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病害管理创新 | 植物保护
全球人口不断增长、自然资源有限以及气候变化迫使人们转向环境可持续的农业。传统做法依赖化学肥料、农药和不良的土地管理，损害了食品安全和环境完整性，加剧了植物病害并削弱了作物的防御能力。生物技术通过提高农业生产力同时减少害虫、疾病和环境影响来提供解决方案。本综述强调了生物技术在可持续农业中的作用，重点关注生物表面活性剂、基因工程、精准农业和生物防治剂。CRISPR-Cas9 等基因编辑技术使抗病作物的开发成为可能，改善了植物健康并减轻了感染。未来，微生物接种剂和植物源抗菌剂等生物防治剂可能会取代传统农药，有效管理由细菌、真菌和病毒病原体引起的植物疾病。本综述还探讨了机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 在优化作物管理方面的潜力以及生物表面活性剂在工业和环境应用中的日益广泛使用。生物表面活性剂对于抑制植物病原体、改善土壤健康和促进有益的植物-微生物相互作用以实现有效的疾病管理至关重要。尽管这些进步前景广阔，但仍需要进一步研究以评估其长期可持续性和生态影响。推广这些技术，特别是在发展中国家，仍然是一项重大挑战。要建立可持续的粮食系统，必须采取综合方法，结合遗传、环境和技术战略。本研究回顾了新兴的生物技术解决方案，强调了它们在植物病理学中的应用，以提高作物的恢复力并确保全球粮食安全。
卵菌作为生物防治剂：揭示其在植物病害防治中的潜力和机制 Li Y 1* 、Ahmadi F 2* 、Wan S 1 和 Kariman K 2 1
植物病害爆发代表着全球粮食安全和环境可持续性的重大挑战，导致初级生产力下降、生物多样性减少，以及全球严重的粮食/饲料短缺。合成杀菌剂的滥用已经对人类健康和生态系统造成了重大危害。某些人类疾病，如阿尔茨海默氏症和自闭症，在过去几十年中急剧上升，这一趋势部分归因于现代农业和园艺中杀菌剂的使用/过度使用。鉴于这些令人担忧的迹象，现在应该重新考虑植物病害管理策略了。使用某些有益微生物（称为生物防治剂）有望成为对抗植物病原体的环保方法。卵菌通常被视为植物界的坏人，通过晚疫病、猝倒病和枯萎病等破坏性疾病造成混乱，这可能会造成灾难性的后果，例如爱尔兰马铃薯饥荒。然而，并非所有卵菌都是有害的！有些菌是伪装的好家伙，显示出帮助我们对抗植物疾病的潜力，可以作为有效的生物防治剂。了解生物防治卵菌保护作用的潜在机制对于实现理想结果和制定创新策略至关重要。卵菌的生物防治机制可分为五类：i）菌寄生，ii）分泌溶解酶，iii）与病原体竞争营养和空间，iv）诱导系统抗性（ISR），v）产生注射细胞（枪细胞）。本综述阐明了卵菌采用的生物防治机制，强调了它们的潜在实际意义以及对植物生长的积极影响。本文还讨论了影响生物防治卵菌功效的土壤和环境因素，以及旨在提高其生物防治效率或扩大目标病原体范围的各种策略。尽管对生物防治卵菌的了解取得了进展，但由于受环境条件、土壤类型、接种物活力、竞争微生物的影响，其田间表现不一致，因此其商业应用面临挑战。通过开发稳定的配方、基因改造、合成生物学、结合多种菌株以及与其他农艺实践相结合来提高生物防治卵菌的功效，可以帮助克服这些挑战并促进其在可持续农业中的应用。进行全面的风险评估以避免非目标效应，并简化监管审批流程也至关重要。了解生物防治卵菌如何抵抗植物病原体将提高我们对有益和有害微生物之间相互作用的基本认识，增强我们预测受其影响的植物疾病发展动态的能力
基于图像的植物病害深度学习方法...
