早期识别西玉米根虫引起的根损伤使用最小侵入性根类型化机器人-MISIRoot

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 植物病理学 植物病理学
• 机器人和自动化机器人与自动化

背景情况:

• 西方玉米根虫 (WCR) 在北美造成大量作物损失.
• 早期发现WCR对于有效管理和防止产量减少至关重要.
• 目前的检测方法往往涉及破坏性植物拔除,失去有价值的根结构数据.

研究的目的:

• 开发和评估一种用于早期检测WCR根损伤的非破坏性方法.
• 评估MISIRoot机器人在捕获高分辨率根图像和3D位置数据方面的有效性.
• 使用根和芽的形态数据,将感染WCR的植物与对照组区分开来.

主要方法:

• 使用MISIRoot,这是一个微侵袭的机器人系统,用于在现场的根成像和3D定位,而不需要拔根.
• 采用深度卷积神经网络来识别和区分根类型 (厚/薄) 用于损伤分析.
• 捕获的地表特征 (叶子颜色,高度,面积) 和计算的植被指数;使用PLS-DA进行射击数据分析.

主要成果:

• 地表植物特征和PLS-DA模型显示,WCR感染者和对照组之间没有统计学上显著的差异.
• MISIRoot-derived根结构特征有效地将WCR感染的植物与对照植物区分开来 (p < 1.58 x 10^-6).
• 根损伤评估对于早期WCR检测比芽分析更为敏感.

结论:

• 通过分析根损伤,MISIRoot为早期WCR感染检测提供了一个非破坏性的,有效的解决方案.
• 根结构分析是早期WCR感染的更可靠的指标,而不是地面症状.
• 这种机器人方法有可能彻底改变农业中的WCR管理策略.