Derin öğrenme ile meyve yaprakları hastalıklarının tespiti

Abstract

Meyveler besleyici bir diyetin vazgeçilmez bir parçasıdır. Antioksidanlar, diyet lifi, vitaminler ve mineraller sunarak etkili bir beslenme etkisi sağlarlar. Örneğin meyveler mükemmel bir kalsiyum, demir, magnezyum, manganez ve potasyum sağlayıcısıdır. Ayrıca A, B5, folat, C, E ve K vitaminlerini de içerir. Hızla artan dünya nüfusunu doyurabilmek için insanlığın gıda üretimini artırması gerekiyor, ancak bitki hastalıkları verimi sürdürülemez seviyelere düşürüyor. Aşağıdaki hasat hastalıklarının bir sonucu olarak meyve kaybı, küresel üretimin %50'sine kadarını oluşturabilir. Pestisit kullanmak hastalıkları kontrol etmenin en etkili yolu haline geldi. Ancak toksisiteleri nedeniyle hasattan sonra kullanımları ciddi şekilde kısıtlanmaktadır (Pétriacq ve ark., 2018). Derin öğrenmeye dayalı bilgisayar görüşündeki en son gelişmeler, bir kamerayla fotoğraf çekerek ve bu görüntüleri çeşitli bitki hastalıklarını tanımlamak için kullanarak hastalıklı bitkileri tanımlamayı ve tespit etmeyi mümkün kılmıştır. Bu araştırma, çeşitli bitki kategorilerindeki birçok hastalığın tanımlanması için etkili bir yöntem sunmaktadır (Militante vd., 2019). Bakteri veya diğer patojenlerin neden olduğu yaprak hastalıkları tarımsal verimi olumsuz etkileyebilir. Bu çalışma, literatürdeki yaprak hastalığı araştırmalarının kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Ayrıca, doldurulması gereken boşlukları ve araştırma projelerinin karşılaştığı engelleri ve sorunları vurgulamaktadır. Ek olarak, bu çalışma derin öğrenme kullanılarak guava yaprağı hastalıklarının sınıflandırılmasını tartışmaktadır. Elma yaprağı hastalıklarını tespit etmek ve sınıflandırmak için çok ölçekli bir özellik birleştirme ağı da araştırılmıştır.