Možnosti detekce napadení vybraných druhů ovocných dřevin houbovými chorobami s využitím zobrazovací fluorescence chlorofylu, infračerveného termálního zobrazování a hyperspektrálního zobrazování

Bc. Beáta Šusliková

Master's thesis

Options of detection of fungal diseases attacking selected types of fruit trees using a combination of methods: chlorophyll fluorescence imaging, infrared thermal imaging and hyperspectral imaging

Abstract:

Práce se zaměřuje na porovnávání metod detekce houbových patogenů ovocných dřevin s využitím neinvazivních zobrazovacích metod zobrazovací fluorescence chlorofylu, infračerveného termálního zobrazování a hyperspektrálního zobrazování. V úvodní části práce jsou shrnuty nejdůležitější houbové choroby ovocných dřevin, rzivost hrušně (Gymnosporangium sabinae), antraknóza ořešáku (tel. Gnomonia leptostyla, anam. Marssonina juglandis), skvrnitost listů třešně (tel. Blumeriella jaapii, anam. Phloeosporella padi) a možnosti ochrany proti těmto chorobám zejména se zaměřením na integrované metody ochrany, které využívají všechny ekonomicky, ekologicky a toxikologicky přijatelné metody pro udržení škodlivých organismů pod prahem škodlivosti, v kombinaci s předpovědními modely a metodami detekce. V rámci ověřovaných zobrazovacích metod bylo u rzivosti hrušně dosaženo nejlepších výsledků detekce pro parametr fluorescence chlorofylu – aktuální kvantový výtěžek fotosystému II (ΦPSII), který vykazoval nejvyšší spolehlivost predikce. Průkazných výsledků korelace s napadením bylo dosaženo i s použitím parametrů spektrální odrazivosti, kdy pro rzivost hrušně se jevily jako nejlepší spektrální indexy ANMB650-725 a NRERI. Poměrně dobrého odhadu napadení rzivostí hrušně bylo dosaženo i s využitím indexu UV stínění fluorescence a teploty listu vyhodnocované pomocí infračerveného termálního zobrazování. Metody založené na zobrazovací fluorescenci chlorofylu a infračerveného termálního zobrazování neposkytovaly dostatečnou predikci napadení listů antraknózou ořešáku, ale velmi dobrých výsledků bylo naopak dosaženo pomocí hyperspektrálního zobrazování, kdy bylo nejlepších výsledků predikce dosaženo například s indexy NDVI a OSAVI. Skvrnitost listů třešně pak byla pomocí parametrů chlorofylové fluorescence detekovatelná jen s nižší spolehlivostí, přičemž nejlepších výsledků bylo dosaženo s použitím parametru qP. Výrazně lepší predikce napadení skvrnitostí listů třešně bylo dosaženo pro parametry hyperspektrálního zobrazování, kde nejlepších výsledků bylo dosaženo například u parametru WI. Jako nejperspektivnější metody pro detekci houbových chorob se tedy jeví obecně spektrální odrazivost (hyperspektrální zobrazování) a pro rzivost hrušně i zobrazovací fluorescence chlorofylu.

Abstract:

The thesis focuses on the comparison of the non-invasive imaging methods based on chlorophyll fluorescence imaging, infrared thermal imaging and hyperspectral imaging methods for the detection of fungal pathogens in fruit trees. The literature review of the thesis summarizes the most important fungal diseases of fruit trees, pear rust (Gymnosporangium sabinae), anthracnose of walnut (tel. Gnomonia leptostyla, anam. Marssonina juglandis), leaf spot on cherry (tel. Blumeriella jaapii, anam. Phloeosporella padi) and the options for protection against these diseases, focusing in particular on integrated protection methods that use all economically, ecologically and toxicologically acceptable methods to keep pests below the economic threshold, in combination with forecasting models and detection methods. Within the tested imaging methods, the best detection results were achieved for pear rust with the chlorophyll fluorescence parameter – the actual quantum yield of photosystem II (ΦPSII), which showed the highest prediction reliability. Significant correlations with leaf infestation were also achieved using the parameters of spectral reflectance, where for the pear rust appeared to be the best spectral indices ANMB650-725 and NRERI. A relatively good estimate of pear rust infestation was also obtained using the index of UV fluorescence screening and leaf temperature evaluated by infrared thermal imaging. Methods based on chlorophyll fluorescence imaging and infrared thermal imaging did not provide sufficient prediction of infestation with anthracnose of walnut, but very good results were obtained using hyperspectral imaging, where the best prediction results were obtained with NDVI and OSAVI indices, for example. Cherry leaf spot was then detectable with lower reliability using chlorophyll fluorescence parameters, with the best results being obtained using the qP parameter. Significantly better prediction of cherry leaf spot was achieved for the parameters of hyperspectral imaging, where the best results were achieved, for example, for the parameter WI. Thus, spectral reflectance (hyperspectral imaging) and chlorophyll imaging fluorescence for pear rust appear to be the most promising methods for the detection of fungal diseases in general.

Keywords

antraknóza ořešáku, skvrnitost listů třešně, spektrální odrazivost, infračervené termální zobrazování, patogen, zobrazovací metody, fluorescence chlorofylu, rzivost hrušně

Keywords

pear rust, spectral reflectance, infrared thermal imaging, walnut anthracnose, cherry leaf spot, pathogen, imaging methods, chlorophyll fluorescence

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 5. 2022

Thesis defence

• Date of defence: 31. 5. 2022
• Supervisor: Ing. Karel Klem, Ph.D.
• Reader: Jan Juroch, externi

Mendel University in Brno

Faculty of AgriSciences

Master programme / field:
Plant Protection / Plant Protection