Xác định bệnh đốm đen sớm hơn

Ảnh: Martin Chilvers, MSU.

Điều hành máy bay không người lái được trang bị công nghệ siêu dò thám trong không trung và chụp ảnh qua điện thoại thông minh trên mặt đất, một nhà nghiên cứu của Đại học Bang Michigan đang giúp nông dân dự đoán và định lượng nhanh hơn bệnh đốm đen, một loại bệnh phổ biến trên cây ngô.

Addie Thompson - trợ lý giáo sư tại Khoa Thực vật - Đất - Vi sinh vật thuộc Trường Cao đẳng Nông nghiệp và Tài nguyên Thiên nhiên cho biết: “Loại nấm gây ra vết hắc lào xảy ra khi nhiệt độ mát và lá ẩm ướt. Thompson, gần đây đã được trao giải thưởng Bayer Grants4Ag trị giá 10.000 USD để hỗ trợ nghiên cứu của mình cho biết: “Nó có thể lây lan nhanh chóng, khiến năng suất cây trồng giảm tới 50%”.

Trong khi Phyllachora maydis - loại nấm bệnh gây ra bệnh đốm hắc lào - đã xâm nhập vào cây trồng ở khu vực Trung  Mỹ và Nam Mỹ trong nhiều thập kỷ qua, nhưng nó mới được tìm thấy lần đầu tiên trên cây ngô ở Trung - Tây Mỹ vào năm 2015.

Thompson, một nhà di truyền học thực vật, bắt đầu việc tìm kiếm những cây ngô có khả năng chống lại bệnh đốm đen và sàng lọc 800 giống khác nhau vào mùa hè năm 2019. Các giống có triển vọng được đưa vào vườn ươm và theo dõi, để lai tạo ra các giống ngô ưu tú hơn, có khả năng kháng bệnh.

Thompson và các đồng nghiệp gồm Martin Chilvers - phó giáo sư tại Khoa thực vật - đất - vi sinh vật và Erin Bunting - phó giáo sư tại khoa địa lý - môi trường - không gian đã thực hiện các thử nghiệm dò thám không trung đầu tiên của họ bằng cách sử dụng máy bay không người lái được trang bị cảm biến quang phổ để xác định các dấu hiệu của bệnh đốm đen trên toàn bộ ruộng ngô. Những hình ảnh này cho thấy những thay đổi bên trong cây ngô thông qua mắt chim.

Bệnh đốm đen gây ra các vết đen trên lá cây, nhưng trước khi điều đó xảy ra, nấm có thể gây ra những thay đổi sinh hóa trong cây trồng, những biến đổi này có thể được sử dụng để xác định vấn đề trước khi các triệu chứng lan rộng. Nếu để quá lâu, vết hắc lào nghiêm trọng cũng có thể làm suy yếu sức bền của thân cây ngô, khiến chúng bị ngã đổ. Mục tiêu của Thompson là xác định sớm bệnh đốm đen, từ đó cảnh báo cho nông dân sớm hơn để họ có thể kiểm tra các khu vực cụ thể trước khi có thiệt hại về năng suất cây trồng.

Hiện tại, Thompson và nhóm của cô đã chụp ảnh lá bằng điện thoại thông minh trong hơn 1.000 ô đất, đồng thời xếp hạng mức độ nghiêm trọng của bệnh. Với dữ liệu đó, nhóm đang lập trình các mô hình máy tính để tự động xác định và định lượng các đốm trên lá.

Thompson nói: "Tôi muốn kết quả này có thể chuyển giao để bất kỳ nông dân nào ở bất kỳ cánh đồng nào đang sử dụng điện thoại đều có thể xác định và định lượng mức độ nghiêm trọng của bệnh đốm đen. Công nghệ này cũng sẽ hữu ích cho các nhà lai tạo để đánh giá chính xác các giống thử nghiệm trên đồng ruộng. Trong tương lai, chúng tôi hy vọng sẽ sử dụng hình ảnh máy bay không người lái từ các cảm biến để xác định các khu vực trên đồng ruộng có vết hắc lào, ngay cả trước khi các vết bệnh đen xuất hiện rộng rãi trên lá".

Các khía cạnh của công việc này được hỗ trợ bởi viện ​​Nghiên cứu Nông nghiệp và Thực phẩm của Viện Nông nghiệp và Thực phẩm Quốc gia USDA để sàng lọc và kết hợp đưa khả năng kháng bệnh vào các giống mới. Chương trình MSU nhằm đáp ứng Nhu cầu Kinh tế và Môi trường, bắt đầu sàng lọc tính kháng, đồng thời chiến lược của MSU là nghiên cứu các hiện tượng thực vật bằng máy bay không người lái với siêu đầu dò, nó đòi hỏi có sự kết hợp của các chuyên gia trong lĩnh vực khoa học thực vật và khoa học máy tính.

Lê Thị Kim Loan Phys.org