Спосіб обліку ураженості зернових та зернобобових культур листовими хворобами

Корисна модель відноситься до галузі сільського господарства, а саме до фітопатології і може використовуватись в селекції зернових колосових та зернобобових культур на стійкість їх до ураження листовими хворобами. Відомі способи обліку ураженості листових хвороб зернових колосових культур (1, 2), які включають єдину класифікацію стійкості, для чого впроваджена 9-бальна шкала оцінок за площею ураженої поверхні листка. Недоліком цих способів є те, що вони базуються на візуальному визначенні відсотка ураженої поверхні листка. Існують також способи комплексної оцінки стійкості зернобобових культур до шкідників та хвороб (3, 4), які включають 5-бальні шкали оцінки ураження чи пошкодження рослин. Недоліком їх є візуальний характер оцінки. Найближчим за технічною суттю є спосіб визначення зрілості перцю за кольором та модулювання строків збирання урожаю (5), в якому використовується цифрова камера для постійної реєстрації розвитку інтенсивності кольорової гами у солодкого перцю, який вирощують у закритому ґрунті. Інтенсивність червоного, зеленого та блакитного кольору (RGB) визначається в плодах. За допомогою програмного забезпечення опрацьовуються зображення, яке отримується за допомогою природного освітлення, без додаткового освітлення. Плоди фотографуються вранці, для запобігання прямих сонячних промінів на поверхні плодів. Фото обробляються за допомогою комп'ютерної програми (Sigma Sean Pro software (SPSS, Chicago IL, 60606). Для кожного зображення плода визначається середнє значення інтенсивності (інтенсивність від 0 до 250) для червоного (R), зеленого (G), та блакитного (В) і підраховуються відношення R:G, R:B, G:B. Недоліком його є те, що отримуються менш достовірні дані і використовується лише для визначення зрілості солодкого перцю. В основу корисної моделі поставлено задачу - забезпечення селекційного процесу об'єктивними даними щодо стійкості селекційного матеріалу шляхом підвищення достовірності обліку ураженої площі листка. Поставлена мета вирішується тим, що оцінка за ознакою стійкості проводиться шляхом точного визначення відсотка ураженої поверхні листка верхнього ярусу з використанням комп'ютерного обладнання. Принцип дії запропонованої корисної моделі здійснюється таким чином: - за допомогою сканера та комп’ютерного обладнання формується зображення об’єкту /листка/ (Фіг.1); - окреслюється область зображення (характерна для даної культури), яка буде досліджуватися; - здійснюється розподіл зображення на спектральні складові - червону (R) зелену (G), коричневу (В); - порівнюється значення спектральних складових, характерних для досліджуваного зразка, з еталонними /базовими/ значеннями (табл.1); - еталон (KвR+KrG+КзВ) KвR - червоний; KrG - зелений; КзВ - коричневий; - виділяються області, які відрізняються за спектральними характеристиками від еталонного значення; - враховуються площі об'єкту з параметрами, які перевищують еталонні параметри або є нижчими за еталонні параметри. Отримання зображення можливе без травмування об'єкту дослідження, що дає можливість проведення досліджень в динаміці розвитку. Розроблена методика обліку із використанням комп'ютерного обладнання дозволяє точно визначати площу ураженої септоріозом поверхні листка, тому може використовуватись для достовірного визначення параметрів варіювання розвитку хвороб в популяціях Р1 Р2, F1, F2 при проведенні генетичного аналізу на відповідність моделям генного контролю, що доцільно використовувати в селекції зернових колосових та зернобобових культур для підвищення їх стійкості до листових хвороб. Таблиця 1 Результати виміру площі уражених листків Площа № зразка 1 2 3 4 5 6 7 8 Всього листка, кв. мм 18073 20716 16317 9986 28021 23349 24629 19686 Жовтої частини кв. мм % 2233 12,36 6505 31,40 1421 8,71 917 9,19 13024 46,48 3950 16,92 5397 21,91 1842 9,36 Перелік посилань 1. Бабаянц Л.Т. и др. Методы селекции и оценки устойчивости пшеницы и ячменя в странах членах СЭВ. Прага, 1988. - С.193-208. 2. Методы оценки устойчивости селекционного материала пшеницы к септориозу. - Москва, 1989. - 43с. 3. Посылаева Г.А. Шкалы оценки комплексной устойчивости гороха к болезням и вредителям. - ИЛ №25-95. Харьков, 1994. - 20с. 4. Посылаева Г.А. Шкалы оценки комплексной устойчивости зерновых культур к вредителям и болезням. Харьков, 1990. - 18с. 5. Lin W.C., Hill B.D. Neural network modeling of fruit color and crop variables to predict harvest dates of green house-grown sweet peppers //Canadian Journal of Plant science. - 2007. - V.87. - 1. - P.137-143.