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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

時間:2023-12-29 閱讀:381
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被曬化的大地,被烘懶的萬物,被汗水侵蝕的燥熱......在烈日高懸的夏日,誰不想聽見一聲冰鎮(zhèn)西瓜裂開的清脆,讓清涼香甜的瓜瓤鎖住一整個夏天的炙熱。

作為夏日最解暑的水果,西瓜集萬千寵愛于一身,也受到了霜霉病的青睞。霜霉病菌會在潮濕的環(huán)境中迅速繁殖,尤其是在溫暖的夏季。這種病害會對西瓜植株造成嚴重的危害,從而影響果實的品質(zhì)和口感。

在佛羅里達州的西瓜產(chǎn)量受到霜霉病的嚴重影響后,為了有效防治西瓜霜霉病,佛羅里達大學的研究團隊進行了相關研究。

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

佛羅里達州的西瓜產(chǎn)量受到包括霜霉病(DM)在內(nèi)的各種病害的不利影響。準確的病害識別對于實施及時有效的管理策略至關重要。遙感工具,例如無人機(UAV)和高光譜成像,已被用于作物病害檢測。先前的研究已成功利用遙感和機器學習(ML)對鱷梨和番茄等其他作物進行了病害檢測。但是,關于使用遙感檢測西瓜病害的研究有限。這項研究的目標是利用機器學習模型和光譜植被指數(shù)(VI)來檢測和分類西瓜中霜霉病的不同嚴重程度。

在這項研究中,來自佛羅里達大學的研究團隊通過Resonon Pika L室內(nèi)平臺系統(tǒng)(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(tǒng)(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(qū)域(ROI),將各種植被指數(shù)(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(qū)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)健康西瓜葉片和不同嚴重程度階段的受DM感染的葉片(作為示例):(B)低(該圖像包括感興趣區(qū)域的示例);(C)中;(D)高。(E)Pika L高光譜相機在實驗室中收集高光譜數(shù)據(jù)。

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DM嚴重程度階段:(A)低;(B)高;(C)基于無人機的高光譜成像系統(tǒng);(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個病害嚴重程度(DS)階段西瓜葉片的光譜反射特征(在實驗室收集);(B)健康(H)和五個DS階段西瓜葉片的相關系數(shù)。

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方法在實驗室中區(qū)分健康(H)和西瓜DM幾個DS階段的分類結果。

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)田間收集高光譜圖像的光譜反射特征;(B)健康、低和高霜霉病嚴重程度階段西瓜植株的相關系數(shù)。

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方法檢測田間西瓜感病植株與健康植株的分類結果。

【結論】

所選的最佳光譜VI對不同嚴重程度霜霉病的檢測和識別具有較高的特異性和敏感性。由于葉片組成的微小變化(與健康植物相比),低DS階段獲得了較低的分類結果。MLP方法在高和非常高DS階段(87-90%)獲得了最高的分類結果,而DT方法在所有DS階段獲得了較低的分類結果(與MLP相比)。一些VI可用于DS階段病害檢測和分類。利用高光譜成像識別最重要的VI來檢測和識別多個DS階段將進一步增強病害檢測的理解和特異性。未來的工作包括開發(fā)一種簡單且廉價的基于無人機的傳感器,該傳感器基于之前的研究和開發(fā),僅測量窄波段的光譜反射率(例如定制的多光譜相機),以特定波長為中心,用于田間DM早期檢測。

 

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