Journal de physiologie et pathologie végétales

Détection précoce de l'infection par Fusarium Oxysporum à l'aide de modèles de régression logistique binomiale issus de la spectroscopie de réflectance visible-proche infrarouge

Juan Carlos Marin-Ortiz a , Lilliana Maria Hoyos-Carvajal a , Verónica Botero-Fernandez b , Lucio Flavio de Alencar Figueiredo c

Le flétrissement vasculaire est une menace sérieuse pour un grand nombre de cultures d'importance économique. L'évaluation de l'incidence de la maladie est effectuée visuellement, ce qui la rend subjective et différée, de plus, elle nécessite un échantillonnage destructif. L'application des modèles de régression logistique binomiale (BLRM) pour prédire l'infection par Fusarium en utilisant des données de réflectance spectrale dans la gamme spectrale visible et proche infrarouge (VIS/NIR) n'a pas été tentée jusqu'à présent chez aucun de ses hôtes. Le but de cette recherche était de développer une méthodologie basée sur BLRM qui permette de détecter l'incidence de l'infection par Fusarium dans les plants de tomates en utilisant des spectres de réflectance. L'étude a été réalisée pendant la période asymptomatique de la maladie avec deux variétés de tomates, l'une tolérante et l'autre sensible à toutes les races de Fusariumoxysporum . Ils ont développé 16 BLRM, un modèle par échantillonnage (tous les trois jours), qui étaient hautement significatifs (p < 0,001) et ont montré une grande qualité d'ajustement après 6 jours après l'infection (DPI). Trois longueurs d'onde clés fiables pour la détection de la fusariose ont été identifiées dans une serre : les réflectances à 430 nm, 550 nm et 750 nm (R430, R550 et R750). Dans les modèles développés sur des plantes tolérantes, seules les variables R970 en incidence à 3 dpi (I _3dpi ) et R704 en incidence à 9 DPI (I _9dpi ) n'étaient pas significatives. Selon les résultats obtenus, les BLRM générés à partir des données de réflectance sur les plants de tomates ont un rendement de prédiction plus élevé. Les modèles BLRM développés dans cette recherche ont une utilisation potentielle pour la détection rapide et l'estimation non destructive de l'incidence de la fusariose chez les plantes pendant la période d'incubation de la maladie.