Rice blast caused by the filamentous fungus Magnaporthe oryzae, is arguably the most devastating rice disease worldwide. Development of a high-throughput and reliable field blast resistance evaluation system is essential for resistant germplasm screening, resistance genes identification and resistant varieties breeding. However, the occurrence of rice blast in paddy field is easily affected by various factors, particularly lack of sufficient inoculum, which always leads to the non-uniform occurrence and reduced disease severity. Here, we described a procedure for adequately inducing the occurrence of rice seedling blast in paddy field, which involves pretreatment of diseased straw, initiation of seedling blast for the first batch of spreader population, inducing the occurrence of the second batch of spreader population and test materials. This procedure enables uniform and consistent infection, which facilitates efficient and accurate assessment of seedling blast resistance for diverse rice materials.
The work that detection and elimination to disease and pest have important in agricultural field because it is directly related to the production of the crops, early detection and treatment of the disease insects. Image classification technology based on traditional computer vision have not been applied in part such as disease and pest because that is falling a accuracy to extraction and classification of feature. In this paper, we proposed model that determine to disease and pest of shiitake based on deep-CNN which have high image recognition performance than exist study. For performance evaluation, we compare evaluation with Alexnet to a proposed deep learning evaluation model. We were compared a proposed model with test data and extend test data. The result, we were confirmed that the proposed model had high performance than Alexnet which approximately 48% and 72% such as test data, approximately 62% and 81% such as extend test data.
우리나라는 1988년 부산에서 처음 소나무 재선충병이 발생하였으며, 산림청은 국내 소나무림의 보호 및 산림자원의 확보를 위해 2005년에 소나무 재선충병에 대한 특별법을 제정하였다. 현재 소나무 재선충병의 발생 빈도는 증가추세를 보이고 있으며, 발생지역 확대를 막기 위해 화학적 통제 및 물리적 통제 기술이 적용되고 있다. 소나무 재선충병의 방제를 위해서는 먼저 피해 상황을 파악하고 주변 환경 및 특성을 고려한 최적의 방제 계획 수립이 필요하며, 넓은 지역에 대한 모니터링 방안으로 최근 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 UAV 기반 산림 모니터링 방법에 대한 경제성을 평가하고자 하였다. 기존 인력에 의한 모니터링 방법과 UAV를 적용한 방법의 효율성을 분석 한 결과, UAV 기반 산림 병해충 감시 방법은 기존 방법에 비해 약 50%의 비용 절감 효과가 있으며, 산림 조사의 누락 지역을 줄이는데도 도움이 될 것이며, 향후 추가적인 연구를 통해 UAV 기반의 산림 모니터링 방안의 검증이 이루어진다면 산림 조사 관련업무의 효율성이 크게 증가할 것이다.
BACKGROUND: It is known that impacts of climate change on damage occurrence by insect pests and diseases are increasing. The negative effects of climate change on production will threaten our food security. It is needed that on the basis of analysis of the impacts, proper strategies in response to climate change are developed. METHODS AND RESULTS: The objective of this paper is to estimate impacts of climate change on rice damage occurrence by insect pests and diseases, using the panal model which analyzes both cross-section data and time series data. The result of an analysis on impacts of climate change on rice damage occurrence by pest insect and disease showed that the damage occurrence by Rice leaf roller and Rice water weevil increased if temperature increased, and damage occurrence by Stripe, Sheath blight, and Leaf Blast increased if precipitation(or amount of sunshine) increased(or decreased). CONCLUSION: Adaptation strategies, supplying weather forecasting information by region, developing systematical strategies for prevention of damage occurrence by pest insect and disease, analyzing the factors of damage occurrence by unexpected pest insect and disease, enforcing international cooperation for prevention of damage occurrence are needed to minimize the impacts of damage occurrence on rice production.
한국작물학회 1998년도 21세기 한반도 농업전망과 대책(한국작물학회.한국육종학회 공동주관 심포지움 회보)
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pp.415-445
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1998
For effective prevention of the spreading and outbreak of crop insects and disease pests, an intensive Pest surveillance system was established to predict their density changes, and distribution. After their initial establishment by either immigration or overwintering, it is necessary to anticipate how they spread out geographically and predict where/when outbreaks are possible. The two major tools, boundary layer atmospheric model (Blayer) and the geographic information system(GIS), have been being developed to facilitate the prediction of pest occurrence in recent days. We are also developing the PeMos (Pest Monitoring System) that is able to manage the pest surveillance data collected from 152 pest monitoring stations in Korea. These three system related to the pest surveillance should be integrated into an internet based comprehensive database management system to facilitate information resources systematically organized and closely linked. Considering various data types and large data size in each system, a new special information management system is suggested. The integrated system should express complex types of information, such as text, multimedia, and other scientific data under the Internet environment. This paper discussed the major three systems, GIS, Blayer, and PeMos, relevant to the crop pest surveillance, then how they can be integrated in a comprehensive system under the Internet environment.
