Une approche combinée pour la détection précoce sur le terrain de la maladie des feuilles de hêtre à l'aide de la spectroscopie dans le proche infrarouge et de l'apprentissage automatique

Résumé :

La capacité de détecter les arbres malades avant l'apparition des symptômes est essentielle pour la gestion de la santé des forêts, car elle permet une intervention plus rapide et plus ciblée. L'objectif de cette étude était de développer une approche sur le terrain pour la détection précoce et rapide de la maladie des feuilles du hêtre (BLD), une maladie émergente des hêtres américains, sur la base de modèles de classification supervisés des profils spectraux des feuilles dans le proche infrarouge (NIR). Pour valider l'efficacité de la méthode, nous avons également utilisé un protocole basé sur la qPCR pour la quantification du nématode foliaire récemment identifié comme étant l'agent causal présumé de la BLD, Litylenchus crenatae ssp. mccannii (LCM). Les spectres NIR ont été collectés en mai, juillet et septembre 2021 et analysés à l'aide d'une machine à vecteurs de support et d'algorithmes de forêt aléatoire. Pour les ensembles de données de mai et juillet, les modèles ont prédit avec précision les feuilles présymptomatiques (précision de test la plus élevée = 100 %), mais ont également discriminé avec précision les spectres en fonction de la localisation géographique (précision de test la plus élevée = 90 %). Par conséquent, nous n'avons pas pu conclure que les différences spectrales étaient dues à la seule présence d'agents pathogènes. Cependant, l'ensemble de données de septembre a supprimé la localisation en tant que facteur et les modèles a distingué avec précision les échantillons présymptomatiques des échantillons natifs (précision de test la plus élevée = 95,9 %). Cinq bandes spectrales (2 220, 2 400, 2 346, 1 750 et 1 424 nm), sélectionnées à l'aide de modèles de sélection variable, ont été partagées entre tous les modèles, ce qui indique une cohérence en ce qui concerne l'induction phytochimique par l'infection des feuilles présymptomatiques par le LCM. Nos résultats démontrent que cette technique est très prometteuse en tant qu'outil de diagnostic sur le terrain pour la BLD.