Integration of Machine Learning Methods for Early Detection of Pathogens in Plants Based on Chlorophyll Analysis
Keywords:
Chlorophyll, machine learning, phytopathogen detection, infestation, abiotic stressAbstract
His study analyses chlorophyll indices in plants as indicators of the presence of phytopathogens and abiotic stress. Special attention is given to the identification of early signs of strawberry spider mite infestation by analysing plant pigment levels and using machine learning methods. The measurement of chlorophyll A, B and total chlorophyll indices, which are necessary to identify the degree of effect of stress factors on the plant, was carried out using a CI-710s spectrometer. Analysis of the chlorophyll content data allowed the onset of plant stress to be determined. The application of machine learning algorithms to the tabular data significantly increased the efficiency of the diagnosis and prediction of the risk of disease development.
References
Шамилев С.Р. Биолого-математическое и компьютерное моделирование заболевания растений // Экономика. Бизнес. Информатика. – 2017. – Т. 3. – № 2. – С. 130–145.
Адылова Ф.Т., Давронов Р.Р., Сафаров Р.А. Универсальный подход к интерпретации результатов прогнозирования моделей машинного обучения // Проблемы вычислительной и прикладной математики. – 2022. – № 4(42). – С. 128–137.
Nguyen C., Sagan V., Maimaitiyiming M., Maimaitijiang M., Bhadra S., Kwasniewski M.T. Sensors (Switzerland). – 2021. – Vol. 21. – No. 3. – P. 1–23. doi: 10.3390/s21030742.
Kalaji H.M., Jajoo A., Oukarroum A., Brestic M., Zivcak M., Samborska I.A., Cetner M. D., Lukasik I., Goltsev V., Ladle R. J. Chlorophyll a fluorescence as a tool to monitor physiological status of plants under abiotic stress conditions. // Acta Physiologiae Plantarum. – 2016. – Vol. 38. – No. 4. – P. 1–11. doi: 10.1007/s11738-016-2113-y.
Raczko E., Zagajewski B. Comparison of support vector machine, random forest and neural network classifiers for tree species classification on airborne hyperspectral APEX images // European Journal of Remote Sensing. – 2017. – Vol. 50. – No. 1. – P. 144–154. doi: 10.1080/22797254.2017.1299557.
Онаев М.К., Туктаров Р.Б., Тарбаев В.А., Гафуров Р.Р. Использование спутниковых методов исследований в изучении режима затопления и современного состояния рас тительного покрова лиманов. // Успехи современного естествознания. – 2018. – № 7. – С. 183–188.
Савин И.Ю., Коновалов С.Н., Бобкова В.В., Шарычев Д.В. Спектральные вегетационные индексы как индикаторы содержания пигментов в листьях яблони (Malus domestica Borkh.) // Sel’skokhozyaistvennaya Biologiya. – 2023. – Т. 58. – № 3. – С. 473–482. doi: 10.15389/agrobiology.2023.3.473rus.
Бардина Т.В., Чугунова М.В., Кулибаба В.В., Бардина В.И. Использование методов биотестирования для оценки экологического состояния почвогрунтов рекультивированного карьера // Биосфера. – 2020. – Т. 12. – № 1–2. – С. 1–11. doi: 10.24855/biosfera.v12i1.539.
Равшанов Н., Пекось О.А., Бакаев И.И. Прогнозирование сердечно-сосудистых заболеваний методами машинного обучения. // Проблемы вычислительной и прикладной математики. – 2023. – № 1(46). – С. 109–115.
Демидчик В.В., Шашко А.Ю., Бондаренко В.Ю., Смоликова Г.Н., Пржевальская Д.А., Черныш М.А., Пожванов Г.А., Барковский А.В., Смолич И.И., Соколик А.И., Ю М., Медведев С.С. Феномика растений: фундаментальные основы, программно-аппаратные платформы и методы машинного обучения. Физиология Растений. – 2020. – Т. 67. – № 3. – С. 227–245. doi: 10.31857/s0015330320030069.
Воробьев Н.И., Лысов А.К., Корнилов Т.В., Хютти А.В. Вычислительная нейросеть для обработки светоотражательных спектров растений и дистанционного фитосанитарного мониторинга картофеля // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. – 2024. – Т. 25. – № 2. – С. 283–292. doi: 10.30766/2072-9081.2024.25.2.283-292.
Knauer U., von Rekowski C.S., Stecklina M., Krokotsch T., Minh T.P., Hauffe V., Kilias D., Ehrhardt I., Sagischewski H., Chmara S., Seiffert U. Tree species classification based on hybrid ensembles of a convolutional neural network (CNN) and random forest classifiers. Remote Sensing // – 2019. – Vol. 11. – No. 23. – P. 1–15. doi: 10.3390/rs11232788.
Nguyen D., Tan A., Lee R., Lim W.F., Hui T.F., Suhaimi F. Early detection of infestation by mustard aphid, vegetable thrips and two-spotted spider mite in bok choy with deep neural network (DNN) classification model using hyperspectral imaging data // Computers and Electronics in Agriculture. – 2024. – Vol. 220. doi: 10.1016/j.compag.2024.108892.
Shin Y.K., Bhandari S.R., Lee J.G. Monitoring of salinity, temperature, and drought stress in grafted watermelon seedlings using chlorophyll fluorescence // Frontiers in Plant Science. – 2021. – Vol. 12. – P. 786309. doi: 10.3389/fpls.2021.786309.
