| تعداد نشریات | 45 |
| تعداد شمارهها | 1,531 |
| تعداد مقالات | 18,660 |
| تعداد مشاهده مقاله | 61,385,255 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 22,142,371 |
کاربرد فناوری یادگیری ماشین در شناسایی بیماری لکه باکتریایی گوجه فرنگی | ||
| نشریه مکانیزاسیون کشاورزی | ||
| دوره 10، شماره 2، تیر 1404، صفحه 75-89 اصل مقاله (1.31 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/jam.2025.66015.1319 | ||
| نویسندگان | ||
| علیمحمد شیرزادیفر* 1؛ حانیه عباسی1؛ سیدمهدی نصیری1؛ محمدامین زندپور1؛ سیدمحسن تقوی2؛ محمدامین نعمتاللهی1؛ فاطمه کاظمی1؛ صادق زارعی3 | ||
| 1بخش مهندسی بیوسیستم – دانشکده کشاورزی – دانشگاه شیراز – شیراز – ایران | ||
| 2بخش گیاهپزشکی – دانشکده کشاورزی – دانشگاه شیراز – شیراز – ایران | ||
| 3- بخش گیاهپزشکی – دانشکده کشاورزی – دانشگاه صنعتی اصفهان – اصفهان – ایران | ||
| چکیده | ||
| یکی از بیماریهای مهم در گوجهفرنگی بیماری لکه باکتریایی است که با تشخیص به موقع و کنترل آن میتوان موجب جلوگیری از گسترش آن در سطح مزرعه و کاهش خسارات اقتصادی شد. در این پژوهش از روش غیرمخرب تصویربرداری فراطیفی در محدوده 800-400 نانومتر به منظور تشخیص بیماری لکه باکتریایی گوجه فرنگی حاصل از باکتری Xanthomonas perforans در مراحل اولیه بیماری و پیش از ظهور علائم ظاهری استفاده شد. عکسهای ابر طیفی و امضای طیفی نمونه ها در روزهای هفتم، دهم، چهاردهم و نوزدهم پس از مایه زنی جمع آوری شد. در این پژوهش از چهار روش پیش پردازش، تصحیح پراکندگی ضربی ، متغیر نرمال استاندارد، مشتق اول و مشتق دوم به منظور حذف نوفهها و استخراج اطلاعات مفید برای تحلیل و طبقه بندی داده ها، استفاده شد. سپس طبقهبندی گیاه سالم و بیمار و با استفاده از سه الگوریتم جنگل تصادفی (RF)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) وتقویت گرادیان (GBM ) در فناوری یادگیری ماشین انجام شد. با توجه به نتایج بدست آمده در روز هفتم و دهم روش مشتق اول و در روز چهاردهم و نوزدهم دو روش مشتق دوم و تصحیح پراکندگی ضربی تأثیربسیاری بر کیفیت طبقه-بندی گیاهان سالم و بیمار داشت. نتایج حاصل از طبقهبندی دادهها نشان داد که هر سه الگوریتم RF، SVM و GBM با دقت بیشتر ار 90 درصد به منظور جداسازی دو کلاس گیاه سالم از بیما ارائه کردند. روش SVM با دقتی بالای 97 درصد در تمام روزهای موردنظر، به عنوان بهترین روش به منظور جداسازی گیاهان سالم از گیاهان بیمار بدون علائم ارائه کرد. همچنین روز هفتم پس از مایه زنی ، ترکیب روش SVM با مشتق اول با صحتی معادل 100 درصد به عنوان سریعترین زمان به منظور جداسازی گیاهان سالم از گیاهان بیمار بدون علائم انتخاب شد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| بیماری لکه باکتریایی؛ تصویربرداری فراطیفی؛ گوجه فرنگی؛ یادگیری ماشین؛ ماشین بردار پشتیبان | ||
| مراجع | ||
|
Abdulridha, J., Ampatzidis, Y., Kakarla, S. C., & Roberts, P. (2020). Detection of target spot and bacterial spot diseases in tomato using UAV-based and benchtop-based hyperspectral imaging techniques. Precision Agriculture, 21(5), 955–978. https://doi.org/10.1007/s11119-019-09703-4. Al-Saddik, H., Simon, J.-C., & Cointault, F. (2017). Development of spectral disease indices for ‘Flavescence Dorée’grapevine disease identification. Sensors, 17(12), 2772. https://doi.org/10.3390/s17122772.