摘要 植物疾病严重影响农业生产力和质量，危及全球粮食安全。因此，应尽早发现和治疗这些疾病，以减轻损失，同时实现可持续农业。多年来，由于深度学习技术的出现，优化了基于图像的植物疾病检测过程，取得了巨大进步。本研究的目的是基于基于图像的深度学习方法准确有效地诊断农业疾病，以进行植物疾病识别。作为一种建议，该方法涉及使用卷积神经网络 (CNN) 来识别植物图像中的适当特征，随后可用于确定它们是健康的还是生病的。在训练和评估过程中，使用一组包含健康和患病植物的图像。模型架构由多个卷积层和池化层组成，用于从输入图像中提取相关特征。为了防止过度拟合，添加了 dropout 层，并以 0.0001 的小学习率对模型进行训练。 CNN 在 70,295 张训练图像的数据集上进行训练，并在属于 38 种不同植物疾病类别的 17,572 张验证图像上进行验证。该模型实现了 97.82% 的高训练准确率和 94.59% 的验证准确率。此外，模型性能的评估涉及多个指标，包括精确度、召回率和 F1 分数，这些指标显示出在农业实际应用中的良好效果。 关键词：植物病害诊断、深度学习、CNN、食品安全。1. 引言 农业是最古老的工作之一，自古以来就一直存在。植物是我们生活的重要组成部分。在印度，51% 的人口直接或间接依赖农业部门。然而，由于环境因素、污染等多种异常发育活动，导致不同类型的疾病，从而影响植物的正常生长。与哺乳动物类似，植物也会遭受各种异常疾病的困扰。导致植物疾病的生物因素被称为病原体。1.1。植物中的病原体 引起植物疾病的微生物被称为病原体，包括细菌、真菌、病毒、线虫和其他微生物。病原体侵袭植物的各个部位，包括叶子、茎、根和果实，从而表现出叶斑、枯萎、腐烂和发育不良等症状。每种病原体都有其特定的特征和入侵方式。例如，真菌病原体通常会产生孢子，这些孢子可以通过风、水或昆虫传播，而细菌生物则可以通过伤口或自然开口进入植物。另一方面，病毒通常通过昆虫媒介或受感染的植物材料传播。当病原体进入植物时，它会繁殖并传播，导致疾病发展。已知由病原体引发的植物疾病具有巨大的经济和环境影响，会降低作物产量和质量。下面列出了一些植物病原体：
通过文献计量分析揭示马铃薯病害研究的前沿
1 西南大学农学与生物技术学院，重庆，中国，2 重庆市块根作物生物学与遗传育种重点实验室，重庆，中国，3 农业农村部长江上游种质创新重点实验室，重庆，中国，4 教育部南方旱地农业工程研究中心，重庆，中国，5 山东大学生命科学学院自然资源部渤海生态预警与保护与修复重点实验室，青岛，6 安徽省农业科学院土壤肥料研究所（国家农业土壤质量实验站，泰和）/安徽省养分循环与耕地保护重点实验室，合肥，中国，7 沙特国王大学理学院植物学与微生物学系，利雅得，沙特阿拉伯
小麦病害早期检测智能系统
Kary Niyaziy Str., 39, 100000，塔什干，乌兹别克斯坦。电子邮件：1 rbaratov@mail.ru，2 himolaxonsunnatillayevna@gmail.com，3 mustafoali777@gmail.com。摘要：本文介绍了一种用于在生长季早期检测小麦植物疾病的智能系统。所提出的智能系统可以在早期检测三种类型的小麦疾病，特别是黄锈病、白粉病和斑枯病，并通过在患病植物上局部喷洒有害化学物质来显著改善土壤和生态。所提出的诊断程序是用 C++ 编程语言编写的。智能系统的基本结构包括 Raspberry PI 4 MODULE、Logitech HD Pro Webcam C920、蜂鸣器、HC-SR04 距离传感器、直流电机驱动器、交流电机、电源、继电器和一些数字设备。
洋葱采后病害管理策略
