Sztuczne sieci neuronowe i teledetekcja w ocenie porażenia pszenicy jarej fuzariozą kłosów
Wiesław Golka
Instytut Technologiczno – Przyrodniczy, Falenty, Al. Hrabska 3, 05‒090 Raszyn (Poland)
Edward Arseniuk
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin – Państwowy Instytut Badawczy, Radzików, 05‒870 Błonie (Poland)
https://orcid.org/0000-0002-4483-3317
Adrian Golka
Relayonit sp. z o.o., ul. Cietrzewia 23, 02‒492 Warszawa (Poland)
Tomasz Góral
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin – Państwowy Instytut Badawczy, Radzików, 05‒870 Błonie (Poland)
https://orcid.org/0000-0001-9130-6109
Abstrakt
Celem prac badawczych było wykorzystanie teledetekcji oraz sztucznych sieci neuronowych w ocenie pszenicy jarej pod względem reakcji na fuzariozę kłosów wywoływaną przez grzyby z rodzaju Fusarium spp. Prace badawcze wykonano na roślinach 4 odmian pszenicy jarej. Były to: KWS Torridon i Izera – o wyższej odporności, Radocha i Nawra – o odporności niższej na ww. patogena. Wykonano zdjęcia zdrowych oraz porażonych kłosów wszystkich odmian, które następnie przetworzono przy użyciu programu Crops Vegetation Control Lab (CVC Lab.). Na podstawie uzyskanych obrazów utworzono ich reprezentacje w postaci sieci neuronowych Growing Neural Gas (GNG). W wyniku analizy zdjęć uzyskano 240 wzorców, z których wybrano po 6 bazowych wzorców choroby dla każdej odmiany. Następnie dokonano porównania próbek porażonych kłosów danej odmiany z bazowymi wzorcami chorobowymi tej samej odmiany pszenicy. W wyniku porównania wzorców roślin zdrowych i porażonych ze zdjęciami poletek roślin zdrowych i porażonych uzyskano zróżnicowanie wartości liczbowych dającej podstawę do konstrukcji mapy zdrowotności plantacji pszenicy z wyszczególnieniem ognisk choroby.
Słowa kluczowe:
fuzarioza kłosów, pszenica, sztuczne sieci neuronowe, teledetekcjaBibliografia
Alchanatis V., Ridel L., Hetzroni A., Yaroslavsky L. 2005. Weed detection in multi-spectral images of cotton fields. Computers and Electronics in Agriculture 47: 243 — 260.
Google Scholar
Arseniuk E., Góral T. 2015. Triticale Biotic Stresses – Known and Novel Foes, In Triticale, pp. 83 — 108. Ed F. Eudes. Cham: Springer International Publishing.
Google Scholar
Arseniuk E., Fried P.M., Winzeler H., Czembor H.J. 1991. Comparison of resistance of triticale, wheat and spelt to septoria nodorum blotch at the seedling and adult plant stages. Euphytica 55: 43 — 48.
Google Scholar
Boniecki P. 2005. Wykorzystanie technik neuronowych w praktyce rolniczej. Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering, 50: 10 — 14.
Google Scholar
Clary K., 2013. A Comparison of the Self-Organizing Map and Growing Neural Gas Network in the Context of Optical Character Recognition. Department of Computer Science and Mathematics, Hendrix College, AR, USA: 3 pp.
Google Scholar
Figueroa M., Hammond-Kosack K.E. Solomon P.S. 2018. A review of wheat diseases — a field perspective. Mol. Plant Pathol. 19: 1523 — 1536.
Google Scholar
Frączek J.2005. Cyfrowa analiza obrazu w technice rolniczej, Inżynieria Rolnicza 6, 149 — 157.
Google Scholar
Góral T., Ochodzki P., Walentyn-Góral, D., Belter J., Majka M., Kwiatek M., Wiśniewska H. 2015. Odporność genotypów pszenicy ozimej na fuzariozę kłosów i akumulację toksyn fuzaryjnych w ziarnie scharakteryzowana za pomocą różnych typów odporności. Biuletyn IHAR 276: 19 — 37.
Google Scholar
Góral T., D. Walentyn-Góral 2018. Zróżnicowanie podatności odmian pszenicy ozimej i jarej na fuzariozę kłosów badanych w latach 2009–2016. Komunikat. Biuletyn IHAR 284: 3 — 11.
Google Scholar
Hovmøller M.S., Walter S., Bayles R.A., Hubbard A., Flath K., Sommerfeldt N., Leconte M., Czembor P., Rodriguez-Algaba J., Thach T., Hansen J.G., Lassen P., Justesen A.F., Ali S., de Vallavieille-Pope C. 2015. Replacement of the European wheat yellow rust population by new races from the centre of diversity in the near-Himalayan region. Plant Pathology 65: 402 — 411.
Google Scholar
Jin X., Jie L., Wang S., Qi H.J., Li S.W. 2018. Classifying wheat hyperspectral pixels of healthy heads and Fusarium head blight disease using a deep neural network in the wild field. Remote Sensing 10: 395.
Google Scholar
Kazmi W., Foix S., Alenyà G., Andersen H.J. 2014. Indoor and outdoor depth imaging of leaves with time-of-flight and stereo vision sensors: Analysis and comparison. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 88: 128 — 146.
Google Scholar
Kurkute S.R. 2018. Drones for Smart Agriculture: A Technical Report. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 6: 341 — 346.
Google Scholar
Łuczycka D. 2016. Rolnictwo XXI wieku – problemy i wyzwania. ISBN 978‒83‒945311‒0-2: 378
Google Scholar
Łukawski R., Golka W., 2011. Identyfikacja efektu mieszania gleby w procesie powierzchniowej uprawy z wykorzystaniem dynamicznej analizy obrazu 3D. Problemy Inżynierii Rolniczej 2: 55 — 64.
Google Scholar
Mendes C.A.T., Gattass M., Lopes H., 2014. FGNG: A fast multi-dimensional growing neural gas implementation. Neurocomputing 128: 328 — 340.
Google Scholar
Moshou D., Bravo C., Oberti R., West J.S., Ramon H., Vougioukas S., Bochtis D. 2011. Intelligent multi-sensor system for the detection and treatment of fungal diseases in arable crops. Biosystems Engineering 108: 311 — 321.
Google Scholar
Niedbała G., Kurasiak-Popowska D., Kinga Stuper-Szablewska K. and Jerzy Nawracała, 2020. Application of Artificial Neural Networks to Analyze the Concentration of Ferulic Acid, Deoxynivalenol, and Nivalenol in Winter Wheat Grain. Agriculture 10: 127; doi: 10.3390/agriculture10040127.
Google Scholar
Nieróbca A., Pudełko R., Kozyra J. 2009. Zastosowanie zdalnych metod w analizie zachwaszczenia pól testowych. Progress in Plant Protection/Postępy w Ochronie Roślin, 49: 1622 — 1629.
Google Scholar
Osowski S. 2000. Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa.
Google Scholar
Perez A.J., Lopez F., Benlloch J.V., Christensen S. 2000. Colour and shape analysis techniques for weed detection in cereal fields. Computers and Electronics in Agriculture 25: 197 — 212.
Google Scholar
Piotrowska E. 2003. Badania filmowe bryły glebowej odkształcanej przez wąskie narzędzie uprawowe. Inżynieria Rolnicza 11: 173 — 178.
Google Scholar
Prandini A., Sigolo S., Filippi L., Battilani P., Piva G. 2009. Review of predictive models for Fusarium head blight and related mycotoxin contamination in wheat. Food Chem Toxicol. 47: 927 — 31.
Google Scholar
Pudełko R., Kozyra J., Nieróbca A. 2008. Identification of the intensity of weeds in maize plantations based on aerial photographs. Zemdirbyste-Agriculture, 95: 130 — 134.
Google Scholar
Qiu R., Yang C., Moghimi A., Zhang M., Steffenson B. 2019. Detection of Fusarium Head Blight in Wheat Using a Deep Neural Network and Color Imaging. Remote Sensing 11: 2685.
Google Scholar
Rumelhart D., J. L. McClelland, the PDP Research Group.1986. Parallel Distributed Processing: explorations in the microstructure of cognition. MIT Press, Cambridge.
Google Scholar
Sankaran S., Mishra A., Ehsani R., Davis C. 2010. A review of advanced techniques for detecting plant diseases. Computers and Electronics in Agriculture 72 1 — 13.
Google Scholar
Skulska M., Skulska M., Makowski Ł. 2003. Zastosowanie sieci neuronowych. Wydawca: Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Tarnobrzegu: 8 str.
Google Scholar
Song Y., Sun H., Li M., Zhang Q. 2015. Technology Application of Smart Spray in Agriculture: A Review. Intelligent Automation and Soft Computing 21: 319 — 333.
Google Scholar
Wei Y., Blake M.B., Madey G.R. 2013. An operation-time simulation framework for UAV swarm configuration and mission planning. In: Proceedings of the International Conference on Computational Science, ICCS 2013, Barcelona, Spain, 5 — 7 June, 2013, pp. 1949 — 1958.
Google Scholar
Yuan L., Zhang J., Shi Y., Nie C., Wei L., Wang J. 2014. Damage mapping of powdery mildew in winter wheat with high-resolution satellite image. Remote Sensing, 6: 3611 — 3623.
Google Scholar
Yang L., Gao F., Shang L., Zhan J., McDonald B. A. 2013. Association between virulence and triazole tolerance in the phytopathogenic fungus Mycosphaerella graminicola. PLoS ONE 8(3): e59568. doi:10.1371/journal.pone.00595.
Google Scholar
Autorzy
Wiesław GolkaInstytut Technologiczno – Przyrodniczy, Falenty, Al. Hrabska 3, 05‒090 Raszyn Poland
Autorzy
Edward ArseniukInstytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin – Państwowy Instytut Badawczy, Radzików, 05‒870 Błonie Poland
https://orcid.org/0000-0002-4483-3317
Autorzy
Adrian GolkaRelayonit sp. z o.o., ul. Cietrzewia 23, 02‒492 Warszawa Poland
Autorzy
Tomasz GóralInstytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin – Państwowy Instytut Badawczy, Radzików, 05‒870 Błonie Poland
https://orcid.org/0000-0001-9130-6109
Statystyki
Abstract views: 529PDF downloads: 360
Licencja
Prawa autorskie (c) 2020 Wiesław Golka, Edward Arseniuk, Adrian Golka, Tomasz Góral
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Z chwilą przekazania artykułu, Autorzy udzielają Wydawcy niewyłącznej i nieodpłatnej licencji na korzystanie z artykułu przez czas nieokreślony na terytorium całego świata na następujących polach eksploatacji:
- Wytwarzanie i zwielokrotnianie określoną techniką egzemplarzy artykułu, w tym techniką drukarską oraz techniką cyfrową.
- Wprowadzanie do obrotu, użyczenie lub najem oryginału albo egzemplarzy artykułu.
- Publiczne wykonanie, wystawienie, wyświetlenie, odtworzenie oraz nadawanie i reemitowanie, a także publiczne udostępnianie artykułu w taki sposób, aby każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i w czasie przez siebie wybranym.
- Włączenie artykułu w skład utworu zbiorowego.
- Wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej na platformy elektroniczne lub inne wprowadzanie artykułu w postaci elektronicznej do Internetu, lub innej sieci.
- Rozpowszechnianie artykułu w postaci elektronicznej w internecie lub innej sieci, w pracy zbiorowej jak również samodzielnie.
- Udostępnianie artykułu w wersji elektronicznej w taki sposób, by każdy mógł mieć do niego dostęp w miejscu i czasie przez siebie wybranym, w szczególności za pośrednictwem Internetu.
Autorzy poprzez przesłanie wniosku o publikację:
- Wyrażają zgodę na publikację artykułu w czasopiśmie,
- Wyrażają zgodę na nadanie publikacji DOI (Digital Object Identifier),
- Zobowiązują się do przestrzegania kodeksu etycznego wydawnictwa zgodnego z wytycznymi Komitetu do spraw Etyki Publikacyjnej COPE (ang. Committee on Publication Ethics), (http://ihar.edu.pl/biblioteka_i_wydawnictwa.php),
- Wyrażają zgodę na udostępniane artykułu w formie elektronicznej na mocy licencji CC BY-SA 4.0, w otwartym dostępie (open access),
- Wyrażają zgodę na wysyłanie metadanych artykułu do komercyjnych i niekomercyjnych baz danych indeksujących czasopisma.
Inne teksty tego samego autora
- Maciej Majka, Magdalena Gawłowska, Adriana Twardawska, Marek Korbas, Jakub Danielewicz, Tomasz Góral, Bogusława Ługowska, Jolanta Belter, Edward Witkowski, Tadeusz Drzazga, Przemysław Matysik, Urszula Woźna-Pawlak, Halina Wiśniewska, Wykorzystanie markerów molekularnych i fenotypowych do identyfikacji genów odporności pszenicy na łamliwość źdźbła powodowaną przez Oculimacula yallundae i O. acuformis , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 288 (2020): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Dorota Walentyn-Góral, Zróżnicowanie podatności odmian pszenicy ozimej i jarej na fuzariozę kłosów badanych w latach 2009–2016. , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 284 (2018): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Halina Wiśniewska, Piotr Ochodzki, Dorota Walentyn-Góral, Iga Grzeszczak, Jolanta Belter, Maciej Majka, Jerzy Bogacki, Tadeusz Drzazga, Bogusława Ługowska, Przemysław Matysik, Edward Witkowski, Krzysztof Rubrycki, Urszula Woźna-Pawlak, Fuzarioza kłosów oraz akumulacja toksyn fuzaryjnych w ziarnie rodów hodowlanych pszenicy ozimej , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 282 (2017): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Piotr Ochodzki, Linda Kærgaard Nielsen, Dorota Walentyn-Góral, Gatunki Fusarium oraz toksyny fuzaryjne w ziarnie jęczmienia w Polsce w 2009 i 2010r. Komunikat , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 288 (2020): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Piotr Ochodzki, Linda Kærgaard Nielsen , Dorota Walentyn-Góral, Gatunki z rodzaju Fusarium oraz toksyny fuzaryjne w ziarnie pszenicy ozimej i jarej w Polsce , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 296 (2021): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Piotr Ochodzki, Zofia Bulińska-Radomska, Odporność na fuzariozę kłosów powodowaną przez Fusarium culmorum i zawartość mikotoksyn fuzaryjnych w ziarnie gatunków zbóż jarych przeznaczonych do upraw ekologicznych , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 263 (2012): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Dorota Walentyn-Góral, Halina Wiśniewska, Odporność typu I i II pszenicy i pszenżyta na fuzariozę kłosów , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 277 (2015): Wydanie regularne
- Elżbieta Małuszyńska, Tomasz Góral, Dorota Walentyn-Góral, Wpływ wstępnego chłodzenia na zdolność kiełkowania porażonych przez Fusarium spp. ziarniaków pszenicy ozimej. , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 284 (2018): Wydanie regularne
- Tomasz Góral, Zastosowanie metody odciętych liści do oceny patogeniczności izolatów grzybów Ascochyta fabae i Botrytis fabae wobec bobiku , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 299 (2023): Wydanie regularne
- Prof. dr hab. Edward Arseniuk , Lidia Kowalska, Opracowanie i wykorzystanie metod biotechnologicznych skracających cykl hodowlany i zwiększających efektywność selekcji genotypów ozimej pszenicy i ozimego pszenżyta o podwyższonej odporności i tolerancji na septoriozę liści i plew [czynnik sprawczy: Para , Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin: Nr 286 (2019): Wydanie specjalne
