А.Ф. ЧЕШКОВА
Сибирский федеральный научный центр агробиотехнологий Российской академии наук, р.п. Краснообск, Новосибирская обл., 630501, Россия
Резюме. Белая пятнистость (Ramularia tulasnei) – одно из наиболее распространенных заболеваний, оказывающих значительное влияние на урожайность земляники садовой. Ее обнаружение с использованием гиперспектральных измерений и анализа – возможная альтернатива традиционным методам. В исследовании для спектрального анализа использовали листья земляники, имеющие видимые симптомы болезни. Спектр отражения листьев регистрировали гиперспектральной камерой Photonfocus (диапазон длин волн 475…900 нм, 150 каналов со спектральным разрешением 3 нм и пространственным разрешением 2048×1088 пикселей) в лабораторных условиях методом линейного сканирования. Дифференциацию здоровых и пораженных областей проводили с использованием метода опорных векторов, метода к-ближайших соседей, метода спектрального угла и 9 вегетационных индексов. Для сравнения эффективности алгоритмов классификации рассчитывали матрицы ошибок соответствующих методов. Наибольшую точность классификации (98 %) имеет метод опорных векторов с использованием вегетационных индексов в качестве информативных признаков. Достаточно высокую точность классификации показали методы к-ближайших соседей (97 %) и спектрального угла (96 %). Наименьшая точность отмечена у способа классификации по пороговому значению вегетационных индексов (82 %). Результаты исследования подтверждают возможность использования гиперспектральных технологий для обнаружения белой пятнистости земляники садовой.
Ключевые слова: гиперспектральные технологии, грибные болезни земляники, анализ изображений, методы машинного обучения.
Сведения об авторах: А. Ф. Чешкова, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник (e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.).
Для цитирования: Чешкова А.Ф. Обнаружение белой пятнистости земляники садовой с использованием гиперспектральных изображений // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. №9. С. 84–88. doi: 10.53859/02352451_2022_36_9_84.