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Resonon | 利(li)用航空(kong)、地面(mian)遙感和(he)機器(qi)學習進行西(xi)瓜霜霉病嚴重程度的識別(bie)和(he)分類

日(ri)期: 2023-12-29
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被(bei)曬化的(de)大地(di),被(bei)烘懶的(de)萬物,被(bei)汗水侵蝕的(de)燥熱......在烈日高(gao)懸(xuan)的(de)夏日,誰不想聽見(jian)一(yi)聲冰鎮西瓜裂(lie)開(kai)的(de)清脆,讓清涼香甜的(de)瓜瓤(rang)鎖(suo)住(zhu)一(yi)整個夏天(tian)的(de)炙熱。

作為(wei)夏日最(zui)解暑的水果,西瓜集萬千(qian)寵愛于一身,也受到(dao)了霜(shuang)霉病的(de)青睞。霜霉(mei)病菌會在(zai)潮(chao)濕的(de)環境中迅速繁殖,尤其是在(zai)溫暖的(de)夏(xia)季。這種病害會對西瓜植株(zhu)造成嚴重的(de)危害,從而影響果實的(de)品質和口(kou)感(gan)。

在佛羅里達州的西瓜(gua)產(chan)量(liang)受到霜霉(mei)病(bing)的嚴重影響(xiang)后,為了有效防治西瓜(gua)霜霉(mei)病(bing),佛羅里達大學(xue)的研(yan)究(jiu)團(tuan)隊進行(xing)了相(xiang)關研(yan)究(jiu)。

Resonon | 利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類

利(li)用航空、地面遙感(gan)和機器學(xue)習進行西瓜(gua)霜霉病嚴重程度(du)的識(shi)別和分類

佛羅里達(da)州的西瓜產量受到包括霜霉病(bing)(DM)在內的各種病(bing)害的不(bu)利(li)影響。準確的病(bing)害識(shi)別對(dui)于(yu)實(shi)施(shi)及時有效(xiao)的管理(li)策略至(zhi)關重(zhong)要。遙(yao)(yao)感(gan)工具,例如無人機(ji)(UAV)和(he)高光譜(pu)成像(xiang),已被用(yong)(yong)于(yu)作物病(bing)害檢(jian)測。先前(qian)的研(yan)究已成功(gong)利(li)用(yong)(yong)遙(yao)(yao)感(gan)和(he)機(ji)器學習(ML)對(dui)鱷梨(li)和(he)番茄等其他(ta)作物進行了病(bing)害檢(jian)測。但是,關于(yu)使用(yong)(yong)遙(yao)(yao)感(gan)檢(jian)測西瓜病(bing)害的研(yan)究有限。這項研(yan)究的目標是利(li)用(yong)(yong)機(ji)器學習模型和(he)光譜(pu)植被指數(shu)(VI)來檢(jian)測和(he)分類西瓜中霜霉病(bing)的不(bu)同嚴重(zhong)程度。

在(zai)這項研(yan)究(jiu)中,來自(zi)佛(fo)羅里達大學的研(yan)究(jiu)團隊通(tong)過Resonon Pika L室內平臺系統(5個病害階段:低、中(1和2水平)、高和非常高)及野外機載系統(2個階段:低和高)分別測量了西瓜健康葉片和DM感染葉片的高光譜圖像,選擇感興趣區域(ROI),將各種植被指數(VI)作為識別病害階段的指標。利用多層感知器(MLP)和決策樹(DT)兩種分類模型來區分健康和DM感染植物。使用MLP來選擇能夠識別DM及其病害程度的最佳VI。

Resonon | 利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類

(A)健康(kang)西(xi)瓜葉(xie)片和(he)不(bu)同嚴重(zhong)程度階(jie)段(duan)的(de)(de)受DM感染(ran)的(de)(de)葉(xie)片(作為(wei)示例):(B)低(該圖像包(bao)括感興(xing)趣區(qu)域(yu)的(de)(de)示例);(C)中(zhong);(D)高(gao)。(E)Pika L高(gao)光譜相機在(zai)實驗室中(zhong)收集高(gao)光譜數(shu)據(ju)。

Resonon | 利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類

田間(jian)DM嚴重程度階段:(A)低;(B)高(gao);(C)基于無人機的(de)高(gao)光譜成像(xiang)系統(tong);(D)校準防水布。

【結果】


Resonon | 利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類

(A)5個(ge)病害嚴重程度(DS)階(jie)段西瓜(gua)(gua)葉片的(de)光(guang)譜(pu)反射特(te)征(在實驗室收集);(B)健康(H)和(he)五個(ge)DS階(jie)段西瓜(gua)(gua)葉片的(de)相關系數。

Resonon | 利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類

MLP和DT方法在(zai)實驗室(shi)中區分(fen)健康(kang)(H)和西瓜DM幾(ji)個DS階段的分(fen)類結果。

Resonon | 利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類

(A)田間收集高(gao)光(guang)譜(pu)圖像的光(guang)譜(pu)反射特征;(B)健康、低和高(gao)霜霉病嚴(yan)重程度階段西瓜(gua)植株的相(xiang)關系數(shu)。

Resonon | 利用航空、地面遙感和機器學習進行西瓜霜霉病嚴重程度的識別和分類

MLP和DT方法檢測(ce)田(tian)間(jian)西瓜感病(bing)植株與健康植株的分類結果。

【結論】

所選的(de)(de)最佳光(guang)譜VI對不同嚴重程度霜霉病的(de)(de)檢測(ce)(ce)和(he)(he)識別具(ju)有較(jiao)高的(de)(de)特異(yi)性和(he)(he)敏感性。由于(yu)葉片組成的(de)(de)微小變化(hua)(與健康植物相(xiang)(xiang)比(bi)(bi)),低DS階(jie)(jie)段(duan)(duan)獲(huo)得了(le)較(jiao)低的(de)(de)分類結(jie)(jie)果(guo)。MLP方法(fa)在高和(he)(he)非常高DS階(jie)(jie)段(duan)(duan)(87-90%)獲(huo)得了(le)最高的(de)(de)分類結(jie)(jie)果(guo),而DT方法(fa)在所有DS階(jie)(jie)段(duan)(duan)獲(huo)得了(le)較(jiao)低的(de)(de)分類結(jie)(jie)果(guo)(與MLP相(xiang)(xiang)比(bi)(bi))。一些VI可用(yong)于(yu)DS階(jie)(jie)段(duan)(duan)病害(hai)檢測(ce)(ce)和(he)(he)分類。利(li)用(yong)高光(guang)譜成像識別最重要的(de)(de)VI來(lai)檢測(ce)(ce)和(he)(he)識別多(duo)個DS階(jie)(jie)段(duan)(duan)將進一步增強病害(hai)檢測(ce)(ce)的(de)(de)理解和(he)(he)特異(yi)性。未來(lai)的(de)(de)工作包括開發一種簡(jian)單且廉價(jia)的(de)(de)基于(yu)無人機的(de)(de)傳感器,該傳感器基于(yu)之前的(de)(de)研(yan)究和(he)(he)開發,僅(jin)測(ce)(ce)量窄波段(duan)(duan)的(de)(de)光(guang)譜反射(she)率(例如定制的(de)(de)多(duo)光(guang)譜相(xiang)(xiang)機),以特定波長為中心,用(yong)于(yu)田(tian)間DM早期(qi)檢測(ce)(ce)。

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