20.500.12556/DiRROS-25663 Plant pests and disease detection using optical sensors Daljinsko zaznavanje rastlinskih bolezni in škodljivcev Traditional agricultural plant pest and disease management practices are based on visible characteristics and require that plants are checked individually, making these practices time consuming and therefore costly. Plant pests and diseases also often exhibit a heterogeneous distribution, making detection more difficult. Remote sensing methods enable comparatively accurate detection of pests and diseases over larger areas. Furthermore, because remote sensing sensors utilize light outside the human visible spectrum, presymptomatic detection becomes possible, thus facilitating timely, appropriate and spatially accurate management practices. Because remote sensing systems generate large amount of data, novel data analysis methods, such as machine learning, were introduced to plant protection. While pest and disease detection is possible using individual sensors, best results can be obtained by combining different sensors, utilizing different spectral ranges or physiological responses to light. A large amount of data and information has been generated in the past, but this research has mostly been focused on individual pathogens. Future research will have to focus on combined infections or infestations, and include abiotic stressors as well. Velikokrat tradicionalni pristopi varstva rastlin pred rastlinskimi boleznimi in škodljivci temeljijo na vidnih simptomih, ki vključuje redno pregledovanje posameznih rastlin. Postopki so zato lahko dolgotrajni in s tem dragi. Bolezni in škodljivci imajo v prostoru pogosto heterogeno razporeditev, kar otežuje njihovo odkrivanje. Metode daljinskega zaznavanja omogočajo razmeroma natančno odkrivanje škodljivcev in bolezni na večjih območjih. Ker uporabljajo senzorji daljinskega zaznavanja tudi svetlobo izven nam vidnega spektra, je možno tudi zgodnje odkrivanje, t.j. odkrivanje pred razvojem vidnih znakov bolezni. To omogoča pravočasno, ustrezno in prostorsko natančno upravljanje z boleznimi in škodljivci. Sistemi daljinskega zaznavanja ustvarjajo velike količine podatkov, zato so bile v varstvo rastlin uvedene sodobne metode za analizo podatkov, na primer strojno učenje. Čeprav je možno zaznava bolezni in škodljivcev z uporabo posameznih senzorjev, lahko dosežemo najboljše rezultate z združevanjem različnih senzorjev, torej z uporabo različnih spektralnih območij ali fizioloških odzivov na svetlobo. Dosedanje raziskave so bile osredotočene na posamezne škodljivce in bolezni. Prihodnje raziskave se bodo morale osredotočiti na kombinirane okužbe ter vključevati tudi abiotske stresorje. remote sensing plant protection hyperspectral multispectral thermal fluorescence precision agriculture daljinsko zaznavanje varstvo rastlin hiperspekter multispekter toplotno slikanje fluorescenca precizno kmetijstvo true false true Angleški jezik Slovenski jezik Imetniki avtorskih pravic na prispevkih so avtorji Neznano 2026-01-27 07:25:33 2026-01-27 07:25:33 2026-01-28 04:15:00 0000-00-00 00:00:00 2019 0 0 str. 41-52 št. 2 letn. 60 2019 0000-00-00 Zaloznikova Objavljeno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 2019-12-05 528.8:632.9 1855-7996 10.3986/fbg0057 45571373 https://ojs.sazu.si/folia_bio_geo/article/view/7807/7311 1 fc98fc3e-fb48-11f0-a15d-001a4af901a5 https://dirros.openscience.si/Dokument.php?lang=slv&id=38939 _OJSAdmin,+03-biologica_2019_02-zibrat_plants+pests+and+disease+detection.pdf _OJSAdmin,+03-biologica_2019_02-zibrat_plants+pests+and+disease+detection.pdf 1 AC1B5452D74175A947EA7E8B6DD08896 ffe0548a76dcb1aa3248bc000e2576c15abbde958b533923dac2ac24a9e9807a 4f90c798-fb4c-11f0-a15d-001a4af901a5 https://dirros.openscience.si/Dokument.php?lang=slv&id=38940 Slovenska akademija znanosti in umetnosti Folia biologica et geologica 0 0 0