الكشف عن أمراض البياض في الخيار بإستخدام تقنية معالجة الصور

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 اخصائي زراعي - الإدارة العامة للحجر الزراعي ببورسعيد وشمال سيناء - بورسعيد - مصر.

2 استاذ امراض النبات - قسم امراض النبات - كلية الزراعة - جامعة قناة السويس - الاسماعيلية - مصر.

3 استاذ الاراضي والمياه والإستشعار عن بعد - قسم الاراضي والمياه - كلية الزراعة - جامعة قناة السويس - الاسماعيلية.

المستخلص

تساهم زراعة الخيار في الاقتصاد المصري كونه أحد أكثر الخضروات شيوعاً وأهمية، ولأنه يصاب بالعديد من الأمراضِ فإن ذلك يشكل خطراً على الإنتاج، كما أن الطرق التقليدية في الكشف تكلفنا الوقت والمال، لذا تقدم هذه الدراسة معرفة بآلية الكشف المبكر عن أمراض البياض الدقيقي والزغبي في الخيار باستخدام التعلم الآلي من خلال تقييم أداء خوارزميات الكشف المختلفة وتصميم برنامج يعكس مهامها، وتحتوي هذه الدراسة على خمس خطوات، بداية من عملية الحصول على الصورة والمعالجة المبدئية واستخراج الصفات ومعالجات أخري نهايةً إلي تصنيف الصور.
وقد تم استخدام 931 صورة واستخراج افضل الصفات لتدريب وتقييم الأساليب المقترحة وكشفت النتائج عن خمس خواص اعطوا أفضل أداء. ثم تم اجراء مقارنة بين النماذج التقليدية المختلفة للتعلم الآلي مثل التحليل المميز ونظام الدعم الآلي و الجيران الأقرب، وللحصول علي دقة أكبر تم استخدام نهج (Fine Gaussian) في مصنف (نظام الدعم الآلي) الذي اعطي أعلى كفاءة في الأداء بقيمة تساوي ٩٦٪ والتي كانت تقاربها في الأداء نهج (Fine) في مصنف (الجيران الأقرب) بقيمة تساوي 8 .٩5٪، بينما أعطي نهج (Quadratic) في مصنف التحليل المميز أداءً اقل بقيمة تساوي 8 .٩2٪ ومن خلال مقارنة الطريقة المقترحة بالطرق الحديثة الأخرى في المراجع السابقة تبين أنها تعطي دقه أفضل، بالإضافة إلى أن الطربقة المقترحة لها تطبيق عملي يتيح لنا الكشف التلقائي عن مرض البياض الدقيقي والزغبي من خلال أجهزة الكبيوتر المختلفة، وعلى الرغم من أن التركيز الحالي على أوراق الخيار، لكننا نرى أنها ستكون مفيدة في الكشف المبكر على الأمراض النباتية الأخرى وتتبع تطور الأمراض وذلك مع الدراسات المستقبلية.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية


Bandamaravuri, K. B., Nayak, A. K., Bandamaravuri, A. S., and Samad, A. (2020). "Simultaneous detection of downy mildew and powdery mildew pathogens on Cucumis sativus and other cucurbits using duplex-qPCR and HRM analysis". AMB Express, 10(1).
Daunde, A. T., Baghele, R. D., and Khandare, V. S. (2020). "Management of Prevalent Diseases of Cucumber (Cucumis sativus) through Integrated Approach". International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 9(7):3022–3028.
ElManawy, A. I., Sun, D., Abdalla, A., Zhu, Y., and Cen, H. (2022). "HSI-PP: A flexible open-source software for hyperspectral imaging-based plant phenotyping". Computers and Electronics in Agriculture, 200:107248.
FAOSTAT. (2020). "Cucumber, production quantity for Egypt". Available at < https://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL> (Accessed September 2022).
Han, D. (2013). "Comparison of Commonly Used Image Interpolation Methods". Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), Hangzhou, China, 1556–1559.
Jiang, F., Lu, Y., Chen, Y., Cai, D., and Li, G. (2020). "Image recognition of four rice leaf diseases based on deep learning and support vector machine". Computers and Electronics in Agriculture, 179.
Khan, M. A., Alqahtani, A., Khan, A., Alsubai, S., Binbusayyis, A., Ch, M. M. I., ... and Cha, J. (2022). "Cucumber Leaf Diseases Recognition Using Multi Level Deep Entropy-ELM Feature Selection". Applied Sciences (Switzerland), 12(2).
Lebeda, A., and Cohen, Y. (2011). "Cucurbit downy mildew (Pseudoperonospora cubensis)-biology, ecology, epidemiology, host-pathogen interaction and control". European Journal of Plant Pathology, 129(2):157–192.
Lin, K., Gong, L., Huang, Y., Liu, C., and Pan, J. (2019). "Deep learning-based segmentation and quantification of cucumber powdery mildew using convolutional neural network". Frontiers in Plant Science, 10:155.
Ma, J., Du, K., Zheng, F., Zhang, L., Gong, Z., and Sun, Z. (2018). "A recognition method for cucumber diseases using leaf symptom images based on deep convolutional neural network". Computers and Electronics in Agriculture, 154:18–24.
Mahmud, M. S., Ki Chang, Y., and Esau, T. (2018). "Detection of Strawberry Powdery Mildew Disease in Leaf Using Image Texture and Supervised Classifiers". In Proceedings of the CSBE/SCGAB 2018 Annual Conference, Guelph, ON, USA, 22-25.
Mia, M. J., Maria, S. K., Taki, S. S., and Biswas, A. A. (2021). "Cucumber disease recognition using machine learning and transfer learning". Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 10(6):3432–3443.
Moghimi, A., Yang, C., and Marchetto, P. M. (2018). "Ensemble Feature Selection for Plant Phenotyping: A Journey from Hyperspectral to Multispectral Imaging". in IEEE Access, 6:56870-56884, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2872801.
Mostafa, Y. S., Hashem, M., Alshehri, A. M., Alamri, S., Eid, E. M., Ziedan, E. S. H. E., and Alrumman, S. A. (2021). "Effective Management of Cucumber Powdery Mildew with Essential Oils". Agriculture (Switzerland), 11(11).
Ni, L., and Punja, Z. K. (2019). "Management of Fungal Diseases on Cucumber (Cucumis sativus L.) and Tomato (Solanum lycopersicum L.) Crops in Greenhouses Using Bacillus subtilis". In Bacilli and Agrobiotechnology: Phytostimulation and Biocontrol, 2:1–28.  
Ni, L., and Punja, Z. K. (2021). "Management of powdery mildew on greenhouse cucumber (Cucumis sativus L.) plants using biological and chemical approaches". Canadian Journal of Plant Pathology, 43(1):35–42.
Pawar, P., Turkar, V., and Patil, P. (2016). "Cucumber disease detection using artificial neural network". In 2016 international conference on inventive computation technologies (ICICT), Coimbatore, India, 3:1-5, IEEE.
Pujari, J., Yakkundimath, R., and Byadgi, Abdulmunaf. S. (2016). "SVM and ANN Based Classification of Plant Diseases Using Feature Reduction Technique". International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 3(7):6-14.
Savory, E. A., Granke, L. L., Quesada-Ocampo, L. M., Varbanova, M., Hausbeck, M. K., and Day, B. (2011). "The cucurbit downy mildew pathogen Pseudoperonospora cubensis". Molecular Plant Pathology", 12(3):217–226.
Sharma, A., Katoch, V., and Rana, C. (2016). "Important Diseases of Cucurbitaceous Crops and Their Management". In Handbook of Cucurbits: Growth, Cultural Practices, and Physiology (Issue February), 301–323.
Shoukry, M., al Gazar, T., and EL-Sheshtawi, M. (2021). "Ability of Some Antagonistic Fungi for Controlling Cucumber Downy Mildew Disease Caused by Pseudoperonospora cubensis". Journal of Plant Protection and Pathology, 12(1):67–69.
Titus, J., and Geroge, S. (2013). "A Comparison Study on Different Interpolation Methods Based on Satellite Images". International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), 2(6):82–85.
Vakilian, K. A., and Massah, J. (2013). "An artificial neural network approach to identify fungal diseases of cucumber (Cucumis sativus L.) plants using digital image processing". Archives of Phytopathology and Plant Protection, 46(13):1580–1588.
Verhaar, M. A. (1998). "Studies on biological control of powdery mildew in cucumber (Sphaerotheca fuliginea) and rose (S. pannosa) by means of mycoparasites". Wageningen University and Research, 3-5.
Wspanialy, P., and Moussa, M. (2016). "Early powdery mildew detection system for application in greenhouse automation". Computers and Electronics in Agriculture, 127: 487–494.
Ying, G., Miao, L., Yuan, Y., and Zelin, H. (2009). "A study on the method of image pre-processing for recognition of crop diseases". International Conference on Advanced Computer Control, Singapore, 2009:202-206. doi: 10.1109/ICACC.2009.10.
Yousuf, S., and Dar, G. H. (2016). "Prevalence and Status of Major Fungal Foliar Diseases of Cucumber in Western Himalayan State of Jammu & Kashmir, India". International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 5(7):550–557.
Zhang, S., Zhu, Y., You, Z., and Wu, X. (2017). "Fusion of superpixel, expectation maximization and PHOG for recognizing cucumber diseases". Computers and Electronics in Agriculture, 140:338–347.
Zhou, B., Xu, J., Zhao, J., Li, A., and Xia, Q. (2015). "Research on Cucumber Downy Mildew Detection System based on SVM Classification Algorithm". In 3rd international conference on material, mechanical and manufacturing engineering (IC3ME 2015), Guangzhou, China, 1681-1684. Atlantis Press.