Сады Старой Руссы
Саженцы Садоводство Ярмарки Старая Русса
Главная » Каталог

Каталог саженцев и посадочного материала «Садов Старой Руссы»

Свекла болезни листьев


Болезни свеклы и борьба с ними на огородах России

Болезни свеклы могут доставить огороднику немало хлопот. И какие-то пятнышки на листьях, могут обернутся в настоящую трагедию. Поэтому, мы должны понимать, что за пятна у нас появились. Иначе говоря, огородник должен знать врага в лицо. Здесь главное, вовремя заметить беду и принять необходимые меры защиты. Хотя, обычно болезни не лечатся. Но, облегчить участь вполне можно и даже нужно.

Самая лучшая защита от болезней, так это профилактика. Где, севооборот, подготовка семян к посадке, выбор сортов, профилактические работы во время вегетации, своевременные подкормки имеют ключевую роль. И в этой статье, мы с вами, рассмотрим все самые распространенные болезни и научимся самостоятельно их определять. Поехали? 

Общие меры против болезни свеклы

Соблюдаем севооборот на огороде. Здесь, после свеклы садить свеклу можно только через 4 года (это минимум). И нужно понимать, какие культуры являются хорошими предшественниками, а какие плохими. Например, томаты, перцы, огурцы, тыква, кабачки, лук, чеснок, бобовые, зерновые, зелень принято считать хорошими предшественниками для свеклы. А вот такие культуры, как картофель, капуста (любая), редька, морковь, сельдерей и пастернак считаются плохими предшественниками.

Как подготовить семена свеклы. Обеззараживание семян можно проводить в растворах марганцовки или перекиси водорода. Также, можно обработать семенной материал биофунгицидами такими, как Альбит,  Бактофит, Максим, Планриз,Фитоспорин — М. В этом случае, необходимо соблюдать пропорции по инструкции.

Подготовка почвы. При этом, грунт проливаем растворами марганцовки, беномила 500 или фундазола. Заметим, что кислые почвы влияют худшим образом на растение. И тогда, необходимо известковать их. Обычно, кислая среда способствует болезням.

Профилактика от болезней. Каждые две недели можно опрыскивать такими препаратами, как  Альбит, Бактофит, Максим, Планриз,Фитоспорин — М, Триходермин, Битоксибациллин, Фитодоктор, Гаупсин, Риверм.

Выбираем сорта, которые болеют меньше всего. И при этом, обязательно учитываем регион. Устойчивость к определенным заболеваниям производители указывают в информации на упаковке.

Подкормка. Для нормального развития растения необходимы подкормки. Но, стоит учесть, что и при переизбытке, и при недостатке питания наблюдаются негативные процессы. Поэтому, работаем строго по инструкции. Понятно, что сильные и здоровые растения меньше болеют. Также, важно, чтобы удобрения были сбалансированными. И еще, нельзя использовать свежий навоз.

На заметку!

Когда не хватает фосфора, то растение может подхватить гниль или корнееда. При нехватке калия можно заболеть церкоспорозом, а при недостатке бора обычно получается фомоз. 

Поддержание чистоты и порядка на огороде. При этом, тщательно полем и убираем с грядки больные растения. Лучший вариант, это сжечь их.

Вывод!

Тяжелые и кислые почвы, зараженные семена, не сбалансированные подкормки в первую очередь способствуют болезням.

Какие бывают болезни свеклы

Грибковые болезни. Обычно, свекла поражается болезнями грибкового происхождения. И это, самое частое явление. Споры и мицелий начинают активно размножаться при определенных обстоятельствах. Передается инфекция через зараженную землю, неубранные растительные остатки и с помощью насекомых переносчиков (например, тли).

Вирусные болезни. Здесь, вместо грибков инфекция передается вирусами. И так же, при определенных обстоятельствах происходит развитие болезни. А заражение происходит через необработанный грунт и насекомых, а также через растительные остатки.

Бактериальные болезни. Здесь инфекция передается посредством бактерий.

На заметку!

Свекла имеет неплохой иммунитет, но грибки, вирусы и бактерии при неблагоприятных условиях все равно иногда атакуют. И тогда, приходится принимать меры. И еще, пораженные плоды существенно хуже хранятся.

При хранении плодов, когда не соблюдаются оптимальные условия хранения овощи начинают портиться намного быстрее. 

Церкоспороз

Такие болезни свеклы, как церкоспороз, передаются грибом рода Cercospora beticola. Заражение обычно происходит через растительные остатки. Кстати, на глубине более 10 см патоген погибает. Поэтому, осенняя перекопка полезна.

На заметку!

Инфицирование чаще всего происходит через устьица или ранки на растении. При влажности в 98 % — 100 % и температуре от 15 °С до 35 °С грибок активно размножается. Кстати, при + 40 °С патоген перестает размножаться, и при + 15 °С и ниже гриб не развивается.

Признаки. На листьях появляются светло — бурые пятна, которые имеют красно — коричневую, ярко выраженную кайму. Сначала они имеют небольшие размеры, а потом становятся значительно больше. И это, обычно случается на крайних в розетке листьях, и тогда и на черешках образуются продолговатые вдавленные пятна.

Если при этом, не принимать никаких мер, то ботва на растении скручивается, вянет и совсем отмирает. Заметим, что растение при заражении тратит силы на восстановление, а плоды, в этом случае, не растут.

На заметку!

Патогеном поражаются листья, а потом они восстанавливаются, и в итоге плоды не растут и получаются мелкими. При этом, содержание сахара падает до 50 %.

Меры борьбы. Профилактические меры считаются самым лучшим способом для борьбы с болезнью. В начале статьи, этот момент описан. Читаем. Далее, при обнаружении заболевания или при профилактике можно обработать такими препаратами, как Фундазол, Беномил 500, Купрозан, Хомецин, Хом, Хлорокись меди.

На заметку!

