Gadgets

Розумний гаджет для діагностики захворювань рослин


Сучасні пристрої інтегровані зсмартфонами проникають в усі сфери діяльності людини. Прийшли смарт-гаджети і в сільське господарство. Розробка вчених з американського Університету Північної Кароліни дозволить агрономам і садівникам любителям оперативно в лічені хвилини діагностувати захворювання рослин.

В даний час для визначення хворобирослини необхідно брати проби і переправляти їх в лабораторію. Проведення аналізу також займає досить тривалий час, часом до декількох годин. Тому загальний час необхідне для визначення захворювання розтягується на дні або тижні. За цей час захворювання може вразити багато рослин і поширитися на великі сільськогосподарські площі.

Вчені з Північної Кароліни розробилиметодологію дозволяє діагностувати хворобу по аналізу летких органічних сполук (ЛОС), що виділяються листям рослини. Пристрій працює спільно зі смартфоном.

Кожне захворювання рослини призводить до змінхімічного складу ЛОС, що виділяється листям. Аналіз дозволяє однозначно ідентифікувати кожне конкретне захворювання за складом ЛОС. Компактний пристрій дозволяє провести аналіз швидко і безпосередньо на сільськогосподарському ділянці.

Методологія аналізу досить проста. У герметичну порожню пробірку поміщається свіжозірвані лист хворого рослини. Після закінчення 15 хвилин, необхідних для насичення повітря всередині пробірки продукуються листом ЛОС, з пробірки роблять забір повітря за допомогою тонкої пластикової трубки.

Другий кінець трубки виходить в камеру з паперовиміндикатором, зі спеціальними реагентами, що змінюють колір в залежності від хімічного складу повітря. Порівняння кольору індикативної паперової смужки з контрольними зображеннями дозволяє точно визначити захворювання рослини.

Склад реагентів заснований на органічнихбарвниках навпіл зі спеціальними реагентами на основі наночасток золота. Пристрій досить точно діагностує захворювання навіть при дуже малій концентрації речовин що містяться в ЛОС. Так грибок Phytophthora infestans, що викликає фітофтороз в листі томата був діагностований з точністю до 95%.

На наступній стадії розробки системи вченіхочуть автоматизувати процес порівняння кольору індикатора з контрольними зразками. Для цього розробляється спеціальний додаток. Крім того для розпізнавання більш широкого спектру захворювань розробляються кілька серій індикаторів.

Джерело: Nature