Prosjektfakta 

Prosjektnummer300999
Prosjektleder Suthaparan, Aruppillai
ProsjekteierNMBU
SamarbeidspartnereSINTEF Digital, NIBIO, Norsk Landbruksrådgiving Viken, Bama Gruppen AS University, Gartnerhallen SA og Wageningen
Prosjektperiode 2020–2024
OrdningForskningsmidlene for jordbruk og matindustri
ProsjekttypeKompetanse- og samarbeidsprosjekt
Midlene er innvilget avStyret for fondet for forskningsavgift på landbruksprodukter
Innvilget8 mill. kroner
Resultatrapport Dette prosjektet administreres av Forskningsrådet. Les mer om prosjektet i Prosjektbanken.
Prosjektbeskrivelse

Plantesykdommer som forårsaker avlingstap og redusert produktkvalitet er en vesentlig trussel mot matsikkerhet i et globalt perspektiv. Fungisider er foreløpig uunværlige midler for bekjemping av plantesykdommer som skyldes sopper og oomyceter, men bruken av fungisider er ikke bærekraftig og gir høy risiko for utvikling av resistens, særlig hos patogenene som gir sykdommene gråskimmel og meldugg.

Resultater

Et ikke-kjemisk og miljøvennlig alternativ basert på optisk behandling er testet for bekjemping av gråskimmel (Botrytis cinerea) under kontrollerte forhold i petriskål og på enkeltplanter. Forsøk i klimakamre ble utført for å undersøke resistens mot meldugg og gråskimmel hos 15 kommersielle tomatsorter.

Blant de 17 testede kommersiell tomatsortene var det 14 som viste over 50% melduggangrep, mens en sorter hadde mindre enn 10% melduggangrep. For å undersøke potensialet for vertsresistans ble 12 innsamlete ville slektninger av tomater testet på samme måte som beskrevet over. Seks av de sortene her over 50% angrep for meldugg. For gråskimmel var det også her over 50% angrep på alle de testede sortene. Blant de 27 kommersielle jordbærsortene som ble testet i petriskål-eksperimenter var det tre som viste mer enn 50% angrep av gråskimmel, mens fem viste mindre enn 25 %.

Første versjon er bygget av et system for innsamling og avbilding av soppsporer i lufta. Det er testet at systemet klarer å fange sporer under labforhold og at bildene har tilstrekkelig forstørrelse og oppløsning til å kunne bukes for utvikling av klassifiseringsalgoritmer.