При ниже + 15 °С обработка неэффективна. Лучшая температура для этого будет в пределах 20 °С — 25 °С. Кстати, в жару фунгицидами не пользуются. И еще, важно, за 30 дней до уборки прекращаем обработку фунгицидами. Также, при обработке соблюдаем все инструкции. Это важно.

Пероноспороз (ложная мучнистая роса)

Болезни свеклы такие, как пероноспороз, распространяются грибком рода Peronospora schachtii. Возбудитель, в виде ооспор, зимует в маточных корнеплодах, на растительных остатках, в семенниках. Во время вегетации, размножение происходит с помощью конидий, которые образуют на листьях серовато — фиолетовый налет. Заболеть могут растения первого и второго года (семенники) выращивания.


Симптомы болезни. На первом году выращивания болезнь проявляется на молодых центральных листьях. Листья желтеют, затем скручиваются вниз, и становятся хрупкими. А далее, на внутренней стороне листа появляется налет. Впоследствии, листья становятся черными и совсем отмирают.

У растений второго года поражаются молодые центральные листочки. Затем, болезнь переходит на цветонос, и тогда цветоносные побеги могут отстать в росте, искривиться, и отмереть. Семенные коробочки, тоже могут заразится.

На зараженных побегах наблюдается налет мицелий гриба.

На заметку!

В первый год инфицирование происходит спорами гриба, а на втором году заражение происходит через грибницу, которая перезимовала в корнеплоде. Кстати, при влажности воздуха более 70 % и при температуре выше + 16 °С патоген начинает активно развиваться. Это благоприятные условия.

Борьба, в первую очередь заключается в профилактике (это правильная агротехника). Этот момент, описан в начале статьи.

Также, для борьбы можно применять химические препараты. Например, Апрон XL 350 (применяется для обработки семян), Амистар Экстра 280 и Акробат МЦ (используется во время вегетации). Заметим, что в магазинах продается множество различных фунгицидов и выбирать вам. Более подробно про такие препараты читаем в этой статье.

Рамуляриоз

Болезнь грибкового происхождения, которая развивается с помощью гриба рода Ramulari. Заражение происходит обычно через растительные остатки или через зараженные семена. Кстати, болезнь чаще всего случается в середине лета. Ну а если, болезнь пришла через зараженные семена, то симптомы можно увидеть уже в начале сезона.

Признаки болезни. Это светлые пятна на листьях, которые имеют красноватую окаймовку. Далее, на пятнах можно наблюдать белый налет (мицелии грибка). А потом, пятна высыхают и выпадают, и в итоге на листьях образуются отверстия. При сильном заражении, листья отмирают совсем, что потом, сказывается на качестве корнеплодов.

Симптомы рамуляриоза и церкоспороза похожи. Например, при рамуляриозе налет на пятнах белого цвета, а при церкоспорозе налет бывает обычно сероватым. И еще, при рамуляриозе пятна выпадают, а при церкоспорозе — нет. Также, сами пятна при этих болезнях имеют разный цвет.

На заметку!

Гриб рамуляриоза особо активен при температуре + 17 °С — 20 °С. И поэтому, он особо актуален в северных регионах. А если, процесс сопровождается обильными дождями, то вероятность заболеть этой напастью будет выше.

Меры борьбы заключаются в правильной агротехнике (профилактике) о чем мы уже говорили в начале статьи. Также, можно с успехом применять фунгицидные препараты. Например такие, как Абига-Пик, Картоцид, Альто Супер, бордосская смесь, оксихлорид меди.

Альтернариоз (черная пятнистость)

Такие болезни свеклы, как альтернариоз, имеют грибковое происхождение. Где болезнь передается несовершенным грибком рода  Alternaria alternata (Fr.) Keissl. и Alternaria brassicae (Berk) Sacc. Обычно, поражаются болезнью слабые растения и травмированные. Это может случится где угодно, и когда угодно, и у кого угодно. Грибной налет спороношения, чаще всего появляется на старых листьях под конец лета. И особого урона не бывает. Кстати, затяжные дожди способствуют болезни. И еще, молодые листочки, поражаются реже или вообще не поражаются.

Симптомы. К концу лета на старых листьях образуются темно — коричневые, довольно крупные пятна округлой формы. Начинаются пятнышки от края листа, и постепенно они становятся черными, сливаются вместе и становятся хрупкими и ломкими. В итоге, страдает вся культура.

Плоды тоже могут быть заражены (если все запущено). И тогда, на плодах образуется темно — оливковый налет или черный. Почти всегда, это приводит к загниванию корнеплодов. И обычно, поражаются травмированные и непросушенные овощи.

Бороться можно в основном применяя правильные агрономические приемы (профилактика). О чем, уже говорилось в начале статьи. Также, при обнаружении этой напасти, можно обработать фунгицидами такими, как Раек, Альто Супер, Алькор Супер. Рынок препаратов большой и выбирать Вам. Главное, соблюдать инструкции.

 Зональная пятнистость (фомоз)

Заболевание имеет грибковое происхождение. Передается грибом рода Phoma betae A.B. Frank или Pleospora betae Bjorl. Обычно, повреждаются старые листья под конец вегетации. Кстати, пикниды гриба могут пережить зиму на растительных остатках и семенах. А вот грибницы, зимуют в корнеплодах. Заметим, что недостаток бора в почве, провоцирует болезнь. И еще, летом болезнь распространяется только пикноспорами.

Пятнистость листьев, это еще полбеды. А беда будет зимой, когда начинают гнить плоды.

На заметку!

При температуре + 15 °С — 20 °С гриб развивается лучше всего. И еще, глинистые тяжелые и кислые почвы способствуют болезни. Также, переизбыток или недостаток питания негативно влияют на развитие растения.

Признаки болезни. На листьях появляются округлые светло — бурые или желтоватые пятна размером 1 см — 2 см. Которые имеют характерные концентрические зоны. Впоследствии, на них появляются черные точки. Тела грибов.

