Болезнь яблони: Топ-7 самых частых болезней яблонь (с фото) и их лечение

Болезнь яблони: Топ-7 самых частых болезней яблонь (с фото) и их лечение

Содержание

болезни, вредители и способы борьбы с ними

Яблоня может расти практически в любых условиях: в лесах, полях, на обочинах дорог и просто возле дома. При этом она не требует особого ухода. Но тем не менее именно выбор правильного места посадки и тщательная защита от вредителей и болезней гарантируют хороший урожай, здоровье и долголетие деревьев.

Все плодовые деревья крайне чувствительны к различным бактериям и грибкам. Появление черных пятен на ветвях, гнили на плодах и бугорков на стволе может быть признаком недостатка элементов питания, переизбытка влаги или влияния высоких температур. Каждая болезнь у яблони проявляется по-разному, так что очень важно обнаружить заболевание на ранней стадии, а для этого необходимо обладать специальными знаниями и вовремя заметить симптомы.

Если яблоня желтеет летом, значит много влаги

Обычно листья на яблоках желтеют и затем опадают осенью. Но что если этот процесс происходит в июне? Когда корни дерева получают слишком много влаги, листья моментально меняют цвет с зеленого на желтый. Кроме того, если вы в знойный день обольете листья водой, на месте капель образуются ожоги того же самого желтого цвета. Еще одна причина подобных изменений — недостаток железа при поражении деревьев паршой или бурой пятнистостью.

 

Яблоня желтеет и покрывается бурой пятнистостью от переизбытка влаги.

Скрученные листья — признак тли

Когда листья на яблонях скручиваются, это свидетельствует о присутствии тли на деревьях. Она высасывает из растений сок, и из-за этого листья сворачиваются и опадают. Для борьбы с этими паразитами необходимо каждую весну обрабатывать деревья трехпроцентным раствором карбофоса по спящим почкам. Есть нюанс: если почки уже начали распускаться, раствор должен быть двухпроцентным. При отсутствии карбосфора подойдут такие средства как золон, актара и фосфамид.

 

Тля высасывает из растений сок, из-за чего листья сворачиваются.

Яблоня сохнет от рака

Черный рак яблони называют еще «огневицей» или «антоновым огнем». Он проявляется грязно-фиолетовыми разводами на коре веток и ствола или продавленными пятнами, разрастающимися концентрическими кругами. Затем кора трескается, чернеет и покрывается темными спорами грибка. Черным раком болеют обычно деревья старше двадцати лет. Однако помимо этого заболевания, яблони подвержены воздействию обыкновенного и корневого рака. Обыкновенный рак поражает скелетные ветви деревьев, а корневой начинается с проникновения в трещинки корневой системы палочковидной бактерии. Именно она образует гниющие наросты. Для того чтобы спасти дерево, нужно спилить и сжечь зараженные части ветвей или корней, а срезы обработать раствором медного купороса.

 

Яблоня сохнет от рака

Парша вредит и листве, и плодам

Самой распространенной болезнью яблоневых считается парша. Она поражает листья, соцветия, побеги и плоды деревьев. Парша может быть вызвана частыми обильными осадками, туманами и избыточным поливом. Признаком этой болезни является появление на верхней стороне листьев светло-зеленых пятен. Впоследствии и сами яблоки покрываются пятнами и деформируются. Чтобы избежать потерь урожая, опрыскивайте деревья такими препаратами как «Циркон», «Скор» или «Вектра». Для профилактики грибковых заболеваний убирайте опавшие листья вокруг деревьев и перекапывайте почву. Также помните, что существуют устойчивые к парше сорта яблонь: Джонатан, Пепин и Антоновка.

 

Парша поражает как листья, так и плоды деревьев

Ржавчина на яблоне проявляется в середине лета

Пятна рыжеватого цвета на внешней стороне листьев образуют звездообразные наросты и являются признаком так называемой «ржавчины». Из-за этого листья опадают, а деревья теряют иммунитет к холодам. Чаще всего ржавчина проявляется, если рядом растет можжевельник. Лечится достаточно легко различными фунгицидами. 

Ржавые пятна на листьях яблони появляются если рядом растет можжевельник

Излишек азотных удобрений и плодовая гниль вызывают осыпание плодов яблони

Яблони часто осыпаются от переизбытка азотных удобрений из-за обильности листвы и рыхлых плодов. Чтобы этого не происходило, поливайте деревья суперфосфатами (не более 30 г на 10 л воды) и подкармливайте их калийными удобрениями. Еще одной причиной того, что с дерева осыпаются яблоки, может быть плодовая гниль из-за повреждения плодожоркой. Бороться с плодовой гнилью можно раствором фунгицида «Хом» (40 г на 10 л): сначала во время распускания листьев, затем — после цветения. В отличии от плодовой гнили, плодожорка более распространена и опасна. Гусеницы зимуют в почве или в коре дерева, завернувшись в плотный кокон, а с наступлением тепла разрушают молодые побеги, прогрызая в них тоннели, из-за чего те сохнут и надламываются. Бороться с ними можно лишь опрыскивая хлорфосом или метафосом.

 

Одной из причин осыпания яблок является плодожорка

Мучнистая роса проявляется рыхлым налетом на яблоне

Мучнистая роса поражает деревья полностью: кора, ствол, листья, почки. Она образует рыхлый белый налет на яблоне, который постепенно становится бурого цвета с темными вкраплениями. Листья от поражения заболеванием желтеют и сохнут, а побеги прекращают расти, и дерево со временем угасает. Мучнистая роса может пережить зиму и вернуться с новыми силами весной.  Бороться с болезнью нужно в тот момент, когда распускаются молодые листья: помогают опрыскивания однопроцентной бордской жидкостью или растворами «Скор» или «Топаз».

 

Мучнистая роса проявляется рыхлым налетом на яблоне

Паутина на яблоне появляется из-за моли

Яблонная моль откладывает яйца на молодых ветках, а появившиеся весной гусеницы выедают почки и листья, делают купола из паутины и живут под ними колониями по 50-70 особей. Для борьбы с этими вредителями необходима обработка деревьев трехпроцентным раствором «нитрафена» ранней весной и опрыскивание 7-процентным раствором хлорофоса или двухпроцентным раствором «золона» после распускания почек.

 

Яблонная моль живет колоннами по 50-70 особей

От листоверток особенно сложно избавиться

Листовертка появляется с первым теплыми деньками из-под коры дерева, где проводит зиму в коконах. Весной же гусеницы-вредители едва различимые для человеческого глаза. Они едят почки, бутоны и, как и моль, вырабатывают паутину. Примерно в июле листовертки окукливаются в свернутых листьях и потом избавиться от них крайне сложно. Таким образом, чтобы предотвратить появление вредителей, обработайте деревья еще весной трехпроцентным раствором «нитрафена».

 

Листовертка появляется на деревьях весной

Красный клещ за сезон воспроизводит шесть потомств

Красный клещ, перезимовав в трещинках у основания однолетних побегов, подбирается к молодым распускающимся бутонам и покрывает их своими телами. За сезон красный клещ производит около шести потомств, паразитирующих на листьях и ветках. Для борьбы с паразитами необходимо до раскрытия почек обработать побеги «Нитрафеном» или «Олеокупритом».

 

Красный клещ зимует в трещинах деревьев

Цитоспороз — болезнь коры

Цитоспороз — грибок, поражающий кору яблони из-за чрезмерного полива и бедной почвы. Поражает деревья со слабым иммунитетом и проявляется язвами на ветках и стволе. Язвы постоянно прогрессируют и становятся глубже, поражая растение сантиметр за сантиметром. Как правило, больное дерево вследствие этого погибает, поэтому тщательно следите за своим садом и не допускайте механических повреждений коры. Вылечить цитоспороз можно лишь на ранней стадии: как только набухнут почки, опрыскайте дерево препаратом «Хом» (40г на 10л), а затем используйте медный купорос.

 

Цитоспороз — грибок, поражающий кору яблони

 

Лечение болезней и вредителей яблонь сводится к заботе о саде. Своевременные обработка и подкормка, обрезка и умеренный полив — залог того, что сад прослужит вам долго, а урожай будет качественным и полезным. 

фото с описанием и лечением

Содержание

  • Мучнистая роса яблони
    • Что важно знать про возбудителя?
    • Проявления заболевания
    • Опасность, которую таит болезнь
    • Какие есть действенные профилактические способы
    • Как лечить, лучшие препараты
  • Черный рак яблонь, в просторечье «антонов огонь»
    • Ареолы, где встречается болезнь
    • Особенности возбудителя
    • Проявления заболевания
    • Опасность, которую таит черный рак
    • Меры профилактики
    • Лечение
  • Парша яблони
    • Как она выглядит, кто возбудитель?
    • Стадии болезни
    • Профилактика
    • Лечение фунгицидами
    • Выбор химпрепаратов:
  • Цистоспороз
    • Лечение
    • Профилактика
  • Плодовая гниль, монилиоз
    • Симптомы монилиоза
    • Профилактика
    • Лечение
  • Млечный блеск
    • Проявления болезни, ее причины
    • Профилактика
  • Бактериальный ожог, или бактериоз
    • Описание проявлений
    • Профилактика
    • Лечение

Яблони подвержены вторжениям разных патогенных вредителей – грибки, вирусы, бактерии, насекомые. Для эффективной и продуктивной терапии деревьев, информация о симптомах и возбудителях, принципах лечения является важной. Правильный выбор препарата, меры профилактики  — это те знания, которые помогут вылечить всеобщую любимицу и получать превосходный урожай.

Мучнистая роса яблони

Другое название болезни яблонь – перепелица. Патогенный возбудитель — мучнисторосяный грибок. Он образует характерный мучной налет на листьях и черешках. Распространяясь по коре, захватывает почки, ветки, молодые побеги. Болезнь нужно отличать от ложной росы, к которой приводят фикомицеты. Это грибы-паразиты совсем другого вида, они поражают только зеленые листья.

Что важно знать про возбудителя?

Сумчатый гриб паразитирует на тканях яблони, прочно прикрепляясь к ней апрессориями. У гриба высокая способность к распространению при помощи кондидий. Время с момента заражения и до появления первых признаков 4-10 дней. Период спороношения более продолжительный – до 90 дней. Жаркая погода понижает устойчивость яблонь к грибку.

Фото1

Проявления заболевания

Мучнистая роса начинает проявляться сразу после ухода зимы. Первые симптомы можно заметить, как только набухшие почки выпустят первые зеленые листочки. На листиках с лицевой поверхности и побегах появляется рыхлый белый налет. Чуть позже он потемнеет и станет коричнево-серого цвета. На нем появляются клейстотеции, выглядящие, как черные точки. На обратной стороне листьев и черешков мучнистый налет тоже меняет свой цвет. Если вначале он сероватый, то позднее становится рыжим. Пораженные листья сворачиваются продольно в лодочку вокруг центральной прожилки.

