Ανίχνευση ασθενειών σε καλλιέργεια αμπέλου υπό ελεγχόμενες συνθήκες, με χρήση μεθόδων μηχανικής μάθησης
Creators: name: Δολαπτσής, Κωνσταντίνος Θεόδουλου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Ανίχνευση Ασθενειών
Άμπελος
Μηχανική Μάθηση
Disease detection
Vineyard
Machine Learning

description: Η παρούσα διατριβή σχετίζεται με τον αυτόματο εντοπισμό και την ταξινόμηση δύο σημαντικών ασθενιών σε αμπέλι με τη χρήση φωτογραφιών από τα φύλλα του φυτού. Ο αυτόματος εντοπισμός της ασθένειας μπορεί να παρέχει πολλά πλεονεκτήματα στην παρακολούθηση καλλιεργειών και στον αυτόματο εντοπισμό των συμπτωμάτων της ασθένειας τη στιγμή που εμφανίζονται στο φύλλο του φυτού. Αντικείμενο της διατριβής είναι να οριστεί η ακρίβεια των αλγορίθμων που χρησιμοποιήθηκαν τόσο για την τμηματοποίηση της εικόνας, όσο και για την ταξινόμηση της ασθένειας. Ο κύριος στόχος όμως είναι να εξεταστεί η δυνατότητα δημιουργίας εφαρμογής η οποία διαβάζοντας φωτογραφίες από τα φύλλα του φυτού που φέρουν συμπτώματα θα δίνει τη δυνατότητα στην μηχανή ψεκασμού να πραγματοποιεί μεταβλητό ψεκασμό. Τα δεδομένα τα οποία χρησιμοποιήθηκαν ήταν φωτογραφίες με φύλλα αμπελιού από την περιοχή Γκάρδα, της Ιταλίας. Οι φωτογραφίες απεικόνιζαν φύλλα από φυτά τα οποία είχαν μολυνθεί από περονόσπορο, ωίδιο ή ήταν υγιή. Σε πρώτο βήμα, απομoνώθηκε η περιοχή της εικόνας η οποία απεικονίζει την ασθένεια. Οι μέθοδοι οι οποίες χρησιμοποιήθηκαν είναι η τμηματοποίηση k - μέσων τιμών και ο αλγόριθμος delta e. Σε επόμενο στάδιο, χρησιμοποιώντας δεδομένα από υγιή και ασθενή φύλλα ελέγθηκε η ακρίβεια ταξινόμησης της ασθένειας των φύλλων με τη χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης. Οι αλγόριθμοι οι οποίοι εξετάστηκαν ήταν ο Κ – κοντινότερος γείτονας, τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με σύζευξη κλιμακωτής διαβάθμισης, τo τυχαίο δάσος πολλαπλών κλάσεων και οι μηχανές διανυσματικής υποστήριξης. Το βασικό συμπέρασμα της μελέτης είναι ότι οι διάφορες μέθοδοι και αλγόριθμοι που χρησιμοποιήθηκαν, παρά τις μεταξύ τους διαφορές, έδωσαν ικανοποιητική ακρίβεια στα αποτελέσματα δείχνοντας με αυτόν τον τρόπο ότι είναι εφικτή η παρακολούθηση της υγείας του φυτού από φωτογραφίες
description: The present thesis is about the automatic detection and classification of two major diseases in vines using leaf image. Automatic disease detection can provide many advantages in crop monitoring and in automatic detection of symptoms of disease at the moment they appear on the plant’s leaf. The objective of this work is to verify the accuracy of the algorithms used both for the segmentation of the image and for the classification of the disease. The main goal, however, is to examine the possibility of creating an application that enables the sprinkler to make variable spray, by reading leaf images. The data used were photos of vine leaves from the region of Garda, Italy. The photos depicted leaves of plants infected with downy mildew, powdery mildew, or healthy. As a first step, the area of the picture depicting the disease was dissociated. The methods used were k-means clustering and algorithm delta e. In the next step, using data from healthy and diseased leaves, the accuracy of leaf disease classification was checked using machine learning models. The algorithms checked were K – nearest neighbour, scaled conjugate gradient artificial neural networks, multiclass random forest and least squares – support vector machines. The main conclusion of the study is that the various methods and algorithms used despite their differences present a good accuracy in the results, showing that it is possible to monitor the plant’s health from photographs