Пятна — это только начало болезни. И если, это дело запустить, то можно зимой получить сухую гниль корней, кагатную гниль. Обычно, это случается весной. И тогда, при разрезе можно наблюдать черные волокна, а могут быть и пустоты.

Заметим, что семенники страдают от этой болезни очень сильно.

Борьба — это профилактика прежде всего. Правильные агрономические приемы способствуют этому в первую очередь. Например, своевременные подкормки, уборка больных растений и прополка (чистота на огороде), обработка фунгицидами во время вегетации (Кэнсел,КС).

Мучнистая роса

Болезни свеклы такие, как мучнистая роса, передаются грибом рода Erysiphe betae Jacz. При болезни, наблюдается полное отмирание зараженных листьев. И этот момент, особенно угнетает растение, потому, что ему необходимо восстанавливаться. А в итоге, не растут корнеплоды. Все силы идут на восстановление. При этом, содержание сахара в плодах значительно снижается.

Особо опасна мучнистая роса бывает при ранних заражениях. Тогда, возможно заражение 100 % посевов. Где, потери урожая могут доходить до 25 %, а сахара на 20 %. Кстати, обычно заболевание проявляется во второй половине лета не раньше.

На заметку!

Чаще всего, возбудитель передается через зараженные растительные остатки, семена или маточные корнеплоды (все зараженное).

Симптомы болезни. Для мучнистой росы типичен белый налет. Где, на ранних стадиях на листьях образуются мелкие белые пятнышки. Которые, со временем сливаются, и в итоге, весь лист становится больным. А далее, налет становится плотным и порошкообразным, похожим на муку. Кстати, при встряхивании растение «пылит». Также, налет поражает и стебли, и клубочки (семенники).

У мучнистой росы существует две стадии развития — это конидиальная и сумчатая. Белый налет — это спороношение состоящее из конидий. А в августе, образуются сумчатая стадия грибка в виде черных точек. Которые, присутствуют на корнеплодах, семенниках, на растительных остатках.

На заметку!

В жаркую и сухую погоду при температуре + 20 °С — 30 °С грибок активно может размножаться. И это, можно объяснить снижением тургора в тканях растения, и поэтому сопротивляемость болезни снижается. И еще, частые дожди затрудняют размножение патогена.

Меры борьбы заключаются в применении правильных агрономических приемов. Про что, мы уже говорили в начале статьи. И также, можно обработать фунгицидными препаратами такими, как Альто Супер 330, Абакус, Рэкс Дуо.

Ржавчина

Болезнь грибковая, которая передается грибом Uromyces betae Pers. Патоген может существовать только на свекле. И может появиться на любой стадии развития растения. Заражение в основном случается через растительные остатки, семенники или через маточные корнеплоды.

Ущерб от болезни, обычно бывает не критический. Здесь, растение заболевшее ржавчиной, вынужденно залечивать свои раны, и поэтому, тратит силы на восстановление. А в итоге, корнеплоды вырастают мелкие и невзрачные.

Признаки болезни. Заболевание может случится как весной, так и летом. Например, весной поражаются листья с нижней стороны. При этом, на листьях образуются красновато — оранжевые пятна. Затем, уже летом на листве образуются темно — бурые подушечки. Которые имеют порошкообразное состояние, и это и есть споры грибка. Кстати, они могут прекрасно зимовать на растительных остатках, семенниках и маточных корнеплодах.

Борьба заключается в своевременной профилактике. И этот момент был рассмотрен в начале статьи. Также, для этих целей применяются препараты такие, как Абакус, Альто Супер 330, Амистар Экстра 280. Здесь важно, соблюдать инструкции. 

Корнеед

Такие болезни свеклы, как корнеед, имеют в основном грибковое происхождение. Хотя, бактерии тоже могут быть возбудителями, но уже гораздо реже. Грибы рода Aphanomyces, Pythium, Fusarium, Phoma, Rhizoctonia, Penicillium обычно являются возбудителями. А при бактериальном заражении, бактерии рода Pectobacterium и Pseudomonas играют главную роль. В основном, заражение передается через зараженные растительные остатки, почву или семена. В общей сложности, имеется более сотни различных грибков и бактерий, которые могут вызвать болезнь.

Симптомы. Проявляется болезнь с самого начала, и иногда ростки погибают не проклюнувшись. А могут погибнуть и при 2 — 3 настоящих листочках. Всходы, больные корнеедом, желтеют, вянут и наконец погибают. А если, растение выживет, то оно наверняка будет отставать в росте. И в итоге, будет потеря части урожая. При этом, в прикорневой части растение подгнивает, также повреждается и корень.

На заметку!

Грибы рода Pythium имеют грибницу войлочную и белую. А рода Aphanomyces — грибница паутинистая белого цвета с сероватым оттенком. Fusarium — белая паутинистая грибница с розовым или желтым оттенком. Phoma — паутинистая темноокрашенная грибница. Rhizoctonia — паутинистая грибница, бесцветная, а потом становится бурого цвета.

Меры борьбы заключаются в первую очередь в профилактике. О чем писалось выше в начале статьи. Кстати, препарат Максим эффективен для всех возбудителей корнееда. Также подойдут такие препараты, как 
Апрон XL, Гимексазол, Тачигарен, ТМТД.

Мозаика

Болезни свеклы такие, как мозаика, имеют вирусное происхождение. И передаются вирусом Beet mosaic virus, который относится к группе Potyvirus. И еще, он имеет нитевидную форму. Передается насекомыми переносчиками такими, как тля, клопы и цикадки. Также, может заразится через ранки на растении контактным способом. Зимуют вирусы в корнях сорняков. Например, в корнях осота, щирица, шпината или кормовых бобов. С них вирус переходит на свеклу с помощью сосущих и грызущих насекомых. Также, вирус может пережить зиму в маточных корнеплодах.

Признаки болезни. Светлые пятна на листьях различной формы и размеров. Напоминает мозаику. Пораженные участки имеют морщинистую структуру, и они тоньше, чем здоровые места. При более сильном заражении наблюдается скручивание листьев. При температуре выше + 21 °С активность вируса уменьшается, а при ниже + 10 °С вирус также неактивен .

