به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « anthracnose » در نشریات گروه « گیاهپزشکی »

تکرار جستجوی کلیدواژه «anthracnose» در نشریات گروه «کشاورزی»
  • هادی حسینی، داود محمدزمانی، عباس ارباب
    بیماری های گیاهی می تواند باعث کاهش کیفیت و کمیت محصولات کشاورزی شوند. در بعضی از کشورها کشاورزان زمان قابل توجهی را صرف مشاوره با گیاه پزشکان می کنند در حالیکه زمان عاملی مهم در کنترل بیماری می باشد، به همین دلیل ارائه روشی سریع، ارزان و دقیق برای تشخیص بیماری های گیاهی لازم به نظر می رسد. با توجه به اینکه بیماری های قارچی سفیدک پودری و آنتراکنوز بیشترین میزان خسارت را در گلخانه های خیار بوجود می آورند، در این پژوهش با استفاده از دانش پردازش تصویر و شبکه عصبی به تشخیص و طبقه بندی دو بیماری قارچی مذکور پرداخته شد. مراحل پردازش تصویر شامل چهار قسمت اصلی: 1) جمع آوری تصاویر،2) پیش پردازش، 3) بررسی تصاویر تصحیل شده در دو فضای رنگی HSV و L*a*b* و انتخاب بهترین مولفه رنگی به منظور طبقه بندی و استخراج نواحی آسیب دیده برگ، 4) استخراج خواص بافت نواحی آلوده سطح برگ با استفاده از ماتریس هم وقوعی است. از آنجایی که دو فاکتور دقت و زمان در تشخیص و طبقه بندی بیماری گیاهان حائز اهمیت است لذا شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با الگوریتم پس انتشار خطا و تابع آموزشی لونبرگ مارکورات (LM) به عنوان بهترین مدل انتخاب گردید که بطور موفقیت آمیزی قادر به تشخیص، طبقه بندی این دو بیماری در مدت زمان 6 ثانیه و با دقت 99/96 درصد شد.
    کلید واژگان: آنتراکنوز, استخراج ویژگی, سفیدک پودری, شبکه عصبی مصنوعی, ماتریس هم وقوعی}
    Hadi Hosseini, Davood Mohmmadzamani, Abbas Arbab
    Plant disease can cause quality and quantity reduction of agriculture crops. In some countries farmers spend considerable time to consult with plant pathologists, whereas time is an important factor to control disease, so it seems to offer a fast, cheap and accurate method to detect plant diseases. Since the fungal disease named ‘Powdery Mildew’ and ‘Anthracnose’ cause the greatest amount of damage in cucumber produced in greenhouses, thus in this research the mentioned two fungal disease detection and classification were studied using image processing and neural networks technique. Image processing steps includes four main steps: 1) Image acquisition 2) preprocessing 3) extraction of the best color parameters of HSV and L*a*b* color spaces in order to classify and extract defected area of the leaf and 4) extraction of textural properties of defected area of cucumber leaf using co-occurrence matrix. Since, two factors of accuracy and time are important in detection and classification of plant disease, thus artificial neural networks (ANN) with back propagation algorithm (BP) and Levenberg-Marquardt (LM) training function was selected as the best model that was able to successfully detect and classify mentioned plant diseases in 6 seconds with 99.96% accuracy.
