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

<p>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.</p>

Аграрная наука Евро-Северо-Востока

фитофтороз

искусственная нейронная сеть WaveLetNN

индекс когнитивной значимости светоотражательных спектров растений

Статья посвящена изучению возможности использования искусственной нейронной сети WaveLetNN для анализа результатов дистанционного фитосанитарного мониторинга посадок картоф...

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

Authors

Воробьев Н.И.

Лысов А.К.

Корнилов Т.В.

Хютти А.В.

We recommend that you study