Количество хлоропластов в листе уменьшается, и при этом в пораженных участках можно наблюдать некротические процессы в клетках. При этом, цитоплазма в этих местах погибает.

На заметку!

Нарушается фотосинтез, а в итоге, уменьшается сахаристость на 1 % — 1.7 %, и урожайность может быть меньше на 10 % — 17 %.

Борьба с мозаикой заключается в профилактических мерах, которые прописаны в начале статьи. Основными мерами считают уничтожение сорняков и обработку любыми инсектицидами системного действия. Работаем строго по инструкции.

Желтуха

Болезни свеклы такие, как желтуха, имеют вирусное происхождение. Здесь, возбудителем является вирусы рода Beet yellow virus и  Beet mild yellowing virus (слабое пожелтение свеклы). Передаются вирусы насекомыми переносчиками, например, тлями или цикадками. Зимуют они на корнях многолетних сорняков (осот, щирица, одуванчик, марь, лебеда), а также вирус может существовать и на культурных растениях, например, шпинате, брюссельской капусте, редисе, редьке, салате. И еще, он может перезимовать в маточных корнеплодах. Снижает урожайность на 25 % — 65 %, что характерно при раннем инфицировании.

Симптомы заболевания. При желтухе, наблюдают пожелтение листьев. Здесь, желтеют в первую очередь, верхушки листьев. А потом, болезнь распространяется по всему листу. Кстати, на молодых листочках можно наблюдать некротизацию жилок. Пораженные листья становятся плотные, ломкие. Также, они короче здоровых листов, но при этом они шире. Впоследствии, на больных листьях могут образовываться некротические пятна красновато — коричневого цвета.

Меры борьбы. Здесь важно, полоть сорняки. И еще, необходимо обрабатывать инсектицидами (во время вегетации). Профилактика не помешает тоже, где мы заботимся об здоровьи растения заблаговременно. Также, соблюдаем инструкции при работе с химическими препаратами.

Ризомания (бородатость свеклы)

Болезнь вирусного происхождения, где возбудителем является Beet necrotic vein yellow virus и Tobacco necrotic virus-A. А переносчиком считается гриб Polymyxa betae Keskin, который паразитирует на корнях свеклы (и на родственных растениях). Кстати, гриб сохраняет жизнеспособность в течении длительного времени. Потери урожая могут быть 30 % — 80 %, а это немало.

Признаки. Растение на вид угнетенное.Имеют низкий рост и вялый вид. Также, можно наблюдать некротические пятна между жилками. Корнеплоды мелкие, укороченные с большим количеством переплетенных между собой корешков. Они обычно бывают твердые и волокнистые. Кстати, черешки при болезни приобретают удлиненную форму.

Защитить растение можно, если вовремя сделать все профилактические работы. Например, прополка сорняков, борьба с насекомыми (инсектицидами), соблюдение севооборота.

Кагатная гниль

Такие болезни свеклы, как кагатная гниль, передается в основном грибами. Например, Botrytis cinerea Fr., Fusarium, Phoma betae Frank., Rhizopus nigricans Ehg и др. Возбудители приходят с огорода с овощами (фомоз, фузариоз, пенициллез и др.). И в разных случаях, гниль может быть и мокрая, и сухая. Все зависит от возбудителя.Обычно, болезнь случается в хранилище в зимний период. Где условия хранения имеют ключевую роль. И еще, на хранение отбирают только не травмированные и здоровые овощи.

Симптомы. Цвет гнили, обычно зависит от вида возбудителя и условий хранения.

Botrytis cinerea — это серая гниль. При этом, корнеплоды покрываются серым налетом. Заметим, что такое может случится только при хранении.

Phoma betae — фомоз и корнеед. Здесь, гниль черная и сухая. Заражение может произойти и при хранении, и при вегетации.

Rhizopus nigricans — гриб образующий на овоще серый налет. Кстати, он очень теплолюбив, поэтому появляется только при самосогревании в больших кучах.

Фузариозная гниль — характерен налетом белым или розовым. Заражается на огороде, и в хранилище.

Меры борьбы сводятся к соблюдению профилактики в период вегетации. Про этот момент, написано в начале статьи. Также, важно, так это обеззараживание хранилищ осенью. И еще, можно обработать овощи свежегашеной известью (тормозит развитие грибов). Хранить можно только не травмированные овощи.

Вывод!

Кто может заразиться. Так это растения неустойчивые к определенным гнилям, ослабленные и травмированные. И тут, условия хранения имеют главную роль.

Удачи Вам!

листовых проблем со свеклой | Home Guides

Корнеплоды, такие как свекла, мешают вам контролировать овощи, потому что они находятся под землей, но листья часто отражают общее состояние здоровья растения. Изменения или повреждение листьев свеклы указывают на возможные проблемы с овощами. Выявление причины повреждения листа позволяет вылечить это заболевание и вырастить здоровую свеклу.

Вредители

Вредители сада обычно поражают листья свеклы и вызывают заметные повреждения.Совки поедают стебли и листья на уровне почвы. Древесная зола, вносимая около растений, и бумажные воротнички вокруг стеблей отпугивают совок. Тля вызывает мелкие блестящие пятнышки, скрученные листья, деформацию листьев и желтоватый оттенок. Инсектицидное мыло помогает бороться с тлей. Блошиные и черные жуки оставляют небольшие ямки там, где они съели листья, чаще всего на сеянцах. Помогает использование диатомита возле саженцев. Петрушки съедают отверстия неправильной формы в листьях свеклы. Выбирайте зеленых гусениц с желтыми полосами на растениях, чтобы уменьшить повреждения.Частично съеденные листья, перепончатые вместе, часто возникают из-за паутинных червей, которых следует удалить и уничтожить. Если вы заметили слизь на съеденных листьях, виноваты могут быть слизни или улитки. Поставьте неглубокую миску с пивом краем на уровне почвы, чтобы утопить слизней и улиток. Личинки листовой минера повреждают листья изнутри, пробиваясь сквозь них. Избавьтесь от листьев, на которых видны следы туннелей или следов. Плавающие крышки рядов также отпугивают минеров.

