Оставьте свой номер и мы с вами свяжемся!
Или Вы можете позвонить нам сами:
+7 902 934 71 72

ИЗУЧЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК РАСТЕНИЙ ОЗИМОГО ЯЧМЕНЯ, ИНФИЦИРОВАННЫХ ВОЗБУДИТЕЛЯМИ ЭКОНОМИЧЕСКИ ЗНАЧИМЫХ БОЛЕЗНЕЙ

Озимый ячмень является важной кормовой культурой, которая подвержена воздействию комплекса фитопатогенов: Pyrenophora teres Drechsler, Cochliobolus sativus (S. Ito & Kuribayashi) Drechs. ex Dastur, Puccinia hordei G. H. Otth.), Blumeria graminis (DC.) Speer f. sp. hordei Marchal и др. Эффективные мероприятия по защите культуры во многом зависят от возможности ранней диагностики инфекции и источников ее происхождения. Целью данных исследований являлось изучение спектральных характеристик посевов озимого ячменя, пораженных экономически значимыми возбудителями болезней, на основе анализа данных наземного спектрометрирования. Исследования проводились в 2020 году на опытном поле ФГБНУ «Федеральный научный центр биологической защиты растений» г. Краснодар. В работе анализируются основные особенности спектральных характеристик четырех сортов озимого ячменя, которые характеризуются разной степенью устойчивости к листостебельным болезням. На тестовых участках с посевами ячменя были созданы искусственный и естественный инфекционные фоны экономически значимых патогенов ячменя: сетчатой и темно-бурой пятнистостей, мучнистой росы и карликовой ржавчины. Начиная с момента прохождения патогенами прогнозируемого периода инкубации, проводились регулярные спектрометрические измерения посевов озимого ячменя в диапазоне электромагнитного излучения от 350 до 2500 нм со спектральным разрешением 1-10 нм. Первые значимые изменения спектральных характеристик исследуемых растительных фонов проявились в виде снижения показателей коэффициента спектральной яркости (КСЯ) в ближнем инфракрасном диапазоне спектра 800-1200 нм на момент проявления первых признаков болезней. Проанализирован характер изменения отражательной способности исследуемых растительных фонов в сопоставлении со степенью развития патогенов. Установлено, что по многовременным данным наземного спектрометрирования возможно детектировать изменения состояния посевов озимого ячменя на ранних стадиях развития болезней.

