Le Syndrome “Basses Richesses” (SBR) est une maladie de la betterave sucrière émergente rapidement en Europe centrale, ayant un impact économique sévère sur l'industrie de la betterave sucrière et justifiant ainsi une demande pour son contrôle. La culture de variétés tolérantes est une méthode prometteuse pour réduire le SBR. Le phénotypage numérique des plantes peut soutenir le processus de sélection pour des variétés tolérantes en caractérisant les traits d'intérêt et enquantifiant la tolérance. Cette recherche fournit un travail fondamental pour le phénotypage numérique du SBR. Les traits morphologiques et spectraux ont été analysés avec l'apprentissage automatique, soutenant la surveillance des maladies et le dépistage des variétés tolérantes dans des conditions contrôlées. Une variété de betterave sucrière sensible a été infectée par l'agent causal dominant du SBR, Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus (ARSEPH). Des images hyperspectrales de la canopée ont été enregistrées chaque semaine entre 20 et 62 jours après inoculation (dai) et segmentées par feuilles et pétioles. Soixante-sept dai, chaque feuille a été imagée de manière bidimensionnelle (2D), et chaque racine pivot a été imagée tridimensionnellement (3D) par imagerie 2D corrigée par angle et balayages 3D à lumière structurée, respectivement. Les résultats indiquent des diminutions substantielles de la surface foliaire (19,7 %), de la longueur des feuilles (6,9 %), de la longueur des limbes foliaires (13,1 %) et de la largeur des limbes foliaires (12,1 %) résultant de l’infection par ARSEPH. Les longueurs d'onde les plus importantes pour la classification par apprentissage automatique des betteraves sucrières infectées par ARSEPH provenaient des pétioles (97 % de précision) dans la plage de 623 à 659 nm et 421 à 432 nm. Les 22 paramètres 3D de racines pivot les plus pertinents ont été évalués avec Boruta-SHAP en fonction de leur importance pour caractériser la déformation des racines pivot induite par le SBR. Certaines régions de valeur et spatiales étaient caractéristiques, indiquant des seuils pour les paramètres 3D et les régions de racines pivot à analyser lors de la comparaison des variétés.
Detring et al. (Mar,) ont étudié cette question.