Virus

Вирусы, повреждающие свеклу, часто вызывают видимые изменения на листьях.Вирус курчавой верхушки вызывает завитки и морщинки на листьях, при этом вены становятся фиолетовыми. Рост растений свеклы часто замедляется, а листья становятся ломкими или толстыми. Цикициды распространяют вирус, поэтому держите этих вредителей под контролем. Избавьтесь от свеклы, пораженной вирусом курчавости верхушки, чтобы предотвратить его распространение. Вирус мозаики также замедляет рост свеклы, делая листья ломкими, деформированными и покрытыми пятнами различных зеленых оттенков. Цадики и тля распространяют болезнь через посевы свеклы, поэтому борьба с вредителями имеет важное значение.Немедленно выкопайте и утилизируйте больную свеклу, чтобы спасти оставшийся урожай.

Грибок

Свекла восприимчива к определенным грибковым заболеваниям, которые повреждают листья. Пятнистость листьев Cercospora встречается в теплом влажном климате и вызывает пурпурные края или круглые пятна с коричневыми центрами. Удалите поврежденные листья и сверху не поливайте свеклу. Ложная мучнистая роса - еще один гриб, поражающий свеклу. На листьях появляются пятна неправильной формы. На нижней части листьев вы заметите плесень или порошок.Некоторые растения свеклы выращивают с целью противостоять ложной мучнистой росе. Лучшая циркуляция воздуха и ежегодная смена места посадки свеклы снижает риск. Грибковые заболевания чаще возникают вокруг сорняков или растительных остатков, поэтому держите территорию вокруг свеклы чистой.

Дефицит питательных веществ

Листья свеклы могут указывать на недостаток почвы, влияющий на рост. Если листья начинают морщиться, кончики отмирают или края листьев становятся красными, возможно, в растениях мало бора. Недостаток бора в почве возникает, если она слишком кислая или слишком щелочная.Если тест на pH почвы показывает уровни за пределами диапазона от 6,0 до 7,0, условия выращивания не идеальны для свеклы. Добавьте бура, чтобы увеличить содержание бора в почве из расчета 2 унции на каждые 30 квадратных ярдов почвы.

.

KWS Leaf Scanner - KWS UK Ltd.

KWS и Немецкая информационная система для комплексного растениеводства (ISIP e.V.) совместно разработали новое приложение для смартфонов для выявления болезней листьев сахарной свеклы.

Сканер листьев KWS поможет вам в полевых условиях выявлять болезни листьев сахарной свеклы. Пять наиболее распространенных болезней листовой пятнистости сахарной свеклы:

  • Cercospora (Cercospora beticola)
  • Ramularia (Ramularia beticola)
  • Ржавчина свеклы (911812 бета) Бактериальная пятнистость на листьях (Pseudomonas syringae)
  • Пятнистость на листьях Phoma (Phoma betae)

Приложение определяет наиболее важные болезни листьев сахарной свеклы.Чтобы правильно распознать болезнь, необходимо сфотографировать лист с близкого расстояния. Как вариант, картинку можно выбрать из вашей фотогалереи. Приложение может различать церкосперу, листовую ржавчину свеклы, рамулярию, фому, псевдомонаду и неуточненные пятна на листьях (целые или пыль на листе).
Кроме того, приложение предоставляет вероятность правильного определения заболевания. Кроме того, процесс управления заболеванием и фактор окружающей среды для каждого заболевания.

Ваши преимущества

1.Анализ и идентификация болезней пятнистости листьев

2. Дополнительная информация по

  • Симптомы
  • Благоприятные условия
  • Контроль
  • Похожие болезни

.

Распознавание болезней растений на основе глубоких нейронных сетей по классификации изображений листьев

Последнее поколение сверточных нейронных сетей (CNN) достигло впечатляющих результатов в области классификации изображений. Эта статья посвящена новому подходу к разработке модели распознавания болезней растений, основанной на классификации изображений листьев с использованием глубоких сверточных сетей. Новый способ обучения и используемая методология способствуют быстрому и легкому внедрению системы на практике.Разработанная модель способна распознавать 13 различных типов болезней растений по здоровым листьям с возможностью отличать листья растений от окружающей их среды. По нашим данным, этот метод распознавания болезней растений предложен впервые. Все основные шаги, необходимые для реализации этой модели распознавания болезней, полностью описаны в документе, начиная со сбора изображений для создания базы данных, оцененной экспертами в области сельского хозяйства. Caffe, структура глубокого обучения, разработанная Berkley Vision and Learning Center, использовалась для выполнения глубокого обучения CNN.Экспериментальные результаты на разработанной модели достигли точности от 91% до 98%, для испытаний отдельных классов в среднем 96,3%.

1. Введение

Проблема эффективной защиты растений от болезней тесно связана с проблемами устойчивого сельского хозяйства и изменения климата [1]. Результаты исследований показывают, что изменение климата может изменить стадии и темпы развития патогенов; он также может изменять резистентность хозяина, что приводит к физиологическим изменениям взаимодействий хозяин-патоген [2, 3].Ситуация осложняется еще и тем, что сегодня болезни передаются по всему миру легче, чем когда-либо прежде. Новые болезни могут возникать в местах, где они ранее не были идентифицированы и, по сути, там, где нет местных специалистов для борьбы с ними [4–6].

Неопытное использование пестицидов может вызвать развитие долгосрочной устойчивости патогенов, серьезно снижая способность сопротивляться. Своевременная и точная диагностика болезней растений - одна из основ точного земледелия [7].Крайне важно предотвратить ненужную трату финансовых и других ресурсов, тем самым достигнув более здорового производства, путем решения долгосрочной проблемы развития устойчивости к патогенам и смягчения негативных последствий изменения климата.

