การตรวจจับโรคใบไหม้เปลือกข้าวตามการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้โปรไฟล์สเปกตรัม

บทคัดย่อ:

การตรวจหาโรคพืชตั้งแต่เนิ่นๆ ก่อนที่จะเกิดอาการสามารถช่วยให้สามารถจัดการโรคที่กำหนดเป้าหมายและเชิงรุกได้มากขึ้นวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือเพื่อประเมินการใช้สเปกโตรสโคปีใกล้อินฟราเรด (NIR) ร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการตรวจจับโรคใบไหม้เปลือกข้าว (ShB) ที่เกิดจากเชื้อรา Rhizoctonia solaniเรารวบรวมสเปกตรัม NIR จากใบของข้าวที่อ่อนไหวกับ ShB (Oryza sativa L.) สายพันธุ์ Lemont ซึ่งเติบโตในห้องเจริญเติบโตหนึ่งวันหลังจากฉีดวัคซีนด้วย R. solani และก่อนที่จะเกิดอาการของโรคใด ๆเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน (SVM) และป่าสุ่ม ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสองแบบ ถูกนำมาใช้เพื่อสร้างและประเมินความถูกต้องของแบบจำลองการคาดการณ์โรคตามการจำแนกประเภทภายใต้การกำกับดูแลมีการใช้การวิเคราะห์ความแตกต่างของสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดบางส่วนเพื่อยืนยันผลลัพธ์แบบจำลองที่แม่นยำที่สุดในการเปรียบเทียบพืชที่ฉีดวัคซีนแบบจำลองและฉีดวัคซีนนั้นใช้ SVM และมีความแม่นยำในการทดสอบโดยรวม 86.1% (N = 72) ในขณะที่เมื่อเปรียบเทียบพืชควบคุม การฉีดวัคซีนแบบจำลองและฉีดวัคซีน โมเดล SVM ที่แม่นยำที่สุดมีความแม่นยำในการทดสอบโดยรวม 73.3% (N = 105)ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถพัฒนาเป็นเครื่องมือในการวินิจฉัยพืชที่ติดเชื้อ แต่ไม่มีอาการตามโปรไฟล์สเปกตรัมในระยะแรกของการพัฒนาโรคขณะทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้องในภาคสนาม การทดลองยังคงจำเป็นต้องใช้เทคนิคนี้เป็นข้อตกลงในการประยุกต์ใช้ในสาขาสำหรับการวินิจฉัยและการจัดการโรค