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Identification non invasive et détection précoce des maladies des plantes ?
Imagerie hyperspectrale et mesure SPAD pour la surveillance de la santé des plantes et la détection des maladies à l'aide de techniques de traitement d'image
Les défis liés à l’identification rapide et fiable des maladies des plantes en agriculture sont importants pour une détection précoce et une intervention efficace. Les méthodes conventionnelles reposant sur l’observation manuelle et l’échantillonnage destructif demandent beaucoup de travail, prennent du temps et sont souvent limitées aux derniers stades de l’infection, ce qui entraîne des pertes potentielles de rendement. L’intérêt croissant pour les approches automatisées et objectives va au-delà du spectre visible, où les nouvelles technologies jouent un rôle important : imagerie hyperspectrale et RVB, apprentissage automatique et phénotypage à haut débit, pour la détection non invasive des maladies.
L’adoption de technologies avancées est prometteuse pour améliorer les pratiques de gestion des cultures, permettre une détection précoce des maladies et faciliter une allocation précise des ressources. L'imagerie hyperspectrale, une technologie de pointe, capture des informations détaillées sur la réflectance au-delà de la vision humaine, permettant l'identification de changements subtils dans la croissance des plantes et l'accumulation précoce d'indicateurs de stress comme l'anthocyanine. La Specim IQ, une caméra hyperspectrale portative, est présentée comme une solution conviviale, offrant simplicité et portabilité pour une utilisation en laboratoire et sur le terrain.
Les avantages de l’imagerie hyperspectrale résident dans sa nature non destructive, ses capacités de détection précoce et sa capacité à quantifier le pourcentage de surface foliaire affectée.
Le chlorophylle SPAD-502 Plus convient également aux tests non destructifs de la santé des cultures, en corrélant les lectures SPAD avec la concentration de chlorophylle pour optimiser la fertilisation.
En conclusion, les technologies automatisées d’identification des maladies permettent une intervention précoce non invasive et une application chimique ciblée, réduisant ainsi l’impact environnemental et améliorant la santé et la productivité globales des cultures.