Ключевые слова: Спектральные характеристики, озимый ячмень, наземное спектрометрирование, болезни ячменя, ранняя диагностика.
DOI: 10.21515/1999-1703-93-111-121
Литература:
  1. Абросимов, А. В. Перспективы применения данных ДЗЗ из космоса для повышения эффективности сельского хозяйства в России / А. В. Абросимов, Б. А. Дворкин // Геоматика. 2009. - № 4. - С. 45-49.
  2. Анпилогова, Л. К. Методы создания искусственных инфекционных фонов и оценки сортообразцов пшеницы на устойчивость к вредоносным болезням (фузариозу колоса, ржавчинам, мучнистой росе) / Л. К. Анпилогова, Г. В. Волкова // - Краснодар ВНИИБЗР, РАСХН, 2000. - 28 с.
  3. Волкова, Г. В. Фитосанитарное состояние посевов ячменя озимого в Краснодарском крае и республике Адыгея в предуборочный период / Г. В. Волкова, А. В. Данилова, Л. Н. Шуляковская и др. // Таврический вестник аграрной науки. 2021. - № 1 (25). - С. 50-63.
  4. Гурова, Т. А. Спектральные характеристики сортов пшеницы при биотическом стрессе / Т. А. Гурова, Д. Н. Клименко, О. С. Луговская, и др. // Достижения науки и техники АПК. 2019. - Т. 33. - № 10. - С. 71-75.
  5. Данилов, Р. Ю. Разработка прецизионных технологий фитосанитарного мониторинга агроэкосистем на основе использования данных дистанционного гиперспектрального зондирования Земли / Р. Ю. Данилов, В. Я. Исмаилов, В. А. Третьяков и др. // Достижения науки и техники АПК. - 2018. - Т. 32. - № 10. - С. 82-86.
  6. Данилов, Р. Ю. Общая методика и результаты наземных гиперспектральных исследований сезонного изменения отражательных свойств посевов сельскохозяйственных культур и отдельных видов сорных растений / Р. Ю. Данилов, О. Ю. Кремнева, В. Я. Исмаилов, и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. - № 1. - С. 113-127.
  7. Данилова, А. В. Оценка устойчивости перспективных сортообразцов озимого ячменя к комплексу листовых болезней в разные фазы вегетации растения / А. В. Данилова, И. Л. Астапчук, Г. В. Волкова, и др. // В сб. Научное обеспечение производства сельскохозяйственных культур в современных условиях. - Краснодар: - 2016. - С. 85-88.
  8. Есипенко, Л. П. Прогноз в защите растений: учеб. пособие / Л. П. Есипенко, А. С. Замотайлов, А. И. Белый. - Краснодар : КубГАУ, 2019. - 202 с.
  9. Есипенко, Л. П. Амброзия полыннолистная как сорное растение модульной организации / Л. П. Есипенко, А. Т. Подварко, А. И. Белый, Е. А. Перебора // Труды Кубанского государственного аграрного университета. - Вып. - № 1(82). - Краснодар, 2020. - С. 68-72.
  10. Репко, Н. В. Посевные площади и урожайность озимого ячменя в основных регионах возделывания / Н. В. Репко, Е. В. Смирнова, А. С. Коблянский // Научный журнал КубГАУ. 2015. - № 112. - С. 1-11. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/posevnye-ploschadi-iurozhaynost-ozimogo-yachme-nya-v-osnovnyh-regionah-vozdelyvaniya (дата обращения 21.05.2020).
  11. Кочубей, С. М. Спектральные свойства растений как основа методов дистанционной диагностики / С. М. Кочубей, Т. М. Шадчина, Н. И. Кобец // - Киев. Наукова думка, 1990, - 134 с.
  12. Кравцов, С. Л. Анализ спектральных каналов для дистанционного мониторинга состояния растительности (по зарубежным публикациям) / С. Л. Кравцов, Д. В. Голубцов, Е. Н. Лисова // Исследование Земли из космоса. 2013. - № 1. - С. 79-91.
  13. Михайленко, И. М. Методы обнаружения сорняков, болезней и вредителей растений по данным дистанционного зондирования / И. М. Михайленко, И. В. Воронков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т.13. - № 3. - С. 72-83.
  14. Пикушова, Э. А. Концепция интегрированной системы защиты растений от вредных организмов (сорные растения: вредоносность, биоразнообразие, биология, ассортимент гербицидов): учеб. пособие / Э. А. Пикушова, В. П. Василько, А. И. Белый. - Краснодар: КубГАУ, 2020. - 137 с.
  15. Соколов, Ю. Г. Разработка технологии обнаружения очагов ржавчинных болезней пшеницы / Ю. Г. Соколов, В. Т. Садковский, О. Ю. Кремнева, и др. // Международный научно-исследовательский журнал. 2018. - № 12-2 (78). - С. 29-33.
  16. Статистические данные продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных наций. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://faostat3.fao.org/browse/Q/*/E (дата обращения 25.05.2020).
  17. Федоренко, В. Ф. Перспективные технологии диагностики патогенов сельскохозяйственных растений / В. Ф. Федоренко, Н. П. Мишуров, Л. А. Неменущая // Науч. аналит. обзор: - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2018. - 68 с.
  18. Dubin H. J., Van Ginkel M. The status of wheat disease and disease research in warmer areas / H. J. Dubin, M. Van Ginkel // A proceeding of the international conference "Wheat for the non-traditional warm areas". Mexico: CIMMYT, 1991. - P. 125-145.
  19. Joshi, A. K. Wheat improvement in India: present status, emerging challenges and future prospects / A. K. Joshi, B. Mishra, R. Chatrath, et al. // Euphytica. 2007. Vol. 157. - P. 431-446. DOI: 10.1007/s10681-007-9385-7.
  20. McLean, M. S. Epidemiology and control of spot form of net blotch (Pyrenophora teres f. maculata) of barley: a review / M. S. McLean, B. J. Howlett, G. J. Hollaway // Crop Pasture Sci. 2009. Vol. 60. - P. 303-315. DOI: 10.1071/CP08173.
  21. Momeni, H. Race identification of Pyrenophora tritici-repentis in Iran. Journal of Plant Pathology / H. Momeni, R. Aboukhaddour, M. Javan-Nikkhah, M. Razavi, M.R. Naghavi, Akhavan and A., S.E. Strelkov. 2014, No 96 (2). - P. 287-294 DOI: 10.4454/JPP.V96I2.036.
  22. Park, R. F. Leaf rust of cultivated barley: pathology and control / R. F. Park, P. G. Golegaonkar, L. Derevnina, et al. // Annual Review of Phytopathology. - 2015. - Vol. 53 (1). - P. 565-589. DOI: 10.1146/annurev-phyto-080614-120324.
  23. Peterson, R. F. Diagrammatic scale for stimating rust intensity onleaves and stems of cereals / R. F. Peterson, A. B. Cempbell, A. E. Hannah // Canad. J. Rev. 1948. No. 26. - P. 495-500.
  24. Rumpf, T. Early detection and classification of plant diseases with support vector machines based on hyperspectral reflectance / T.Rumpf, A. K. Mahlein, U. Steiner, et al. // Comput. Electron. Agric. 2010. - № 74 (1). - P. 91-99. DOI: org/10,1016/bs.agron.2020.03.001.
  25. Van der Merwe D. Chapter One - Drones in agriculture / D. Van der Merwe, D. R. Burchfield, T. D. Witt, K. P. Price, et al. // Advances in Agronomy. 2020. Vol. 162. - P. 1-30. DOI: org/10,1016/bs.agron. 2020.03.001.
Авторы:
  1. Данилов Роман Юрьевич, канд. биол. наук, ст. науч. сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр биологической защиты растений».
  2. Кремнева Оксана Юрьевна, канд. биол. наук, вед. науч. сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр биологической защиты растений».
  3. Пачкин Алексей Александрович, канд. биол. наук, ст. науч. сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр биологической защиты растений».
24 октября/ 2024