Αξιοποίηση των συστημάτων παρατήρησης της Γης για την παρακολούθηση της μυκητολογικής ασθένειας Verticillium στην Ελιά
Creators: name: Αραβίδης, Ηλίας Σπυρίδωνα
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Βερτισιλλίωση
Ελιά
Mη επανδρωμένα εναέρια οχήματα
Μηχανική μάθηση
Αντικειμενοστραφής ανάλυση
Verticillium
Olive
UAV
Machine learning
Object based analysis

description: Η αποτελεσματική και μακροπρόθεσμα βιώσιμη φυτοπροστασία της ελιάς αναδεικνύουν την ανάγκη διαμόρφωσης ενός ολοκληρωμένου συστήματος καταπολέμησης φυτοπαθολογικών προβλημάτων. Στο πλαίσιο αυτό, η παρούσα μεταπτυχιακή διατριβή υιοθετεί μια διεπιστημονική προσέγγιση για την αποτελεσματική χαρτογράφηση, την καταγραφή των ελαιόδεντρων και τον εντοπισμό της σοβαρότητας της προσβολής της βερτισιλλίωσης. Ο κύριος στόχος της διατριβής επιτυγχάνεται με την υιοθέτηση, προσαρμογή και εφαρμογή καινοτόμων μεθόδων ανάλυσης δεδομένων παρατήρησης της Γης (αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης, αντικειμενοστραφής ταξινόμηση), εφαρμογών τηλεπισκόπησης με μη επανδρωμένα οχήματα (UAV) και εφαρμογών σε έξυπνα κινητά για την καταγραφή επιτόπιων παρατηρήσεων στον αγρό.Η συλλογή των εικόνων (πολυφασματικές και θερμικές) υψηλής διακριτικής ικανότητας και οι επιτόπιες παρατηρήσεις (άµεσος συγχρονισµός των δεδομένων αυτών µε τη βάση δεδομένων του Διαβαλκανικού Κέντρου Περιβάλλοντος) πραγματοποιήθηκαν σε δύο πειραματικά αγροτεμάχια στην περιοχή της Πορταριάς Χαλκιδικής (6 στρέμματα) και των Νέων Μουδανιών Χαλκιδικής (16 στρέμματα) τον Ιούνιο του 2018. Αξίζει να αναφερθεί ότι τα πειραματικά αγροτεμάχια εμφανίζουν διαφορετικά χαρακτηριστικά όσον αφορά τον αριθμό, τις διαμέτρους και τις πυκνότητες των δένδρων καθώς και τις γεωργικές πρακτικές. Στο πλαίσιο της εν λόγω έρευνας αξιολογήθηκαν τεχνικές ταξινόμησης κατά εικονοστοιχείο (pixel-based) και κατά αντικείμενο (object-based), θεωρώντας ως δεδομένα εισόδου τα δεδομένα των καταγραφημένων εικόνων καθώς και ένα σετ παραγόμενων δεικτών βλάστησης (NDVI, CRI, OSAVI κτλ.). Αρχικά, εφαρμόστηκαν και αξιολογήθηκαν διάφοροι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης (ΚΝΝ, CART, SVM και RANDOM FOREST) και αλγόριθμοι πολλαπλού εύρους ζώνης για τον ακριβή προσδιορισμό των ελαιόδεντρων. Η ακρίβεια των ληφθέντων αποτελεσμάτων εκτιμήθηκε χρησιμοποιώντας δύο διαφορετικές τεχνικές (ποιοτική και ποσοτική αξιολόγηση). Τα παραγόμενα αποτελέσματα δείχνουν την επιτυχία των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης με ακρίβεια οριοθέτησης άνω του 92% στις περιπτώσεις όπου τα μοντέλα ταξινόμησης βασίστηκαν σε αντικείμενα (object based classification models).Επιπλέον, στο πλαίσιο της εν λόγω διαδικασίας δημιουργήθηκαν, πέρα των δεικτών βλάστησης που προαναφέρθηκαν, μετασχηματισμοί υφής δεύτερης τάξης προκειμένου να εμπλουτιστεί η αρχική πληροφορία της εικόνας για τη διάκριση των σταδίων της βερτισιλλίωσης. Η κανονικοποιημένη θερμοκρασία από τις κόμες των δένδρων, οι δείκτες ασθενειών (CRI, CSM, OSAVI) και τα χαρακτηριστικά υφής δεύτερης τάξης (ομοιογένεια, εντροπία) βρέθηκαν να είναι οι αποτελεσματικότεροι δείκτες για τον εντοπισμό της βερτισιλλίωσης σε πρώιμο και προχωρημένο στάδιο μόλυνσης με ακρίβεια των τελικών αποτελεσμάτων άνω του 80%. Η υψηλή διαστατικότητα των προβλημάτων της τηλεπισκόπησης έχει σημαντικές επιπτώσεις στο χρόνο υπολογισμού του θεματικού χάρτη και στην ακρίβεια της ταξινόμησης. Για το λόγο αυτό, αξιολογήθηκαν δύο διαφορετικές μέθοδοι επιλογής χαρακτηριστικών: για την αναγνώριση των δένδρων τα χαρακτηριστικά επιλέχτηκαν με τη μέθοδο Feature Space Optimization ενώ για την εκτίμηση της σοβαρότητας προσβολής από τη βερτισιλλίωση επιλέχθηκαν με την μέθοδο Recursive Feature Elimination, μειώνοντας το χρόνο εκτέλεσης των αλγορίθμων σε σημαντικά επίπεδα έναντι της αρχικής προσέγγισης. Από την ανάλυση των αποτελεσμάτων αναδείχθηκε και επαληθεύτηκε η τάση υιοθέτησης νέων και καινοτόμων μεθόδων συλλογής και επεξεργασίας δεδομένων (UAV, Object based image analysis, αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης) οι οποίες βρίσκουν χώρο εφαρμογής στην σύγχρονη Γεωργία Ακριβείας (Precision Agriculture) έτσι ώστε να προκύψουν ολοκληρωμένα, αυτοματοποιημένα και εφαρμόσιμα σχέδια πρόληψης της βερτισιλλίωσης αλλά και αντιμετώπισης μελλοντικών προκλήσεων που θα οδηγήσουν σε καλλιέργειες με τα λιγότερα δυνατά χημικά υπολείμματα στο προϊόν και το περιβάλλον.