В этой меняющейся среде правильное и своевременное выявление болезней, включая раннюю профилактику, никогда не было так важно. Выявить патологии растений можно несколькими способами. Некоторые заболевания не имеют видимых симптомов или эффект становится заметным слишком поздно, чтобы действовать, и в таких ситуациях обязателен сложный анализ.Однако большинство болезней проявляются в видимом спектре, поэтому осмотр невооруженным глазом квалифицированного специалиста является основным методом, принятым на практике для обнаружения болезней растений. Для точной диагностики болезней растений патологоанатом должен обладать хорошими наблюдательными навыками, чтобы можно было идентифицировать характерные симптомы [8]. Вариации симптомов, на которые указывают больные растения, могут привести к неправильному диагнозу, поскольку садоводы-любители и любители могут столкнуться с большими трудностями при его определении, чем профессиональный патолог.Автоматизированная система, предназначенная для выявления болезней растений по внешнему виду и визуальным симптомам, может оказать большую помощь любителям садоводства, а также обучить профессионалов в качестве системы проверки в диагностике болезней.

Достижения в области компьютерного зрения предоставляют возможность расширить и усовершенствовать практику точной защиты растений и расширить рынок приложений компьютерного зрения в области точного земледелия.

Использование общих методов обработки цифровых изображений, таких как анализ цвета и пороговая обработка [9], использовалось с целью обнаружения и классификации болезней растений.

В настоящее время для обнаружения болезней растений используются различные подходы, наиболее распространенными из которых являются искусственные нейронные сети (ИНС) [10] и машины опорных векторов (SVM) [11]. Они сочетаются с различными методами предварительной обработки изображений в пользу лучшего выделения признаков.

В машинном обучении и когнитивной науке ИНС - это парадигма обработки информации, которая была основана на том, как биологические нервные системы, такие как мозг, обрабатывают информацию. Мозг состоит из большого количества тесно взаимосвязанных нейронов, работающих вместе для решения конкретных задач.

Искусственный нейрон - это обрабатывающий элемент с множеством входов и одним выходом. Хотя искусственные нейроны могут иметь много выходов, будут рассматриваться только те, у которых есть ровно один выход. Их входы также могут принимать любое значение от 0 до 1. Кроме того, нейрон имеет веса для каждого входа и общее смещение.

Веса - это действительные числа, выражающие важность соответствующих входов для выхода. Смещение используется для контроля того, насколько легко нейрон получает выходной сигнал 1. Для нейрона с действительно большим смещением легко вывести 1, но когда смещение очень отрицательное, вывести 1 трудно.

Выход нейрона не равен 0 или 1. Вместо этого он равен, где называется передаточной функцией. Есть разные типы передаточной функции: ступенчатая, линейная, сигмовидная и так далее. Плавность означает, что небольшие изменения в весах и смещении приведут к небольшому изменению выходного сигнала нейрона. Небольшое изменение выходного сигнала аппроксимируется: В основном, небольшое изменение веса или смещения вызывает небольшое соответствующее изменение выходного сигнала сети (рис. 1).


Нейронные сети, с их выдающейся способностью извлекать значение из сложных или несовершенных данных, могут применяться для извлечения закономерностей и выявления тенденций, которые слишком трудно заметить людям или компьютерным методам.Другими преимуществами ИНС являются адаптивное обучение, самоорганизация, операции в реальном времени и т. Д.

Если говорить об архитектуре, то есть две основные категории ИНС: ИНС с прямой связью, где выход любого уровня вряд ли повлияет на тот же самый уровень, и ИНС с обратной связью, где сигналы распространяются в обоих направлениях, включая петли в сети.

Метод, описанный в этой статье, представляет собой новый подход к обнаружению болезней растений с использованием глубокой сверточной нейронной сети, обученной и настроенной таким образом, чтобы она точно соответствовала базе данных листьев растений, собранной независимо для различных болезней растений.Достоинства и новизны разработанной модели заключаются в ее простоте; здоровые листья и фоновые изображения соответствуют другим классам, что позволяет модели отличать больные листья от здоровых или от окружающей среды с помощью глубокого CNN.

Остальная часть документа организована следующим образом: Раздел 2 представляет соответствующие работы, Раздел 3 представляет методологию, Раздел 4 представляет достигнутые результаты и соответствующие обсуждения, и, наконец, Раздел 5 содержит наши выводы.

2.Сопутствующие работы

Реализация соответствующих стратегий управления, таких как применение фунгицидов, применение химических препаратов для конкретных болезней и борьба с переносчиками болезней с помощью пестицидов, может привести к ранней информации о здоровье сельскохозяйственных культур и обнаружении болезней. Это может облегчить борьбу с болезнями и повысить производительность. В [12] авторы представляют, рассматривают и признают потребность в разработке быстрого, экономичного и надежного датчика для мониторинга здоровья, который способствует развитию сельского хозяйства.Они описали используемые в настоящее время технологии, которые включают методы обнаружения болезней растений на основе спектроскопии и визуализации, а также на основе летучих профилей с целью разработки наземной сенсорной системы для помощи в мониторинге здоровья и болезней растений в полевых условиях.

После анализа их работы и анализа, представленного авторами [13–16], было решено использовать метод распознавания болезней обработки изображений среди других подходов, обычно используемых для диагностики болезней растений, например, двухцепочечной рибонуклеиновой кислоты (РНК ) анализ, зонды нуклеиновых кислот и микроскопия.

В настоящее время используются многочисленные процедуры для обнаружения болезней растений с помощью компьютерного зрения. Один из них - это обнаружение болезней путем выделения цветовых признаков, как представили авторы в [17]. В этой статье в исследовании использовались цветовые модели YcbCr, HSI и CIELB; в результате пятна болезни были успешно обнаружены, и на них не повлиял шум от различных источников, таких как вспышка камеры.

