Визначення рівня плямистості листя цукрових буряків (Cercospora Beticola) за допомогою методу обробки зображень з використанням безпілотника

 

Технічні процеси, що виникають у відповідності з технологічними досягненнями, сприяють та підтримують економічність, стійкість та продуктивність промисловості, що є цілями рослинництва та тваринництва. Метод обробки зображень став важливим інструментом полегшення проведення сільськогосподарських операцій та пошуку альтернативних рішень проблем. Завдяки розробленим алгоритмам та програмному забезпеченню проводилися численні дослідження щодо виявлення хвороб, шкідників та бур'янів, розпізнавання рослин, стресів, оцінки врожайності, перешкод, відстані між рядками, класифікації ґрунтового та земельного покриву, оцінки ботанічного складу, вегетативних індексів, індексу зелених насаджень, визначення мінливості росту рослин, спостереження за розвитком рослин, подальшим розвитком коренеплодів, моделювання практики організації зрошення, визначення вологості ґрунту тощо. З цієї причини метод обробки зображень і надалі залишатиметься однією з найважливіших тем сільськогосподарських досліджень.

За матеріалами наукової публікації на тему «Визначення рівня плямистості листя цукрових буряків (Cercospora Beticola) за допомогою методу обробки зображень з використанням безпілотника» («Determination of Sugar Beet Leaf Spot Disease Level (Cercospora Beticola) with Image Processing Technique by Using Drone»), журналу «Поточні дослідження в сільському господарстві та випробування» («Current Investigations in Agriculture and Current Research»), листопад, 2018 р.

Підвищення якості та врожайності сільськогосподарських культур залежить від ефективності спостережень за вирощуванням рослин та застосування необхідних операції в потрібний час. Дронові системи, які мають просту технічну структуру та прості у використанні, дають фермерам можливість планувати сільськогосподарську діяльність, використовуючи вбудовані датчики та камери, які забезпечують високоякісні, тривимірні зображення. Методи обробки зображень використовуються для отримання інформації з рухомого або нерухомого зображення, знятого камерою чи сканером, у цифровому форматі за допомогою ряду алгоритмів. Сьогодні для аналізу широко використовуються програми MATLAB та C ++. За допомогою цих програм можна легко провести аналіз кольору та форми в режимі реального часу на оцифрованих об'єктах.

Цукровий буряк — високотехнологічна культура, яка використовується для виробництва цукру після цукрової тростини та є дворічною культурою. У перший рік він формує свою кореневу систему в ґрунті, яка накопичує цукор. На другий рік рослина формує надземні органи для отримання насіння. Виробництво цукрових буряків сприяє розвитку рослинництва та тваринництва, покращує фізичну структуру ґрунту та екологічний баланс, максимізує врожайність наступних культур у сівозміні. Із цієї причини у вирощуванні цукрових буряків дуже важливим є раннє виявлення хвороб та шкідників та запобігання втраті їх врожайності шляхом проведення необхідного захисту рослин.

Хвороба плямистості листя цукрових буряків (Cercospora beticola) — одне з найбільш значущих, поширених і шкідливих грибкових захворювань, що вражають цукровий буряк. На окремих розвинених листках плями мають округлу форму і діаметр 3-5 мм. Ураження змінює своє забарвлення від світло-коричневого до темно-коричневого з червонувато-фіолетовою облямівкою залежно від виробленого листям антоціану. У міру прогресування захворювання окремі плями зливаються, а сильно інфікована тканина спочатку жовтіє, потім набуває коричневого забарвлення та згодом відмирає. Здорові листки залишаються зеленими і страждають менше або взагалі не мають уражень.

Cercospora beticola пошкоджує рослину, завдаючи шкоди листю (Рис. 1). Плями, які спочатку спостерігаються в дуже невеликій кількості та невеликої округлої форми, швидко збільшуються і покривають всю поверхню листка. У результаті листок повністю висихає і відмирає. Починаючи з найвіддаленіших поодиноких листків, хвороба розвивається та просувається ззовні всередину, висушуючи все листя, тоді як буряк змушений витрачати накопичений цукор, розпускаючи нові листки для підтримки своєї життєдіяльності. У результаті цього буряк витрачає енергію, утворюючи нові листки, що призводить до недостатнього росту коренеплоду.

