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Infektionsverlauf von Erysiphe betae an der Zuckerrübe

Der Infektionsverlauf von Erysiphe betae wurde über 3 Wochen in täglichen Messintervallen mit Hilfe von hyperspektralen Sensoren verfolgt1. Im Vergleich zur Kontrolle zeigen sich folgende Muster über die Zeit auf der Skala der hyperspektralen Reflexion:





Gif-Animation des Mehltau Infektionsverlaufs
Abb. 1: Infektionsverlauf anhand des hyperspektralen Signals bei Erysiphe betae Befall

Die Animation über die Zeit verdeutlicht, wie sich a) das Signal über die Zeit ändert und b) in welchen Größenordnungen sich die Signaturen der befallenen Pflanzen von der unbehandelten Kontrolle in den täglichen Intervallen unterscheiden (Abb. 1).

Bonitierter Mehltau Infektionsverlauf
Abb. 2: Bonitierter Infektionsverlauf von Erysiphe betae
Mehltau Infektionsverlauf auf kanonischer Distanz
Abb. 3: Infektionsverlauf von Erysiphe betae anhand der kanonischen Distanzen

Im Vergleich zur Cercospora findet angenähert mehr oder weniger eine Parallelverschiebung auf der Reflexionsachse statt (Abb. 4). In dem zweiten Vergleich werden wiederum die beobachteten Infektionsraten mit dem Verlauf anhand der kanonischen Distanzen verglichen. Während die Standardmethode diesmal einen sigmoiden Infektionsverlauf mit einer lag Phase von 7-8 Tagen aufweist (Abb. 2), finden wir auf der Skala der kanonischen Distanzen zwar ebenfalls einen sigmoiden Verlauf mit nur einer sehr kurzen exponentiellen Phase. Die untere Asymptote, oder lag Phase, weist von Beginn an einen sehr hohen Wert auf (Abb. 3), ist also von Beginn an mit einer Distanz von >2.5 hoch signifikant verschieden. Da es sich beim Mehltau "nur" um eine Parallelverschiebung auf der Reflexionsachse handelt, ist ab bei einem Bedeckungsgrad des Mycels von 30% schon die obere Asymptote erreicht. Auch bei diesem Beispiel ist es schwierig den Startpunkt der Krankheit anhand der kan. Distanzen zu bestimmen.

Mehltausignatur nach 3 Wochen
Abb. 4: Hyperspektrale Signatur nach 3 wöchigem Infektionsverlauf bei Erysiphe betae Befall


1 Alle Daten wurden von Dr. Anne-Katrin Mahlein, INRES, Institut für Pflanzenkrankheiten, Universität Bonn, erhoben und zur Verfügung gestellt. Weiterführende Informationen sind von ihr veröffentlicht in "Precision Agric (2010) 11:413–431" DOI 10.1007/s11119-010-9180-7

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