پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

پژوهش‌های مکانیک ماشینهای کشاورزی

رهیافتی جدید به منظور تشخیص سه بیماری گیاه انگور (پوسیدگی سیاه، اسکای و لکه برگی) بر پایه پردازش تصاویر رنگی و یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری ، مهندسی بیوسیستم، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تاکستان، تاکستان، ایران.
2 دانشیار ، مهندسی بیوسیستم، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تاکستان، تاکستان، ایران
3 گروه مهندسی مکانیک، واحد شهر قدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
چکیده
مدیریت بیماری‌ها در گیاه انگور به یکی از مسائل اساسی تبدیل شده است که کشاورزان باید با آن روبرو شوند. بیماری‌ها می‌توانند تأثیر زیادی بر عملکرد و عمر این گیاه بگذارند. با افزایش فشارهای محیطی و تغییرات اقلیمی، نیاز به روش‌های نوین و هوشمند در مدیریت بیماری‌ها و آفات اجتناب‌ناپذیر شده است. با پیشرفت اخیر روش‌های هوش مصنوعی و فناوری‌های یادگیری ماشین، کاربرد بینایی ماشین و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی و طبقه‌بندی بیماری‌های انگور در حال توسعه است. در این پژوهش به منظور تشخیص و طبقه‌بندی برخی بیماری‌های برگ گیاه انگور با نام‌های پوسیدگی سیاه، اسکای (زوال) و لکه برگی، پس از حذف پس زمینه از تصاویر برگ‌ها و استخراج ویژگی‌های بافت، رنگ و شکل از تصاویر، از ترکیبی از طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم بهینه‌سازی پروانه برای انتخاب مهم‌ترین ویژگی‌ها در تشخیص بیماری برگ گیاه انگور استفاده شد. نتایج صحت طبقه‌بندی برای بیماری‌های پوسیدگی سیاه، اسکای (زوال) و لکه برگی و برگ سالم به ترتیب 100، 100، 100 و 95 درصد و دقت طبقه‌بندی برای تشخیص کل گروه‌های بیمار و سالم 75/98 درصد به دست آمد. همچنین 15 ویژگی بافت، رنگ و شکل به کمک الگوریتم انتخاب ویژگی بهینه‌سازی پروانه به پژوهشگران بیماری شناسی گیاهی و علوم داده معرفی گردید. نتایج طبقه‌بندی نشان داد، استفاده از پردازش تصویر و یادگیری ماشین توانایی بالایی در تشخیص و طبقه‌بندی بیماری‌های گیاهی دارد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Abdulridha, J., Ampatzidis, Y., Kakarla, S. C., & Roberts, P. (2019). Detection of target spot and bacterial spot diseases in tomato using UAV-based and benchtop-based hyperspectral imaging techniques. In Precision Agriculture. Springer Science and Business Media LLC., 21(5): 955-978.
 
Arora, S., & Singh, S. (2018). Butterfly optimization algorithm: a novel approach for global optimization. In Soft Computing. Springer Science and Business Media LLC., 23(3): 715-734.
 
Asefpour Vakilian, K., & Massah, J. (2017). A farmer-assistant robot for nitrogen fertilizing management of greenhouse crops. Computers and Electronics in Agriculture, 139(9): 153-163.
 
Barbedo, J. G. A. (2018). Factors influencing the use of deep learning for plant disease recognition. Biosystems Engineering, 172(6): 84-91.
 
Chen, J., Zheng, H., Lin, X., Wu, Y., & Su, M. (2018). A novel image segmentation method based on fast density clustering algorithm. In Engineering Applications of Artificial Intelligence, 73(10): 92–110.
 
Cristin, R., Kumar, B. S., Priya, C., & Karthick, K. (2020). Deep neural network-based Rider-Cuckoo Search Algorithm for plant disease detection. Artificial intelligence review, 53(8): 4993-5018.
 
