inversement, il se déplacera vers le bleu, ou décalage vers le bleu, indiquant qu'avec le passage du temps d'inoculation, le bord rouge des échantillons inoculés se déplace progressivement vers la gauche, ou décalage vers le bleu. À partir de la figure 3, on peut voir que par rapport aux courbes spectrales moyennes des plantes saines, les courbes spectrales moyennes des plantes infectées subissent divers degrés de changement, ce qui suggère la possibilité d'utiliser les caractéristiques spectrales pour déterminer le moment le plus précoce pour identifier la période latente des maladies des cultures. Cependant, la simple analyse de la tendance globale des changements de courbes spectrales pendant la période de collecte n'indique pas directement le moment le plus précoce pour l'identification de la période latente des maladies. Des méthodes de mesure appropriées sont nécessaires pour explorer en profondeur les différences entre les courbes spectrales.

Tableau 1 : Modifications de l'image RVB et des images de visualisation de la distribution des composants principaux des échantillons au cours du temps de collecte

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