印度的洋葱种植面积居世界第一，产量居世界第二，仅次于中国。与其他国家相比，产量仍然相当低。在印度，洋葱是最有前途的外汇来源。洋葱 ( Allium cepa ) 是一种具有商业价值的作物，在世界各地广泛种植，用作蔬菜、香料或面粉剂。在印度，洋葱是最精致的蔬菜之一，因其辛辣味而备受推崇。它含有大量的各种植物营养素、多酚、矿物质和维生素。在国内，洋葱在食物制备中的常见用途包括咖喱、酱汁、沙拉、酸辣酱、果泥等。生洋葱和加工洋葱都用于沙拉。它可以降低血压，也许可以预防某些类型的癌症和疾病。如果在收获前后处理得当，洋葱可以保存 8 到 10 个小时，这是洋葱在农业上取得成功的原因。洋葱受到多种微生物疾病的侵袭，如真菌、细菌、病毒和线虫。约有 35-40% 的洋葱因储存疾病而损失。在各种洋葱的储存过程中，真菌球腐烂会造成 15% 至 30% 的损失。红洋葱、黄洋葱和白洋葱是世界各地种植的洋葱品种。需要开发生物纳米杀菌剂等策略，包括可能使用植物提取物或其他生物制剂，以减少储存期间的洋葱损失。
地理信息系统和地理统计学在植物病害流行病学和管理中的应用
信息管理将成为未来几十年改善农业实践的关键。将农业信息组织到空间数据库中是有意义的，因为农业系统本质上是空间的。农业系统的生物和物理方面产生了空间异质性，因此，植物病原体和疾病的发生和分布具有不均匀性 (3)。通过使用地理信息系统 (GIS) 将流行病学信息置于与其他农场信息相同的格式中，可以改善植物病害管理实践。GIS 是一种能够汇编、存储、处理和显示地理坐标引用数据的计算机系统 (45)。GIS 现在可以安装在任何最新型号的台式计算机上（例如，具有至少 32 MB RAM 的奔腾个人计算机足以满足大多数应用的需求），并且不需要深入了解该技术的统计和数学基础。商业上大力推动精准农业是基于将 GIS 与复杂的硬件相结合，以获得地理参考的产量数据和肥料和其他农用化学品的可变速率应用。 GIS 可以适应任何规模的操作，并且可以以任何规模整合数据，从单一田地到农业地区。许多问题应该在多个规模上进行研究。GIS 数据库开发的一部分是决定使用什么规模以及使用哪种类型的数据。
研究基于图像处理的数据处理方法识别植物病害
印度是一个农业国家，大部分人口都依赖农业。农业研究的目的是提高生产力和食品质量，减少开支，增加利润。为了获得更有价值的产品，产品内部控制是必不可少的。疾病会损害植物的传统状态，从而改变或中断其光合作用、蒸腾作用、授粉、受精、发芽等重要功能。许多研究表明，由于植物疾病，农产品的质量也会下降。这些疾病是由病原体（如真菌、细菌和病毒）以及不利的环境条件引起的。因此，疾病的第一阶段诊断是一项至关重要的任务。本文提供了介绍部分，包括植物疾病检测的重要性；植物叶片分析，各种叶片疾病 [1]。1.1。数据挖掘技术：
用于水稻病害管理的叶面杀菌剂
路易斯安那州气候温暖潮湿，适合多种水稻病害的流行和流行。水稻经常受到这些疾病的损害，导致产量、稻米质量和种植者收入大幅下降。种植者还因使用杀菌剂来控制这些疾病而遭受间接损失。路易斯安那州最重要和最常见的叶病包括由真菌 Thanatephorus cucumeris (Frank) Donk 引起的纹枯病（图 1-2）。 (Rhizoctonia solani Kuhn) 引起的稻瘟病 (图 3-4)，由真菌 Pyricularia grisea Sacc. 引起的稻瘟病 (图 3-4)，由真菌 Sphaerulina oryzina Hara (Cercospora janseana (Racib) 0. Const.) 引起的窄褐斑病 (图 5)，由真菌 Cochiobolus miyabeanus (Ito & Kur.) Drech. 引起的褐斑病 (图 6)，由真菌 Entyloma oryzae H. & D. Sydow 引起的叶黑粉病 (图 7)，以及由真菌 Magnaporthe salvinii (Catt.) Krause & Webster (Sclerotium oryzae Catt.) (9, 11) 引起的茎腐病 (图 8)。在正常情况下，石楠病和稻瘟病是主要病害，严重到需要使用杀菌剂。然而，偶尔，茎腐病和窄褐斑病严重到需要治疗。通常，这些和其他轻微病害可以通过针对鞘疫病和稻瘟病管理的杀菌剂应用来减少。通过杀菌剂喷洒，管理这些轻微病害可以提高总产量和质量。