Barbin, D. F., G. ElMasry, D. W. Sun, and P. Allen. (2012). Predicting quality and sensory attributes of pork using near-infrared hyperspectral imaging. Anal. Chim. Acta 719: 30-42. https://doi.org/10.1016/j.aca.2012.01.004.
Bergougnoux, V. (2014). The history of tomato: From domestication to biopharming. Biotechnology Advances, 32(1), 170–189. https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2013.11.003.
Bock, C. H., Poole, G. H., Parker, P. E., & Gottwald, T. R. (2010). Plant disease severity estimated visually, by digital photography and image analysis, and by hyperspectral imaging. Critical reviews in plant sciences, 29(2), 59-107. https://doi.org/10.1080/07352681003617285.
Castillejo-González, I. L., Pena-Barragán, J. M., Jurado-Expósito, M., Mesas-Carrascosa, F. J., & López-Granados, F. (2014). Evaluation of pixel-and object-based approaches for mapping wild oat (Avena sterilis) weed patches in wheat fields using QuickBird imagery for site-specific management. European Journal of Agronomy, 59, 57-66. https://doi.org/10.1016/j.eja.2014.05.009.
Cordon, G., Andrade, C., Barbara, L., & Romero, A. M. (2022). Early detection of tomato bacterial canker by reflectance indices. Information Processing in Agriculture, 9(2), 184–194. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2021.06.004.
FAO. 2015. Statistical database. Advailable on Faostat.Fao.org
Farber, C., Mahnke, M., Sanchez, L., & Kurouski, D. (2019). Advanced spectroscopic techniques for plant disease diagnostics. A review. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 118, 43–49. https://doi.org/10.1016/j.trac.2019.05.022.
Fu, Xiaping, Yibin Ying, Huishan Lu, Huirong Xu, and Haiyan Yu (2007). FT-NIR diffuse reflectance spectroscopy for kiwifruit firmness detection. Sensing and Instrumentation for Food Quality and Safety, 1, 29-35. https://doi.org/10.1007/s11694-007-9004-2.
Gao, Z., Khot, L. R., Naidu, R. A., & Zhang, Q. (2020). Early detection of grapevine leafroll disease in a red-berried wine grape cultivar using hyperspectral imaging. Computers and Electronics in Agriculture, 179(April), 105807. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105807. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105807.
Gerszberg, A., Hnatuszko-Konka, K., Kowalczyk, T., & Kononowicz, A. K. (2015). Tomato (Solanum lycopersicum L.) in the service of biotechnology. Plant Cell, Tissue and Organ Culture, 120(3), 881–902. https://doi.org/10.1007/s11240-014-0664-4.
Kazemi, F. (2021). Feasibility of using visible and near-infrared spectroscopy to identify squash yellow mosaic virus infection before symptoms appear on leaves, Master's Thesis, Faculty of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran. (In Persisan).
Madden, L.V., Hughes, G., & Bosch, F. (2007). The Study of Plant Disease Epidemics. American Phytopathological Society (APS Press), University of Minnesota.
Mahlein, A.-K., Oerke, E.-C., Steiner, U., & Dehne, H.-W. (2012). Recent advances in sensing plant diseases for precision crop protection. European Journal of Plant Pathology, 133(1), 197–209. https://doi.org/10.1007/s10658-011-9878-z.
Miller, S. A., Beed, F. D., & Harmon, C. L. (2009). Plant disease diagnostic capabilities and networks. Annual Review of Phytopathology, 47, 15–38. https://doi.org/10.1146/annurev-phyto-080508-081743.
Miller, P. W., & Bollen, W. B. (1946). Walnut bacteriosis and its control. Technical Bulletin Oregon Aricultural Experiment Station, 9, 107 pp.
