AGRIS - 

Data provenance by Country

2018

Alejnikov, A.F., Siberia Federal Scientific Center of Agrobiotechnology, Novosibirsk Region

The relevance of early undamaging diagnosis of fungal, viral and bacterial diseases of common garden strawberry is proved. Based on the literature data, the known optical methods of early diagnostics of cultivated plants are analyzed. It is established that the methods of pixel calculation of the image in the space of color channels of red, green and blue colors are more preferable than other optical methods for detection of strawberry fungal diseases. Fungal infection creates specific color spots on the plant surface, and their distribution can be easily identified in the colorimetric CIE Lab system. The work presents a number of approaches to the new method of early diagnostics of common garden strawberry fungal diseases with use of technical means and software developed for the smartphone. Implementation of the method does not require big expenses as it is done in the form of the software application in the smartphone on the basis of the Android operating system. This application will enable to obtain leaf images of high quality, it will also provide segmentation and calculation of the quantity and the specific area of color spots on a contour of a leaf. Moreover, it will work with the database of model images of plants infected with fungal diseases. Classification of fungal diseases and forecasting of their development will be carried out by means of artificial neural network. The proposed method will allow to determine diseases of common garden strawberry leaves, to predict their development and to establish possible borders of distribution on the chosen plantation. | Обоснована актуальность ранней неповреждающей диагностики грибных, вирусных и бактериальных болезней земляники садовой. На основе литературных данных проанализированы существующие оптические методы ранней диагностики культурных растений. Установлено, что методы подсчета пикселей изображения в пространстве цветовых каналов красного, зеленого и синего цвета предпочтительней других оптических методов обнаружения грибных болезней земляники. Поражение грибными болезнями создает специфические цветные пятна на поверхности растения, распределение которых может быть идентифицировано в колориметрической системе CIE Lab. Практическое осуществление метода не требует больших затрат, так как он может быть реализован в виде программного приложения в смартфоне на базе операционной системы Android. Данное приложение будет обеспечивать операции получения качественных изображений листа растения, сегментацию, расчет количества и удельной площади цветовых пятен на контуре листа, работу с базой данных образцовых изображений растений с грибными болезнями. Классификация грибных болезней и прогнозирование их развития будет осуществляться с помощью искусственной нейронной сети. Предлагаемый метод позволит определить болезни листьев растений земляники садовой, прогнозировать их развитие и установить возможные границы распространения на выбранной плантации.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation