Αναγνώριση διασυστηματικών ασθενειών σε Triticum Aestivum και Silybum Marianum με τηλεπισκόπηση και φασματοσκοπία
Creators: name: Ταμουρίδου, Αφροδίτη Αλεξάνδρα Παύλου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Χαρτογράφηση βλάστησης
Αναγνώριση Ασθενειών
Τηλεπισκόπηση
Vegetation mapping
Disease detection
Remote Sensing

description: Η παρούσα διατριβή στοχεύει να απαντήσει σε προβληματισμούς του τομέα της γεωργίας ακριβείας, όπως οι δυσκολίες στη χαρτογράφηση ζιζανίων και η ανίχνευση διασυστηματικών ασθενειών μυκητολογικής αιτιολογίας. Οι επιμέρους στόχοι είναι οι εξής: χαρτογράφηση S. marianum με τηλεπισκόπηση, αναγνώριση διασυστηματικής προσβολής του από τον μύκητα Microbotryum silybum με φασματοσκοπία, αναγνώριση διασυστηματικής προσβολής σιταριού από τον μύκητα Tilletia tritici σε συνθήκες αγρού με φασματοσκοπία. Η πρώτη μελέτη διεξήχθη σε αγρό που ανήκει στην Αμερικανική Γεωργική Σχολή. Οι τηλεπισκοπικές εικόνες λήφθηκαν με μη επανδρωμένο αεροσκάφος (UAV). Διάφοροι συνδυασμοί επιπέδων δοκιμάστηκαν για τη χαρτογράφηση του S. marianum με τη χρήση του αλγόριθμου μέγιστης πιθανοφάνειας (maximum likelihood - ML) και του αλγόριθμου MLP-ARD. Η δεύτερη μελέτη πραγματοποιήθηκε στο Αγρόκτημα του Τμήματος Γεωπονίας Α.Π.Θ. Έγιναν πέντε μετρήσεις (03 Μαρτίου – 17 Μαΐου) με το σπεκτροραδιόμετρο μονού αισθητήρα UniSpec-SC (PP Systems, Inc.). Ο αλγόριθμος MLP-ARD εφαρμόστηκε για τον διαχωρισμό των υγιών φυτών S. marianum και των μολυσμένων από το μύκητα M. silybum. Η τρίτη μελέτη πραγματοποιήθηκε στο Αγρόκτημα του Τμήματος Γεωπονίας Α.Π.Θ. Λήφθηκαν μετρήσεις φασματικής ανάκλασης με το σπεκτροραδιόμετρο μονού αισθητήρα UniSpec-SC (PP Systems, Inc.) σε συνολικά 7 ημερομηνίες. Ο αλγόριθμος MLP-ARD εφαρμόστηκε με στόχο τον διαχωρισμό μεταξύ των υγιών φυτών Triticum aestivum και των μολυσμένων από μύκητα T. tritici. Τα αποτελέσματα της χαρτογράφησης παρουσιάζονται ως θεματικοί χάρτες δύο κατηγοριών (S. marianum – άλλη βλάστηση). Χρησιμοποιώντας τον συνδυασμό των αρχικών καναλιών, του επιπέδου υφής και της εφαρμογής φίλτρου πλειοψηφίας (majority filter), επιτυγχάνεται μια ακριβής εκτίμηση και των δύο κατηγοριών κάλυψης. Η εικόνα μετατράπηκε σε τέσσερις διαφορετικές κλίμακες. Η ολική ακρίβεια είναι υψηλή (81-87%) για όλα τα επίπεδα, εκτός από την ανάλυση των 2 m. Η στατιστική K-hat ακολουθεί παρόμοια τάση. Στην περίπτωση των ασθενειών των ανθράκων, το παθογόνο βρίσκεται μόνο στο ακραίο μερίστωμα και έτσι δεν παρατηρούνται διαφοροποιήσεις σε σχέση με τα υγιή φυτά, καθιστώντας την αναγνώριση των ασθενών φυτών δυσεπίτευκτη. Με τη χρήση του MLP-ARD στην περίπτωση των S. marianum η ολική ακρίβεια άγγιξε το 90.32% και ο συντελεστής Κ το 89.07%. Στην περίπτωση των T. aestivum η συνολική ακρίβεια άγγιξε πολύ υψηλά επίπεδα (98.14%) και ο συντελεστής Κ –hat το 92.98%. Το κύριο συμπέρασμα της μελέτης είναι πως καθίσταται εφικτή η υψηλής ακρίβειας χαρτογράφηση του S. marianum με τη χρήση UAV. Για τη χωρικά εξειδικευμένη διαχείριση, η ακρίβεια της ταξινόμησης είναι τεράστιας σημασίας, εφόσον οι θεματικοί χάρτες θα χρησιμοποιηθούν και ως χάρτες μεταχείρισης για την παρακολούθηση της χωρικής κατανομής του ζιζανίου καθώς και της μεταβολής του με το πέρασμα του χρόνου. Η διάκριση μεταξύ υγιών και προσβεβλημένων φυτών S. marianum και T. aestivum με τη χρήση του MLP-ARD δίνει άριστα αποτελέσματα και έχει τη δυνατότητα να συνεισφέρει σε πρακτικές εφαρμογές φυτοπροστασίας. Σε περιπτώσεις βιολογικού ελέγχου του πρώτου, μπορεί να αξιολογήσει την επιτυχία του προγράμματος μέσω του υπολογισμού της εξάπλωσης του παθογόνου. Σε περιπτώσεις ολοκληρωμένης διαχείρισης, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον εντοπισμό των περιοχών στις οποίες θα χρειαστούν επιπλέον μέτρα. Σε περιπτώσεις φυτοπροστασίας καλλιεργειών μπορεί να εντοπίσει το παθογόνο και να αξιολογήσει την εξάπλωση του
