1. Exploring the potential of PROCOSINE and close-range hyperspectral imaging to study the effects of fungal diseases on leaf physiology
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Ryad Bendoula, Sylvain Jay, Jean-Baptiste Féret, Françoise Carreel, Julien Morel, Nathalie Gorretta, Adel Bakache, Information – Technologies – Analyse Environnementale – Procédés Agricoles (UMR ITAP), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Territoires, Environnement, Télédétection et Information Spatiale (UMR TETIS), Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Amélioration génétique et adaptation des plantes méditerranéennes et tropicales (UMR AGAP), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-AgroParisTech-Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture (IRSTEA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), and Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Centre international d'études supérieures en sciences agronomiques (Montpellier SupAgro)-Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)
- Subjects
Chlorophyll ,0106 biological sciences ,hyperspectral image ,plant protection ,010504 meteorology & atmospheric sciences ,IMAGERIE ,lcsh:Medicine ,01 natural sciences ,MALADIE DES PLANTES ,IMAGE HYPERSPECTRALE ,Photosynthèse ,lcsh:Science ,Rayonnement infrarouge ,Multidisciplinary ,Discriminant Analysis ,Surface foliaire ,food and beverages ,Hyperspectral imaging ,Plants ,Close range ,Horticulture ,Pseudocercosporella ,Anthocyane ,PROTECTION DES PLANTES ,[SDE]Environmental Sciences ,imagery ,Chlorophyll content ,Disease stages ,F60 - Physiologie et biochimie végétale ,Early detection ,Biology ,Article ,Ascomycota ,Pseudocercospora fijiensis ,Mycosphaerella fijiensis ,Chlorophylle ,Plant Diseases ,H20 - Maladies des plantes ,0105 earth and related environmental sciences ,lcsh:R ,microbiology ,Musa ,crop yield ,Plant Leaves ,MICROBIOLOGIE ,lcsh:Q ,U30 - Méthodes de recherche ,RENDEMENT DES CULTURES ,010606 plant biology & botany - Abstract
The detection of plant diseases, including fungi, is a major challenge for reducing yield gaps of crops across the world. We explored the potential of the PROCOSINE radiative transfer model to assess the effect of the fungus Pseudocercospora fijiensis on leaf tissues using laboratory-acquired submillimetre-scale hyperspectral images in the visible and near-infrared spectral range. The objectives were (i) to assess the dynamics of leaf biochemical and biophysical parameters estimated using PROCOSINE inversion as a function of the disease stages, and (ii) to discriminate the disease stages by using a Linear Discriminant Analysis model built from the inversion results. The inversion results show that most of the parameter dynamics are consistent with expectations: for example, the chlorophyll content progressively decreased as the disease spreads, and the brown pigments content increased. An overall accuracy of 78.7% was obtained for the discrimination of the six disease stages, with errors mainly occurring between asymptomatic samples and first visible disease stages. PROCOSINE inversion provides relevant ecophysiological information to better understand how P. fijiensis affects the leaf at each disease stage. More particularly, the results suggest that monitoring anthocyanins may be critical for the early detection of this disease.
- Published
- 2018