Խաղողի այգիներում հիվանդության դեմ պայքարի ամենակարևոր պահերից մեկը կարող է լինել այն ժամանակը, երբ հիվանդությունը դեռ տեսանելի չէ։ Cornell AgriTech-ի հետազոտողները ստեղծել են HyperBird հիպերսպեկտրալ պատկերավորման համակարգ, որը կարողանում է խաղողի տերևներում հիվանդության հետ կապված փոփոխությունները հայտնաբերել ֆիզիկական ախտանիշների ի հայտ գալուց առաջ։
Համակարգը փորձարկվել է հատկապես խաղողի ալրացողի (powdery mildew) և կեղծ ալրացողի (downy mildew) հայտնաբերման համար։ Երկու հիվանդություններն էլ կարող են զգալի վնաս հասցնել խաղողի բերքին։
Տեսանելի նշաններին սպասելն այլևս պարտադիր չէ
Սովորական տեսախցիկը հիմնականում աշխատում է տեսանելի լույսի երեք հիմնական տիրույթներով՝ կարմիր, կանաչ և կապույտ։
HyperBird-ը բոլորովին այլ մոտեցում է կիրառում․ այն օգտագործում է հիպերսպեկտրալ պատկերավորում, որը յուրաքանչյուր պիքսելի համար հավաքում է հարյուրավոր նեղ սպեկտրային տիրույթների տեղեկատվություն։
Դրա շնորհիվ հնարավոր է նկատել տերևի ներսում տեղի ունեցող շատ փոքր փոփոխություններ, որոնք մարդու աչքով դեռ չեն երևում։
Այսինքն՝ տեխնոլոգիան փորձում է հիվանդությունը հայտնաբերել ոչ թե այն ժամանակ, երբ արդեն տեսանելի է վնասը, այլ երբ բույսը դեռ միայն արձագանքում է վարակին։
6–9 օրվա փոխարեն՝ արդյունք 3-րդ օրը
Հետազոտողների հրապարակած արդյունքներից ամենակարևորներից մեկը ժամանակի կրճատումն է։
HyperBird-ի միջոցով հետազոտողները կարողացել են երրորդ օրը ստանալ այն մակարդակի ճշգրտություն, որի համար նախկին մեթոդներին անհրաժեշտ էր սպասել մինչև վեցերորդ կամ իններորդ օրը։
Հետազոտական թիմի գնահատմամբ՝ դա վերլուծության թողունակությունը բարձրացրել է մոտ 2–3 անգամ։
Սա հատկապես կարևոր է սորտերի փորձարկման ժամանակ, երբ անհրաժեշտ է կարճ ժամանակում ուսումնասիրել մեծ թվով բույսեր և հասկանալ, թե որոնք են ավելի դիմացկուն հիվանդությունների նկատմամբ։
Մեկ օրում՝ 9 տերաբայթ տվյալ
HyperBird-ի հնարավորությունները միայն հիվանդության հայտնաբերմամբ չեն սահմանափակվում։
Հետազոտություններից մեկի ընթացքում համակարգը մեկ օրում հավաքել է մոտ 9 տերաբայթ բարձրորակ հիպերսպեկտրալ պատկերներ՝ ցույց տալու, որ նման տեխնոլոգիան հնարավոր է օգտագործել բույսերի հիվանդությունների ավտոմատացված և մեծածավալ ուսումնասիրության համար։
Համակարգը կարողացել է նաև հայտնաբերել ֆունգիցիդների մնացորդները տերևների վրա և տարբերակել, թե ինչպիսի բուժում է կիրառվել։
Սա հետագայում կարող է հնարավորություն տալ ոչ միայն հասկանալ՝ կա՞ հիվանդություն, այլև գնահատել՝ որքան արդյունավետ է եղել կիրառված պաշտպանությունը։
Ավելի քիչ կուրորեն ցողել, ավելի շատ՝ նպատակային պայքար
Տեխնոլոգիայի գործնական արժեքը կարող է հատկապես մեծ լինել բույսերի պաշտպանության ոլորտում։
