Разработка системы ранней диагностики заболеваний ячменя (Hordeum vulgare L.) вызываемых биотрофными и гемибиотрофными микромицетами на основе применения методов искусственного интеллекта к данным гиперспектрального дистанционного зондирования
| Название НИОКТР | Разработка системы ранней диагностики заболеваний ячменя (Hordeum vulgare L.) вызываемых биотрофными и гемибиотрофными микромицетами на основе применения методов искусственного интеллекта к данным гиперспектрального дистанционного зондирования |
|---|---|
| Аннотация | Решение о проведении защитных мероприятий по борьбе с болезнями сельскохозяйственных растений должно базироваться на эффективной системе мониторинга и диагностики вредных организмов. Чем раньше будет обнаружен и диагностирован вредный объект, тем выше будет эффективность и оперативность мероприятий по защите растений. Одним из наиболее перспективных направлений раннего дистанционного мониторинга и диагностики болезней растений с использованием современных технических средств является использование гиперспектральных сенсоров. Ранее в России не проводилось исследований данных гиперспектрального зондирования применительно к раннему обнаружению болезней зерновых культур. Задачей настоящего исследования является исследование гиперспектральных портретов листьев ячменя (Hordeum vulgare L.), пораженных возбудителями пятнистостей ячменя: Pyrenophora teres f. teres Drechs. и Bipolaris sorokiniana (Sacc.) Shoem. и стеблевой ржавчины ячменя Puccinia graminis f. sp. Tritici. Планируется также провести сравнение имеющихся у коллектива проекта гиперспектральных портретов здоровых и пораженных грибами из семейства Puccinia листьев мягкой пшеницы (Tríticum aestívum L.). Это позволит обнаружить сходства или различия между гиперспектральными портретами двух культур, что в будущем позволит создать систему мониторинга и диагностики болезней зерновых культур на основе гиперспектральных данных. Будут проведены лабораторные опыты с искусственной инокуляцией растений ячменя указанными патогенами минимум в двух повторностях с целью подтверждения переносимости полученных решений на основе алгоритмов искусственного интеллекта, применяемых для определения здоровых и пораженных патогеном листьев ячменя на ранних бессимптомных стадиях. Научная проблема, решаемая в процессе выполнения проекта, состоит в разработке алгоритмов анализа большого объема данных получаемых гиперспектральными сенсорами для определения фитосанитарного состояния сельскохозяйственных культур. Другая научная проблема состоит в выявлении различий в гиперспектральных портретах растений, пораженных патогенами различных родов и видов, поскольку они на стадии раннего развития заболевания могут проявляться сильно схожими симптомами. Для решения этих проблем будут разработаны новые алгоритмы обработки данных, получаемых от гиперспектральных сенсоров на основе методов искусственного интеллекта. Таким образом, научная новизна исследований будет состоять в создании базы данных гиперспектрального зондирования листьев ячменя и разработке алгоритмов искусственного интеллекта на основе этих данных для определения на ранних стадиях заболеваний ячменя, вызываемых гемибиотрофными патогенами Pyrenophora teres f. teres Drechs., Bipolaris sorokiniana (Sacc.) Shoem. и облигатным паразитом Puccinia graminis f. sp. Tritici., а также их сходств и различий. |
| Доступ к ОКОГУ исполнителя | False |
| Количество связанных РИД | 0 |
| Количество завершенных ИКРБС | 0 |
| Сумма бюджета | 3000.0 |
| Дата начала | 2025-01-01 |
| Дата окончания | 2026-12-15 |
| Номер контракта | 25-26-00188 |
| Дата контракта | 2024-12-26 |
| Количество отчетов | 2 |
| УДК | 632.914 |
| Количество просмотров | 4 |
| Руководитель работы | Терентьев Антон Борисович |
| Руководитель организации | Ганнибал Филипп Борисович |
| Исполнитель | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ЗАЩИТЫ РАСТЕНИЙ" |
| Заказчик | Российский научный фонд |
| Федеральная программа | Отсутствует |
| Госпрограмма | — |
| Основание НИОКТР | Грант |
| Последний статус | 2025-11-28 09:10:15 UTC, 2025-11-28 09:10:15 UTC |
| ОКПД | Нет |
| Отраслевой сегмент | — |
| Минздрав | — |
| Межгосударственная целевая программа | — |
| Ключевые слова | искусственный интеллект; искусственные нейронные сети; гиперспектральное дистанционное зондирование; фитосанитарный мониторинг; диагностика фитопатогенов; ржавчина зерновых; биотрофные и гемибоитроыне паразиты |
| Соисполнители | — |
| Типы НИОКТР | Поисковое (ориентированные фундаментальные) исследование |
| Приоритетные направления | — |
| Критические технологии | — |
| Рубрикатор | 68.37.05 - Прогнозы и сигнализация появления и развития вредителей, болезней растений и сорняков |
| OECD | — |
| OESR | Сельскохозяйственные науки |
| Приоритеты научно-технического развития | Отсутствует |
| Регистрационные номера | ikrbs: {'card_list': [{'id': 'YPH6JBV6F0P2M8W2X2B46PGF'}]} |