Moffett, M. L. (1973). Bacterial spot of stone fruit in Queensland. Australian Journal of Biological Sciences, 26, 171- 179.
Moghadam, P., Ward, D., Goan, E., Jayawardena, S., Sikka, P., & Hernandez, E. (2017). Plant disease detection using hyperspectral imaging. DICTA 2017 - 2017 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications, 2017-Decem, 1–8. https://doi.org/10.1109/DICTA.2017.8227476.
Nicolaï, Bart M, Beullens, Katrien, Bobelyn, Els, Peirs, Ann, Saeys, Wouter, Theron, Karen I, and Lammertyn, Jeroen. (2007). Nondestructive measurement of fruit and vegetable quality by means of NIR spectroscopy: A review. Postharvest Biology and Technology, 46(2): 99-118. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2007.06.024.
Razdan, M. K., & Mattoo, A. K. (2006). Genetic improvement of Solanaceous crops: Tomato 2, CRC Press.
Rumpf, T., Mahlein, A. K., Steiner, U., Oerke, E. C., Dehne, H. W., & Plümer, L. (2010). Early detection and classification of plant diseases with Support Vector Machines based on hyperspectral reflectance. Computers and Electronics in Agriculture, 74(1), 91–99. https://doi.org/10.1016/j.compag.2010.06.009.
Saffari, M. (2018). Early detection of cucumber mosaic virus by visible-near-infrared spectroscopy method, master's thesis, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran. (In Persian).
Shahin, M. A., & Symons, S. J. (2011). Detection of Fusarium damaged kernels in Canada Western Red Spring wheat using visible/near-infrared hyperspectral imaging and principal component analysis. Computers and Electronics in Agriculture, 75(1), 107–112. https://doi.org/10.1016/j.compag.2010.10.004.
Shirzadifar, A., Bajwa, S., Nowatzki, J., & Shojaeiarani, J. (2020). Development of spectral indices for identifying glyphosate-resistant weeds. Computers and Electronics in Agriculture, 170 (February), 105276. https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105276.
Shirzadifar, A., Bajwa, S., Mireei, S. A., Howatt, K., & Nowatzki, J. (2018). Weed species discrimination based on SIMCA analysis of plant canopy spectral data. Biosystems Engineering, 171, 143–154. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.04.019.
Siedliska, A., Baranowski, P., Zubik, M., Mazurek, W., & Sosnowska, B. (2018). Detection of fungal infections in strawberry fruit by VNIR/SWIR hyperspectral imaging. Postharvest Biology and Technology, 139(January), 115–126. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2018.01.018.
Sivakumar, M. (2011). Long wavelength near-infrared hyperspectral imaging for classification and quality assessment of bulk samples of wheat from different growing locations and crop years. University of Manitoba (Canada).
Xie, C., Shao, Y., Li, X., & He, Y. (2015). Detection of early blight and late blight diseases on tomato leaves using hyperspectral imaging. Scientific Reports, 5, 1–11. https://doi.org/10.1038/srep16564.
Xu, H. R., Ying, Y. B., Fu, X. P., & Zhu, S. P. (2007). Near-infrared Spectroscopy in detecting Leaf Miner Damage on Tomato Leaf. Biosystems Engineering, 96(4), 447–454. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2007.01.008.
Xuan, G., Li, Q., Shao, Y., & Shi, Y. (2022). Early diagnosis and pathogenesis monitoring of wheat powdery mildew caused by blumeria graminis using hyperspectral imaging. Computers and Electronics in Agriculture, 197(April), 106921. https://doi.org/10.1016/j.compag.2022.106921.
Zhang, H., Paliwal, J., Jayas, D. S., & White, N. D. G. (2007). Classification of fungal infected wheat kernels using near-infrared reflectance hyperspectral imaging and support vector machine. Transactions of the ASABE, 50(5), 1779-1785.
Zehr, E. I., & Sheard, D. P. (1996). Bacterial spot of peach as influenced by water congestion, leaf wetness duration and temperature. Plant Disease, 80, 339- 340. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 436 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 326 |
||