Кроме того, обнаружение болезней растений может быть достигнуто путем извлечения признаков формы.Патил и Бодхе применили этот метод для обнаружения болезней в листьях сахарного тростника, где они использовали пороговую сегментацию для определения площади листа и порогового значения треугольника для площади поражения, получив в финальных экспериментах среднюю точность 98,60% [18].

Кроме того, функция извлечения текстуры может быть использована при обнаружении болезней растений. Патил и Кумар предложили модель для обнаружения болезней растений с использованием таких характеристик текстуры, как инерция, однородность и корреляция, полученных путем вычисления матрицы совпадения уровней серого на изображении [19].В сочетании с экстракцией цвета они экспериментировали по выявлению болезней на листьях кукурузы.

Сочетание всех этих функций обеспечивает надежный набор функций для улучшения изображений и лучшей классификации. В [20] авторы представили обзор хорошо известных традиционных методов выделения признаков. В связи с быстрым прогрессом науки об искусственном интеллекте (ИИ) работа в этой статье в основном сосредоточена на применении этих методологий и техник.

Есть несколько подходов, которые применяют прямое распространение нейронных сетей, состоящих из одного входа, одного выхода и одного скрытого слоя, для нужд идентификации видов листьев, вредителей или болезней; эта модель была предложена авторами в [21].Они разработали программную модель, чтобы предложить меры по борьбе с вредителями или болезнями сельскохозяйственных культур.

Другой метод, предложенный авторами в [22], включает в себя функции, извлеченные с помощью оптимизации роя частиц (PSO) [23] и прямой нейронной сети в направлении определения поврежденного пятна на листе хлопка и повышения точности системы с конечным результатом. общая точность 95%.

Кроме того, обнаружение и дифференциация болезней растений может быть достигнута с использованием алгоритмов машины опорных векторов.Этот метод был реализован для болезней сахарной свеклы и представлен в [24], где, в зависимости от типа и стадии заболевания, точность классификации составляла от 65% до 90%.

Аналогичным образом существуют методы, сочетающие извлечение признаков и ансамбль нейронных сетей (NNE) для распознавания болезней растений. Благодаря обучению определенного количества нейронных сетей и последующему объединению их результатов, NNE предлагает лучшее обобщение способности к обучению [25]. Такой метод был реализован только для распознавания болезней чайного листа с точностью финального тестирования 91% [26].

Другой подход, основанный на изображениях листьев и использующий ИНС в качестве метода автоматического обнаружения и классификации болезней растений, был использован в сочетании со средствами в качестве процедуры кластеризации, предложенной авторами в [27]. ИНС состояла из 10 скрытых слоев. Количество выходов составило 6, что соответствует количеству классов, представляющих пять болезней вместе со случаем здорового листа. В среднем точность классификации с использованием этого подхода составила 94,67%.

В работах [28–31] авторы представили методы глубокого обучения для решения самых сложных задач в различных областях исследований в области биологии, биоинформатики, биомедицины, робототехники и 3D-технологий.

В нашем исследовании мы используем метод глубокого обучения для распознавания болезней растений, движимый развитием методов глубокого обучения и их применением на практике. Обширный поиск современной литературы не дал никаких доказательств того, что исследователи использовали метод глубокого обучения для распознавания болезней растений по изображениям листьев. Наш метод распознавания с использованием глубокого CNN представлен в следующих разделах.

3. Материалы и методы

Вся процедура разработки модели для распознавания болезней растений с использованием глубинной CNN описана более подробно.Полный процесс разделен на несколько необходимых этапов в подразделах ниже, начиная со сбора изображений для процесса классификации с использованием глубоких нейронных сетей.

3.1. Набор данных

Соответствующие наборы данных требуются на всех этапах исследования распознавания объектов, начиная с этапа обучения и заканчивая оценкой производительности алгоритмов распознавания. Все изображения, собранные для набора данных, были загружены из Интернета, после чего проводился поиск по болезням и названиям растений в различных источниках на разных языках, таких как латинский, английский, немецкий, сербский и венгерский.Изображения в наборе данных были сгруппированы в пятнадцать различных классов. Тринадцать классов представляли болезни растений, которые можно было определить визуально по листьям.

Чтобы отличить здоровые листья от больных, в набор данных был добавлен еще один класс. Он содержит только изображения здоровых листьев. Дополнительный класс в наборе данных с фоновыми изображениями был полезен для получения более точной классификации. Таким образом, глубокая нейронная сеть может быть обучена отличать листья от окружающей среды.Фоновые изображения были взяты из набора фоновых данных Стэнфордского университета [32].

На этом этапе все повторяющиеся изображения, взятые из разных источников, были удалены разработанным скриптом python с применением процедуры сравнения. Скрипт удалил дубликаты, сравнив метаданные изображений: имя, размер и дату. После автоматического удаления изображения были многократно оценены экспертами-людьми.

Следующим шагом было пополнение набора данных расширенными изображениями. Основная цель представленного исследования - научить сеть изучать особенности, которые отличают один класс от других.Следовательно, при использовании большего количества расширенных изображений шанс для сети изучить соответствующие функции был увеличен. Наконец, была создана база данных, содержащая 30880 изображений для обучения и 2589 изображений для проверки. Процесс дополнения описан в разделе 3.3.

В таблице 1 показаны все поддерживаемые заболевания вместе с количеством исходных изображений и количеством расширенных изображений для каждого класса, используемого в качестве набора данных для обучения и проверки для модели классификации болезней.