Եթե հիվանդության առաջացման մասին հնարավոր է իմանալ ավելի վաղ, ապա ֆերմերը կարող է ավելի նպատակային որոշել՝
- որ հատվածն է պահանջում միջամտություն,
- երբ է անհրաժեշտ բուժում,
- որքանով է արդյունավետ եղել արդեն կիրառված միջոցը,
- և որ սորտերն են ավելի դիմացկուն։
Այս մոտեցումը կարող է օգնել անցնել «ամբողջ այգին նույն կերպ մշակելու» տրամաբանությունից դեպի ավելի ճշգրիտ բույսերի պաշտպանություն։
Սակայն HyperBird-ի ներկայիս տարբերակը դեռ լիովին ավտոմատացված դաշտային ախտորոշիչ չէ․ հետազոտողները նշում են, որ մասնագետները դեռ պետք է խաղողի տերևից ֆիզիկական նմուշ վերցնեն և այն տեղադրեն համակարգում։ Թիմը փորձում է նաև ավտոմատացնել այդ փուլը։
Տեխնոլոգիան նաև նոր սորտերի որոնման գործիք է
HyperBird-ի մեկ այլ կարևոր կիրառություն խաղողի նոր սորտերի ստեղծումն է։
Գիտնականները կարողանում են ուսումնասիրել բազմաթիվ խաղողի գծեր և տեսնել, թե դրանցից որոնք են արձագանքում հիվանդությանը տարբեր կերպ։
Հիպերսպեկտրալ տվյալները կարող են կապվել բույսի գենետիկական առանձնահատկությունների հետ՝ օգնելով հետազոտողներին ավելի արագ գտնել հիվանդությունների նկատմամբ դիմացկուն գծեր։
Այսպիսով, տեխնոլոգիան կարող է միաժամանակ աշխատել երկու ուղղությամբ՝
հիվանդության վաղ հայտնաբերում + հիվանդադիմացկուն սորտերի ստեղծում։
Ինչու է սա կարևոր խաղողագործության համար
Խաղողի հիվանդությունների դեպքում ժամանակը հաճախ որոշիչ գործոն է։
Կեղծ ալրացողը կարող է արագ զարգանալ համապատասխան խոնավության և ջերմաստիճանի պայմաններում, իսկ ալրացողը նույնպես կարող է զգալիորեն նվազեցնել բերքի քանակն ու որակը։
Հետևաբար՝ հիվանդության հայտնաբերման նույնիսկ մի քանի օրվա արագացումը կարող է նշանակել ավելի վաղ արձագանք։
Cornell-ի հետազոտողները HyperBird-ի հաջորդ փուլում նախատեսում են տեխնոլոգիան արտադրական կիրառության հասցնելու ուղղությամբ աշխատել Moblanc Robotics-ի հետ։ Միաժամանակ համակարգի հնարավորությունները կարող են տարածվել նաև այլ մշակաբույսերի և հիվանդությունների վրա։
Հայաստանի խաղողագործության համար
Հայաստանում խաղողը ոչ միայն գյուղատնտեսական մշակաբույս է, այլև գինեգործության և վերամշակման կարևոր հումք։
Այդ պատճառով խաղողի հիվանդությունների վաղ հայտնաբերման տեխնոլոգիաները կարող են հետաքրքրել նաև հայկական այգեգործությանը՝ հատկապես այն դեպքում, երբ դրանք ապագայում հասանելի դառնան դաշտային պայմաններում աշխատող ավելի մատչելի սարքերի կամ անօդաչու համակարգերի տեսքով։
Այսօր HyperBird-ը դեռ հետազոտական փուլում է, բայց գաղափարը բավական պարզ է.
չսպասել, մինչև հիվանդությունը երևա․ փորձել տեսնել այն ավելի վաղ։
Գյուղատնտեսական տեխնոլոգիաների հաջորդ քայլերից մեկը հենց սա կարող է լինել՝ բույսի վիճակը գնահատել ոչ թե այն ժամանակ, երբ վնասը արդեն աչքի է ընկնում, այլ այն պահին, երբ բույսը դեռ հնարավորություն ունի արագ արձագանքել։