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人工智能和新型传感技术在评估葡萄霜霉病中的应用

人工智能和新型传感技术在评估葡萄霜霉病中的应用

  • 分类：植物表型资讯
  • 作者：PhenoTrait
  • 来源：本站
  • 发布时间：2021-06-22 06:10
  • 访问量：

【概要描述】本文探讨了新型传感技术和人工智能在实验室条件下评估葡萄霜霉病的应用。

人工智能和新型传感技术在评估葡萄霜霉病中的应用

【概要描述】本文探讨了新型传感技术和人工智能在实验室条件下评估葡萄霜霉病的应用。

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植物病虫害给世界农业生产造成巨大损失。霜霉病是葡萄的主要病害。传统的植物病害鉴定技术费时费力，需要专业人员。本文探讨了新型传感技术和人工智能在实验室条件下评估葡萄霜霉病的应用。

 

使用新型传感技术和人工智能评估葡萄叶片霜霉病的流程图

 

在实验室条件下使用计算机视觉评估葡萄叶霜霉病严重程度的流程图

 

研究人员利用机器视觉评估霜霉病孢子形成，并探索了高光谱成像早期检测霜霉病的潜力。利用RGB叶圆片图像分析估计葡萄 (Vitis vinifera L. cv Tempranillo)霜霉病 (Plamopara viticola) 的严重程度。计算机视觉与专家视觉评定的霜霉病严重程度相关性的判定系数(R2)为0.76，均方根误差(RMSE)为20.53%。此外，使用高光谱图像早期检测霜霉病的准确率达到81%。综上所述，计算机视觉、高光谱成像和机器学习可以应用于葡萄重要病害的检测。

 

基于计算机视觉的葡萄叶片霜霉病严重程度评估

 

来源：

Hernández I, Gutiérrez S, Ceballos S, et al. Artificial Intelligence and Novel Sensing Technologies for Assessing Downy Mildew in Grapevine. Horticulturae 2021, 7(5), 103; https://doi.org/10.3390/horticulturae7050103.

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