In spite of the growing importance of landscaping trees, the rate of flawed and withered trees damaged by pest, disease, drought or frost is increasing. In order to evaluate the performance of the Tree Protective Pad, which are developed to reduce the failure ratio in landscape planting, the tree protective pad for 'digging', 'pest controlling', and 'insulating' are tested based on the five functional criteria; moisturizing effect, wither preventive effect, pest and disease control, thermal effect, tensile strength, and environmental performance. The result of this study is as follows. The moisturizing effect of the tree protective pad for digging is found to be outstanding. According to the result of testing the pad on trees, in particular, it is better than jute tape in wither preventive effect, which means it is expected to prevent flaw and wilt from planting during the improper seasons like summertime. The experiment of installing the protective tree pad for pest controlling to the trunk of Quercus mongolica shows that preventive effect of the pad from diseases and insects is superior, and it also has economical effect by reducing the use of agricultural chemicals. The comparative test of the pad for insulating and jute tape proves that the temperature of the pad is about $2^{\circ}C$ higher than outside. The rate of tensile strength and biodegradation of the pad exceeds the optimal level, so it is revealed that the pad may be the work efficient and environment-friendly product. Likewise, by timely irrigating trees, the tree protective pad economically prevents trees from pest, disease,drought or frost, which may be caused by improper seasonal or delayed planting. As a means of reducing the flaw and facilitating the growth of trees, the exceptional performance of the pad is expected to effectively used in landscape planting and management.
Tomato yellow leaf curl China virus is a species of the widespread geminiviruses. The infection of Nicotiana benthamiana by Tomato yellow leaf curl China virus (TYLCCNV) causes a reduction in photosynthetic activity, which is part of the viral symptoms. ${\beta}C1$ is a viral factor encoded by the betasatellite DNA ($DNA{\beta}$) accompanying TYLCCNV. It is a major viral pathogenicity factor of TYLCCNV. To elucidate the effect of ${\beta}C1$ on plants' photosynthesis, we measured the relative chlorophyll (Chl) content and Chl fluorescence in TY-LCCNV-infected and ${\beta}C1$ transgenic N. benthamiana plants. The results showed that Chl content is reduced in TYLCCNV A-infected, TYLCCNV A plus $DNA{\beta}$ (TYLCCNV A + ${\beta}$)-infected and ${\beta}C1$ transgenic plants. Further, changes in Chl fluorescence parameters, such as electron transport rate, $F_v/F_m$, NPQ, and qP, revealed that photosynthetic efficiency is compromised in the aforementioned N. benthamiana plants. The presense of ${\beta}C1$ aggravated the decrease of Chl content and photosynthetic efficiency during viral infection. Additionally, the real-time quantitative PCR analysis of oxygen evolving complex genes in photosystem II, such as PsbO, PsbP, PsbQ, and PsbR, showed a significant reduction of the relative expression of these genes at the late stage of TYLCCNV A + ${\beta}$ infection and at the vegetative stage of ${\beta}C1$ transgenic N. benthamiana plants. In summary, this study revealed the pathogenicity of TYLCCNV in photosynthesis and disclosed the effect of ${\beta}C1$ in exacerbating the damage in photosynthesis efficiency by TYLCCNV infection.
Park, Joong Won;Park, Jeong Sun;Kang, Ah Rang;Na, In Seop;Cha, Gwang Hong;Oh, Hwan Jung;Lee, Sang Hyun;Yang, Kwang Yeol;Kim, Wol Soo;Kim, Iksoo
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제25권2호
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pp.163-169
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2012
A decrease in pass ratio of Korean exporting pears causes several negative effects including an increase in pesticide dependency. In this study, we attempted to establish the pest forecasting management system, composed of weekly field forecasting by pear farmers, meteorological data obtained by automatic weather station (AWS), newly designed internet web page ($\underline{http://pearpest.jnu.ac.kr/}$) as information collecting and providing ground, and information providing service. The weekly field forecasting information on major pear diseases and pests was collected from the forecasting team composed of five team leaders from each pear exporting complex. Further, an abridged weather information for the prediction of an infestation of major disease (pear scab) and pest (pear psylla and scale species) was obtained from an AWS installed at Bonghwang in Naju City. Such information was then promptly uploaded on the web page and also publicized to the pear famers specializing in export. We hope this pest forecasting management system increases the pass ratio of Korean exporting pears throughout establishment of famer-oriented forecasting, inspiring famers' effort for the prevention and forecasting of diseases and pests occurring at pear orchards.
인삼에 발생하는 병해충을 적기에 방제하여 농약살포횟수를 줄이고 인삼을 친환경적으로 재배할 수 있는 기초자료를 얻기위하여 2006년도에 전북지방의 인삼포장에 발생하는 병해충 및 포장에 비래하는 해충을 조사한 결과는 다음과 같다. 전북지역에서 발생하는 병의 종류는 진안은 Rhizoctonia solani 등 8종, 정읍은 Botrytis cinerea 등 7종, 고창은 Botrytis cinerea 등 6종이었다. 발생시기는 7월을 전후한 장마기에 가장 많이 발생하여 장마 이전에 철저한 병해방제가 요구되었다. 또한 전북지역에서 가장 문제시되는 병은 Alternaria alternata, Botrytis cinerea, Colletotrichum gloeosporioides 등이었다. 인삼 포장을 가해하는 해충을 조사한 결과, Asusta despecta sieboldiana와 Holotrichia sp.이었고 블랙라이트트랩을 이용한 결과에 있어서는 Maladera orientalis, Ostrinia furnacalis, Holotrichia morosa 등이 가장 많이 포획되었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권2호
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pp.133-143
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2023
In this study, we propose a big data set of strawberry pests collected directly for diagnosis model learning and an automatic pest diagnosis model architecture based on deep learning. First, a big data set related to strawberry pests, which did not exist anywhere before, was directly collected from the web. A total of more than 12,000 image data was directly collected and classified, and this data was used to train a deep learning model. Second, the deep-learning-based automatic pest diagnosis module is a module that classifies what kind of pest or disease corresponds to when a user inputs a desired picture. In particular, we propose a model architecture that can optimally classify pests based on a convolutional neural network among deep learning models. Through this, farmers can easily identify diseases and pests without professional knowledge, and can respond quickly accordingly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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