Ανίχνευση ασθενειών σε προσυμπτωματικό στάδιο σε νεαρά φυτά τομάτας με χρήση φασματοσκοπικών μεθόδων και υπολογιστικής νοημοσύνης
Creators: name: Τζιότζιος Γεώργιος Αθανασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Ανίχνευση ασθενειών
Φυτά τομάτας
Φασματοσκοπία και υπολογιστική νοημοσύνη
Disease detection
Tomato plants
Spectroscopy and computational intelligence

description: Η γεωργική παραγωγή αποτελεί σημαντικό κλάδο της παγκόσμιας οικονομικής δραστηριότητας. Συνεπώς, η προστασία της παραγωγής από τις ασθένειες των φυτών είναι σημαντικός παράγοντας της ομαλής οικονομικής δραστηριότητάς ώστε να μειωθεί η πιθανότητα οικονομικής ζημίας. Οι κλασικές μέθοδοι διάγνωσης των ασθενειών βασίζονται σε χημικές αναλύσεις που απαιτούν την καταστροφή του φυτού ώστε να πραγματοποιηθεί η αναγνώριση της εκάστοτε ασθένειας. Η παρούσα διατριβή έχει στόχο να προσδιορίσει την αποτελεσματικότητα μη παρεμβατικών, αυτοματοποιημένων μεθόδων με τη χρήση φασματοσκοπίας και συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης για την έγκαιρη διάγνωση των ασθενειών. Για τον σκοπό αυτό, πραγματοποιήθηκαν δύο πειραματικές μελέτες σε φυτά τομάτας που προσβλήθηκαν από τον ιό Tomato Chlorosis Virus (ToCV) και τον μύκητα Fusarium oxysporum f.sp. radicis-lycopersici (Forl). H πρώτη μελέτη πραγματοποιήθηκε τον Αύγουστο του 2018. Φυτά τομάτας ποικιλίας ACE55 αναπτύχθηκαν σε θάλαμο υπό ελεγχόμενες συνθήκες. Την 5η εβδομάδα ανάπτυξης προσβλήθηκαν με τον ιό ToCV και ακολούθησαν 11 λήψεις φασματικών δεδομένων με την χρήση ραδιοσπεκτόμετρου Unispec-SC, σε διάστημα 13 ημερών και παράλληλη ταυτοποίηση του παθογόνου με εξαγωγή του RNA του ιού. Η δεύτερη μελέτη πραγματοποιήθηκε τον Νοέμβριο του 2018. Φυτά τομάτας μολύνθηκαν τεχνητά με τον μύκητα Forl μετά από 6 εβδομάδες ανάπτυξης. Ακολούθησαν 10 λήψεις φασματικών δεδομένων με τη χρήση ραδιοσπεκτόμετρου Unispec-Sc ανά δύο ημέρες και για διάστημα 20 ημερών και παράλληλη ταυτοποίηση του παθογόνου με οπτική αναγνώριση των συμπτωμάτων με βάση ειδική κλίμακα. Ακολούθησε η προ-επεξεργασία των δεδομένων με απαλοιφή των ακραίων τιμών (outliers) και εφαρμογή της μεθόδου savitzkiy-golay. Τέλος, εφαρμόστηκαν οι αλγόριθμοι υπολογιστικής νοημοσύνης LS-SVM, MLP-ARD και MRF για την εξαγωγή αποτελεσμάτων με σκοπό τη διάκριση υγιών φυτών και των διαφόρων επιπέδων έντασης της ασθένειας των φυτών, για καθένα από τα δύο παθογόνα
description: Agricultural production constitutes an important part of the global economy. Therefore, it is important to protect it from various plant diseases in order to ensure smooth economic activity and prevent losses. Classic methods include disease detection with analyses, which are destructive for the plants. This aim of this thesis is to determine the effectiveness of non-destructive, automated methods using spectrometry and machine learning techniques for early detection of plant diseases. Two experimental projects were established for this study in which tomato plants were infected with Tomato Chlorosis Virus (ToCV) and Fusarium oxysporum f.sp. radicis-lycopersici (Forl). The first project took place in August 2018. Plants of tomato cv. ‘ACE55’ were grown under controlled conditions at the School of Agriculture, AUTH. The plants were infected with ToCV after five weeks of growth. Following inoculation, spectral data were collected 11 times using the single channel spectrometer, Unispec-SC, for a period of 13 days and the pathogen severity was identified by an RNA extraction method. The second project took place in November 2018. Tomato cv. ‘Belladona’ plants provided by AGRIS S.A., were infected with Forl after five weeks of growth. Spectral data were collected 10 times , using a single channel spectrometer, Unispec-SC, every 2 days for a period of 20 days and the pathogen severity was identified using a predetermined scale based on visual symptoms on the plants. Data pre-processing methods were applied for outlier elimination and the savitzkiy-golay filter was used for smoothing the collected data. Finally, implementation of machine learning methods such as LS-SVM, MLP-ARD and MRF algorithms were applied in order to determine between the healthy and the different state of severity of the infected plants