| تعداد نشریات | 27 |
| تعداد شمارهها | 485 |
| تعداد مقالات | 5,089 |
| تعداد مشاهده مقاله | 6,483,602 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,276,259 |
تشخیص خودکار بیماریهای برگ سویا با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنی و یادگیری ماشین | ||
| مجله بیوتکنولوژی کشاورزی | ||
| دوره 17، شماره 4، آبان 1404، صفحه 151-168 اصل مقاله (581.05 K) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22103/jab.2025.25153.1694 | ||
| نویسندگان | ||
| سانجی ماته* 1؛ رنوکا سوریوانشی2؛ مینکاشی تالور3؛ آنکیتا تیداکه4 | ||
| 1پلیتکنیک دولتی دامان، هند. | ||
| 2دانشکده علوم و فناوری رایانه، دانشگاه صلح جهانی دکتر ویشوانات کاراد، پونه، هند | ||
| 3مؤسسه فناوری اطلاعات AISSMS، پونه، هند. | ||
| 4دانشکده مهندسی اجینکیا دی.وای. پاتیل، پونه، هند. | ||
| چکیده | ||
| هدف: کشاورزی همچنان یکی از عوامل اصلی رشد اقتصادی و امنیت غذایی در بسیاری از کشورهای در حال توسعه به شمار میرود و سویا یکی از مهمترین محصولات نقدی در جهان محسوب میشود. به دلیل ارزش غذایی بالای آن، سویا به طور گسترده در رژیمهای غذایی انسانی و خوراک دام مصرف میشود و استفاده از آن به عنوان جایگزین شیر نیز به دلیل ماندگاری بیشتر پس از فرآوری رو به افزایش است. با این حال، تولید سویا اغلب در معرض طیف وسیعی از بیماریهای برگی قرار دارد که بسته به شرایط خاک، عوامل اقلیمی و الگوهای کشت متفاوت هستند. این بیماریها باعث کاهش چشمگیر در عملکرد و کیفیت محصول میشوند و ضرورت استفاده از روشهای تشخیص کارآمد، خودکار و دقیق را برجسته میسازند. هدف این مطالعه طراحی و ارزیابی یک چارچوب تشخیص بیماری برگ سویا از طریق مقایسه روشهای سنتی یادگیری ماشین با رویکردهای یادگیری عمیق است. مواد و روشها: یک مجموعهداده انتخابشده شامل ۱۵۰۰ تصویر برگ سویا در دستههای مختلف بیماری به کار گرفته شد که به نسبت ۸۰:۲۰ برای آموزش و آزمون تقسیم گردید. پیش از آموزش مدلها، تصاویر تحت پردازشهای اولیه نظیر تغییر اندازه، تبدیل به طیف خاکستری، همسانسازی هیستوگرام و بخشبندی قرار گرفتند تا استخراج ویژگی بهبود یابد. دو رویکرد پیادهسازی شد: ماشین بردار پشتیبان (SVM) با ویژگیهای استخراجشده به صورت دستی که نمایانگر یادگیری ماشین سنتی است، و یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) سفارشی که نمایانگر یادگیری عمیق است. شبکه CNN با سه لایه کانولوشنی، لایههای بیشینهبرداری (max-pooling) و لایههای کاملاً متصل طراحی شد و از تکنیکهای افزایش داده، منظمسازی Dropout و تنظیم تطبیقی نرخ یادگیری استفاده گردید. همچنین بهینهسازی ابرپارامترها برای ارتقای عملکرد انجام شد. نتایج: شبکه CNN پیشنهادی به دقت اعتبارسنجی ۱۰۰٪ دست یافت که به طور قابل توجهی بهتر از طبقهبند SVM با دقت 44/44% بود. اگرچه نشانههای جزئی بیشبرازش مشاهده شد، اما CNN توانست قابلیت تعمیم قوی خود را در میان نمونههای متنوع برگ حفظ کند و قابلیت اطمینان آن در کاربردهای عملی را نشان دهد. نتیجهگیری: یافتهها برتری آشکار یادگیری عمیق نسبت به روشهای متداول یادگیری ماشین در شناسایی بیماریهای گیاهی را تأیید میکنند. پژوهشهای آینده بر استفاده از یادگیری انتقالی با شبکههای از پیش آموزشدیده و توسعه سامانههای تشخیص بلادرنگ مبتنی بر برنامههای تلفن همراه همراه با حسگرهای اینترنت اشیا متمرکز خواهد بود. چارچوب پیشنهادی مسیری مقیاسپذیر و قابل اعتماد برای کشاورزی فراهم میکند و مزایای قابل توجهی برای مدیریت پایدار محصولات و بهبود بهرهوری در پی خواهد داشت. | ||
| کلیدواژهها | ||
| بیماری برگ سویا؛ پیشپردازش تصویر؛ شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)؛ یادگیری ماشین؛ کشاورزی دقیق | ||
| مراجع | ||
|
Cheng, X., Zhang, Y., Chen, Y., Wu, Y., & Yue, Y. (2017). Pest identification via deep residual learning in complex background. Computers and Electronics in Agriculture, 141, 351–356. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.08.005
Dixit, S., Kumar, A., Haripriya, A., Bohre, K., & Srinivasan, K. (2023, April). Classification and recognition of soybean leaf diseases in Madhya Pradesh and Chhattisgarh using deep learning methods. In 2023 2nd International Conference on Paradigm Shifts in Communications Embedded Systems, Machine Learning and Signal Processing (PCEMS) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/PCEMS58491.2023.10136030
Fang, W., Yue, L., & Dandan, C. (2020, November). Classification system study of soybean leaf disease based on deep learning. In 2020 International Conference on Internet of Things and Intelligent Applications (ITIA) (pp. 1–5). IEEE. https://doi.org/10.1109/ITIA50152.2020.9312252
Ghotbaldini, H., Mohammadabadi, M. R., Nezamabadi-pour, H., Babenko, O., & Amiri Ghanatsaman, Z. (2019). Predicting breeding value of body weight at 6-month age using artificial neural networks in Kermani sheep breed. Acta Scientiarum. Animal Sciences, 41, Article e45282. https://doi.org/10.4025/actascianimsci.v41i1.45282
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 770–778). IEEE. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Herrera, P. J., Dorado, J., & Ribeiro, Á. (2014). A novel approach for weed type classification based on shape descriptors and a fuzzy decision-making method. Sensors, 14(8), 15304–15324. https://doi.org/10.3390/s140815304
Huang, Y., Song, H., Han, T., Xu, S., Wang, Z., Liu, Q., & Wang, X. (2024). A hypergraph cell membrane computing network model for soybean disease identification. Scientific Reports, 14(1), Article 29637. https://doi.org/10.1038/s41598-024-81325-x
Jain, E., & Sharma, P. (2024, November). Deep learning-based soybean leaf disease classification using VGG16 and data augmentation techniques. In 2024 International Conference on Cybernation and Computation (CYBERCOM) (pp. 710–714). IEEE. https://doi.org/10.1109/CYBERCOM63683.2024.10803140
Ji, M., Liu, P., & Wu, Q. (2021). Feasibility of hybrid PSO-ANN model for identifying soybean diseases. International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence, 15(4), 1–16. https://doi.org/10.4018/IJCINI.290328
Kotwal, J., Kashyap, R., & Pathan, M. S. (2024). An India soybean dataset for identification and classification of diseases using computer-vision algorithms. Data in Brief, 53, Article 110216. https://doi.org/10.1016/j.dib.2024.110216
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2017). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Communications of the ACM, 60(6), 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386
Lin, M., Chen, Q., & Yan, S. (2013). Network in network. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1312.4400
Ma, J., Du, K., Zheng, F., Zhang, L., & Sun, Z. (2018). Disease recognition system for greenhouse cucumbers based on deep convolutional neural network. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 34(12), 186–192. https://doi.org/10.11975/j.issn.1002-6819.2018.12.022
Ma, Z., Wang, Y., Zhang, T., Wang, H., Jia, Y., Gao, R., & Su, Z. (2022). Maize leaf disease identification using deep transfer convolutional neural networks. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 15(5), 187–195. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20221505.6658
Mahobiya, C., Iyer, S., & Kolhe, S. (2023). Hybrid features based classification of insect and leaf disease of soybean plants using random forest classifier. Multimedia Tools and Applications, 82(2), 1231–1251. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13376-x
Mohammadabadi, M., Akhtarpoor, A., Khezri, A., Babenko, O., Stavetska, R. V., Tytarenko, I., Ievstafiieva, Y., Buchkovska, V., Slynko, V., & Afanasenko, V. (2024). The role and diverse applications of machine learning in genetics, breeding, and biotechnology of livestock and poultry. Journal of Agricultural Biotechnology, 16(4), 413–442. https://doi.org/10.22103/jab.2025.24662.1644
Mohammadabadi, M., Kheyrodin, H., Afanasenko, V., Babenko, O., Klopenko, N., Kalashnyk, O., Ievstafiieva, Y., & Buchkovska, V. (2024). The role of artificial intelligence in genomics. Journal of Agricultural Biotechnology, 16(2), 195–279. https://doi.org/10.22103/jab.2024.23558.1575
Ray, A., & Ray, H. (2021). Performance analysis of machine learning classifiers on different healthcare datasets. In A. K. Manocha, S. Jain, M. Singh, & T. Paul (Eds.), Emerging technologies in data mining and information security: Proceedings of IEMIS 2020, Volume 2 (pp. 99–111). Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-33-4367-2_11
Singh, B. P., & Shukla, S. (2021). Classification and recognition of soybean leaf disease detection using convolutional neural network (CNN). In 2021 5th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA) (pp. 1134–1138). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICECA52323.2021.9676017
Srilakshmi, A., & Geetha, K. (2023). A novel framework for soybean leaves disease detection using DIM-U-Net and LSTM. Multimedia Tools and Applications, 82(18), 28323–28343. https://doi.org/10.1007/s11042-023-14775-6
Sun, H., Xu, H., Liu, B., He, D., He, J., Zhang, H., & Geng, N. (2021). MEAN-SSD: A novel real-time detector for apple leaf diseases using improved light-weight convolutional neural networks. Computers and Electronics in Agriculture, 189, Article 106379. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106379
Tetila, E. C., Machado, B. B., Menezes, G. K., Oliveira, A. D. S., Alvarez, M., Amorim, W. P., Belete, N. A. S., Silva, G. G., & Pistori, H. (2020). Automatic recognition of soybean leaf diseases using UAV images and deep convolutional neural networks. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 17(5), 903–907. https://doi.org/10.1109/LGRS.2019.2932385
Thapliyal, N., Thapliyal, S., Kukreja, V., & Mehta, S. (2024, March). Disruptive tech in agriculture: Federated learning CNNs for soybean leaf disease classification. In 2024 3rd International Conference for Innovation in Technology (INOCON) (pp. 1–6). IEEE. https://doi.org/10.1109/INOCON60754.2024.10511434
Wang, X., Pan, T., Qu, J., Sun, Y., Miao, L., Zhao, Z., Li, X., Liu, Y., & Zhu, R. (2023). Diagnosis of soybean bacterial blight progress stage based on deep learning in the context of data-deficient. Computers and Electronics in Agriculture, 212, Article 108170. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108170
Wu, Q., Zhang, K., & Meng, J. (2019). Identification of soybean leaf diseases via deep learning. Journal of the Institution of Engineers (India): Series A, 100(4), 659–666.
Yu, M., Ma, X., Guan, H., & Zhang, T. (2023). A diagnosis model of soybean leaf diseases based on improved residual neural network. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 237, Article 104824. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2023.104824
Yu, M., Ma, X., Guan, H., Liu, M., & Zhang, T. (2022). A recognition method of soybean leaf diseases based on an improved deep learning model. Frontiers in Plant Science, 13, Article 878834. https://doi.org/10.3389/fpls.2022.878834
Zhang, D., Shao, J., Li, X., & Shen, H. T. (2021). Remote sensing image super-resolution via mixed high-order attention network. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 59(6), 5183–5196. https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3009918
Zhang, K., Wu, Q., Liu, A., & Meng, X. (2018). Can deep learning identify tomato leaf disease? Advances in Multimedia, 2018, Article 6710865. https://doi.org/10.1155/2018/6710865 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 329 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 283 |
||