Ανάπτυξη αλγορίθμων Βαθιάς Μάθησης για τη διάκριση βιοτικών έναντι αβιοτικών καταπονήσεων σε αμπελώνες
Creators: name: Καραμανλής, Κωνσταντίνος Ά.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Βαθιά Μάθηση
Διάκριση Βιοτικών και αβιοτικών καταπονήσεων αμπέλου
Μηχανική όραση
Deep Learning
Discrimination of biotic and abiotic stresses of grapevine
Computer vision

description: Η επίδραση της κλιματικής αλλαγής στην βιωσιμότητα των καλλιεργειών, σε συνδυασμό με την αυξανόμενη ζήτηση τροφής λόγω της αύξησης του πληθυσμού του πλανήτη θέτουν νέα δεδομένα για την διαχείριση των καλλιεργειών. Η αύξηση της απόδοσης των καλλιεργειών μέσω της αποτελεσματικής και έγκαιρης αντιμετώπιση βιοτικών και αβιοτικών καταπονήσεων βρίσκεται στους πρωταρχικούς στόχους της Γεωργίας Ακριβείας. Η υιοθέτηση τεχνολογιών αιχμής όπως αυτή της μηχανικής όρασης μπορούν να συμβάλουν στην βελτίωση της διαχείρισης των καλλιεργειών, ξεπερνώντας τις μέχρι τώρα παραδοσιακές ή εργαστηριακές μεθόδους οι οποίες στη πλειοψηφία τους είναι καταστροφικές. Στην παρούσα εργασία αναπτύχθηκε μια μη καταστροφική μέθοδος ταξινόμησης βιοτικών έναντι αβιοτικών καταπονήσεων με βαθιά συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα. Τα μοντέλα MobileNet V3, Inception V3, EfficientNet B1 αναπτύχθηκαν για το πρώτο σύνολο δεδομένων (Dataset 1), ενώ τα MobileNet V3, Inception V3 και VGG16 για το δεύτερο (Dataset 2). Το πρώτο σύνολο εικόνων (Dataset 1) αποτελούνταν από εικόνες από την ψηφιακή βιβλιοθήκη PlantVillage και από εικόνες αγρού. Το δεύτερο σύνολο εικόνων (Dataset 2) απαρτιζόταν από εικόνες από την ψηφιακή βιβλιοθήκη Eden Library και από εικόνες αγρού. Για τον έλεγχο εκτίμησης απόδοσης των Συνελικτικών Νευρωνικών Δικτύων, τα οποία αναπτύχθηκαν και για τα δύο σύνολα δεδομένων (Dataset 1, Dataset 2) όσον αφορά την επιτυχή ταξινόμηση, έγινε με τη βοήθεια εικόνων αγρού. Τα μοντέλα απέδωσαν εξαιρετικά κατά την εκπαίδευση πετυχαίνοντας πάνω από 98% ακρίβεια, τόσο για το πρώτο σύνολο δεδομένων όσο και για το δεύτερο σύνολο δεδομένων εικόνων, ενώ στο στάδιο του ελέγχου η απόδοση και των τριών μοντέλων ήταν πολύ καλή σημειώνοντας ακρίβεια άνω του 83% για το Dataset 1, ενώ για το Dataset 2 επιτεύχθηκε ακρίβεια έως 85,71%.
description: The impact of climate change on crop sustainability, coupled with the increasing food demand due to the growing global population, introduces new parameters for crop management. Increasing crop yield through effective and timely response to biotic and abiotic stresses is in line with Precision Agriculture principles. The adoption of cutting-edge technologies such as machine vision can contribute to the improvement of crop management, overcoming up to now traditional or laboratory methods which are mostly destructive. The adoption of cutting-edge technologies, such as computer vision, can significantly improve crop management, surpassing traditional or laboratory methods overcoming the hitherto traditional or laboratory methods which are mostly destructive. In this work, a non-destructive method of classifying biotic versus abiotic stresses through employing Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) is developed. In this study, a non-destructive method for classifying biotic and abiotic stresses in grapevine was developed using Deep Convolutional Neural Networks. MobileNet V3, Inception V3 and EfficientNet B1 models were developed for the first dataset (Dataset 1) while MobileNet V3, Inception V3 and VGG16 were used for the second dataset (Dataset 2). The first image dataset (Dataset 1) consisted of leaf images from the PlantVillage digital library and field images. The second image dataset (Dataset 2) consisted of leaf images from the Eden digital library and field (in situ) images. For the evaluation of the Convolutional Neural Networks’ performance regarding the successful classification of grapevine crop health status in both data sets (Dataset 1, Dataset 2), field images have been used. All the employed models performed extremely well during training achieving an accuracy over 98% for both Dataset 1 and Dataset 2, while at testing the performance of all three models was good, exceeding 83% in accuracy for Dataset 1, while for Dataset 2 reached accuracy up to 85%.