    Keywords: Powdery mildew, Anthracnose, feature extraction, Artificial neural network, Co-occurrence matrix}
  • کیوان کریمی، اسدالله بابای اهری، مهدی ارزنلو *
    بیماری آنتراکنوز یکی از مخرب ترین بیماری های توت فرنگی است که توسط سه گونه قارچ Colletotrichum acutatum، C. gloeosporioides و C. fragariae ایجاد می شود. دو گونه C. acutatum و C. gloeosporioides دارای دامنه میزبانی وسیع تری هستند و بر اساس آخرین ارزیابی های تبارزایی چند ژنی جدایه های متعدد عامل آنتراکنوز توت فرنگی جمع آوری شده از مناطق مختلف دنیا متعلق به این دو گونه، در چندین خوشه مختلف مربوط به گونه های مخفی دسته بندی می شوند. گونه C. acutatum علیرغم آلوده کردن اکثر اندام های گیاه، عمدتا عامل پوسیدگی میوه بوده و نسبت به دو گونه دیگر که در ارتباط با پوسیدگی طوقه شناخته شده هستند، فراگیرتر و خسارت زاتر می باشد. انتشار زادمایه بیماری توسط قطرات باران یا آبیاری بارانی، انسان و حیوانات صورت می گیرد. مدیریت تلفیقی بیماری شامل روش های زراعی، شیمیایی، زیستی و استفاده از ارقام مقاوم است. با توجه به اهمیت بیماری آنتراکنوز توت فرنگی از لحاظ میزان خسارت و شیوع اخیر آن در مناطق کشت و پرورش این محصول در ایران در این مقاله نحوه تشخیص صحیح عامل بیماری، جنبه های زیست شناستی و روش مدیریت بیماری شرح داده شده است.
    کلید واژگان: آنتراکنوز, تبارزایی, توت فرنگی, زیست شناسی, مدیریت}
    Kaivan Karimi, Asadollah Babai, Ahari, Mahdi Arzanlou*
    Anthracnose disease is one of the most destructive diseases of strawberry which caused by Colletotrichum acutatum, C. gloeosporioides and C. fragariae. C. acutatum and C. gloeosporioides species complexes possess wider host range. According to the latest multi-gene phylogenetic evaluation, different strains of the causal agent of strawberry anthracnose disease which have been collected from different regions of the world, belong to these two species and are divided into several clusters, related to cryptic species. Despite infecting various parts of the plant, C. acutatum is mostly responsible for fruit rot and in comparison with two other species, causes crown rot and is more prevalent and destructive. Dispersal of pathogen inoculums mainly takes place by rain splash and sprinkler irrigation as well as by movement of human beings and animals. Integrated management of this disease is mainly achieved through cultural, chemical, biological and the use of resistant cultivars. Giving the importance of strawberry anthracnose disease in terms of damage rate and its recent incidence in many strawberry growing areas in Iran, different aspects of the disease, including diagnosis of the causal agent, biology and efficient management methods are discussed in the present review.
    Keywords: Anthracnose, Phylogeny, Strawberry, Biology, Management}
  • Sh Najafi, H. Jafary*, H. Aminian, A. Marefat, Hr Etebarian
    Walnut tree is one of the most important orchard and jungle trees in Iran. It's world cultivation is growing up due to its plentiful uses. Meanwhile, some pests and diseases are known as the major reasons of restriction in walnut cultivation. Among walnut diseases, anthracnose is the most destructive in Iran. In this study, the main area of walnut cultivation in Zanjan were surveyed, walnut's infected organs (sprouts, leaves and fruits) were sampled and the disease agent was isolated and identified using ordinary plant pathological methods. The results showed that Ophiognomonia leptostyla (Fr.) Sogonov contribute to the walnut anthracnose disease, and it is permanently scattered in all Zanjan walnut orchards. It's damage varies between15% to 67% in different regions. Our study on Telemorph and Anamorph phases of the fungus showed that there are no significant differences between isolates collected from Zanjan and those from other provinces in vicinity. Meantime, the results showed that the majority of the collected isolates were Heterothal. Study on partial resistance of three Iranian local genotypes (Z53, Z63 and 60) and six exotic cultivars (Sere, Lara, Franket, Pedro, RDM and B21) showed that local genotypes were more susceptible to walnut anthracnose in comparison to exotic varieties. Although none of the varieties and genotypes was totally resistant, in comparison to introduced interior superior genotypes, exotic varieties of Persian walnut were by far in better condition against anthracnose.
    Keywords: Anthracnose, Persian Walnut, Partial Resistance}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال