Một giải pháp mô hình để xác định nhanh chóng cây chuối bị bệnh

Chuối là nguồn thực phẩm chính ở nhiều vùng của châu Phi, với những nông dân quy mô nhỏ phụ thuộc vào việc trồng trọt để lấy thực phẩm và nguồn thu nhập. Tuy nhiên, sự thay đổi môi trường liên tục do biến đổi khí hậu và thay đổi mục đích sử dụng đất đã làm gia tăng sự di truyền và lây lan của các bệnh nghiêm trọng, nhiễm nấm và vi rút; hầu hết với các hiệu ứng tàn phá.

Nghiên cứu mới được thực hiện ở Cộng hòa Dân chủ Congo và Cộng hòa Benin, cho thấy cách kết hợp hình ảnh từ điện thoại di động, máy bay không người lái và vệ tinh có thể được sử dụng để xác định và giải quyết nhiều dạng bệnh hại cây chuối. Các hình ảnh được chụp có độ phân giải khác nhau và được đưa vào một nền tảng đã được “huấn luyện” thông qua máy học để xác định các loại cây chuối.

Các nghiên cứu điển hình đã chứng minh phân tích thành công các mối đe dọa đối với cây chuối với độ chính xác tổng thể là 97% - một lợi ích đáng kể cho 90 triệu người ở Đông, Tây và Trung Phi, những người dựa vào chuối và chuối làm nguồn thực phẩm chính.

Có sáu mối đe dọa chính và gây tàn phá đối với cây chuối, trong số đó có bệnh héo rũ ngọn (BBTD) và bệnh héo rũ Xanthomonas trên chuối (BXW). 

Bình luận về nhu cầu cảnh báo dịch bệnh tiên tiến hơn, Michael Gomez Selvaraj, nhà sinh lý học cây trồng và đồng tác giả tại Liên minh Đa dạng sinh học quốc tế và Trung tâm Nông nghiệp Nhiệt đới Quốc tế (CIAT), cho biết: “Các mối đe dọa hiện được phát hiện bởi các chuyên gia trong lĩnh vực sử dụng điện thoại di động. Nhưng để theo dõi và phát hiện dịch bệnh trên những vùng đất rộng lớn ở cấp quốc gia, cấp huyện hoặc cấp làng, bạn cần một nền tảng có thể nhanh chóng phát hiện các mối đe dọa ”.  

Sử dụng hệ thống phân loại dựa trên pixel, các nhà nghiên cứu ban đầu đã đào tạo mô hình phát hiện cây chuối trên các hệ thống trang trại hỗn hợp, nơi các nông hộ nhỏ trồng nhiều loại cây trên một diện tích đất. Sau khi “học” các mô hình và thuật toán phát hiện cây chuối, các nhà nghiên cứu sau đó đã tập dượt nền tảng để phân tích các triệu chứng vật lý của sáu loại bệnh, cũng như xác định phần trăm mối đe dọa.  

Thông tin về mức độ nghiêm trọng của mối đe dọa cụ thể và mức độ lây lan của nó có thể được gửi đến các tổ chức hoặc cơ quan chính phủ để họ có thể thực hiện các biện pháp khắc phục ngay lập tức. “Nếu không, các mối đe dọa tiềm ẩn nhân lên nhanh chóng; Ví dụ, nông dân có thể đưa những thân cây bị nhiễm bệnh cho người khác, và trong trường hợp có virus, nó sẽ lây lan khắp đất nước hoặc huyện mà không biết cho đến khi quá muộn”, Selvaraj nói. 

Selvaraj cho biết: “Giờ đây, chúng tôi có thể phát hiện sáu mối đe dọa chính về chuối với tốc độ và độ chính xác với ứng dụng điện thoại di động Tumaini của chúng tôi. Cơ sở dữ liệu miễn phí cho nông dân, tổ chức và chính phủ sử dụng và đã được tải xuống từ Google App store 2.500 lần.

“Bước tiếp theo là tìm kiếm hỗ trợ tài chính để mang nhiều đối tác lại với nhau, để chúng tôi có thể theo dõi nhiều dữ liệu hơn trên một khu vực rộng lớn hơn. Hy vọng sẽ bao phủ châu Phi, Ấn Độ, Australia và Mỹ Latinh, nơi chuối là một loại cây trồng chính và những mối đe dọa này đang hiện hữu”, ông nói thêm,

Graham Thiele, Giám đốc Chương trình Nghiên cứu CGIAR về Rễ, Củ và Chuối , cho biết: “Chúng tôi xin chúc mừng nhóm về nghiên cứu đột phá này. Nó xác nhận việc sử dụng hình ảnh trên không để phát hiện dịch bệnh, có khả năng thay đổi khả năng của chúng tôi trong việc đánh giá tác động của mối đe dọa”. 

Công nghệ tương tự này có thể cho phép phát hiện các bệnh khác hoặc các mối đe dọa đối với cây trồng khác khi các triệu chứng có thể nhìn thấy; nắm giữ tiềm năng về an ninh mùa màng và ngăn ngừa thiệt hại lớn cho nhiều nông dân trên toàn thế giới. 

Các phát hiện đã được công bố trên Tạp chí ISPRS về Quang trắc và Viễn thám.

H.T (dịch từ Newfoodmagazine)/https://www.mard.gov.vn/