ИДЕНТИФИКАЦИЯ ФИТОПАТОЛОГИЙ ЯЧМЕНЯ ПО ДАННЫМ СПЕКТРАЛЬНЫХ СИГНАТУР, ПОЛУЧЕННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОЙ ВИЗУАЛИЗАЦИИ (Experimental biology, 2026)
Данная статья посвящена изучению гиперспектральных характеристик ячменя. Одной из главных проблем сельского хозяйства является невозможность ранней диагностики заболеваний. Гиперспектральная визуализация позволит идентифицировать болезнь на ранних сроках и предотвратить ее дальнейшее распространение. Изучив спектральные характеристики таких болезней ячменя как пыльная головня, пятнистость, корневая гниль, было выявлено, что пораженные болезнью участки и высохшая растительная ткань имеют низкий коэффициент отражения, начальные стадии болезней – средний коэффициент отражения, а здоровая ткань обладает высокой интенсивностью спектра. На гиперспектральном изображении больные участки растения отображаются синим цветом, участки с еще живой тканью, но уже зараженные – желтым, а здоровые участки растений оранжевым, красным и бордовым. Спектры здоровых участков обладают высокой интенсивностью по сравнению со спектрами участков, пораженных болезнями. Это связано с тем, что здоровая ткань содержит зеленый пигмент хлорофилл, который активно отражает свет. При разрушении структуры эпидермиса, потере влаги, некрозе тканей и их потемнении интенсивность отражаемого света снижается.
Keywords: гиперспектральная визуализация; ячмень; фитопатологии; болезни растений; спектры