Церкоспороз є однією з найпоширеніших хвороб цукрових буряків як у Туреччині, так і у всьому світі. Залежно від тяжкості захворювання, втрати цукру можуть досягати 10-50%. У Туреччині хвороба знижує урожайність буряків на 6-35%, а вихід цукру — на 1-26%. Крім того, хвороба збільшує показники калію (6%), натрію (25%) та альфа-аміно азоту (40%), які негативно впливають на вилучення цукру з буряків. Боротьба з хворобою досягається за допомогою інтегрованих програм боротьби зі шкідниками, які включають вирощування стійких сортів, сівозміну та застосування фунгіцидів. Для того, щоб запровадити ефективну комплексну програму боротьби зі шкідниками важливо своєчасно та правильно виявити спалах захворювання та визначити ступінь його тяжкості. Крім того, швидке та точне виявлення тяжкості захворювання допоможе зменшити втрати врожаю.

Традиційно ступінь тяжкості захворювання у рослин візуально визначають досвідчені фахівці, застосовуючи різні шкали залежно від типу захворювання. Для визначення тяжкості захворювання плямистості листя церкоспорозу застосовується візуальна шкала 1-9, 1-5 Шміттгена. Потім, використовуючи формулу Таунсенда-Хойбергера, обчислюється відсоток тяжкості захворювання, використовуючи значення, отримані за цими шкалами. Ці методи є дорогими та трудомісткими, а також можуть спричиняти помилки залежно від досвіду фахівця в галузі вирощування сільськогосподарських культур, таких як цукрові буряки, на великих площах. Для усунення цих проблем потрібні більш швидкі та практичні методи, що зменшують помилки, пов’язані з людським фактором, при виявленні захворювання, визначенні його тяжкості та розвитку, особливо на великих виробничих площах.

Дане дослідження спрямоване на визначення тяжкості плямистості листя церкоспорозу за допомогою методу обробки зображень з різними розробленими алгоритмами, використовуючи безпілотник у польових умовах на цукрових буряках, вирощуваних на великих площах.

Матеріали
Хвороба плямистості листя цукрових буряків

Дослідження проводилося на полі цукрових буряків площею приблизно 200 м2 з різним рівнем тяжкості захворювання церкоспорозу.

Безпілотник, використаний у дослідженні

Безпілотник, використаний у дослідженні, — це квадрокоптер DJI Phantom 3 Advanced, оснащений 12-мегапіксельною камерою із записом відео до 1080 P зі швидкістю 60 кадрів за секунду. Крім того, камера має кут огляду 94° та об'єктив f/2,8. Він може надсилати зображення в режимі реального часу у форматі 720p HD на смартфон або планшет у межах приблизно 2 км. На безпілотнику є система позиціонування GPS, яка визначає його місцеположення, скануючи рівень поверхні землі за допомогою ультразвукових датчиків. Завдяки функції автопілота» він може запускати свої двигуни на заданій висоті польоту. Коли GPS активний, він може повернутися назад на те місце, звідки злітав за допомогою кнопки «повернення». Коли заряд акумулятора низький або коли з будь-якої причини відключено з'єднання з управлінням, функція «Failsafe» повертає безпілотник назад у положення зльоту для його безпечної посадки.

Обробка зображень

Для обробки зображень використовувалася програма MATLAB версії R2014a. Дана програма дозволяє обробляти матриці, графічні функції та дані, застосовуючи алгоритми, створюючи інтерфейс користувача та взаємодіючи з програмами, написаними на інших мовах, включаючи C, C ++, Java та Fortran. Внесок MATLAB у сферу цифрової обробки зображень — це широкий набір функцій для обробки багатовимірних масивів елементів зображення. Обробка зображень проводилася за допомогою модуля Image Processing Toolbox програми MATLAB. Image Processing Toolbox — це сукупність функцій, які розширюють можливості цифрового обчислювального середовища MATLAB. Ці функції та виразна сила мови програмування MATLAB полегшують компактне та чітке написання операцій з обробки зображень, забезпечуючи таким чином прототип програмного забезпечення для вирішення проблем обробки зображень.

Методи
Виявлення хвороби

Таблиця 1. Шкала 0-9 хвороби плямистості листя цукрових буряків церкоспорозу

Характеристика
0 Вся рослина здорова
1 Початок захворювання: поява перших плям на зовнішніх листках
2 Збільшення кількості плям на зовнішніх листках
3 Поява плям на проміжних листках поза центральними листками
4 Плями, очевидно, починають змикатися
5 Поява великих відмерлих ділянок на листі
6 Великі відмерлі ділянки на листі
7 Відмерлі ділянки складають принаймні половину або більше половини поверхні зовнішніх листків
8 Майже всі зовнішні листки відмирають, відмерлі ділянки спостерігаються на середніх листках
9 Формування нових листків у рослин

Рис. 2. Візуальна шкала Шміттгена для хвороби плямистості листя цукрових буряків церкоспорозу

Хвороба плямистості листя цукрових буряків виявляється за допомогою проведення візуальних спостережень експертами із захисту рослин. Місцеве ураження захворюванням визначалося за шкалою 0-9, наведеною в Таблиці 1, та візуальною шкалою, поданою на Рис. 2. Зображення були зроблені на висоті 30-60 см за допомогою системи камер, встановленої на безпілотнику. Потім тяжкість захворювання розраховували за формулою Таунсенда-Хойбергера, використовуючи значення тяжкості захворювання, отримані за допомогою наземних спостережень.

Рівняння, яке використовувалося для розрахунку відсотка тяжкості захворювання:

Тяжкість захворювання (%) = Σ (n x V / Z x N) x 100

Де: n — кількість рослин із різною тяжкістю захворювання;

V — значення шкали;

Z — найбільше значення шкали;

N — спостережувана кількість рослин.

Зображення, зроблені за допомогою безпілотника, оброблялися за розробленими алгоритмами обробки зображень, показники захворюваності розраховувалися на рівні листків та рослин. Як результат, сумісність між двома методами визначалася шляхом порівняння значень тяжкості захворювання, отриманих у результаті методу обробки зображень, зі значеннями, отриманими у ході візуальних спостережень.

Зйомка зображень

Цукровий буряк — дворічна культурна рослина з вегетаційним періодом протягом літнього сезону, висаджується в кінці березня, збирається на початку жовтня. У Туреччині перші ознаки зараження церкоспорозом з’являються у травні-червні, хвороба продовжує шкодити рослинам протягом усього вегетаційного сезону. Дане захворювання проявляється найбільш інтенсивніше у серпні. Із цієї причини знімки були зроблені протягом серпня-вересня 2016 року, коли хвороба була найбільш агресивною. Зображення отримували за допомогою безпілотника в умовах природного освітлення. Перше зображення було зроблене 10 серпня 2016 року, а загалом знімки робили кожні 15 днів до кінця вересня. Із зображень, зроблених із роздільною здатністю 4000 x 2250 пікселів за умов природного освітлення 7 серпня, 25 серпня та 7 вересня в дослідженні, було оброблено 12 зображень, що відображають різні рівні розвитку хвороби. Оскільки все листя було мертвим, зображення, зроблені 22 вересня, не піддавались обробці. Попередні дослідження показали, що сонячне світло і тіні негативно впливають на зображення рослин, зроблені в умовах природного освітлення в полі, якщо висота польоту безпілотника перевищує 60 см. З цієї причини знімки були зроблені на відстані близько 30-60 см, оскільки висота рослин та відстань від рослини до безпілотника також різнилися.