Грибки вызывают поражение яблочек. Налет держится недолго, исчезая по мере налива плодов. Вместо него остается ржавая сетка, напоминающая пробковый материал после многочисленных повреждений.

Фото 2

Интересен следующий факт. Если белесый налет на листочках убрать механическим воздействием, то через время на его месте появится новый. Только он будет большего размера и другого цвета – фиолетового или сероватого. Грибница становится более плотной. Ее цвет приобретает постоянный бурый оттенок.

Листья преждевременно вянут и осыпаются. Растение останавливается в росте. Цветки осыпаются, не сформировав завязи и не дав плодов.

Опасность, которую таит болезнь

При обильном распространении грибка, он наносит непоправимый вред яблоням. Урожайность падает на 50-60%. Листья не развиваются и опадают. Верхушки побегов высыхают и не растут. Почки и побеги отмирают. Яблони сильно ослабляются, утрачивают зимостойкость. Из-за сниженного иммунитета могут заболеть другими болезнями. Мучнистая роса несет огромную опасность питомникам, вызывая масштабные потери.

Какие есть действенные профилактические способы

Предупредить болезнь всегда легче, чем потом ее лечить. Поэтому не нужно пренебрегать эффективными проверенными процедурами по предотвращению болезни. Что для этого нужно делать:

  1. Проводить трехразовое опрыскивание бордоской жидкостью.
  2. Обрабатывать, в случае угрозы заражения, фунгицидами.
  3. Опылять деревья серой три раза за сезон.
  4. Подкармливать яблони суперфосфатом, фосфорными и калийными удобрениями для улучшения иммунитета и повышения устойчивости.
  5. Поливать обильно, но не переувлажнять почву.
  6. Не перекармливать деревья азотом, приводящим при передозировке к выраженному ослаблению.
  7. Проводить обязательное районирование.
  8. Выбирать устойчивые сорта.
  9. Вырезать зараженные побеги.
  10. Проводить искореняющую хим.обработку.
  11. Помещение, где хранится посадочный материал регулярно проветривать. Поддерживать в нем оптимальный температурный режим. Избегать чрезмерной влажности и сквозняков.

Как лечить, лучшие препараты

Самое главное в борьбе с возбудителями эффективные препараты и регулярность обработки. Опрыскивают пораженное дерево раз в три дня. Для этого используют:

  • марганцовку;
  • раствор коллоидной серы;
  • хлорокись меди;
  • раствор кальцинированной соды с мылом;
  • Топаз.

Фото 3

Топаз – один из мощнейших препаратов действенно справляющийся с мучнистой росой. Он исцеляет все части дерева. После его применения симптомы заражения проходят с побегов и ветвей. Не нужно будет проводить их обрезку, так как грибок будет полностью уничтожен. Снижается риск вторичного заражения. Для остановки и подавления первичной инфекции первая обработка препаратом проводится в начале вегетации. Как только возникнут симптомы болезни, последующие обработки выполняют раз в 6-10 дней. На этапе цветения болезнь прогрессирует и достигает максимальных проявлений. Поэтому проводят сразу 3 опрыскивания. За сезон положено провести 4 обработки. Когда вторичный рост яблонь закончен, обработку не проводят.

Черный рак яблонь, в просторечье «антонов огонь»

Ареолы, где встречается болезнь

Заболевание опасное и широко распространенное. Наиболее часто оно встречается в южных и северных широтах, не обходит стороной центральные районы. В местностях с резкими перепадами температуры по весне или осенью болезнь диагностируется достаточно часто. Замечена такая особенность – вспышки рака часто возникают после урожайного яблочного года.

Фото 4

Специалисты выделили ряд провоцирующих факторов:

  • истощенность и ослабленность яблонь;
  • заражение одновременно другими возбудителями;
  • ожоговые повреждения от мороза или солнечного излучения;
  • посадка деревьев на тяжелых суглинках;
  • избыток влаги.

Фото 5

Особенности возбудителя

Возбудитель болезни особый грибок, выбрасывающий пикниды при повышенной влажности. Он размножается спорами, обильно распространяет их на здоровые участки растений. Самая оптимальная температура для заражения 22-30 градусов. Споры сохраняются в коре до 2 лет. Если с помощью лупы осмотреть дерево можно увидеть язвочки – пикниды.

Проявления заболевания

Гриб поражает листья, ветви, плоды. Он распространяется на завязи и цвет. Кажется, что цветки опалили огнем. Лепестки чернеют и сворачиваются. Пестик и тычинка темнеют Опасное место болезни – кора.

При ее повреждении плодоносность деревьев резко снижается. По началу, заболевание протекает бессимптомно. По мере прогрессирования появляются такие признаки:

  1. Проявления при поражении коры

Фото 6

  • деревья имеют обугленный вид, как после пожара. Именно этот симптом определяет название черный рак. Или как говорят садоводы, антонов огонь;
  • на коре есть круглые бурые углубленные пятна;
  • чуть позже на них появляется черный налет, похожий на сажу;
  • постепенно процесс нарастает, и место обугливания увеличивается, захватывая новые участки;
  • здоровая кора по краям поражения приподнимается;
  • между больной и здоровой зоной образуется пограничный разрыв, из-за него появляются трещины;
  • трещины приводят к отслойке коры, обнажая оголенную древесину;
  • обнаженные области быстро чернеют;
  • кора сильно портится.
  1. Изменения на листьях

Фото 7

  • появляются пятна красные или бурые;
  • они возникают сразу после выхода из почек;
  • сначала пятнышки мелкие и равномерно распределены по поверхности;
  • когда их размер превышает 5-6 мм, они буреют;
  • имеют фору лопастей;
  • по центру возникает просветленный участок;
  • пятно постепенно расширяется; серость заполняет все свободные зоны между жилками;
  • постоянно возникают новые пятна, как будто одни пятнышки порождают другие;
  • грибок охватывает лист целиком.
  1. Признаки поражения яблок

Фото 8

  • плоды поражаются возбудителем до их созревания;
  • на них можно увидеть типичные черные подкожные пятна;
  • насекомые разносят грибок по всем яблокам;
  • пятна быстро оборачивают плод со всех сторон;
  • быстро портится и темнеет мякоть;
  • плоды морщатся и высыхают;
  • пораженные яблоки черны и напоминают черную гниль.

Опасность, которую таит черный рак

Обилие пораженных зон на коре, быстрое усыхание листьев – признак скорой гибели. Отпиливание больных побегов ничего не меняет, болезнь продолжает прогрессировать. Листья рано засыхают и опадают. Качества плодов резко ухудшаются. Если ничего не делать дерево умрет через 2 года с момента заражения.

Меры профилактики

  1. Очищать кору с помощью железных щеток, труху сжечь;
  2. Проводить обрезку, обвязку;
  3. Бороться с вредными насекомыми;
  4. Опрыскивать биосредствами;
  5. Вырезать больные засохшие ветви;
  6. Белить штамбы;

Лечение

  1. Кору с грибками удаляют.
  2. Раны смазывают олифой, краской, садовым варом, зеленкой.
  3. Проводят дезинфицирующую обработку медным купоросом.
  4. Можно применять марганцовку, соляной раствор с йодом.
  5. Листья опрыскивают бордоской жидкостью.

Фото 9

Парша яблони

Как она выглядит, кто возбудитель?

Фото 10

Болезнь легко идентифицируется благодаря характерным признакам. На листьях образуются оливковые пятна. Постепенно они чернеют и трескаются. Грибок вовлекает в патологические изменения все части яблони — листья, черешки, плоды, цветки, побеги. На коре появляются вздутия, вскоре они лопаются. Кора растрескивается. Возбудитель — гриб вентурия. Он легко распространяется на здоровые растения при помощи фусикладиума. Это его бесполая форма. Споры в период вегетации заносятся на листья и крепятся к ним слизистой оболочкой. Факторы, влияющие на распространение — влажность, загущенность деревьев, тепло.

Фото 11

Стадии болезни

Через 2 недели после открытия почек можно заметить признаки патологии.

  1. Первая стадия — это появление оливковых пятен на листочках.
  2. Следующий этап – поражение веток и плодов. Здесь видны затемненные участки пораженной ткани. Плоды гибнут и разрушаются. Листья досрочно опадают.
  3. Заключительная стадия – сопротрофная. Осенью гриб перемещается в опавшие листья, где перезимовывает. Весной снова в сумках созревают споры, заражая новые участки.

Фото 12

Профилактика

  1. Осенние работы
    • обрезка засохших веток;
    • зачистка коры;
    • побелка стволов;

Фото 13

  • Опрыскивание 5% купоросом кроны дерева.
  1. Весенние действия
  • опрыскивание 1% бордоской жидкостью до распускания почек и сразу после цветения;
  • использование для обработки купрозана, цинеба;
  • третье опрыскивание через полмесяца после цветения;
  • использование биостимуляторов — гумат калия, или биофунгицидов;
  • обработка препаратами раек, вектра, циркон.

Лечение фунгицидами

При использовании противогрибковых средств нужно выбирать препараты с разным основным действующим веществом. Чтобы не вызвать привыкаемость у грибка. Лучшими принято считать препараты 3 и 4 класса опасности. Они не накапливаются в плодах и не опасны для кожи людей.

Проводят голубое опрыскивание. Это обработка медным купоросом и бордоской жидкостью крупнокапельным способом. Яблони после него стоят в голубых нарядах, отсюда такое название.

Выбор химпрепаратов:

  • Гамаир. 10 таблеток растворяют в 10л воды.
  • Хорус. Эффективен при низких температурах. Хорош для весенней и осенней обработки.
  • Фитолавин. Стрептотрициновый антибиотик. Готовят раствор — 20 мл на 10 л воды.
  • Строби. 2 мл на 10 л жидкости. Используют при парше, росе, сажистом грибе.

Фото 14

Цистоспороз

Болезнь хорошо заметна даже с неблизкого расстояния. На коре видны бугорки с очагами спор. Ярко-красно-коричневые точки прекрасно выделяются на фоне темной древесной коры.

Ветви яблони быстро сохнут. Восстановить их невозможно даже после правильно проведенного лечения. Опасность цитоспороза в быстром усыхании ветвей и гибели всего дерева, если опоздать с терапией.

Фото 15

Лечение

Главное – удалять пораженную кору и засохшие ветки. Это единственный способ избавиться от цепкого возбудителя.

Фото 16

Профилактика

  • обязательная побелка стволов два раза в год — весной и осенью;
  • опрыскивание раствором хома до набухания почек и после цветения;
  • обработка медным купоросом накануне цветения;
  • зачистка ножом поврежденных участков, смазывание медным и железным купоросом;
  • замазка ран масляной краской или олифой.

Плодовая гниль, монилиоз

Болезнь по традиции возникает в конце августа, при поспевании урожая. Особенно этому способствует дождливая погода. А если дерево уже болеет паршой или на него напало плодожорка, то быстрое заражение плодовой гнилью гарантировано на все 100%.

Фото 17

Симптомы монилиоза

На яблоке возникает небольшое пятно, быстро увеличивающееся в размерах и полностью охватывающее плод. Яблоко сильно размягчается, снаружи имеет бурый окрас. Есть его нельзя. Монилиоз считается более коварной болезнью, чем парша, так как поначалу болезнь развивается незаметно. При сборе урожая гниль с легкостью распространяется на здоровые зоны через прикосновение рук.

Наступление морозов гниль отлично переносит в мумифицированных яблоках.

Фото 18

Профилактика

  • пораженные плоды подлежат немедленному удалению;
  • падалицу нужно сразу закапывать поглубже;
  • проводить весеннюю обработку бордоской жидкостью;
  • опрыскивать яблони хлорокисью меди;
  • обработка кроны 5% мочевиной.

Фото 19

Лечение

Эффективный препарат для лечения плодовой гнили – средство «Хом». Его готовят по инструкции. Обработку проводят два раза. Сначала при вегетации, потом после цветения.

Млечный блеск

Проявления болезни, ее причины

Базидиальный гриб – виновник болезни. Он заражает листья и ветки. Яблоня медленно гибнет. Вспомогательные факторы заболевания:

  • дефицит минералов;
  • неправильный полив;
  • вымерзание коры.

Фото 20

Характерный признак – поражение имеет молочный цвет и перламутровый блеск. Заболевание начинается в разгар лета – в самую жару. Поражаются первые несколько веточек, и уже через время процесс переходит на ствол и скелетные ветви. Ветви не растут и не плодоносят. Фрукты не наливаются и осыпаются. Дерево постепенно сохнет.

Профилактика

  • внесение фосфорно-калийных удобрений;
  • обрезка больных веток, обработка олифой;
  • дезинфекция срезов купоросом;
  • побелка штамбов и скелетных ветвей 20% известковым раствором.

Фото 21

Бактериальный ожог, или бактериоз

Возбудители заболевания – особые грамотрицательные палочки. Они поражают и зрелые, и совсем молоденькие яблони. Процесс спускается сверху вниз. Чаще всего инфекция заносится с вновь приобретенным посадочным материалом. Факторы, провоцирующие развитие:

  • теплые дождики;
  • жара.

Из-за бактериального ожога дерево утрачивает цвет.

Фото 22

Описание проявлений

Главные симптомы бактериоза:

  • черные типичные пятна по всей яблоне;
  • на ветвях – пятна водянистые и темные;
  • на листьях – имеют темный вид, как будто обгоревшие и обуглившиеся участки;
  • листья по-особенному начинают загибаться;
  • несмотря на тяжелые поражения, листья продолжают висеть на яблоне;
  • зараженные цветки вместо белых становятся темными и полностью осыпаются;
  • плоды приобретают неестественный темный цвет и висят на деревьях до осени.

Фото 23

Профилактика

Для предупреждения инфекции новые саженцы подлежат тщательному осмотру. Важно проводить борьбу с вредителями и паразитами, вызывающими болезни. Почву проливать медным купоросом — 60 г на ведро воды. Правильно применять агротехнические приемы.

Лечение

Осенью нужно обрезать заболевшие ветви. Место среза должно находиться на 20 см ниже места некроза. Проводят дезинфекцию. Для поднятия устойчивости опрыскивают яблони бордоской жидкостью в фазу вегетации.

описание с фото и лечение, названия заболеваний листьев, ствола и плодов

Болезни яблонь могут приносить много трудностей самим растениям и их хозяевам. Мало того, что яблони сами страдают, и это в первую очередь влияет на их плодоношение, так они ещё могут заразить и другие культуры на соседних участках. Краткое рассмотрение болезней яблонь и их лечение поможет садоводам вооружиться знаниями и сохранить сад здоровым.

Проявление болезни на яблоне.

Содержание

  1. Почему яблони болеют
  2. Грибковые заболевания
  3. Мучнистая роса
  4. Парша
  5. Ржавчина
  6. Бурая пятнистость, филлостиктоз
  7. Цитоспороз
  8. Чёрный рак
  9. Плодовая гниль монилиоз
  10. Млечный блеск
  11. Фитофтороз
  12. Бактериальные заболевания
  13. Бактериальный ожог, некроз или бактериоз
  14. Бактериальный корневой рак
  15. Вирусные болезни яблонь
  16. Мозаика
  17. Звёздчатое растрескивание плодов
  18. Метельчатая пролиферация
  19. Розеточность-мелколистность
  20. Бороздчатость древесины
  21. Другие болезни
  22. Повреждение дерева
  23. Излишек или недостаток влаги
  24. Термические повреждения
  25. Насекомые паразиты
  26. Плохой уход
  27. Дефицит минеральных веществ
  28. Общие принципы борьбы с болезнями яблонь
  29. Рекомендации по предотвращению возникновения болезней
  30. Заключение

Почему яблони болеют

Есть несколько основных причин того, почему растения болеют. Заболевания могут быть грибкового происхождения, вирусные или бактериальные. Именно из-за них растения поражаются тем или иным видом повреждения. На самом деле возникнуть эти симптомы могут как следствие повреждений, попадания грязного воздуха, неправильного ухода или если источники заражения будут принесены птицами или насекомыми с соседнего участка. Поэтому необходимо регулярно проверять состояние всего сада и проводить профилактические мероприятия.

Грибковые заболевания

Как ясно из названия этого подвида болезней, они возникают из-за того, что в тело растения попадают споры грибков или фитопатогенные микроорганизмы. Если их не уничтожить сразу, то они будут прорастать и останутся в тканях дерева надолго.

Мучнистая роса

Это одно из самых распространённых заболеваний яблочных деревьев, вызванных грибками. Появляется роса по всему растению, начиная от коры и заканчивая даже кончиками листьев и почками весной. Из-за воздействия мучнистой росы молодые листочки покрываются белым налётом, со временем закручиваются, темнеют и осыпаются. То же самое происходит и с бутонами. Если своевременно не уничтожить заболевание на корню, то яблоня полностью замедлит свой рост и плодов не будет.

Так выглядит мучнистая роса.

Для профилактики появления мучнистой росы необходимо проводить весенние опрыскивания. Используется бордосская жидкость или хлорокись меди. Если степень повреждения довольно большая и необходимо проводить экстренные меры, то потребуется применить более серьёзные фунгицидные препараты. Это может быть Топаз, Строби или Хом. Для того чтобы закрепить результат обработки, можно проводить опрыскивание ещё два раза за сезон. Например, сразу после цветения и после сбора урожая.

Парша

Это ещё одна из грибковых болезней листьев яблони, что очень часто возникает на растениях, которые произрастают в условиях высокой влажности и температуры. Если в течение лета случались перепады высоких и низких температур, то необходимо внимательно осматривать дерево, чтобы обнаружить первые симптомы парши. Если грунт на участке кислый, то это также является катализатором восприятия яблонь грибковыми болезнями. Проявления болезни можно обнаружить на листьях и фруктах, большие пятна буро-оливкового оттенка со временем становятся коричневыми.

Парша на листьях плодового дерева.

Для профилактики используют опрыскивание весной 3-процентным раствором бордоской жидкости. Однако сопутствующими вариантами ухода будут также своевременная обрезка кроны, чтобы она не была сильно загущена. Также необходимо в приствольном кругу поддерживать порядок, чтобы минимизировать заражение из мусора.

Лечение проводят специальными биофунгицидными препаратами. Это Цитофлавин, Фитоспорин, Хорус или Гамаир. В составе этих веществ большое количество меди. При слишком запущенных случаях применяют агрессивные препараты, такие как Абига-пик, Строби или Скор. Однако здесь важно будет правильно подобрать дозировку и соблюдать все требования безопасности. Придётся работать в специальных защитных костюмах и распираторах, в сухую и тёплую погоду.

Ржавчина

Название этой грибковой болезни точно описывает первые симптомы. На листочках яблони появляются небольшие рыжие пятна, будто они слегка покрываются ржавчиной. Однако не стоит быть слишком беспечными и воспринимать их как недостаток железа. В первую очередь при проявлении симптомов нужно переходить к лечению, чтобы болезнь не повредила ветви и плоды.

Ржавчина на яблоне.

Профилактическими мерами, которые помогут не допустить появление ржавчины яблони, являются:

  • очистка приствольного круга;
  • побелка стволов;
  • внесение фосфорных и калийных удобрений;
  • правильная обрезка;
  • посадка растений на достаточном расстоянии друг от друга.

Для лечения необходимо в первую очередь максимально удалить все повреждённые листочки, затем провести опрыскивание раствором медного купороса или бордоской жидкости. Если распространение очень большое, то нужно использовать коллоидную серу или фунгицидные препараты, например, Чемпион или Абига-пик.

Бурая пятнистость, филлостиктоз

Симптомы болезни на листочках можно обнаружить летом, если долго стоит высокая температура и при этом много дождей. Они выглядят как небольшие коричневые круги, по центру которых есть чёрные точки. Если их своевременно не удалять, то они полностью расходятся на все листья. Вследствие большого повреждения нарушается процесс фотосинтеза, из-за чего болеет вся яблоня, а плоды могут терять свои вкусовые качества и полезные свойства.

Проявление филлостиктоза.

Мерами профилактики является своевременная уборка приствольного круга, чтобы не распространять заболевание, профилактические опрыскивания бордоской жидкостью. Очень часто пятнистость переносит тля, поэтому при первых проявлениях вредителей необходимо сразу же их уничтожать.

Для правильного лечения в первую очередь нужно удалить все повреждённые листочки, очистить корону при помощи обрезки и провести опрыскивание специальными препаратами.

Цитоспороз

Цитоспороз является грибковым заболеванием, которое поражает кору растения. Первые симптомы – это небольшие тёмные язвы на поверхности коры, которые быстро проникают в ткани яблони. Очень часто растения становятся восприимчивыми к цитоспорозу, если их неправильно подготовили к зиме, и они получили солнечные ожоги или обморожения.

Профилактическими методами защиты является побелка приствольного круга известью и глиной, с добавлением медного купороса. Также важно проводить своевременные подкормки, чтобы яблоне хватало сил пережить холодные времена.

Заболевание Цитоспороз.

Если повреждение уже появилось на коре, его необходимо будет максимально срезать с захватом живой ткани и зачистить края. Затем проводят опрыскивание больного участка и всей яблони при помощи Хома или медного купороса. Болезнь на яблоне распространяется довольно быстро и стремительно, именно поэтому необходимо регулярно осматривать побеги, чтобы обнаружить первые симптомы появления цитоспороза. К лечению необходимо переходить максимально быстро, ведь в запущенных ситуациях он захватывает все ткани растения, и яблоню придётся уничтожить.

Чёрный рак

Чёрный рак растения проявляется на всех его частях. На коре образуются тёмные пятна, а затем трещины, на листочках также появляются чёрные пятнышки, а плоды начинают гнить. Этот грибок может проникать в ткани растений через трещины или морозобоины. В зоне риска находятся взрослые и даже старые яблони. Необходимо регулярно их осматривать, ведь развитие заболеваний идёт очень стремительно, а лечения на поздней стадии практически нет.

Черный рак на взрослой яблоне.

Мерами профилактики болезни является правильный уход за яблоней, подготовка к зиме и побелка ствола. Если заболевание уже проявилось, то необходимо переходить к радикальным действиям.

Начинают лечение с сильного среза заражённого участка при помощи острого ножа. Лучше захватить больше, чтобы зацепить участок со здоровой тканью и не оставить спорам шанса на развитие. Обнажённый ствол необходимо хорошо промыть густым концентрированным раствором медного купороса, после этого оставить на несколько дней, чтобы он просох и замазать садовым варом или масляной краской. Если процедуры будут проведены своевременно, плодовая культура справится с болезнью. Но если чёрные пятна снова начали появляться, то, по всей вероятности, придётся всю яблоню спилить.

Плодовая гниль монилиоз

Коварное заболевание, из-за которого очень быстро портятся фрукты. Распространяется грибок очень быстро, начиная с небольшого количества и поражает полностью яблочки. Самая большая проблема в том, что на ранней стадии его выявить невозможно, а при сильно запущенной проблеме лечения практически нет.

Плодовая гниль.

Для профилактики необходимо проводить весенние опрыскивания фунгицидными препаратами, бордоской жидкостью и хлорокисью меди. Проводится также обработка раствором медного купороса.

Если уже появились поражённые плоды, то их необходимо сорвать и сжечь. Грибок очень долго является жизнеспособным, поэтому необходимо поражения сжигать.

Млечный блеск

Грибковая болезнь млечный блеск начинает проявляться на листочках, а затем переходит на кору. Заболевшие листья будто покрыты бело-жёлтыми налётом. Для профилактики необходимо проводить обработку медным купоросом и бордоской жидкостью.

Так выглядит млечный блеск на яблоне.

Это заболевание не лечится никакими фунгицидными препаратами, поэтому при первых проявлениях и симптомах необходимо удалять повреждённые части и сжигать. После удаления потребуется хорошо дезинфицировать места среза, затем замазать садовым варом.

Фитофтороз

Заболевание, которое часто появляется на овощных культурах, на яблочном дереве проявляется в виде гнили корневой шейки. Происходит заражение из-за появления ран или трещин на растении. Грибок часто поражает основание ствола, иногда переходит на корни, и яблоня начинает медленно отмирать.

Поражение фитофторозом.

Правильного лечения нет, необходимо проводить ряд комплексных мер профилактики и внимательно выбирать место для посадки яблони, ведь фитофтора часто садится на шейку корня растения, посаженного в заболоченных местностях.

Бактериальные заболевания

В этой подборке болезни коры яблонь и листочков, которые возникают вследствие поражения одноклеточными организмами, бактериями.

Бактериальный ожог, некроз или бактериоз

Это заболевание очень часто возникает в период жары и высокого уровня влаги. Но ещё чаще продаются заражённые саженцы, необязательно яблонь, многих других культурных растений. Получается, что сами садоводы заносят на свой участок бактерии, которые быстро распространяются. Обнаружить заболевание можно, если внимательно посмотреть на яблоню. На стволах появляются выцветшие пятна, на листочках эти пятна очень быстро занимают большую площадь, из-за чего они темнеют и скручиваются. Фрукты от этой болезни плодов яблок темнеют и растут неправильной формы.

Бактериальный ожог.

Среди мер профилактики одно, которое действует стопроцентно: внимательно осматривать перед посадкой все саженцы. Не допустить развитие бактериоза поможет профилактика вредителей, весеннее опрыскивание бордоской жидкостью и своевременное удаление заболевших частей.

Бактериальный корневой рак

Через раны определённый вид бактерий может проявляться в корнях. Первые симптомы бактериального корневого рака – наросты на корневой системе, которые очень быстро распространяются, выделяют ещё больше бактерий и гниют. Из-за этого заболевания яблоня чаще всего гибнет.

Бактериальный корневой рак.

Опасность болезни в том, что она практически не проявляется на ранних стадиях. Необходимо регулярно осматривать даже шейку корня. При первых симптомах распространения нужно продезинфицировать грунт. Для этого в почву можно внести известь или раствор формалина.

Вирусные болезни яблонь

Возбудителями этого ряда заболеваний являются мельчайшие частицы белка, вирусы. Они возникают на клетках растения, влияют на их состояние и способность расти здоровыми.

Мозаика

В зависимости от того, насколько сильно распространение мозаичности, на листочках яблони может проявляться жёлтый узор. Его форма может быть произвольной и абсолютно неправильной, обнаружить его довольно сложно. Листья начинают мельчать, немного подсыхают. Осенью заболевание более заметно, потому что фрукты становятся безвкусными, а сама яблоня будто ослабленная.

Мозаика на листьях яблони.

Как такового лечение мозаики нет. Необходимо следить за тем, чтобы в саду всегда был порядок и проводить все меры профилактики  заболеваний. Повреждённые листочки, если такие были своевременно обнаружены, лучше срезать и сжечь. При большом распространении заболевания придётся уничтожить всю яблоню.

Звёздчатое растрескивание плодов

Точно неизвестно, какой из вирусов является возбудителем этой болезни. Однако его развитие очень ощутимо сказывается на урожае. В первую очередь она проявляется на молодых фруктах. На плодах возникают небольшие коричневые пятна, которые выглядят высохшими, а со временем появляются на пятнах трещинки именно звёздочной формы. Яблоки не созревают полностью и деформируются.

Звёздчатое растрескивание плодов.

Мерами профилактики является посадка здорового материала и своевременная обработка от вредителей. Важным также содержать чистым приствольный круг, чтобы не допустить в нём зимовку вредных микроорганизмов.

Метельчатая пролиферация

Болезнь возникает чаще всего в конце сезона и проявляется в чрезмерном развитии тонких боковых веточек или корневой поросли. Это выглядит как будто от кончика молодой ветки отошли сотни малюсеньки побегов. Из-за распространения заболеваний корни растений не успевают справляться с огромным потоком работы по обеспечению необходимого количества питательных веществ для роста, из-за чего яблоня прекращает формировать плоды.

Среди мер профилактики есть только полноценный уход за всеми плодовыми культурами. Лечения от пролиферации нет, садоводы рекомендуют уничтожать яблоню полностью. Однако, если заболевание не слишком распространилось, можно попробовать провести кардинальную обрезку, удалить заражённые ветви и провести опрыскивание содержащими медь препаратами.

Розеточность-мелколистность

Проявления этого заболевания вирусного происхождения. Листья становятся небольшими, скрученными, молодые не развиваются до нужного размера, а взрослые теряют свой оттенок. Болезнь также влияет на междоузлия, розетки листочков становятся деформированными. Хотя растения не умирают сразу же, плодоношение продолжается, но вкус фруктов ощутимо портится.

Розеточность-мелколистность.

Профилактическими мерами, как и в любом другом случае, являются своевременные подкормки яблонь и удаление сорных трав в приствольном кругу.

При первых же признаках проявления мелколистности нужно срезать участки, которые подверглись влиянию вируса. Помогает от массового поражения раствор сернокислого цинка. Его добавляют в масляную краску, если срез на ветке слишком большой и нужно провести обработку раны.

Бороздчатость древесины

Вирусное заболевание проявляется в виде широких полос или борозд на коре яблони, особенно часто возле места прививки или шейки корня. Распространение вируса на коре идёт быстро, начинают проявляться рубцы и вздутия. Заболевшая яблоня ещё какое-то время плодоносит. Однако побеги растут медленно и фрукты странного красного цвета, совершенно несвойственного обычному растению.

Проявление бороздчатости на яблоне.

От этой болезни нет никакого лечения, поэтому опытные садоводы советуют сразу же после того, как замечены первые симптомы, быстро выкорчевать дерево и обработать приствольный круг.

Другие болезни

Очень часто виной проявления заболеваний на деревьях являются сами садоводы. Если допустить ошибки в уходе, то яблони могут пострадать.

Повреждение дерева

Сюда относится любое механическое повреждение, будь то из-за воздействия грызунов зимой, природных катаклизмов, сильных порывов ветра или проблем с формированием кроны.

Лечить растение нужно соответственно выявленной проблеме:

  1. Все повреждения, даже самые мелкие, замазывают садовым варом.
  2. Ствол яблони утепляют на зиму, защищают от грызунов. Если штамб уже пострадал от вредителей, необходимо тщательно зачистить кору, обработать место фунгицидами и постараться залечить.
  3. Что было не было проблем с разломами, особенно на молодой яблоне, её необходимо высаживать и устанавливать рядом опору.
  4. Если есть вероятность, что разломы могут появиться из-за избыточного количества плодов, необходимо делать подпорку и проводить нормирование завязей.

Излишек или недостаток влаги

При правильном поливе яблоня полноценно развивается. Ей необходимо определённое количество влаги, а её избыток или недостаток негативно сказывается на общем состоянии дерева и его роста. Из-за недостатка воды, которую яблоня поглощает через корни из земли, значительно уменьшится количество плодов, а сами фрукты будут деформированными и потеряют свой вкус.

Первые признаки недостатки влаги у яблони.

Избыток воды также сильно влияет на яблоню. В первую очередь это сказывается на иммунитете дерева. Если он снижается, то растение может подвергаться практически любым заболеваниям. Если место посадки выбрано неправильно и влаги слишком много, то может загнивать корневая система яблони.

Термические повреждения

К термическим повреждениям относится как действие холодов, так и воздействие слишком сильных солнечных лучей. Особенно они проявляются весной, когда быстро разогревается ствол и растягивается древесина от быстрого движения сока, а ночью наступают холода, и кора трескается.

Во время подготовки к зиме, чтобы не допустить этих проблем, необходимо использовать укрытие ствола. Ещё до холодов проводят побелку, которая защищает от морозобоин.

Насекомые паразиты

Очень часто вредители являются переносчиками многих вирусов и инфекций, из-за чего и болеет яблоня.

Но они наносят вред листочкам, бутонам, цветам и даже плодам своим воздействием, ведь питаются соками. Чаще всего на яблонях появляются:

  • фруктовая моль;
  • тля;
  • яблонная плодожорка;
  • яблонный цветоед;
  • короед;
  • разного вида клещи.

Чтобы защитить растения от незваных гостей, необходимо весной проводить профилактическое опрыскивание при помощи специальных инсектицидов, которые защищают яблоню от нашествия вредителей. Также в течение сезона необходимо будет несколько раз осматривать культуры на предмет поражения и проводить лечебные опрыскивания.

Плохой уход

Садоводы иногда просто допускают халатность и забывают или намеренно пропускают некоторые важные тонкости ухода. Так, часто не проводится второй раз весеннее профилактическое опрыскивание. От этого после распускания бутонов на солнышке появляются насекомые, что сами вредят молодым листьям и переносят вирусы, инфекции или споры грибка.

Примеров может быть масса, но важен результат – своевременное проведение всех этапов ухода

.

Дефицит минеральных веществ

Для нормального развития плодовой культуре необходим комплекс минеральных подкормок. Недостаток полезных веществ в первую очередь заметен по внешнему виду растения:

  • при недостатке марганца на листьях виднеются пёстрые прожилки;
  • недостаток азота замедляет рост яблони, листья становятся бледными, выцветшими;
  • малое количество меди проявляется в виде небольших коричневых пятен на листочках;
  • если культуре недостаёт фосфора, то на побегах виднеются красные пятнышки, которые со временем сливаются в одно крупное;
  • из-за недостатка бора в организме яблони завязи плодов не могут полноценно формироваться;
  • от недостатка калия листья выцветают и становятся коричневыми.
Внесение подкормки под яблоню

Однако не стоит забывать, что излишек также может нанести вред, и подкармливать яблони минеральными веществами нужно только по рецепту.

Общие принципы борьбы с болезнями яблонь

Все методы лечения и борьбы необходимо начинать с внимательного осмотра. Когда определена проблема, нужно переходить к решительным действиям. Чаще всего самым первым и важным требованием является удаление заражённых частей. Это могут быть кончики ветвей, участки коры или верхушки побегов, даже практически сформированные плоды. В первую очередь необходимо избавиться от источника заболевания, а затем уже переходить к лечению.

Рекомендации по предотвращению возникновения болезней

Чтобы все плодовые культуры в саду были здоровы и мимо прошли болезни яблок, необходимо придерживаться нескольких требований. В первую очередь это меры профилактики:

  • своевременное весеннее опрыскивание бордоской жидкостью и медным купоросом;
  • использование инсектицидных препаратов против вредителей;
  • достаточное количество питательных элементов;
  • очищение приствольного круга;
  • своевременная обрезка;
  • покупка саженцев в проверенных местах, чтобы не допустить заражение участка извне.

Соблюдение всех принципов агротехники является если не гарантией, то максимальной уверенностью в том, что болезни на яблонях не проявятся.

Заключение

Ни один садовод не застрахован от возникновения болезней плодов яблони или листьев. Однако по силам каждому сделать всё, что можно, чтобы предотвратить распространение болезней. Для этого нужно серьёзно относиться к своевременным мерам профилактики. Если следить за состоянием сада и вовремя обнаружить проблему, её очень просто будет лечить довольно простыми методами.

Предыдущая

Болезни и вредителиЧем лечить ржавчину на яблоне

Диагностика типичных болезней яблони: метод глубокого обучения на основе многомасштабной плотной сети классификации

1.

Введение и родственные работы

В настоящее время яблоко является одним из наиболее широко выращиваемых, высокопродуктивных и популярных фруктов в мире. Качество плодов напрямую определяет экономическое развитие яблоневой отрасли. Однако разного рода болезни всегда были одной из основных причин снижения качества и урожайности яблок и наносили непосредственный вред развитию аграрного хозяйства. Таким образом, точная диагностика болезней яблони и правильное лечение являются важными мерами для снижения сельскохозяйственных потерь и содействия экономическому развитию.

В настоящее время диагностика большинства болезней растений по-прежнему зависит от фермеров. Однако, поскольку характеристики изображения некоторых заболеваний схожи, и нет четкой границы между различными степенями одного и того же заболевания, результаты искусственной диагностики могут иметь большое отклонение. Это представляет собой проблему для управления болезнью. Более того, из-за случайного возникновения некоторые заболевания не могут быть обнаружены вовремя. Это скажется на качестве и урожайности плодов, а затем нанесет ущерб развитию аграрного хозяйства. Поэтому становится все более важным использовать компьютерное зрение и методы глубокого обучения для достижения автоматической и точной диагностики заболеваний. По мере непрерывного развития сельскохозяйственной технологии Интернета вещей (IoT) сенсорные сети и системы восприятия информации все чаще используются в сельскохозяйственной отрасли (Khanna and Kaur, 2019).; Муангпрахуб и др., 2019). Это играет ключевую роль в получении своевременной информации о заболеваниях и принятии точных решений по профилактике заболеваний. С точки зрения обработки информации о болезнях растений информация об изображениях стала общей основой для определения типов болезней и оценки степени болезни (Sankaran et al., 2010; Zhang J. et al., 2019).

В традиционной обработке изображений бинаризация часто используется для выделения областей поражения. Эти методы могут обрабатывать изображения с простым фоном, но их нельзя легко применить к сложному фону изображения из-за отсутствия доступных функций изображения. В последние несколько лет традиционные методы обработки изображений получили широкое распространение для выявления и обнаружения болезней растений. Цзоу и др. (2010) использовали метод многопороговой сегментации для определения области поражения яблок. Этот метод позволяет выделить область поражения на поверхности яблока, но тип заболевания не может быть диагностирован. Зарифнешат и др. (2012) использовали искусственную нейронную сеть (ИНС) для прогнозирования объема повреждения яблока. Румпф и др. (2010) использовали метод опорных векторов (SVM) для классификации мультиспектральных изображений поражений и реализации диагностики болезней растений. Омрани и др. (2014) использовали SVM и ANN для диагностики таких заболеваний, как альтернариоз яблочной пятнистости и черная пятнистость, и сравнили эффективность двух моделей. В нашем предыдущем исследовании нейронная сеть с обратной связью, оптимизированная с помощью генетического алгоритма, использовалась для сегментации областей плодов яблока в сложных условиях (Tian et al. , 2018). Затем метод SVM использовался для выделения областей поражения на изображениях плодов. В этом методе реализовано обнаружение болезней яблони в сложной среде. Хотя традиционные методы позволяют диагностировать и обнаруживать болезни растений при определенных обстоятельствах, они неэффективны в сложных условиях. Кроме того, время обработки изображения относительно велико, что не может удовлетворить потребность в своевременной и точной диагностике болезней растений.

Благодаря постоянному повышению вычислительной мощности процессоров технологии искусственного интеллекта и машинного обучения отдают предпочтение технологиям «умного» сельского хозяйства (Patricio and Rieder, 2018). Что касается обработки изображений болезней растений, Mohanty et al. (2016) использовали AlexNet (Крижевский и др., 2012) и GoogLeNet (Szegedy et al., 2015) для распознавания 14 сельскохозяйственных культур и 26 болезней с точностью 99,35%. Изображения набора данных, использованные в этом исследовании, представляют собой обрезанные изображения с монотонным фоном, а не взятые в полевых условиях. Амара и др. (2017) приняли LeNet (Lecun et al., 1998) в качестве основы для выявления болезней листьев бананов на сложных фонах и в условиях освещения. Сладоевич и др. (2016) использовали CaffeNet (Jia et al., 2014) для классификации 13 болезней листьев, и точность достигла 96,3%. Цзян и др. (2019) предложили метод INAR-SSD для диагностики и обнаружения 5 распространенных болезней листьев яблони в режиме реального времени, обеспечивающий среднюю точность 78,80% и скорость 23,13 кадра в секунду. Чжан С. и др. (2019) предложили глобальную объединенную расширенную сверточную нейронную сеть для диагностики 6 типов распространенных болезней листьев огурцов с точностью 94,65%, что лучше, чем обычно используемые глубинные сверточные нейронные сети. Чжун и Чжао (2020) использовали магистраль DenseNet-121 (Huang et al., 2017) для диагностики 6 типов болезней листьев яблони. Для сравнения на основе DenseNet-121 были использованы три метода регрессии, классификация по нескольким меткам и функция потери внимания. Точность достигла 93,51, 93,31 и 93,71% соответственно, достигнув современного уровня. Однако из-за явления потери характеристик изображения трудно повысить точность диагностики просто за счет увеличения глубины сетевых слоев, что создает проблему удовлетворения растущего спроса на диагностику.

Выдающаяся производительность сверточных нейронных сетей основана на достаточном количестве обучающих данных. Во время получения изображений болезни яблони случайность возникновения болезни затрудняет сбор большого количества данных. Традиционные методы увеличения изображения, такие как вращение (Tan et al., 2016), зеркальное отображение (Dyrmann et al., 2016), трансляция (Sladojevic et al., 2016), преобразование масштаба (Bargoti and Underwood, 2016), преобразование яркости, преобразование цвета (Tian et al., 2019б) и мозаика изображений (Tian et al., 2020) применялись в процессе создания набора данных. Однако эти методы не изменяют информацию о суперпикселях изображения и по-прежнему сохраняют сходство цвета, яркости, текстуры и других характеристик между соседними пикселями исходного изображения. В нашем предыдущем исследовании метод Cycle-GAN (Isola et al., 2018; Shen et al., 2019) использовался для создания изображений поражений антракнозом на поверхности здоровых яблок (Tian et al., 2019).а). Этот метод эффективно расширил обучающую выборку. Однако в нашей предыдущей работе были созданы только изображения антракноза. Различные виды заболеваний и разные степени одного и того же заболевания необходимо дополнительно обработать, чтобы проверить выполнимость алгоритма.

В этой статье магистраль многомасштабной плотной сверточной нейронной сети предназначена для диагностики 11 типов изображений, включая здоровые и больные плоды и листья яблок. Основные взносы следующие:

(1) Метод Cycle-GAN был применен для выявления двух болезней, антракноза и кольцевой гнили, на поверхности здоровых яблок. Этот метод завершил аугментацию данных в суперпиксельном пространстве.

(2) Предложена многомасштабная плотная нейронная сеть для диагностики болезней яблони. Повышена эффективность существующих моделей классификации.

(3) В ходе эксперимента было подтверждено, что предложенный метод превзошел другие распространенные модели диагностики заболеваний и достиг современного уровня.

Газета организована следующим образом. В разделе 2 представлены материалы и методы, в том числе получение изображений, увеличение изображения и модели диагностики болезней яблони. Раздел 3 касается экспериментов и производительности предлагаемых методологий. В заключение представлены наши выводы.

