Болезни растений, вызываемые патогенами, такими как вирусы, бактерии и грибы приводят к значительным потерям урожая. Например, для мирового производства пшеницы и риса они, соответственно, составляют 21% и 30%. Глобализация, расширение мировой торговли, мобильность населения разрушают географические барьеры, благодаря которым сообщества растений и их патогенов оставались изолированными, что приводит к увеличению числа чужеродных вредителей и их быстрому распространению. Анализ спектров необходим для наиболее эффективной досимптомной детекции патогенов в растениях, что, в свою очередь, имеет важное значение для уменьшения распространения болезней и облегчения защиты растений, а также для обеспечения продовольственной безопасности в связи с ростом население мира. Идея состоит не в том, чтобы лечить болезни после появления симптомов, а в постоянном наблюдении за здоровьем растения, а также в уничтожении патогена прямо в месте начала заражения.

Целью данной работы является анализ спектров отражения здоровых и инфицированных вирусом листьев.

Исследования проводились на четырёхнедельных растениях Nicotiana benthamiana, в которых наблюдали распространение вируса PVX, имеющего сшитый с белком оболочки флуоресцентный белок GFP. Инфицирование растений проводили с помощью агоробактериальной инфильтрации четвёртого настоящего листа. В качестве методов обнаружения инфекции применяли гиперспектральный имиджинг и RGB-фотографии. Замеры производили каждый день в одно и то же время в течение 10 дней с помощью гиперспектрального датчика Specim IQ.

Производилась съемка всего растения на гиперспектральную камеру при постоянном искусственном свете, далее получали спектры отражения десятых неинокулированных листьев табака в здоровых и инфицированных частях, а также десятых листьев незараженных растений. Зарегистрированы отличия в спектрах между здоровыми и инфицированными областями в различных участках спектра, а именно на 530-550 нм и 700-750 нм. Отличия усиливаются с каждым днем.

Полученные результаты позволяют выбрать оптимальные и эффективные отражательные индексы для обнаружения вирусной инфекции, что, в свою очередь, делает возможным подбор светофильтров для гораздо более выгодных, с финансовой точки зрения, мультиспектральных датчиков.

Возможные причины изменения спектра отражения тканью листа при инфицировании обсуждаются.

Работа выполнена в ходе выполнения проекта НЦМУ «Центр фотоники» при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, договор № 075-15-2020-927.

Plant diseases caused by pathogens such as viruses, bacteria and fungi cause significant yield losses. For example, for world production of wheat and rice they are 21% and 30% respectively. Globalization, expansion of world trade, and population mobility are breaking down geographic barriers that have kept plant communities and their pathogens isolated, resulting in an increase in alien pests and their rapid spread. Spectrum analysis is necessary for the most effective presymptomatic detection of pathogens in plants, which in turn is important for reducing the spread of disease and facilitating plant protection, as well as for food security due to global population growth. The idea is not to treat diseases after symptoms appear, but to continuously monitor plant health and to eliminate the pathogen right at the point of onset of infection.

The purpose of this work is to analyze the reflectance spectra of healthy and infected leaves.

Studies were performed on four-week-old Nicotiana benthamiana plants in which the PVX virus, which has the fluorescent protein GFP cross-linked to the coat protein, was observed to spread. Infection of the plants was performed by agrobacterial infiltration of the fourth true leaf. Hyperspectral imaging and RGB photographs were used as methods of infection detection. Measurements were taken every day at the same time for 10 days using a Specim IQ hyperspectral sensor.

The whole plant was photographed with a hyperspectral camera under constant artificial light, then the reflection spectra of tenths of uninoculated tobacco leaves in healthy and infected parts as well as tenths of leaves of uninoculated plants were obtained. Differences in the spectra between healthy and infected regions were recorded in different parts of the spectrum, namely, at 530-550 nm and 700-750 nm. The differences increase every day.

The results obtained allow us to choose optimal and efficient reflectance indices for the detection of viral infection, which in turn makes it possible to select light filters for much more financially advantageous multispectral sensors.

Possible reasons for changes in the reflectance spectrum of leaf tissue during infection are discussed.

This work was carried out in the course of the NCMU "Photonics Center" project with the financial support of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation, contract no. 075-15-2020-927.