Προσυμπτωματική διάγνωση της προσβολής από βακτηριακό έλκος σε φυτά τομάτας με φασματοσκοπία για εφαρμογές ευφυούς γεωργίας
Creators: name: Παπάζογλου, Παναγιώτης Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Προσυμπτωματική διάγνωση ασθενειών των φυτών
Φασματοσκοπία
Μηχανική μάθηση
Ευφυής Γεωργία
Early detection of plant diseases
Spectroscopy
Machine learning
Smart Agriculture

description: Το βακτήριο Clavibacter michiganensis subsp. michiganensis (Cmm) προκαλεί την ασθένεια του βακτηριακού έλκους σε φυτά τομάτας, μια ασθένεια του ξυλώδους αγγειακού συστήματος. Το παθογόνο αυτό αποτελεί παθογόνο καραντίνας στην Ελλάδα. Η μελέτη του με τη χρήση φασματικών δεδομένων για τη διάκριση μεταξύ υγιών και ασθενών φυταρίων, πριν από την εκδήλωση των ορατών συμπτωμάτων είναι χρήσιμη, καθώς η δημιουργία μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης με αυτά τα δεδομένα θα επιτρέπει την άμεση και έγκαιρη λήψη μέτρων για τη διαχείριση της ασθένειας. Επίσης, η μέθοδος λήψης φασματικών δεδομένων είναι μη καταστροφική και η δημιουργία ενός τέτοιου μοντέλου θα δίνει πιο γρήγορα αποτελέσματα σε αντίθεση με τις μοριακές τεχνικές διάγνωσης που εκτός από χρόνο, απαιτούν εξειδικευμένο εξοπλισμό και κοστίζουν. Στην παρούσα εργασία, σε πείραμα που πραγματοποιήθηκε σε θάλαμο ελεγχόμενης θερμοκρασίας και με παροχή τεχνητού φωτισμού, τα μήκη κύματος που εμφάνισαν τις πιο έντονες στατιστικά σημαντικές διαφορές σύμφωνα με μέθοδο επιλογής μεταβλητών μεταξύ υγιών και ασθενών νεαρών φυτών τομάτας ποικιλίας Belladona, δύο ημέρες πριν την εμφάνιση των πρώτων συμπτωμάτων στα φύλλα, ανά φυτό βρίσκονται στα εύρη 486,1 – 529,6 nm και 643,1 – 676,4 nm. Επιπλέον, μολυσμένα νεαρά φυτάρια τομάτας, φάνηκε ότι εμφανίζουν διαφορές, σε σύγκριση με υγιή φυτά στο εύρος μηκών κύματος 819,1 – 921,4 nm, δεκατρείς ημέρες μετά τη μόλυνση από το Cmm, δύο ημέρες πριν την εμφάνιση των πρώτων φυλλικών συμπτωμάτων σε ορισμένα από τα συνολικά μολυσμένα φυτά. Τα παραπάνω φασματικά δεδομένα χρησιμοποιήθηκαν για τη δημιουργία μοντέλων έγκαιρης διαφορικής διάγνωσης υγιών και προσβεβλημένων φυτών τομάτας, πριν την εμφάνιση του πρώτου φυλλικού συμπτώματος ανά φυτό, καθώς και υγιών και προσβεβλημένων φυτών τομάτας, δύο ημέρες πριν την εμφάνιση του πρώτου συμπτώματος στα φύλλα ορισμένων από τα συνολικά μολυσμένα φυτά με την εφαρμογή δύο αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (SVM και kNN). Οι δύο αλγόριθμοι φάνηκαν αποτελεσματικοί στη διάκριση των δύο κλάσεων των δύο παραπάνω περιπτώσεων. Σημειώνεται, πως ακολουθήσαν τρία πρότυπα προ-επεξεργασίας δεδομένων πριν την εκπαίδευση των αλγορίθμων. Αυτά ήταν, η περίπτωση πολυδιαστατικότητας (156 μήκη κύματος), η εφαρμογή Ανάλυσης Κύριων Συνιστωσών (PCA) και η χρήση Μεθόδου Επιλογής Κατάλληλων Μηκών Κύματος που βασίζεται σε στατιστικές συγκρίσεις δεδομένων. Τελικά, δημιουργήθηκαν έξι μοντέλα για κάθε μια συλλογή δεδομένων, τα οποία φάνηκε να αποδίδουν ικανοποιητικά στη διάκριση μεταξύ των δύο κλάσεων για κάθε μια από τις δύο αναφερόμενες περιπτώσεις, με ποσοστά ακρίβειας που κυμαίνονται στο εύρος μεταξύ 86% και 99%.
description: The bacterium Clavibacter michiganensis subsp. michiganensis (Cmm) causes the disease of bacterial canker in tomato plants, and it spreads through the xylem. This pathogen is a quarantine pathogen in Greece, thus it would be beneficial to find a way to discriminate between healthy and diseased tomato plants with Cmm before the visible symptoms occur, with the conjunction of spectroscopy and machine learning methods, to create a model of binary classification between these two classes. The spectral data acquisition method is non-destructive, and the creation of this model would give quick results in the early detection of the disease, in contrast to molecular diagnostic techniques, which are time-consuming, costly, and need specialized equipment. In the present study, in an experiment that took place in a temperature-controlled chamber with artificial lighting, the wavelengths that showed the higher statistical differences after using a feature selection method between healthy and infected tomato plants of Belladona variety with no visible foliar symptoms, two days before the first appearance of the foliar symptoms per plant, were in the ranges of 486.1 – 529.6 nm and 643.1 – 676.4 nm. In addition, infected tomato plantlets showed differences in contrast to healthy plantlets in the range of wavelengths of 819.1 – 921.4 nm, thirteen days after the infection with Cmm, two days before the first visible foliar symptoms in some of all infected plants. The spectral data used for the creation of early detection models of healthy and diseased plants, some days before the first visible foliar symptoms per plant, and of healthy and diseased plants, two days before the first visible foliar symptoms, in some of all infected plants, using two machine learning algorithms (SVM and kNN). These two algorithms proved effective in the discrimination of the two classes of the two instances. It is also noted that three patterns of data pre-processing followed before the training of the algorithms. These were the case of multidimensionality (156 wavelengths), the application of Principal Component Analysis (PCA), and the use of a feature selection method that uses statistical tests to score and rank the wavelengths based on their relationship with the target variable. Finally, six models per dataset were created, all of which showed very high accuracy between the two classes of the two instances, ranging from 86 to 99%.