Класс Количество исходных изображений Общее количество изображений: исходных и дополненных Количество изображений из набора данных, используемых для проверки

( ) Здоровый лист 565 4523 331
() Груша, вишня и персик, пористость 265 2124 152
() Персик, мучнистая роса 108 1296 90
() Персик, Taphrina deformans 152 1552 156
() Яблоко, груша, Erwinia amylovora 232 2368 205
() Яблоко, груша, Вентурия 183 2200 151
() Яблоко, мучнистая роса 120 1440 118
() Яблоко, ржавчина 163 1960 163
() Пара, Gymnosporangium sabinae 267 2142 185
() Пара, серая пятнистость листьев 122 1464 198
() Виноградная лоза, увядание 287 2300 114
() Виноградная лоза, клещи 250 2000 230
() Виноградная лоза, мучнистая роса 237 1900 183
() Виноградная лоза, ложная мучнистая роса 297 2376 201
() Фоновые изображения 1235 1235 112

4483 9 0272 30880 2589

3.2. Предварительная обработка и маркировка изображений

Изображения, загруженные из Интернета, были в различных форматах, с разным разрешением и качеством. Чтобы получить лучшее извлечение признаков, окончательные изображения, предназначенные для использования в качестве набора данных для классификатора глубокой нейронной сети, были предварительно обработаны для обеспечения согласованности. Кроме того, процедура предварительной обработки изображений включала обрезку всех изображений вручную, создавая квадрат вокруг листьев, чтобы выделить интересующую область (листья растений).На этапе сбора изображений для набора данных изображения с меньшим разрешением и размером менее 500 пикселей не рассматривались как допустимые изображения для набора данных. Кроме того, только изображения с более высоким разрешением интересующей области были отмечены как подходящие кандидаты для набора данных. Таким образом было гарантировано, что изображения содержат всю необходимую информацию для изучения функций. Размер изображений, используемых для набора данных, был изменен, чтобы сократить время обучения, которое автоматически вычислялось написанным сценарием на Python с использованием инфраструктуры OpenCV [33].

Многие ресурсы можно найти в Интернете, но их актуальность зачастую ненадежна. В интересах подтверждения точности классов в наборе данных, изначально сгруппированных по поиску по ключевым словам, специалисты по сельскому хозяйству изучили изображения листьев и пометили все изображения соответствующими аббревиатурами. Как известно, важно использовать точно классифицированные изображения для набора данных для обучения и проверки. Только так можно разработать подходящую и надежную модель обнаружения.На этом этапе из набора данных были удалены дублированные изображения, оставшиеся после начальной итерации сбора и группировки изображений в классы, описанные в разделе 3.1.

3.3. Процесс увеличения

Основная цель применения аугментации - увеличить набор данных и внести легкие искажения в изображения, которые помогают уменьшить переобучение на этапе обучения. В машинном обучении, а также в статистике переобучение возникает, когда статистическая модель описывает случайный шум или ошибку, а не основную взаимосвязь [34].Увеличение изображения включало один из нескольких методов преобразования, включая аффинное преобразование, преобразование перспективы и простые повороты изображения. Аффинные преобразования применялись для выражения сдвигов и поворотов (линейные преобразования и сложение векторов, соответственно) [35], где все параллельные линии в исходном изображении - st

.

Болезнь листьев - определение болезни листьев The Free Dictionary

| Теперь можно обрезать вишневые, сливовые и персиковые деревья - это работа, которую нельзя выполнять зимой, так как существует риск заболевания серебряной листвой. ОСНОВНЫЕ СОВЕТЫ КАРОЛИ И ДЖОРДЖА 1. Сначала обрезайте фруктовые деревья для формы, а не для плодов 2 - Прорежьте фрукты для лучшего размера и качества 3 - Обрезайте сливы летом, чтобы предотвратить риск заболевания серебряной листвой 4 - Защитите свои фрукты от ос, подвешивая банки с вареньем с сахарной жидкостью, чтобы они задержались 5 - Храните яблоки, но ешьте только что собранные груши | Вишневые, сливовые и персиковые деревья теперь можно обрезать - это работа, которую нельзя делать зимой, так как существует риск заболевания серебряной листвой.| Прекратите выращивать фасоль, когда она достигнет вершины своей ставки, чтобы направить энергию на выращивание боковых побегов. В исследовании, опубликованном в журнале Forest Pathology, исследователи и естествоиспытатели из Университета штата Огайо сообщают о развивающейся эпидемии «болезни листьев бука». Изменение климата также вызвали болезни сельскохозяйственных культур, такие как осенний армейский червь, бактериальный ожог листьев, болезнь белых листьев сахарного тростника и т.д., - сказал он и добавил, что в результате этих болезней производство риса и посевов сахарного тростника падает по сравнению с предыдущими годами.«Болезнь красных листьев и мучнистый клоп не знают границ виноградников», - сказал Ким Стемлер, исполнительный директор MCVGA. Яблоки и груши, выращенные как деревья, можно оставить для зимней обрезки, но это определенно подходящее время года для обрезки слив. и вишни, если они в этом нуждаются, так как в это время споры серебряного листа бездействуют, поэтому вероятность заражения меньше. Яблоки и груши, выращенные как деревья, можно оставить для зимней обрезки, но это определенно подходящее время года для обрезки слив и вишни, поскольку в это время споры болезни серебряного листа находятся в спящем состоянии, поэтому есть шанс обрезать кончики инжира, чтобы стимулировать более густой рост и больше почек.Поскольку чай был представлен островному государству Джеймсом Тейлором в 1867 году после первого в стране эксперимента по выращиванию товарных культур, кофе, потерпевший неудачу из-за болезни листьев, стал основой экономики страны. В этой работе мы сначала сравнили показатели. между SGD [30] и Adaptive Moment Estimation (Adam) [30, 31] при выявлении болезни листьев томата. Эти методы оптимизации основаны на предварительно обученных сетях AlexNet [21], GoogLeNet [22] и ResNet [26]. Заболеваемость растений и листьев (DI) выражалась в процентах (%) и рассчитывалась по следующей формуле [14]: Если вам нужно обрезать, делайте это только в июне и июле, но никогда зимой, так как болезнь серебряного листа, к которой они склонны, может проникнуть через срез..

Смотрите также


Телефоны:
Санкт-Петербург
+7 (921) 442-69-72
Старая Русса
+7 (81652) 327-90