Jaisakthi S. M., Mirunalini P., Thenmozhi D. (2019). Grape leaf disease identification using machine learning techniques, in Proceedings of the 2019 International Conference on Computational Intelligence in Data Science (ICCIDS), 60-68. Chennai.
 
Javidan, S. M., Ampatzidis, Y., Vakilian, K. A., & Mohammadzamani, D. (2024b). A Novel Approach for Automated Strawberry Fruit Varieties Classification Using Image Processing and Machine Learning. In 2024 10th International Conference on Artificial Intelligence and Robotics
(QICAR). 2024 10th International Conference on Artificial Intelligence and Robotics (QICAR). IEEE.
 
Javidan, S. M., Banakar, A., Vakilian, K. A., & Ampatzidis, Y. (2022, December). A feature selection method using slime mould optimization algorithm in order to diagnose plant leaf diseases. In 2022 8th Iranian Conference on Signal Processing and Intelligent Systems (ICSPIS). Sep 10-
12. IEEE.
 
Javidan, S. M., Banakar, A., Vakilian, K. A., & Ampatzidis, Y. (2023). Diagnosis of grape leaf diseases using automatic K-means clustering and machine learning. In Smart Agricultural Technology, 3(3): 100081-100110. Elsevier BV.
 
Javidan, S. M., Banakar, A., Vakilian, K. A., Ampatzidis, Y., & Rahnama, K. (2024a). Diagnosing the spores of tomato fungal diseases using microscopic image processing and machine learning. In Multimedia Tools and Applications. Springer Science and Business Media LLC., 83(5): 20-43.
 
Kumar, S., Sharma, B., Sharma, V. K., Sharma, H., & Bansal, J. C. (2020). Plant leaf disease identification using exponential spider monkey optimization. Sustainable computing: Informatics and systems, 28(3): 100283-100294.
 
Liu B., Tan C., Li S., He J., Wang H. (2020). A data augmentation method based on generative adversarial networks for grape leaf disease identification. April 17-20. IEEE.
 
Mirjalili, S., & Lewis, A. (2013). S-shaped versus V-shaped transfer functions for binary Particle Swarm Optimization. In Swarm and Evolutionary Computation, 9(3): 1–14.
 
Mohamadzamani, D., Sajadian, S., & Javidan, S. M. (2020). DDetection of Callosobruchus maculatus F. with image processing and artificial neural network. Applied Entomology and Phytopathology, 88(1): 103-112. (in Persian).
 
Mohammadzamani, D., Javidan, S. M., Zand, M., & Rasouli, M. (2023). Detection of Cucumber Fruit on Plant Image Using Artificial Neural Network. Journal of Agricultural Machinery, 13(1): 18-29.
 
Padol P. B., & Yadav A. A. (2016). SVM classifier based grape leaf disease detection, in Proceedings of the 2016 Conference on Advances in Signal Processing (CASP), April 12-15. Lisbon,
 
Roostaei, P., Rasouli, M., & Babaei, A. (2015). Study of Compatibility and the Effect of Pollen of Some Grape Cultivars on Fruit set and Quantitative and Qualitative Characters of Fruit, cv. Rish Baba Sefid. Plant Production Technology, 7(1): 193-210. (in Persian).
 
Sadeghian, Z., Akbari, E., & Nematzadeh, H. (2021). A hybrid feature selection method based on information theory and binary butterfly optimization algorithm. In Engineering Applications of Artificial Intelligence, 97(5): 104079-104084.
 
Thaiyalnayaki, K., & Joseph, C. (2021). Classification of plant disease using SVM and deep learning. In Materials Today: Proceedings, 47(6): 468–470.
 
Urbanowicz, R. J., Meeker, M., La Cava, W., Olson, R. S., & Moore, J. H. (2018). Relief-based feature selection: Introduction and review. In Journal of Biomedical Informatics, 85(3): 189–203.
 
Xie X., Ma Y., Liu B., He J., Li S., & Wang H. (2020). A deep-learning-based real-time detector for grape leaf diseases using improved convolutional neural networks. Front. Plant Sci., 11(2): 751-766