Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Thiết lập chuỗi giá trị nông sản thông minh và an toàn tại Việt Nam Cà chua bi

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  15
 Số lượt truy cập :  33346410
Ứng dụng miễn phí giúp phân biệt bệnh từ mô thực vật khỏe mạnh
Thứ hai, 15-06-2015 | 08:23:48

Một ứng dụng mới cho phép người sử dụng thực hành eMedicine trên cây. Ứng dụng Leaf Doctor phân tích một bức ảnh của một chiếc lá bị hư hỏng và định lượng tỷ lệ và mức độ nghiêm trọng của bệnh trên lá, một biện pháp quan trọng đối với các nhà nghiên cứu và cán bộ khuyến nông tại các khu đất trồng trọt.

 

Các ứng dụng miễn phí có sẵn cho iPhone, iPad và iPod và một phiên bản Android đang được xây dựng. Một bài báo mô tả các ứng dụng đã được công bố trên tạp chí Bệnh Thực vật.

Các nhà nghiên cứu, cán bộ khuyến nông và nông dân sẽ có một công cụ mới trong lòng bàn tay mình: Leaf Doctor cung cấp sự truy cập nhanh đến thông tin để xác định liệu một biện pháp điều trị bệnh cho cây có đáng tin cậy không. Ví dụ, một nhà nghiên cứu bệnh cây xem xét những ảnh hưởng của thuốc trừ nấm khác nhau và bây giờ chỉ đơn giản là có một bức ảnh của một chiếc lá bị bệnh và tính toán chính xác tỷ lệ phần trăm của mức độ bệnh dựa trên các phương pháp điều trị khác nhau.

Sarah Pethybridge, chuyên gia về bệnh thực vật cho biết: “Ứng dụng phân biệt tất cả các bệnh dựa trên các màu sắc khác nhau so với những phần không nhiễm bệnh trên bề mặt lá hoặc thực vật”.

So với chương trình Assess trị giá 800$ chạy trên một máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn, ứng dụng Leaf Doctor nhanh hơn 10 lần, dễ dàng sử dụng hơn và hoàn toàn miễn phí.

Để sử dụng Leaf Doctor, người sử dụng cần đưa ra một bức ảnh của một chiếc lá hay một phần của một cây bị bệnh, sau đó sử dụng phần mềm để đặt một nền đen đằng sau những hình ảnh và nhập ảnh vào ứng dụng. Sau đó người dùng chọn đến 8 khu vực không bị nhiễm bệnh trên lá. Ứng dụng tìm và phân biệt rõ ràng các khu vực nhiễm bệnh và có thể cung cấp một tỷ lệ phần trăm chính xác về bệnh trên diện tích bề mặt đó và đánh giá mức độ nghiêm trọng của bệnh trên thang điểm từ 1 đến 10.

Đây là một cách đáng tin cậy để có được tỷ lệ phần trăm thực tế của mức độ bệnh bằng cách so sánh điểm ảnh bao phủ bởi bệnh và các điểm ảnh được bao phủ bởi các mô khỏe mạnh.

Nguyễn Minh Thu - Mard, theo phys.org
Trở lại      In      Số lần xem: 851

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cây lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD