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.
نموذج CNN مخصص: تم تطويره خصيصًا لمهمة تصنيف أمراض الكروم.ResNet50: نموذج CNN راسخ ومعروف بأدائه في مهام تصنيف الصور.MobileNetV2: نموذج CNN فعال مصمم للتطبيقات المتنقلة والرؤية المضمنة، يوازن بين الدقة والكفاءة الحسابية.
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.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.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.
(*) 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:
إرسال تعليق