Сегментація зображень церкоспорозу на цукрових буряках

Сегментація зображень плямистості листя, яка є найважливішим процесом діагностики захворювання, класифікує пікселі за класами K відповідно до ряду ознак за допомогою типових алгоритмів, таких як кластеризація методом k-середніх. У даному дослідженні було використано алгоритм кластеризації методом k-середніх для виявлення хвороби за допомогою зображень хворого листя. Етапи алгоритму наведені нижче.

а) Етап 1: внесення даних; зображення листя цукрового буряка, зроблені в полі, вводяться до програми. Зображення листка — це зображення RGB у форматі JPEG, як показано на Рис. 3.

b) Етап 2: кожне зображення перетворюється з кольорового простору RGB у кольоровий простір L*a*b*, оскільки кольоровий простір, який потрібно обробити, обмежує спотворення зображення, спричинені яскравістю під час роботи з кольором. Інформація про захворювання в кольоровому просторі L*a*b* зберігається лише у двох каналах (a* та b* компоненти).

c) Етап 3: класифікація; кольори в області "a*b*" класифікуються за допомогою кластеризації методом k-середніх. Пікселі на зображенні хвороби (кольори, що містять значення "a*" та "b*"), групуються за допомогою методу k-середніх із використанням евклідової відстані.

d) Етап 4: позначення пікселів; кожен піксель на зображенні позначається за допомогою результатів кластеризації методом k-середніх. Для кожного пікселя на вході метод k-середніх визначає індекс, який відповідає кластеру. Як показано на Рис. 4, кожен піксель на зображенні був позначений кластерним індексом.

e) Етап 5: розділення зображення хворого листка відповідно до кольору за допомогою піксельних тегів, пікселі на зображенні розділяються за кольором, що призводить до трьох зображень (тобто K = 3), як показано на Рис. 5.

f) Етап 6: зображення хвороби виділяється серед трьох кластерів.

Рис. 5. Розділення методом кластеризації k-середніх зображення хворого листка: (A) чорний сегмент; (B) зелений сегмент; (C) коричневий сегмент (зображення хвороби)

Збільшення контрастності

Збільшення контрастності кольорових зображень зазвичай здійснюється шляхом трансформації інтенсивності кольорового зображення. Таким кольоровим простором є L*a*b*. Функції перетворення кольорів використовувалися для перетворення зображення з RGB у кольоровий простір L*a*b*, а потім працювали над рівнем яскравості (L*) зображення. Рівень яскравості замінюється обробленими даними, а потім зображення перетворюється в кольоровий простір RGB (Рис. 6). Вирівнювання яскравості впливає на щільність пікселів, зберігаючи вихідні кольори.

Визначення тяжкості захворювання

Хворі ділянки на листку обчислюють шляхом ділення кількості пікселів, що складають ці ділянки, на загальну кількість пікселів, що утворюють листок, отже, його частка на листку вказує на тяжкість захворювання. Нехай B (x, y) виражає значення в рядку x і стовпці y зображення, що має m рядків і n стовпців. Тоді площу k об’єкта можна знайти за наступними рівняннями:

Ak = площа об'єкта на зображенні (хвора область)

B (x, y) = значення в заданому рядку та стовпці розпізнаного зображення (x рядок, y стовпець)

Тяжкість захворювання (%) = Ak/загальна площа   (3)

Результати

Рис. 7. a, b, c вихідне зображення та вихідні дані

Рис. 8. d, e вихідне зображення та вихідні дані

Рис. 9. f, g вихідне зображення та вихідні дані

Рис. 10. h вихідне зображення та вихідні дані

Рис. 11. i вихідне зображення та вихідні дані

Рис. 12. j вихідне зображення та вихідні дані

Рис. 13. k вихідне зображення та вихідні дані

Рис. 14. m вихідне зображення та вихідні дані

У рамках зазначеного методу обробки зображень з використанням розроблених алгоритмів було оброблено 12 зображень, що демонстрували різні рівні розвитку захворювання в зоні відбору проб. Вихідні зображення у форматі JPEG показані на Рис. 7-14 з (1), а результати позначення пікселів кольорами, класифікованими за кластерізацією K-середніх, показані за допомогою (2). Після процесу кластеризації зображення були розділені на кольорові компоненти: (3) показуючи зеленим компонентом рослини, (4) коричневим — захворювання. А цифра 5 показує зображення зі збільшеною контрастністю, оброблені за допомогою алгоритмів, розроблених, щоб зробити зелені та хворі частини рослин більш видимими. Результати обробки просторового зображення відображаються від h до m, де 1 позначає вихідне зображення, 2 — піксельне маркування зображення після кластеризації, 3 — коричневі, хворі частини рослин серед кольорових зображень, а 4 — контрастність зображення коричневих частин.

Висновки

Дане дослідження проводилося для визначення рівня захворюваності плямистості листя церкоспорозу на полі цукрових буряків у Туреччині, провінції Токат, за допомогою алгоритмів обробки зображень та перевірки взаємозв'язку між оцінкою захворювання плямистості листя, визначеною за допомогою методу обробки зображень, та експертною візуальною оцінкою з використанням шкали важкості захворювання. Для цього 12 зображень, що демонструють різні рівні розвитку хвороби, зроблені в різний час та в різних умовах природного освітлення поля, відбиралися та аналізувалися за технологією обробки зображень з використанням модуля Image Processing Toolbox програми MATLAB.

Отримані результати представлені в Таблиці 2, із даних якої видно, що результати дослідження, отримані за допомогою безпілотної дронової системи та методу обробки зображень, та результати, отримані шляхом проведення візуальних спостережень, дуже подібні, що свідчать про успіх проведеного дослідження.

Крім того, було виявлено, що результати проведеної оцінки, отримані в ході візуальних спостережень, є приблизними, цілими значеннями, а результати дослідження, отримані з використанням методу обробки зображень, дають точні значення ураженої ділянки з чутливістю, яку неможливо досягти за допомогою спостережень.

У даному дослідженні той факт, що метод обробки зображень, застосований до зображень, зроблених камерою, прикріпленою до безпілотника, ідентифікував хворі ділянки, точно вказує на те, що його можна використовувати для ідентифікації хвороби як альтернативу методу візуального спостереження, цей варіант може бути кращим, оскільки він дає точні значення. Це дослідження показує, що хвороби рослин можна ефективно контролювати протягом усього вегетаційного сезону завдяки успіху та легкості методу обробки зображень за допомогою безпілотників у польових умовах для ідентифікації хвороб, роблячи знімки та при цьому не турбуючи саме поле. Таким чином, втрати цукрових буряків через хвороби, які значно впливають на економіку країни, можна запобігти шляхом своєчасного захисту рослин та боротьби зі шкідниками.

Дане дослідження робить значний внесок у сільськогосподарську діяльність завдяки своєму унікальному плані, який реалізовувався в польових умовах за природного освітлення, а не в закритому лабораторному середовищі. Успішне виявлення хвороби плямистості листя цукрових буряків у дослідженні свідчить про те, що метод обробки зображень може використовуватися для моніторингу росту рослин, визначення врожайності, виявлення хвороб та шкідників у різних видів рослин. Оскільки було показано, що сонячне світло та тіні негативно впливають на зображення рослин, зроблені в умовах природного освітлення, якщо висота польоту безпілотника перевищує 60 см, зображення у дослідженні були зроблені на відстані приблизно 30-60 см, оскільки висота рослин і відстань від рослин до безпілотника також різнилися.

Таблиця 2. Порівняння польових візуальних спостережень з результатами методу обробки зображень

Зображення Обробка зображень (%) Спостереження (%) Різниця (%)
a 100 100 0
b 48 50 -2
c 42 45 -3
d 21 20 +1
e 80 80 0
f 28 30 -2
g 74 75 -1
h 47 50 -3
i 29 30 -1
j 46 50 -4
k 20 20 0
m 51 50 -1


859