Вычислительная нейросеть для обработки светоотражательных спектров растений и дистанционного фитосанитарного мониторинга картофеля

Статья посвящена изучению возможности использования искусственной нейронной сети WaveLetNN для анализа результатов дистанционного фитосанитарного мониторинга посадок картофеля с целью раннего обнаружения растений, пораженных фитофторозом. Рассмотрены различные методы анализа спектральных характеристик отражения растений, включая метод классификации. Для обнаружения инфицированных фитофторой растений нейронная сеть WaveLetNN анализирует полученные в результате исследований светоотражательные характеристики растений картофеля (в диапазоне 300–1100 нм) и вычисляет индекс когнитивной значимости (CSI = 0…10), характеризующий интенсивность биохимических процессов внутри растений, направленных на противодействие фитопатогенной микрофлоре. При этом установлено, что существенное возрастание индекса CSI сигнализирует об инфицировании растений фитопатогенной микрофлорой и активизации защитных биохимических процессов со стороны растений. Для достоверной индикации зараженных растений нейронная сеть WaveLetNN прошла тестовое обучение на большом количестве светоотражательных спектров незараженных растений и растений, искусственно зараженных фитофторозом. Спектральные характеристики отражения зараженных и незараженных растений снимались в течение 3, 4, 7 и 8 суток после заражения. Обработка полученных спектров с помощью нейронной сети WaveLetNN позволила выявить существенные различия между спектральными характеристиками второго и третьего порядка, у незараженных и зараженных фитофторозом растений на третьи сутки после заражения. Причем значения индекса CSI для зараженных растений равнялись 6,1…6,7, для здоровых – 1,9…2,5. Нейронная сеть WaveLetNN устраняет влияние на светоотражательные спектры пространственного расположения листьев растений, неровностей поверхности почвы и затененности отдельных участков поля, нормируя спектры на суммарную интенсивность отраженного от листьев света. Таким образом, нейронная сеть WaveLetNN может применяться в качестве программного ядра online-систем дистанционного фитосанитарного мониторинга растений картофеля.