2. Материалы и методы

2.1. Подготовка набора данных

2.1.1. Состав набора данных изображений

Набор данных, использованный в нашем исследовании, включает изображения больных листьев, изображения больных плодов, изображения здоровых листьев и изображения здоровых плодов, как показано на рисунке 1. Изображения листьев яблони взяты из программы Challenger-Plant-Disease-Recognition. (https://gitee.com/cheng_xiao_yuan/AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition). Изображения листьев разделены на шесть категорий, включая здоровый лист яблони, общую паршу яблони, серьезную паршу яблони, серую пятнистость яблони, общую ржавчину кедровой яблони и серьезную ржавчину кедровой яблони. Изображения фруктов были собраны в поле. Эти изображения включают пять категорий, в том числе здоровые плоды зеленого яблока, здоровые плоды красного яблока, общий антракноз, серьезный антракноз и кольцевую гниль. Количество собранных исходных изображений показано в таблице 1. Из-за случайного возникновения болезней яблони трудно получить большое количество изображений болезней в поле. Поэтому количество собранных изображений антракноза и кольцевой гнили яблони намного меньше, чем других видов болезней, что не может удовлетворить требованиям обучения нейросетей глубокого обучения. Поскольку некоторые особенности изображений антракноза и кольцевой гнили схожи, и нет четкой границы между различными степенями одного и того же заболевания, для получения богатых характеристик изображений необходимо больше изображений. Однако изображений, собранных в полевых условиях, было недостаточно для обучения глубоких нейронных сетей.

Рисунок 1 . Некоторые изображения набора данных, принятые в этой статье, от сверху до снизу , представляют собой общий антракноз, серьезный антракноз, кольцевую гниль, здоровое зеленое яблоко, здоровое красное яблоко, общую ржавчину кедровых яблок, серьезную ржавчину кедровых яблок, общую паршу яблони. , сильная парша яблони, серая пятнистость яблони, здоровый лист яблони.

Таблица 1 . Категории, метки и количество изображений в наборе данных.

2.1.2. Увеличение данных изображения

Чтобы удовлетворить потребность в количестве изображений в обучающем наборе, Cycle-GAN (Isola et al., 2018) используется для дальнейшего расширения набора данных изображений по сравнению с традиционными методами. Алгоритм Cycle-GAN может реализовать передачу стиля изображения, изучая два разных типа изображений. Другими словами, теперь есть два пространства образцов изображений X и Y . X представляет пространство изображений здоровых яблок, а Y представляет пространство изображений больных яблок. Изображение в космосе 9Ожидается, что 0047 X будет преобразовано в изображение в пространстве Y . Алгоритм Cycle-GAN преобразует изображение x в пространстве X в изображение F ( x ) в пространстве Y через генератор F . Чтобы определить, является ли сгенерированное изображение F ( x ) изображением в пространстве Y , алгоритм Cycle-GAN импортирует дискриминатор D Y , который в сочетании с генератором F , представляет состязательную нейронную сеть, как показано на рисунке 2. Наконец, изучая особенности изображения здоровых и больных яблок, генератор преобразует изображение здорового яблока в изображение больного яблока. Дискриминатор определяет, что сгенерированное изображение находится в наборе данных изображения больного яблока, что завершает преобразование стиля изображения.

Рисунок 2 . Модель Cycle-GAN.

Чтобы исправить недостаточное количество изображений серых пятен и серьезной ржавчины кедровых яблонь в наборе данных болезни листьев яблони, для увеличения исходного изображения были приняты поворот и преобразование яркости. Из-за отсутствия изображений больных яблок, преобразование яркости, преобразование вращения и зеркальное преобразование были впервые использованы для создания обильных изображений. Впоследствии метод Cycle-GAN был использован для изучения признаков на изображениях общего антракноза, серьезного антракноза и кольцевой гнили, а затем для создания этих трех типов поражений на изображениях здорового яблока. После преобразования стиля изображения сгенерированные изображения были предоставлены экспертам по заболеваниям, которые отобрали по 500 изображений каждого типа заболевания, которые можно было использовать в качестве обучающих выборок. Эти сгенерированные изображения были добавлены в набор данных. Состав набора данных после аугментации изображения показан в таблице 1.

2.2. Многомасштабная плотная классификационная сеть

Сеть глубокого обучения — эффективный метод достижения целевой классификации. В последние годы LeNet (Lecun et al., 1998), AlexNet (Крижевский и др., 2012), VGG (Simonyan, Zisserman, 2015), GoogLeNet (Szegedy et al., 2015), DenseNet (Huang et al., 2017), Inception (Szegedy et al., 2016) и т. д. широко использовались в классификации целей. Из-за сложного фона изображений болезней яблони особенности изображений различных болезней схожи, и различия между разными степенями одной и той же болезни незаметны. Следовательно, необходимо дальнейшее повышение производительности существующих сетей глубокого обучения. Как правило, увеличение числа слоев сети используется для улучшения подгонки сети. Однако по мере углубления сетевых слоев признаки изображения нижних слоев постепенно утрачиваются. Это приводит к неадекватному использованию функций изображения. Поэтому, когда сеть достигает определенной глубины, увеличение количества сетевых слоев не может продолжать улучшать ее возможности.

Поскольку классификационные сети серии Inception продемонстрировали превосходную производительность при выполнении нескольких задач классификации, современные нейронные сети Inception-V4 и Inception-ResNet-V2 (Szegedy et al., 2016) были приняты в качестве основы в Эта бумага. Идея многомасштабного соединения и DenseNet была представлена ​​для создания новых моделей сети, достижения цели поощрения повторного использования функций и повышения производительности сети.

2.2.1. Начало-V4 и Начало-ResNet-V2

Сети Inception-V4 и Inception-ResNet-V2 были оптимизированы на основе Inception-V3 (Szegedy et al., 2016). Сетевая структура Inception показана на рисунке 3, где Stem — это базовая структура извлечения признаков, состоящая из нескольких операций свертки и объединения. Модуль Inception-X в магистрали изучает функции изображения с помощью архитектуры передачи функций из нескольких параллельных структур, которая имеет более высокий коэффициент использования функций, чем предыдущие версии Inception. Один из основных механизмов начального модуля показан на рис. 4. Вся начальная структура состоит из нескольких начальных модулей. Есть два основных вклада начальной структуры. Один из них заключается в использовании свертки 1 × 1 для повышения и понижения измерения. Другой заключается в свертывании и агрегировании нескольких измерений одновременно. Inception-ResNet-V2 представляет модуль ResNet по сравнению с Inception-V4, что еще больше повышает производительность сети.

Рисунок 3 . Сетевые структуры Inception-V4 и Inception-ResNet-V2.

Рисунок 4 . Начальный модуль.

2.2.2. DenseNet

Чтобы лучше использовать функции изображения, в сети была введена структура DenseNet (Huang et al., 2017). DenseNet реализует объединение функций на разной глубине, устанавливая плотные соединения между передними и задними слоями, тем самым обеспечивая повторное использование функций.

Каждый модуль Inception-(ResNet-)X на уровне Inception-X и уровне Inception-ResNet-X называется начальным блоком. В качестве примера взяты четыре модуля Inception-A в Inception-V4, показанные на рисунке 5. Выходные данные первого начального блока обрабатываются функцией h2, а затем используются в качестве входных данных второго начального блока. Выход второго начального блока каскадируется с выходом предыдущего блока после работы функции h3. Их объединение является входом третьего блока Inception. Выход третьего начального блока каскадируется с выходом двух предыдущих начальных блоков после функции h4, а затем принимается в качестве входа четвертого начального блока. Наконец, выходы всех начальных блоков объединяются в качестве входных данных последующей сети. В этой статье Hi обозначает нелинейную функцию преобразования, которая представляет собой структуру комбинации пакетной нормализации (BN), выпрямленных линейных единиц (RELU) и свертки (Conv), названную BN-ReLU-Conv (1 × 1)- БН-РеЛУ-Конв (3 × 3).

Рисунок 5 . Плотный начальный блок.

2.2.3. Многомасштабное соединение

На основе плотного начального блока была разработана структура многомасштабной конкатенации для объединения различных глубин сети, как показано на рисунке 6. В сетевой модели многомасштабной конкатенации выходные данные Блок Stem свернут и соединен с выходными данными каждого блока Dense Inception. Результат конкатенации отправляется на средний уровень пула в качестве входных данных. Многомасштабное соединение позволяет использовать сетевые функции разной глубины в финальном обучении, что еще больше улучшает использование функций нижнего слоя.

Рисунок 6 . Многомасштабные плотные нейронные сети.

2.2.4. Подробности обучения модели

В этой статье состав набора данных изображений показан в таблице 1. Чтобы проверить эффективность моделей глубокого обучения, 350 изображений каждого заболевания были случайным образом выбраны из расширенного набора данных изображений в качестве тестового набора. а остальные изображения в качестве тренировочного набора. Все диагностические модели были обучены и протестированы на сервере IW4210-8G. В процессе обучения Multi-scale Dense Inception-V4 и Multi-scale Dense Inception-ResNet-V2 количество эпох было установлено на 4000, минимальный пакет был установлен на 16, отсев был установлен на 0,8, скорость обучения был установлен на 0,0001, а скорость затухания была установлена ​​на 0,95. Функция перекрестной энтропии использовалась в качестве функции потерь следующим образом.

Loss=-1N∑i=1N∑c=1Myiclog(pic),    (1)

, где N — количество обучающих выборок. M — количество категорий. y ic является символьной функцией, которая равна 1, когда истинный класс выборки i равен c , и 0 в противном случае. p ic — вероятность предсказания выборки i , принадлежащей категории с .

3. Эксперименты и обсуждение

3.1. Оценка метода Cycle-GAN

Метод Cycle-GAN представлен на основе традиционных методов увеличения изображения для расширения набора данных изображения. Некоторые изображения здоровых и больных яблок, сделанные в полевых условиях, а также изображения больных яблок, созданные с помощью Cycle-GAN, показаны на рисунках 7–9. Видно, что сгенерированные изображения больных яблок похожи на реальные изображения, а характеристики болезни хорошо сохраняются. Эти изображения могут быть добавлены в набор данных в качестве обучающих образцов. Как описано в разделе 2.1.2, эти квалифицированные изображения выбираются экспертами из сгенерированных изображений. Изображения, соответствующие требованиям, составляют 73,1% всех сгенерированных изображений.

Рисунок 7. (A–D) изображения яблок с общим антракнозом, сделанные в поле, (E–H) изображения здоровых яблок, (I–L) изображения яблок с общим антракнозом, преобразованные из приведенных выше изображений здоровых яблок с помощью Метод Cycle-GAN.

Рисунок 8. (A–D) Изображения яблок с серьезным антракнозом, сделанные в поле, (E–H) изображения здоровых яблок, (I–L) изображения яблок с серьезным антракнозом, преобразованные из приведенных выше изображений здоровых яблок с помощью Метод Cycle-GAN.

Рисунок 9. (A–D) изображения яблок с кольцевой гнилью, сделанные в поле, (E–H) изображения здоровых яблок, (I–L) изображения яблок с кольцевой гнилью, преобразованные из приведенных выше изображений здоровых яблок с помощью Метод Cycle-GAN.

Чтобы лучше оценить метод Cycle-GAN, было проведено сравнение двух обучающих наборов. Один из них — обучающий набор, содержащий изображения, сгенерированные Cycle-GAN. Другой — это набор данных, в котором используются только традиционные методы увеличения, такие как преобразование яркости, преобразование вращения и зеркальное преобразование. Два обучающих набора использовались для обучения моделей классификации, и результаты тестирования показаны в таблице 2. Согласно экспериментальным результатам, метод Cycle-GAN может генерировать новые обучающие выборки в суперпиксельном пространстве и улучшать качество обучения. набор данных более эффективно, чем традиционные методы увеличения изображения.