description: The effective and long-term sustainable plant protection of the olive tree, highlights the need to develop an integrated system to combat phytopathological problems. In this context, this postgraduate dissertation adopts a multidisciplinary approach to efficient mapping, mapping of olive trees and the identification of the severity of Verticillium Wilt of Olive (VWO). The main objective of the dissertation is achieved by adopting, adapting and applying innovative methods of Earth observation data analysis (machine learning algorithms, object-based classification), UAV and intelligent mobile applications for recording on-site field observations. The collection of highly discriminatory (multispectral and thermal) images and field observations (direct synchronization of these data with the database of the Inter-Balkan Environmental Center) took place on two experimental parcels in Portaria area (6 acres) and Nea Moudania (16 acres) in Halkidiki (June 2018). It is worth mentioning that the experimental parcels have different characteristics as regards to the number, the diameters and the densities of the trees as well as recommended farmer practices. In the framework of this research, pixel-based and object-based techniques were evaluated, considering image data as input as well as a set of vegetation indices produced (NDVI, CRI, CSM, OSAVI, etc.). Initially, various machine learning algorithms (KNN, CART, SVM, and RANDOM FOREST) and multiple bandwidth algorithms were used and evaluated to accurately identify trees. The accuracy of the results obtained was assessed using two different techniques (qualitative and quantitative assessment). The results produced demonstrate that the accuracy of the chosen machine learning algorithms exceeded 92% where object based classification models were applied. Furthermore, in the context of this process, in addition to the above mentioned vegetation indices, second order texture transformations were created in order to enrich the original image information to distinguish the stages of VWO. Normalized tree temperature, vegetation disease indices (CRI, OSAVI) and 2nd order texture characteristics (homogeneity, entropy) were found to be the most effective indices for early and advanced VWO infection detection rate exceeding 80%. The high dimensionality of remote sensing problems has a significant impact on the time cost of the thematic map creation and on the accuracy of the classification. For this reason, two different attribute selection methods were evaluated. To identify the trees, features were selected using the Feature Space Optimization method. As for the evaluation of the severity of VWO, the Recursive Feature Elimination method was used, thus reducing the algorithm run time to significant levels compared to the original approach. From the analysis of the results, the trend of adopting novel and innovative methods of data collection and processing (UAV, Object Based Image Analysis, Machine Learning Algorithms) has been discussed and verified. These methods are applicable in the area of modern Precision Agriculture in order to integrate, automate and create workable practices that can be used to detect the severity of VWO spread and also to address future challenges that will lead to better cultivation methods with the least possible chemical residues in the final product as well as the environment.