description: The present thesis aims to address issues in the field of precision agriculture, such as the difficulties in weed mapping and disease detection. The individual objectives are the following: mapping S. marianum with remote sensing, recognition of systemic fungal infection in it by M. silybum using spectroscopy and recognition of systemic fungal infection by T. tritici in wheat using spectroscopy. The first experiment was carried out in a field in the premises of the American Farm School. The images used were acquired by an unmanned aerial vehicle (UAV). Different layer combination were tested for mapping S. marianum using the maximum likelihood (ML) and the MLP-ARD algorithms. The second experiment was carried out on the Farm of the School of Agriculture of A.U.T.H. Five measurements took place (03.03 – 17.05) using a single channel spectroradiometer UniSpec-SC (PP Systems, Inc.). The MLP-ARD was applied for the discrimination between healthy S. marianum plants and infected by M. silybum. The third experiment was carried out on the Farm of the School of Agriculture of A.U.T.H. Spectral reflectance measurements were taken using the single channel spectroradiometer UniSpec-SC (PP Systems, Inc.) on seven occasions. The MLP-ARD algorithm was applied for the discrimination between healthy T. aestivum and those infected by T. tritici. The results of the mapping are presented as thematic maps of two categories (S. marianum – other vegetation). Using the channels, the texture layer and with the application of the majority filter, an accurate estimation is achieved of both categories. The image was degraded to four different scale levels. The overall accuracy is high (81-87%) for all levels, except for the resolution of 2m. The K-hat statistic follows a similar pattern. In the case of smut infections, the pathogen is limited to the apical meristem and thus there are no visible changes compared to healthy plants, rendering the identification of the infected plants challenging. By applying the MLP-ARD in the case of S. marianum the overall accuracy reached 90.32% and the K-hat statistic 89.07%. In the case of T. aestivum the overall accuracy reached really high levels (98.14%) and the K-hat statistic 92.98%. The main conclusion of the present thesis is that highly accurate mapping of S. marianum is feasible using UAVs. In precision agriculture the accuracy of the mapping is crucial since the thematic maps will serve as treatment maps, for monitoring the spatial distribution of the weeds as well as its temporal variation. The discrimination between healthy ad diseased S. marianum and T. aestivum plants using MLP-ARD gives excellent results, having the potential to contribute to crop protection applications. When it comes to biological control of the former, it can help evaluating the success of the control program, by monitoring the spread of the pathogen. In cases of integrated management systems, it can be used to trace the areas where additional measures are necessary