Таблица 2 . Результаты тестирования на разных наборах данных.

3.2. Сравнение различных моделей

Для оценки производительности предлагаемой многомасштабной плотной архитектуры Inception-V4, Inception-ResNet-V2, многомасштабной плотной Inception-V4, многомасштабной плотной Inception-ResNet-V2, LeNet , AlexNet, VGG и Densenet-121 сравнивались. Все модели классификации были обучены и протестированы на сервере IW4210-8G. Параметры обучения всех моделей были унифицированы. Экспериментальные результаты восьми моделей показаны в таблице 3. Из таблицы 3 видно, что нет прямой зависимости между временем обучения и размером модели, а внедрение методов соединения функционального слоя, таких как ResNet, может ускорить конвергенция нейронной сети. Внедрение многомасштабного соединения и DenseNet значительно улучшило производительность моделей Inception-V4 и Inception-ResNet-V2. Модель Multi-scale Dense Inception-ResNet-V2 обеспечивает наилучшую точность, превосходит модель Densenet-121 и реализует самые современные характеристики.

Таблица 3 . Сравнение разных моделей.

3.3. Диагностика различных заболеваний

В данной работе предложены две модели для классификации изображений по 11 категориям. Результаты диагностики различных заболеваний показаны в таблице 4. Точность1 — это результат диагностики модели Multi-scale Dense Inception-V4, а Accuracy2 — результат диагностики модели Multi-scale Dense Inception-ResNet-V2. Из результатов таблицы 4 видно, что здоровые листья яблони и здоровые плоды яблони обладают наибольшей диагностической точностью. Поскольку различие между общим заболеванием и серьезными заболеваниями неочевидно, это влияет на точность результата диагностики. Кроме того, признаки серой пятнистости яблони и ржавчины кедровой яблони имеют определенное сходство, поэтому среди исследуемых образцов приводится несколько неточных результатов диагностики. Однако, объединив результаты различных категорий, две новые модели показали превосходные результаты и могут соответствовать требованиям диагностики.

Таблица 4 . Результаты диагностики двух моделей для разных заболеваний.

3.4. Сценарии практического применения

Для применения модели диагностики заболеваний в реальном сценарии разработано соответствующее программное обеспечение для управления заболеваниями. Программное обеспечение состоит из человеко-компьютерного интерфейса на веб-странице и облачной системы обработки данных. Модель классификации Multi-scale Dense Inception-ResNet-V2 развернута в облачной системе обработки данных. На практике персонал сада может загружать изображения болезней, собранные в поле, через интерфейс человек-компьютер. Облачная система получает результаты диагностики путем обработки загруженных изображений и передает обратную связь интерфейсу человек-компьютер. Некоторые результаты диагностики показаны на рис. 10. В сценариях практического применения было диагностировано 54 изображения болезней, собранных в садах, и точность диагностики составила 94,44%. Благодаря постоянному расширению наборов данных изображений заболеваний модель диагностики также может идентифицировать больше видов заболеваний, что в дальнейшем будет отражать способность к обобщению.

Рисунок 10 . Несколько результатов диагностики в сценариях практического применения. (A) Обыкновенный антракноз, (B) Серьезный антракноз, (C) Кольцевая гниль.

4. Выводы

В этой статье предлагается многомасштабная плотная сетевая архитектура для диагностики изображений 11 категорий, включая здоровые листья и плоды яблони и типичные больные листья и плоды яблони. Результаты диагностики достигли современного уровня производительности. Подробная работа сводится к следующему.

(1) Чтобы решить проблему недостаточности данных изображений для общего антракноза, серьезного антракноза и кольцевой гнили, метод Cycle-GAN используется для изучения особенностей изображений здоровых и больных яблок и создает различные категории поражений. на поверхности здорового яблочного изображения. Эксперименты подтвердили, что сгенерированные изображения значительно обогатили набор данных изображений. Метод Cycle-GAN превосходит традиционные методы увеличения изображения.

(2) Метод соединения DenseNet и Multi-scale используется для улучшения существующих моделей глубокого обучения, а также предлагаются модели классификации Multi-scale Dense Inception-V4 и Multi-scale Dense Inception-ResNet-V2. Эксперименты показали, что точность обнаружения двух предложенных моделей достигла 94,31 и 94,74% соответственно, что не только улучшает результаты классификации исходных моделей, но и обеспечивает современные диагностические характеристики.

В дальнейшей работе мы соберем больше изображений различных видов болезней яблони и проанализируем характеристики изображений различных заболеваний. Возможности автоматической диагностики будут улучшены за счет расширения набора данных и улучшения модели.

Заявление о доступности данных

Первоначальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью/дополнительный материал. Дальнейшие запросы можно направлять соответствующему автору/авторам.

Вклад авторов

Ю.Т. отвечал за методологические исследования и написание статей. EL и MT руководили исследовательскими идеями и рамками статьи. ZL отвечал за исследования по увеличению данных о заболеваниях. XH предоставил исходные данные для экспериментов. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Эта работа была поддержана Национальным планом ключевых исследований и разработок (2017YFC0806501), Национальным фондом естественных наук (U1713224 и 619).73300) и Инновационный научно-технический проект Пекина (Z181100003818007).

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все утверждения, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно отражают претензии их дочерних организаций, издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

Ссылки

Амара Дж., Буазиз Б. и Алгергови А. (2017). «Подход, основанный на глубоком обучении, для классификации болезней банановых листьев», в Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW 2017), 17. Fachtagung des GI-Fachbereichs, Datenbanken und Informationssysteme (DBIS) (Штутгарт), 79–88. .

Барготи С. и Андервуд Дж. (2016). «Глубокое обнаружение плодов в садах», Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) 9, 2017 г.0048 (Сингапур), 1–8. doi: 10.1109/ICRA.2017.7989417

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дирманн М., Карстофт Х. и Мидтиби Х. (2016). Классификация видов растений с использованием глубокой сверточной нейронной сети. Биосистем. Eng . 151, 72–80. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2016.08.024

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Хуан Г., Лю З. В. Д., Маатен Л. и Вайнбергер К. (2017). «Плотно связанные сверточные сети», в Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (Гонолулу, Гавайи), 2261–2269. doi: 10.1109/CVPR.2017.243

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Изола П., Чжу Дж., Чжоу Т. и Эфрос А. (2018). «Преобразование изображения в изображение с помощью условных состязательных сетей», в 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (Гонолулу, Гавайи), 1063–6919. doi: 10.1109/CVPR.2017.632

CrossRef Полный текст | Академия Google

Jia, Y., Shelhamer, E., Donahue, J., Karayev, S., Long, J., Girshick, R., et al. (2014). «Caffe: сверточная архитектура для быстрого внедрения функций», в MM 2014 – Proceedings of the 2014 ACM Conference on Multimedia (Orlardo, Forida). doi: 10.1145/2647868.2654889

CrossRef Full Text | Google Scholar

Цзян П., Чен Ю., Лю Б., Хе Д. и Лян К. (2019). Обнаружение болезней листьев яблони в режиме реального времени с использованием подхода глубокого обучения на основе усовершенствованных сверточных нейронных сетей. Доступ IEEE . 7, 59069–59080. doi: 10. 1109/ACCESS.2019.2914929

CrossRef Full Text | Google Scholar

Ханна А. и Каур С. (2019). Эволюция Интернета вещей (IoT) и его значительное влияние на точное земледелие. Вычисл. Электрон. Агро . 157, 218–231. doi: 10.1016/j.compag.2018.12.039

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крижевский А., Суцкевер И. и Хинтон Г. (2012). «Классификация Imagenet с помощью глубоких сверточных нейронных сетей», в NIPS’12 — Материалы 25-й Международной конференции по системам обработки нейронной информации (Ред-Хук, Нью-Йорк), 84–90. doi: 10.1145/3065386

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Лекун Ю., Боту Л., Бенжио Ю. и Хаффнер П. (1998). Градиентное обучение применительно к распознаванию документов. Проц. IEEE 86, 2278–2324. doi: 10.1109/5.726791

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Моханти С., Хьюз Д. и Салате М. (2016). Использование глубокого обучения для обнаружения болезней растений на основе изображений. Фронт. Завод Наука . 7:1419. doi: 10.3389/fpls.2016.01419

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Муангпрахуб Дж., Буннам Н., Каджорнкасират С., Лекбангпонг Н., Ваничсомбат А. и Ниллаор П. (2019). Анализ данных IoT и сельского хозяйства для умной фермы. Вычисл. Электрон. Агро . 156, 467–474. doi: 10.1016/j.compag.2018.12.011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Омрани Э., Хошневисан Б., Шамширбанд С., Сабухи Х., Ануар Н. и Насир М. (2014). Потенциал регрессии опорных векторов на основе радиальной базисной функции для обнаружения болезни яблони. Измерение 55, 512–519. doi: 10.1016/j.measurement.2014.05.033

CrossRef Full Text | Google Scholar

Патрисио Д. и Ридер Р. (2018). Компьютерное зрение и искусственный интеллект в точном земледелии для зерновых культур: систематический обзор. Вычисл. Электрон. Агро . 153, 69–81. doi: 10.1016/j.compag.2018.08.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Rumpf, T. , Mahlein, A., Steiner, U., Oerke, A., Dehne, H., and Plümer, L. (2010). Раннее обнаружение и классификация болезней растений с помощью машин опорных векторов на основе гиперспектральной отражательной способности. Вычисл. Электрон. Агро . 74, 91–99. doi: 10.1016/j.compag.2010.06.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Санкаран С., Мишра А., Эхсани Р. и Дэвис К. (2010). Обзор передовых методов обнаружения болезней растений. Вычисл. Электрон. Агро . 72, 1–13. doi: 10.1016/j.compag.2010.02.007

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Шен Т., Гоу К., Хе З. и Чен В. (2019). Обучение на состязательных медицинских изображениях для рентгеновской сегментации массы молочной железы. Вычисл. Методы прог. Биомед . 180:105012. doi: 10.1016/j.cmpb.2019.105012

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Симонян К. и Зиссерман А. (2015). «Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабного распознавания изображений», в 2015 International Conference on Learning Representations (ICLR) (Сан-Диего, Калифорния), 1–14. Препринт arXiv arXiv:1409.1556 .

