<<<  Back

2023, № 106

UDC: 58.084.1+51-76+632.4
GSNTI: 68.37.05, 28.23.15

Spot blotch development diagnostics in winter barley based on digital intelligent technologies

The paper presents the results of research on automated spot blotch localization in winter barley. Based on the dataset of 161 images obtained from field and laboratory experiments, it has been shown that the U-Net architecture can accurately detect, classify, and localize spot blotch on plant leaves with accuracy level comparable to that of a plant pathologist expert. The segmentation quality metrics IoU and Dice were 0.74 and 0.87, respectively, indicating a high quality of pixel-wise segmentation, which was confirmed by visual analysis. The neural network architecture used in this study is lightweight, making it possible to use it on mobile devices without network connectivity.
Keywords: Winter barley spot blotch, convolutional neural network, semantic segmentation, U-Net architecture.
DOI: 10.21515/1999-1703-106-81-85

References:

1. Сельское хозяйство в России. 2021: Стат. сб./Росстат - M., 2021. - 100 c.
2. Волкова, Г. В. Чувствительность сетчатой пятнистости ячменя к фунгицидам триазолового класса / Г. В. Волкова и др. // Передовые исследования Кубани. - Сборник матер. Ежегодной отчетной конференции грантодержателей Кубанского научного фонда. - Краснодар, 2022. - С. 51-55.
3. Кузнецова, Т. Е. Селекция ячменя на устойчивость к болезням в условиях Северного Кавказа: дис..… д-р с.-х. наук: 06.01.05 / Т. Е. Кузнецова; Всероссийский НИИ риса. - Краснодар, 2006. - 401 с.
4. Mathre, D. E.Compendium of Barley Diseases / D. E. Mathre. - 2nd edition. - Bozeman: APS Press, 1997. - P. 88.
5. Экономические пороги вредоносности вредителей, болезней и сорных растений в посевах сельскохозяйственных культур: справочник. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2016. - 76 с.
6. Билай, В. И. Микроорганизмы - возбудители болезней растений (справочник). - Под ред. В. И. Билай. - Киев: Наукова думка, 1988. - 549 с.
7. Хасанов, Б. А. Определитель грибов-возбудителей «гельминтоспориозов» растений из родов Bipolaris, Drechslera и Exserohilum / Б. А. Хасанов. - Ташкент: Фан, 1992. - 180 с.
8. Афанасенко, О. С. Изменчивость популяций возбудителей гельминтоспориозных пятнистостей ячменя и генетический контроль устойчивости к Pyrenophora teres Drechs: Автореф. дис.. д-ра биол. наук / О. С. Афанасенко. - Санкт-Петербург, 1996. - 44 с.
9. Койшибаев, М. Болезни пшеницы / М. Койшибаев. - Анкара: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных наций, 2018. - 394 с.
10. Ариничев, И. В. Семантическая сегментация ржавчин и пятнистостей пшеницы / И. В. Ариничев, С. В. Полянских, И. В. Ариничева // Компьютерная оптика. - 2023. - Т. 47, № 1. - С. 118-125. - DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1130.
11. Arinichev, I. V. A Neural Network-Based Approach to Multiple Wheat Disease Recognition / I. V. Arinichev et al. // International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems. - 2022. - No. 22(1). - P. 106-115. - https://doi.org/10.5391/IJFIS.2022.22.1.106.
12. Berman, M. The Lovász-Softmax loss: A tractable surrogate for the optimization of the intersection-over-union measure in neural networks / M. Berman, A. R. Triki, M. B. Blaschko. - ArXiv: 1705.08790v2. 2017. Source: https://arxiv.org/abs/1705.08790. - DOI: 10.48550/arXiv.1705.08790.

Authors:

1. Arinicheva Irina Vladimirovna, DSc in Biology, professor, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “I.T. Trubilin Kuban State Agrarian University”.
2. Volkova Galina Vladimirovna, DSc in Biology, Corresponding Member of the RAS, FSBSI “Federal Research Center of Biological Plant Protection”.
3. Arinichev Igor Vladimirovich, PhD in Economics, associate professor, FSBEI HE “Kuban State University”.
4. Yahnik Yana Viktorovna, PhD student, FSBSI “Federal Research Center of Biological Plant Protection”.