پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

شناسایی بیماریهای گیاهی در چند نوع محصول با استفاده از پردازش تصویر و الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری عمیق

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی بیوسیستم، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران
2 گروه مهندسی بیوسیستم ، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران
3 گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران
10.22034/jrmam.2026.14802.740
چکیده
شناخت بصری علائم بیماری در برگ گیاهان شامل مشاهده تغییرات ظاهری است که می‌تواند نشانه‌ای از وجود بیماری یا استرس گیاه باشد. این علائم عبارت‌اند از لکه ها، تغییر رنگ، پژمردگی، خوردگی برگ، رشد غیرعادی و ریزش غیرطبیعی برگ. این علائم با استفاده از ابزارهای بصری پیشرفته نظیر حسگرهای سنجش از دور و پهبادها و الگوریتمهای مبتنی بر هوش مصنوعی، قابل شناسایی و مدیریت هستند. این مطالعه به بررسی شناسایی بیماری‌های گیاهی در محصولات مختلف با استفاده از پردازش تصویر و الگوریتم‌های یادگیری عمیق پرداخت. سه مدل مبتنی بر یادگیری عمیق با معماری RegNet، ShuffleNet و DenseNet برای طبقه‌بندی بیماری‌ها بر اساس داده‌های تصویری برگهای بیمار از 5 محصول مختلف درت، سیب زمینی، نیشکر، گندم و برنج  ارزیابی شدند. نتایج نشان داد مدل RegNet عملکرد پایداری داشته و ShuffleNet با اورفیت خفیف، دقت قابل‌قبولی ارائه داده است. مدل DenseNet نوساناتی در دقت داشت و نیازمند بهبود است. معیارهای دقت، صحت، بازخوانی و منحنی‌های ROC و نمودار دقت-بازخوانی نشان دادند که مدل‌ها در شناسایی اکثر کلاس‌ها عملکرد خوبی دارند (نرخ شناسایی صحیح بالای 97%). چالش‌هایی مانند کمبود داده‌های متوازن و شباهت علائم بیماری‌ها نیز شناسایی شد. این تحقیق ننایج نویدبخشی را در راستای مدیریت بیماریهای گیاهی توسط فناوری های نوین ارایه می دهد. 
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Asghari P., Rahmani A.M., & Seyyed Javadi H.H. (2019). Internet of things applications: a systematic review. Computer Net works 148: 241-261. DOI:10.1016/j.comnet.2018.12.008
Bhardwaj, R. (2019). Environmental Factors Affecting the Crops’ Growth and Development: An Analytical Study. International Journal of Psychosocial Rehabilitation. 1160-1167. DOI:10.53555/V23I1/400051.
Botero-Valencia, J., García-Pineda, V., Valencia-Arias, A., Valencia, J., Reyes-Vera, E., Mejia-Herrera, M., & Hernández-García, R. (2025). Machine Learning in Sustainable Agriculture: Systematic Review and Research Perspectives. Agriculture15(4), 377. https://doi.org/10.3390/agriculture15040377
Huang, G., Liu, Z., van der Maaten, L., & Weinberger, K. Q. (2017). Densely connected convolutional networks. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 4700-4708)
Peng, Y., Dallas, M.M., Ascencio-Ibáñez, J.T., Hoyer, J.S., Legg, J., Hanley-Bowdoin, L., Grieve, B., & Yin, H. (2022). Early detection of plant virus infection using multispectral imaging and spatial–spectral machine learning. Scientific Reports, 12(1), 3113.
Radosavovic, I., Kosaraju, R. P., Girshick, R., He, K., & Dollár, P. (2020). Designing network design spaces. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 10428-10436)
Rahman, K.N., Chandra Banik, S., Islam, R., Al Fahim, A. A real time monitoring system for accurate plant leaves disease detection using deep learning, Crop Design, Volume 4, Issue 1, 2025, 100092, https://doi.org/10.1016/j.cropd.2024.100092.
Rana, A., Choudhury, D., & Ray, D. (2021). A review of deep learning techniques in precision agriculture: Current and future perspectives. Environmental Monitoring and Assessment, 193(4), 1-21.
Sokolova, M., & Lapalme, G. (2009). A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Information Processing & Management, 45(4), 427-437.
Sujatha R., Krishnan S., Chatterjee J.M., Gandomi.  A.H. Advancing plant leaf disease detection integrating machine learning and deep learning. Scientifc Reports. (2025) 15:11552, https://doi.org/10.1038/s41598-024-72197-2
Terentev, A., Dolzhenko, V., Fedotov, A., & Eremenko, D. (2022). Current State of Hyperspectral Remote Sensing for Early Plant Disease Detection: A Review. Sensors, 22(3), 757.
Zhang J, Huang Y, Pu R, Gonzalez-Moreno P, Yuan L, Wu K, Huang W. Monitoring plant diseases and pests through remote sensing technology: A review. Computers and Electronics in Agriculture. 2019; 165: 104943.
Zhang, X., Zhou, X., Lin, M., & Sun, J. (2018). ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).