Сладоевич С., Арсенович М., Андерла А., Кулибрк Д. и Стефанович Д. (2016). Распознавание болезней растений на основе глубоких нейронных сетей по классификации изображений листьев. Вычисл. Интел. Нейроски . 2016, 1–11. doi: 10.1155/2016/3289801

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Сегеди, К., Иоффе, С., Ванхуке, В., и Алеми, А. (2016). «Начало-v4, начало-resnet17 и влияние остаточных соединений на обучение». в AAAI’17: — Материалы тридцать первой конференции AAAI по искусственному интеллекту (Сан-Франциско, Калифорния). doi: 10.5555/3298023.3298188

CrossRef Полный текст | Академия Google

Сегеди, К., Лю, В., Цзя, Ю., Серманет, П., Рид, С., Ангелов, Д., и др. (2015). «Углубляясь в извилины», в 2015 г. Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) (Бостон, Массачусетс), 1–9. doi: 10.1109/CVPR.2015.7298594

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тан В. , Чжао К. и Ву Х. (2016). Интеллектуальное оповещение об изображении повреждения дыни на основе импульсного глубокого обучения. Мультимедийные инструменты Приложение . 75, 16741–16761. дои: 10.1007/s11042-015-2940-7

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Тиан Ю., Ли Э., Ян Л. и Лян З. (2018). «Метод обработки изображений для обнаружения повреждений зеленого яблока17 в естественной среде на основе GA-BPNN и SVM», в Международная конференция IEEE по мехатронике и автоматизации (ICMA) 2018 г. (Чанчунь, Шэньян), 1210–1215. doi: 10.1109/ICMA.2018.8484624

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тянь Ю., Ян Г., Ван З., Ли Э. и Лян З. (2019 г.а). Обнаружение повреждений яблони в садах на основе методов глубокого обучения CycleGAN и YOLOV3-dense. Дж. Сенс . 2019:7630926. doi: 10.1155/2019/7630926

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тянь Ю., Ян Г., Ван З., Ли Э. и Лян З. (2020). Сегментация экземпляров цветов яблони с использованием улучшенной модели маски R-CNN. Биосистем. Eng . 193, 264–278. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2020.03.008

Полный текст CrossRef | Академия Google

Тянь Ю., Ян Г., Ван З., Ван Х., Ли Э. и Лян З. (2019b). Обнаружение яблок на разных стадиях роста в садах с использованием усовершенствованной модели YOLO-V3. Вычисл. Электрон. Агро . 157, 417–426. doi: 10.1016/j.compag.2019.01.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зарифнешат С., Рохани А., Гасемзаде Х., Садеги М., Ахмади Э. и Зарифнешат М. (2012). Прогнозирование объема яблочного синяка с использованием искусственной нейронной сети. Вычисл. Электрон. Агрик . 82, 75–86. doi: 10.1016/j.compag.2011.12.015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhang, J., Huang, Y., Pu, R., Gonzalez-Moreno, P., Yuan, L., Wu, K., et al. (2019). Мониторинг болезней растений и вредителей с помощью технологии дистанционного зондирования: обзор. Вычисл. Электрон. Агро . 165:104943. doi: 10.1016/j.compag.2019. 104943

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Чжан С., Чжан С., Чжан С., Ван С. и Ши Ю. (2019 г.)). Идентификация болезни листьев огурца с помощью расширенной сверточной нейронной сети с глобальным объединением. Вычисл. Электрон. Агро . 162, 422–430. doi: 10.1016/j.compag.2019.03.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжун Ю. и Чжао М. (2020). Исследования по глубокому обучению в распознавании болезней листьев яблони. Вычисл. Электрон. Агро . 168:105146. doi: 10.1016/j.compag.2019.105146

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Цзоу X., Чжао Дж., Ли Ю. и Мел Х. (2010). Оперативное обнаружение дефектов яблок с помощью системы из трех цветных камер. Вычисл. Электрон. Агро . 70, 129–134. doi: 10.1016/j.compag.2009.09.014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Болезни — Яблоки

Болезни

Поиск по имени

   Очистить

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

  • Болезнь

Борьба с пятью наиболее распространенными болезнями яблонь – Фафард

Не бойтесь выращивать собственные яблоки. Конечно, большинство сортов изобилуют проблемами с болезнями, но есть сортовые исключения, и деревья меньшего размера облегчают уход. Выбор устойчивых к болезням яблок и понимание требований по уходу обеспечат надежно здоровый урожай. Начинающим садоводам не стоит отчаиваться.

До и после можно принять меры для предотвращения распространенных болезней яблони. Предварительные шаги включают в себя правильную посадку деревьев и уход за ними, а также профилактическое применение садовых масел и других природных пестицидов. После появления проблем есть другие спреи для лечения болезней. Чтобы понять, какие шаги предпринять, садовник должен уметь идентифицировать и понимать каждую болезнь для лечения.

Пять распространенных болезней яблони и лечение

Антракноз яблони ( Neofabraea spp.): Прохладная и влажная погода способствует этому грибковому заболеванию, которое вызывает красноватые или оранжевые круглые язвы на коре, которые могут открыться, чтобы показать внутреннюю часть древесины. Пятнистость листьев и гниль плодов также являются ожидаемыми признаками. Болезнь редко бывает смертельной. Решение : Используйте сильный фунгицид на основе меди во время бездождевого периода весеннего цветения и непосредственно перед сбором урожая. Удалите и сожгите пораженные раком ветки и стебли, когда растения находятся в состоянии покоя зимой.

На яблоках, пораженных антракнозом, развивается гниль «бычий глаз». (Изображение Гонарха)

Кедровая яблоневая ржавчина (G ymnosporangium juniperivirginianae ): При заражении деревьев на верхушках листьев появляются оранжевые пятна, а снизу странные коричневатые грибковые шипы. Пятна ослабляют деревья. Зараженные кедры и можжевельники передают болезнь яблоням, грушам и другим родственным растениям-хозяевам, поэтому садоводы должны избегать посадки этих вечнозеленых растений. Решение : Применяйте фунгицид против ржавчины, например, масло нима, когда деревья цветут, если в прошлом дерево показывало признаки болезни.

Пятна ржавчины на кедровых яблонях оранжевые сверху с грибковыми шипами снизу.

Ожог ( Erwinia amylovora ): Ожог — это легко идентифицируемое бактериальное заболевание, которое распространяется в дождливую погоду. Это придает кончикам листьев, цветков и кончикам стеблей обожженный вид. Кончики стеблей скручиваются по мере отмирания. Зараженные листья засыхают и становятся коричневыми или черными. На сильно зараженных деревьях появляются язвы с оранжевыми бактериальными выделениями на ветвях и ветках. Решение : Удалите и сожгите ветки с признаками болезни, когда растения находятся в состоянии покоя зимой. Если погодные условия во время цветения влажные, опрыскайте их спреем для цветения бактериального ожога. В течение всего сезона следите за ранним появлением симптомов и срезайте и сжигайте зараженные стебли по мере их появления.

Листья и кончики стеблей выглядят обожженными при поражении бактериальным ожогом.

Парша яблони ( Venturia inaequalis ): этим грибковым заболеванием повреждаются как плоды, так и листья. Парша яблони зимует на листовых почках и проявляется, когда погодные условия становятся теплыми и влажными. Пятна на листьях зеленые и бархатистые, а затем чернеют. В конце концов, целые листья увядают и отмирают. На зараженных плодах появляются паршино-трещиноватые или выпуклые пятна. Раствор : Нанесите медный фунгицидный спрей или спрей Bonide® Citrus, Fruit & Nut Orchard Spray в соответствии с рекомендациями производителя непосредственно перед распусканием почек и вплоть до раннего завязывания плодов.

Паршу яблони очень легко определить на плодах.

Мучнистая роса ( Podosphaera leucotricha ): Этому грибковому заболеванию благоприятствует теплая, влажная или сухая погода. Порошкообразное вещество покрывает молодые листья и новые побеги, вызывая их сморщивание и скручивание. Решение : Наносите полностью натуральный спрей-фунгицид Greencure® на основе бикарбоната калия для листвы, пока симптомы не исчезнут.

Эти листья яблони поражены мучнистой росой.

Примечание при распылении различных пестицидов. Например, спреи с медным фунгицидом следует применять через 10 дней после применения спрея с остаточным маслом. Для нанесения используйте домашние опрыскиватели. (Нажмите здесь, чтобы узнать больше о садовых опрыскиваниях почвы и их использовании.)

Сорта яблони, устойчивые к болезням Это яблоня со шпалерой создана на устойчивом к болезням карликовом подвое.

Устойчивые к болезням сорта яблони и корневища значительно облегчают контроль. Различные сорта подвоя также могут придавать силе и продуктивности. Размер дерева также определяется корневой системой, в результате чего получаются карликовые, полукарликовые или средние деревья. (Даже в самом маленьком саду может разместиться пара карликовых яблонь в больших горшках или пришпиленных к стенам.) Яблони, купленные в питомнике, обычно прививают на хорошие побеги, причем варьируется только размер дерева. (Нажмите здесь, чтобы узнать больше о подвоях яблони.)

Недавно выращенные яблоки сортируются на устойчивость к болезням, а также на вкус. Это лучшие яблоки для органического выращивания, потому что они практически не требуют опрыскивания. К сожалению, большинство семейных реликвий очень восприимчивы к болезням, хотя некоторые из них проявляют некоторую устойчивость. Сорт 19 века «Макинтош» (19 век) устойчив к кедровой яблоневой ржавчине и мучнистой росе, а «Вайнсап» (18 век) устойчив к кедровой яблоневой ржавчине. Вот пять лучших новых устойчивых к болезням сортов:

Карликовые яблони занимают мало места и могут быть очень продуктивными.
  • CrimsonCrisp™: сладкое хрустящее яблоко с темно-красной кожицей, обладающее высокой устойчивостью к парше яблони и средней устойчивостью к бактериальному ожогу и мучнистой росе.
  • ‘Enterprise’: твердое, хрустящее, терпкое красное яблоко с высокой устойчивостью к парше яблони и средней устойчивостью к кедровой яблоневой ржавчине и бактериальному ожогу.
  • ‘Goldrush’: острое, сладкое золотистое яблоко с высокой устойчивостью к парше яблони и умеренной устойчивостью к бактериальному ожогу.
  • ‘Jonafree’: ароматное, слабокислотное красное яблоко, которое сильно плодоносит и очень устойчиво к яблочной парше.
  • ‘Liberty’: желто-красное яблоко, хрустящее, сладкое, терпкое и демонстрирующее высокую устойчивость к яблочной парше, кедровой яблочной ржавчине, бактериальному ожогу и мучнистой росе!

Все яблоки требуют перекрестного опыления, поэтому вам нужно сажать свои сорта с совместимыми сортами для завязывания плодов. (Нажмите здесь, чтобы просмотреть совместимые сорта яблок для перекрестного опыления.)

Посадка и уход

Добавьте 2–3 дюйма мульчи из коры или компоста вокруг недавно посаженного дерева.

Сажать яблоки весной или осенью. Вы можете купить как питомник, так и онлайн-сток. Деревья, купленные в Интернете, будут меньше по размеру, и их установка займет больше времени.

Во время посадки выкопайте яму такой же глубины, как корневой ком, и в три раза шире.

No related posts.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *