علم أمراض النبات

عن الموقع

موقع علم أمراض النبات هو منصة متخصصة في تقديم معلومات موثوقة حول أمراض النبات وعلاجها.

أبحاث أمراض النبات

الأبحاث

نقدم أحدث الأبحاث العلمية حول أمراض النبات وطرق الوقاية منها.

مقالات أمراض النبات

المقالات

مقالات شاملة ومفيدة عن أمراض النبات وإدارتها بشكل احترافي.

تواصل معنا - موقع أمراض النبات

تواصل معنا

للاستفسارات، يرجى التواصل عبر البريد الإلكتروني أو الهاتف.

Prof. Khaled Arafat أستاذ أمراض النباتات
Author Image

الجمعة، 18 أبريل 2025

ثورة الذكاء الاصطناعي في كروم العنب: حل متقدم للكشف عن الأمراض وتعزيز الزراعة الدقيقة

 


ثورة الذكاء الاصطناعي في كروم العنب: حل متقدم للكشف عن الأمراض وتعزيز الزراعة الدقيقة

تُعد زراعة الكروم، الممارسة الزراعية العريقة لإنتاج العنب، حجر الزاوية في العديد من الاقتصادات والثقافات حول العالم. ومع ذلك، تواجه هذه الصناعة تحديات متزايدة في العصر الحديث، بدءًا من ضغوط السوق العالمية وصولاً إلى التغيرات البيئية والمناخية وظهور مسببات أمراض جديدة [10]. هذه التحديات تستدعي تحولاً جذرياً في طرق إدارة الكروم، مما يجعل الحاجة إلى الكفاءة والدقة أكثر إلحاحًا من أي وقت مضى.

في خضم الثورة الصناعية الرابعة، يبرز التحول الرقمي كمنارة أمل لقطاع الزراعة، مقدماً حلولاً مبتكرة للتحديات المعاصرة [23]. لطالما اعتمد مزارعو الكروم على الخبرة المتراكمة والمراقبة اليدوية لإدارة حقولهم، وهي طرقٌ، على الرغم من أهميتها التاريخية، أصبحت غير كافية للكشف المبكر الدقيق عن الأمراض ومراقبة صحة النبات بكفاءة، مما قد يؤدي إلى خسائر اقتصادية وانخفاض في جودة وكمية المحصول.

هنا، تتدخل مفاهيم الزراعة الدقيقة [5] والزراعة الرقمية [4]، التي تهدف إلى دمج التقنيات المتقدمة لتعزيز الدقة والاستدامة في العمليات الزراعية. ويقع في قلب هذا التحول الذكاء الاصطناعي (AI)، وبشكل أخص، التعلم الآلي (ML) [3] والتعلم العميق (DL) [18, 24, 16]. يوفر التعلم الآلي للآلات القدرة على التعلم من البيانات، بينما يذهب التعلم العميق، وهو فرع متخصص من التعلم الآلي، إلى أبعد من ذلك، حيث يمكّن الأنظمة من استخلاص الميزات المعقدة تلقائيًا من كميات هائلة من البيانات، مثل الصور، مما يتيح "التعلم من البداية إلى النهاية".

الحل المقترح: دمج البيانات والتعلم العميق

تقدم الورقة البحثية الرئيسية لهذا المقال (*) حلاً رائداً يستفيد من إمكانيات الذكاء الاصطناعي لدعم منتجي الكروم. يتمحور الحل حول منصة رقمية تدمج مصادر بيانات متعددة – صور الأقمار الصناعية عالية الدقة، وبيانات الطقس في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية، وتقنيات التعلم العميق – بهدف توفير نظام قوي لتحديد أمراض الكروم [8]. يطمح هذا الحل إلى أن يكون أداة تحويلية نحو "زراعة الكروم الرقمية"، حيث تتحول المزارع تدريجياً إلى "توائم رقمية" [25]، مما يسهل التفاعل الديناميكي بين المحاكاة الافتراضية والواقع، وبالتالي تسريع عملية اتخاذ القرار وتحسين جودة المحصول وعائده.

البنية التقنية والنهج المتبع

يعتمد الحل على بنية برمجية مزدوجة (الشكل 1 في البحث الأصلي) تفصل بين الواجهة الأمامية (Front-end) والخلفية (Back-end) لضمان التكامل السلس والأداء الفعال.

  • الواجهة الخلفية: تمثل مركز معالجة البيانات، وهي مبنية باستخدام لغة Python. تستخدم هذه الواجهة مكتبات قوية مثل TensorFlow لتطوير وتدريب نماذج التعلم العميق، و Google Earth Engine (GEE) للحصول على بيانات الأقمار الصناعية وإدارتها. ونظرًا لمتطلبات الموارد المختلفة، تم تصميم بيئتين منفصلتين: واحدة للعمليات الخلفية العامة وأخرى متخصصة لتدريب نماذج الشبكات العصبونية الالتفافية (CNNs).

  • الواجهة الأمامية: تم تصميمها لتكون بوابة المستخدم إلى الرؤى التي يولدها النظام. باستخدام HTML و JavaScript ومكتبة Mapbox، توفر الواجهة تصورًا بديهيًا لبيانات الأقمار الصناعية ونتائج التحليل، مع التركيز على البساطة والكفاءة لتجنب التعقيدات غير الضرورية.

التعلم العميق لتصنيف الأمراض: مقارنة وتخصيص

ينصب التركيز الأساسي للبحث على الاستفادة من الشبكات العصبونية الالتفافية (CNNs) [13] لتصنيف أمراض الكروم بدقة من خلال تحليل صور أوراق العنب. انطلاقاً من فرضية أن تخصيص بنى التعلم العميق يعزز فعاليتها لمهام محددة [15]، قام الباحثون بتقييم أداء ثلاثة نماذج مختلفة:

  1. نموذج CNN مخصص: تم تطويره خصيصًا لمهمة تصنيف أمراض الكروم.

  2. ResNet50: نموذج CNN راسخ ومعروف بأدائه في مهام تصنيف الصور.

  3. MobileNetV2: نموذج CNN فعال مصمم للتطبيقات المتنقلة والرؤية المضمنة، يوازن بين الدقة والكفاءة الحسابية.

تم تدريب هذه النماذج وتقييمها باستخدام مجموعة بيانات تضم 12,000 صورة مصنفة إلى أربع فئات: أوراق سليمة (Healthy)، لفحة الأوراق (Leaf Blight)، العفن الأسود (Black Rot)، ومرض إسكا (ESCA). أظهرت النتائج التجريبية (الجدول 1 في البحث الأصلي) تفوقًا واضحًا لنموذج MobileNetV2، الذي حقق دقة بلغت 99.375%. بينما قدم النموذج المخصص أداءً جيدًا جدًا بنسبة دقة 97.500%، وكان أداء ResNet50 أقل بكثير في هذه المهمة المحددة (دقة 79.581%).

تبرز هذه النتائج كفاءة MobileNetV2 في التعامل مع مهام تصنيف الصور المعقدة في سياق زراعة الكروم، مما يجعله مناسبًا للتطبيقات التي تتطلب الكشف في الوقت الفعلي. ومع ذلك، يؤكد أداء النموذج المخصص على الإمكانات الكبيرة لتطوير حلول مصممة خصيصًا لمواجهة التحديات والفروق الدقيقة في صور الكروم، مثل الاختلافات الطفيفة في تلون الأوراق أو ملمسها، والتي قد تكون فريدة لمنطقة معينة أو صنف عنب محدد. يمكن أن يؤدي تحسين النموذج المخصص إلى تحقيق توازن مثالي بين الدقة والكفاءة الحسابية، مما يجعله قابلاً للنشر في بيئات زراعية متنوعة، بما في ذلك تلك ذات الموارد المحدودة.

سيناريوهات الاستخدام والتفاعل العملي

يوفر الحل واجهة برمجة تطبيقات (API) واضحة تتيح لمختلف المستخدمين – مزارعي الكروم، والفنيين الزراعيين، ومطوري الأنظمة الخارجية – الوصول إلى ثلاث وظائف رئيسية:

  1. تصنيف الأمراض وتحديد العلاج: يمكن للمستخدمين تحميل صورة لورقة عنب مشتبه بها. يقوم النظام بمعالجتها وتقديم تصنيف للمرض المحتمل مع درجة ثقة (كما هو موضح في واجهة المستخدم بالشكل 2 في البحث الأصلي). الأهم من ذلك، يستخدم النظام بيانات تحديد الموقع الجغرافي (EXIF) المضمنة في الصورة لربط كل حالة مرض بموقعها الدقيق وطابعها الزمني. يتم بعد ذلك عرض هذه المعلومات على خريطة تفاعلية (الشكل 3 في البحث الأصلي) باستخدام علامات مرمزة بالألوان تمثل الحالة الصحية لمختلف أجزاء الكرم. يتيح هذا التصور الجغرافي للمزارعين تحديد "البؤر الساخنة" للمرض بدقة وتطبيق العلاجات بشكل مستهدف، مما يقلل من الاستخدام غير الضروري للمبيدات ويحسن فعالية الإدارة.

  2. تصور بيانات الطقس والأقمار الصناعية: يدمج الحل وحدة متقدمة لعرض بيانات الطقس، تجمع بين البيانات الآنية والتاريخية للموقع الجغرافي الدقيق للكرم (باستخدام الترميز الجغرافي العكسي). تكمل ذلك ميزة تصور بيانات الأقمار الصناعية (الشكل 4 في البحث الأصلي)، التي توفر خرائط ديناميكية عالية الدقة تتضمن مؤشرات حيوية مختلفة لحالة الغطاء النباتي والتربة، مثل مؤشر الغطاء النباتي ذي الاختلاف الطبيعي (NDVI) والمؤشر المعدل للغطاء النباتي المتأثر بالتربة (MSAVI). يمكن للمستخدمين التحكم في شفافية هذه الطبقات لإجراء تحليل متعمق لظروف الكرم البيئية.

  3. مراقبة فعالية العلاج: لا يقتصر دور الحل على التشخيص، بل يمتد ليشمل مراقبة فعالية العلاجات المطبقة. باستخدام البيانات الجغرافية الزمنية، يمكن لأصحاب المصلحة تتبع تطور الحالة الصحية للكرم بعد تطبيق العلاج. يتيح زر "تم العلاج" (الموجود في الشكل 3 في البحث الأصلي) للمستخدمين تحديث حالة قطع الأرض، مما يوفر تمثيلاً حيًا وديناميكيًا لحالة الكرم ويساهم في بناء سجل تاريخي يمكن الاستفادة منه في استراتيجيات الوقاية المستقبلية.

النموذج الأولي للواجهة المتنقلة (Agri-Dash)

إدراكًا لأهمية الوصول الميداني، تم توسيع نطاق الحل ليشمل نموذجًا أوليًا لتطبيق محمول يسمى Agri-Dash (الشكل 5 في البحث الأصلي)، تم تطويره كجزء من مشروع TWINSOR [19]. يهدف هذا المشروع إلى تزويد المزارعين بـ "توأم رقمي" لحقولهم، يجمع بيانات من مستشعرات متعددة ويدمج نماذج تنبؤية (مثل التنبؤ بالصقيع أو الأمراض). تم تصميم Agri-Dash بالتعاون مع جمعية مزارعي الكروم في بالميلا (AVIPE) في البرتغال، وهو يوفر نفس الميزات الأساسية للحل المستند إلى الويب، بما في ذلك تصور بيانات الأقمار الصناعية وتصنيف الأمراض، مما يضع قوة التحليل بين يدي المزارع مباشرة في الحقل.

الاستنتاجات والتطلعات المستقبلية

يسلط هذا البحث الضوء على القدرات التحويلية الهائلة للتعلم الآلي والتعلم العميق في مجال زراعة الكروم الدقيقة. من خلال تسخير هذه التقنيات، تم تصميم حل قوي يوفر واجهة برمجة تطبيقات (API) لتحديد وتصنيف أمراض الكروم عبر تحليل الصور المتطور. إن التطبيق العملي لهذا البحث سيزود مديري الكروم والفنيين بأداة قوية تسهل الكشف المبكر والتدخل في الوقت المناسب، مما يساهم في منع انتشار الأمراض والحفاظ على صحة المحصول وإنتاجيته.

أما بالنسبة للعمل المستقبلي، فهناك آفاق واعدة لتطوير الحل بشكل أكبر. يتضمن ذلك دمج بيانات إضافية من أجهزة الاستشعار المنتشرة في الحقل وأنماط الطقس المعقدة لتحسين القدرات التنبؤية للنماذج، مما يتيح تشخيصًا أكثر دقة للحالة الصحية للنبات يأخذ في الاعتبار التفاعلات الدقيقة بين المناخ والمرض.

على الرغم من الأداء المتميز لنموذج MobileNetV2، فإن استكشاف وتطوير نموذج CNN مخصص بشكل أكبر يحمل وعدًا بتطبيقات أكثر تخصصًا في الكشف عن أمراض الكروم. سيشمل العمل المستقبلي تحسين هذا النموذج المخصص لضمان مطابقته لدقة النماذج الراسخة مع توفير فوائد إضافية من حيث قابلية التكيف مع الظروف المحلية والكفاءة الحسابية.

الهدف النهائي هو التطور نحو نظام مراقبة مستمر لا يقتصر على التعرف على الحالة الصحية الحالية للمحاصيل فحسب، بل يتنبأ أيضًا بمخاطر الأمراض المستقبلية. سيمكن هذا النموذج التنبؤي من اتخاذ تدابير وقائية استباقية، مما سيغير طريقة إدارة صحة الكروم من خلال توقع المشكلات قبل ظهورها بشكل واضح.

من خلال الدمج المستمر لتقنيات التعلم الآلي الأكثر تطورًا وتوسيع مجموعات البيانات، يهدف هذا البحث إلى تعزيز إدارة الكروم، وجعلها أكثر استباقية وكفاءة واعتمادًا على البيانات، مما يمهد الطريق لمستقبل أكثر استدامة وإنتاجية لهذه الصناعة الحيوية.


المراجع

  • (*) البحث الرئيسي:
    Madeira, M., Porfírio, R. P., Santos, P. A., Madeira, R. N. (2024). AI-powered Solution for Plant Disease Detection in Viticulture. Procedia Computer Science, Vol. 238, pp. 468-475. The 15th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT).

  • المراجع الأخرى المذكورة في البحث:

    [1] Armstrong, C.E., Gilmore, A.M., Boss, P.K., Pagay, V., Jeffery, D.W. (2023). Machine learning for classifying and predicting grape maturity indices using absorbance and fluorescence spectra. Food Chemistry 403, 134321.

    [2] Badeka, E., Karapatzak, E., Karampatea, A., Bouloumpasi, E., Kalathas, I., Lytridis, C., Tziolas, E., Tsakalidou, V.N., Kaburlasos, V.G. (2023). A deep learning approach for precision viticulture, assessing grape maturity via yolov7. Sensors 23.
    DOI: 10.3390/s23198126

    [3] Bishop, C.M. (2007). Pattern Recognition and Machine Learning (Information Science and Statistics). 1 ed., Springer.

    [4] Chandra, R., Collis, S. (2021). Digital agriculture for small-scale producers: Challenges and opportunities. Commun. ACM 64, 75–84.
    DOI: 10.1145/3454008

    [5] Coulibaly, S., Kamsu-Foguem, B., Kamissoko, D., Traore, D. (2022a). Deep learning for precision agriculture: A bibliometric analysis. Intelligent Systems with Applications 16, 200102.

    [6] Coulibaly, S., Kamsu-Foguem, B., Kamissoko, D., Traore, D. (2022b). Deep learning for precision agriculture: A bibliometric analysis. Intelligent Systems with Applications 16, 200102.
    DOI: 10.1016/j.iswa.2022.200102

    [7] Domingues, T., Brandão, T., Ferreira, J.C. (2022). Machine learning for detection and prediction of crop diseases and pests: A comprehensive survey. Agriculture 12.
    DOI: 10.3390/agriculture12091350

    [8] Ferentinos, K.P. (2018). Deep learning models for plant disease detection and diagnosis. Computers and Electronics in Agriculture 145, 311-318.

    [9] Few, S. (2014). Data visualization for human perception. Interaction Design Foundation. chapter 35.

    [10] Fraga, H., Malheiro, A.C., Moutinho-Pereira, J., Santos, J.A. (2012). An overview of climate change impacts on european viticulture. Food and Energy Security 1, 94-110.

    [11] Islam, M., Dinh, A., Wahid, K., Bhowmik, P. (2017). Detection of potato diseases using image segmentation and multiclass support vector machine. In: 2017 IEEE 30th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), pp. 1-4.
    DOI: 10.1109/CCECE.2017.7946594

    [12] Kamilaris, A., Prenafeta-Boldú, F.X. (2018). Deep learning in agriculture: A survey. Computers and Electronics in Agriculture 147, 70–90.
    DOI: 10.1016/j.compag.2018.02.016

    [13] Karpathy, A., Johnson, J., Fei-Fei, L. (2015). Visualizing and understanding recurrent networks. arXiv:1506.02078.

    [14] van Klompenburg, T., Kassahun, A., Catal, C. (2020). Crop yield prediction using machine learning: A systematic literature review. Computers and Electronics in Agriculture 177, 105709.
    DOI: 10.1016/j.compag.2020.105709

    [15] Koirala, A., Walsh, K.B., Wang, Z., McCarthy, C. (2019). Deep learning for real-time fruit detection and orchard fruit load estimation: benchmarking of 'MangoYOLO'. Precision Agriculture 20, 1107-1135.
    DOI: 10.1007/s11119-019-09642-0

    [16] Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G.E. (2017). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Commun. ACM 60, 84-90.
    DOI: 10.1145/3065386

    [17] Kummar, L., Salim, F., Al-Aani, Kahtan, H., Darr, M., Al-bashiri, H. (2019). Data visualisation for smart farming using mobile application 19, 1-7.

    [18] LeCun, Y., Bengio, Y., Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature 521, 436-44.
    DOI: 10.1038/nature14539

    [19] Madeira, R.N., Santos, P.A., Java, O., Priebe, T., Graça, E., Sárközi, E., Asprion, B., Gómez, R.P.B. (2022). Towards digital twins for multi-sensor land and plant monitoring. Procedia Computer Science 210, 45–52. The 13th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN) / The 12th International Conference on Current and Future Trends of Information and Communication Technologies in Healthcare (ICTH-2022) / Affiliated Workshops.

    [20] Mohanty, S.P., Hughes, D.P., Salathé, M. (2016). Using Deep Learning for Image-Based Plant Disease Detection. Frontiers in Plant Science 7.

    [21] Morellos, A., Pantazi, X.E., Paraskevas, C., Moshou, D. (2022). Comparison of deep neural networks in detecting field grapevine diseases using transfer learning. Remote Sensing 14.
    DOI: 10.3390/rs14184648

    [22] Ouhami, M., Hafiane, A., Es-Saady, Y., El Hajji, M., Canals, R. (2021). Computer vision, iot and data fusion for crop disease detection using machine learning: A survey and ongoing research. Remote Sensing 13.
    DOI: 10.3390/rs13132486

    [23] Proffitt, T. (2006). Precision Viticulture: A New Era in Vineyard Management and Wine Production. Winetitles, Ashford, S. Aust.

    [24] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., Krause, J., Satheesh, S., Ma, S., Huang, Z., Karpathy, A., Khosla, A., Bernstein, M., Berg, A.C., Fei-Fei, L. (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. International Journal of Computer Vision (IJCV) 115, 211-252.
    DOI: 10.1007/s11263-015-0816-y

    [25] Tao, F., Cheng, J., Qi, Q., Zhang, M., Zhang, H., Sui, F. (2018). Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 94.
    DOI: 10.1007/s00170-017-0233-1

ليست هناك تعليقات:

نص مخصص

أحدث المقالات