![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,069 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,678,708 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,909,684 |
توسعه یک سامانه ترکیبی جدید به منظور تشخیص بیماری های برگ درخت سیب | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
مقاله 6، دوره 49، شماره 2، تیر 1397، صفحه 215-225 اصل مقاله (1.06 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2017.232483.664936 | ||
نویسندگان | ||
زهره قاسمی ورجانی1؛ سید سعید محتسبی* 2؛ هادی قاسمی3؛ الهام عمرانی1 | ||
1ماشین های کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری دانشگاه تهران | ||
2دانشگاه تهران | ||
3مهندسی عمران،دانشکده عمران محیط زیست دانشگاه امیرکبیر | ||
چکیده | ||
هر ساله بیماریهای گیاهی موجب خسارتهای قابل توجهی در بخش کشاورزی میشوند که میتوان تأثیر آنرا در چرخهی اقتصادی کشورها و امنیت غذایی مردم احساس نمود. تشخیص زودهنگام بیماریهای گیاهی راهکاری مفید برای کاهش این خسارتها میباشد. در سالهای اخیر محققان مختلف از روشهایی چون تصویربرداری برای تشخیص بیماریهای گیاهی استفاده نمودهاند. در این تحقیق یک سامانه جدید، متشکل از روش پردازش تصویر دیجیتال و مدل ترکیبی شبکه عصبی بهمنظور تشخیص سه بیماری برگ درخت سیب (بیماریهای لکه سیاه سیب، آلترناریا و آفت مینوز) بکار گرفته شد. در واقع از فرایند روش پردازش تصویر دیجیتال برای تهیه، پردازش و استخراج ویژگیهای هر یک از تصاویر نمونهها و از مدل ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی برای طبقهبندی بیماریها استفاده گردید. در این مدل برای آموزش شبکه از دو الگوریتم بهینهسازی ازدحام ذرات (PSO) و الگوریتم لونبرگ مارکوارت (LM) استفاده شد. در ادامه عملکرد سامانه پیشنهادی در تشخیص بیماریهای درخت سیب مورد ارزیابی قرار گرفته و مشاهده گردید که این سامانه در تشخیص بیماری فوق الذکر با دقت 99 درصد و شاخصهای 985/0= R2 و 099/0= RMSE عملکرد مناسبی دارد و همچنین در مقایسه با سایر روشهای انجام شده توسط دیگر محققان، در تشخیص بیماریهای برگ درخت سیب توانایی بالاتری دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
بیماری های گیاهی؛ پردازش تصویر؛ شبکه عصبی مصنوعی؛ بهینه سازی ازدحام ذرات | ||
مراجع | ||
Asraf, H. M., Nooritawati, M. T., Shah Rizam, M. S. B. (2012). A Comparative Study in Kernel-Based Support Vector Machine of Oil Palm Leaves Nutrient Disease, Journal of Procedia Engineering, 41, 1353–1359. Billah, M., Miah, M. B. A., Hanifa, A. and Ruhul Amin, M. d. (2015). Adaptive Neuro Fuzzy Inference System based Tea Leaf Disease Recognition using Color Wavelet Features, Journal of Communications on Applied Electronics, 3(5), 1–4. Eberhart, R. and Kennedy, J. (1995). A new optimizer using particle swarm theory, Journal of IEEE Service Center, 39–43. Fang, J., Zhang, C., Wang, S. (2008). Application of genetic algorithm (GA) trained artificial neural to identify tomatoes with physiological, Journal of Computer and Computing Technologies in Agriculture, 259, 1103-1111. Food and Agriculture Organization. (2013). Statistics: Crops (Production) in FAO. Retrieved January 12, 2013, From http://www.fao.org/faostat/en/#data/QC Kumar, A., Lee, W. S., Ehsani, R. J., Albrigo, G., Yang, C., Mangan, R. L. (2012). Citrus greening disease detection using aerial hyperspectral and multispectral imaging techniques, Journal of Applied Remote Sensing, 6, 1–22. Loutfi, A., Coradeschi, S., Mani, G.K., Shankar, P. Rayappan, J.B. (2015). Electronic noses for food quality: a review. Journal of Food Engineering, 144, 103–111. Mahlein, A. K., Steiner, U., Hillnhütter, C., Dehne, H. W., Oerke, E. C. (2012). Hyperspectral imaging for small-scale analysis of symptoms caused by different sugar beet diseases, Journal of Plant Methods, 1–13. Massimo, F. R, Daciana, I., Clarkson, J. P., Covington, J. A. (2016). Early identification of potato storage disease using an array of metal-oxide based gas sensors, Journal of Postharvest Biology and Technology, 116, 50–58. Omrani, E. (2013). Plant Diseases Detection Using Image Processing Technique. M. Sc. Thesis, University of Tehran, College of Agriculture and Natural Resources. (In Farsi) Omrani, E., Khoshnevisan, B., Shamshirband, S., Saboohi, H., Anuar, N. B., Nasir, M. H. N. M. (2014). Potential of radial basis function-based support vector regression for apple disease detection, Journal of Measurement, 55, 512–519. Pan, L., Zhang, W., Zhu, N., Mao, Sh., Wangd, J., Tu, K. (2014). Early detection and classification of pathogenic fungal disease in post-harvest strawberry fruit by electronic nose and gas chromatography–mass spectrometry, Journal of Food Research International, 62, 162–168. Tian, J., Qiuxia, H., Xiaoyi, M. A., Mingyu, H. A. N. (2012). An Improved KPCA/GA-SVM Classification Model for Plant Leaf Disease Recognition, Journal of Computational Information Systems, 33, 7737–7745. Tian, X., Wang, J. & Cui, S. (2013). Analysis of pork adulteration in minced mutton using electronic nose of metal oxide sensors. Journal of Food Engineering, 119(4), 744–749. UGA Extension. (2014). Georgia Plant Disease Loss Estimates 2014. AP 102-7, From http://extension.uga.edu/publications/detail.cfm?number=AP102-7 Yeh, Y. H., Chung W. C., Liao, J.Y., Chung, C. L., Kuo, Y. F. and Te, L. T. (2016). Strawberry foliar anthracnose assessment by hyperspectral imaging, Journal of Computers and Electronics in Agriculture, 122, 1–9. Zhanga, Z., Hea, X., Sunb, X., Guoc, L., Wangd, J., Wangd, F. (2015). Image Recognition of Maize Leaf Disease Based on GA-SVM, Journal of Chemical Engineering Transactions, 46, 199–204. Zhang, Sh., Wu, X., You, Zh., Zhang, L. (2017). Leaf image based cucumber disease recognition using sparse representation classification, Journal of Computers and Electronics in Agriculture, 134, 135–141. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,727 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,081 |